Constructing causal stories: How mental models shape memory, prediction, and generalization

Preprint que examina cómo las personas aprenden a predecir eventos futuros mediante la construcción de modelos mentales causales. A través de tres experimentos en dos paradigmas, los autores demuestran que la memoria, la predicción y la generalización a situaciones nuevas se alinean más con una explicación causal que con una basada en características simples. El estudio revela que las personas construyen espontáneamente modelos causales que comprimen la experiencia para privilegiar información causalmente relevante. Estos modelos estructuran cómo se recuerda el pasado, se predice el futuro y se generaliza a contextos novedosos, organizando la cognición alrededor de relaciones causales significativas.

Puntos clave

• Las personas construyen modelos mentales causales que reflejan la estructura del mundo, no simples asociaciones entre características y resultados.
• Los modelos causales generados espontáneamente distorsionan la memoria, la predicción y la generalización de manera consistente con la estructura causal percibida.
• La compresión causal de la experiencia organiza cómo se retiene información del pasado, se predicen eventos futuros y se transfieren conocimientos a situaciones nuevas.

Para quién: Psicólogos cognitivos, investigadores en aprendizaje y razonamiento, y estudiantes interesados en cómo los modelos mentales fundamentan la predicción y el pensamiento causal en humanos.