Inferencias no tan lógicas: Perfección del condicional nuevamente.

Abstract

This research studies the main differences between causal, neutral, and arbitrary content in biconditional interpretations with factual scenarios. Our goal is to demonstrate that people evaluate the semantic content of conditional statements rather than following logical formulations when reasoning with conditional arguments. The phenomenon of Conditional Perfection occurs when people prefer a biconditional interpretation over a conditional one when the scenario warrants it, for this reason we have experimentally manipulated the content and scenarios of the statement to modulate the acceptance of conditional arguments such as modus ponens, modus tollens, affirmation of the consequent, and denial of the antecedent.

Full text

Segunda Época
Número Monográfico 4 (2024): 156-168
Director: Hubert Marraud Editora: Paula Olmos
ISSN 2172-8801 / http://doi.org/10.15366/ria2024.m4 / https://revistas.uam.es/ria
Servicio de Publicaciones de la Universidad Autónoma de Madrid
Copyright©JUAN E. CORTÉS-ARAVENA; RAMÓN D. CASTILLO
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Argumentación), sin fines comerciales y se respeta al autor adjuntando esta nota. El texto completo de esta licencia está disponible en:
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Revista Iberoamericana de Argumentación
Inferencias no tan lógicas: Perfección del condicional
nuevamente
Not so logical inferences: Conditional perfection again
Juan E. Cortés
-Aravena Ramón D. Castillo
Centro de Investigación en Ciencias Cognitivas
Centro de Investigación en Ciencias Cognitivas
Universidad
de Talca Universidad de Talca
Dirección postal
346000 Dirección postal 346000
jcortes@utalca.cl
racastillo@utalca.cl
RESUMEN
Est
a investigación estudia las principales diferencias entre un contenido causal, uno neutral y otro arbitrario
en
interpretaciones bicondicionales
en escenarios factuales. Nuestro objetivo es
demostrar que las personas evalúan
el contenido
semántico de enunciados condicionales en lugar de seguir formulaciones lógicas al razonar
con
argumentos condicionales
. El fenómeno de la Perfección del Condicional
ocurre cuando las personas prefieren una
interpretación bicondicional
por sobre una condicional cuando el escenario así lo amerita, por esta razón h
emos
manipula
do
experimentalmente el contenido y los escenarios del enunciado para modular la aceptación de los
argumentos
condicionales tales como modus ponens, modus tollens, afirmación del consecuente y la negación del
antecedente.
PALABRAS CLAVE:
argumentos condicionales, bicondicionalidad, causalidad, neutralidad, perfección del
condicional, razonamiento deductivo.
ABSTRACT
This research studies the main differences between causal, neutral
,
and arbitrary content in biconditional
interpretations with
factual scenarios. Our goal is to demonstrate that people evaluate the semantic content of
conditional statements rather than following logical formulations when reasoning with conditional arguments. The
phenomenon of Conditional
Perfection
occurs when people prefer a biconditional interpretation over a conditional
one when the scenario warrants it, for this reason we have experimentally manipulated the content and scenarios of
the statement to modulate the acceptance of conditional arguments such as modus
ponen
s, modus tollens,
affirmation of the consequent
, and denial of the antecedent.
KEYWORDS:
biconditionality, causality, conditional arguments, conditional perfection, deductive reasoning
,
neutrality
.

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1. INTRODUCCIÓN
“¡Lo que dices no suena racional! ¡Eso no tiene sentido!" Estas expresiones implican
que hay una controversia de por medio. Una persona ha dicho algo que ha provocado
una discrepancia en su contraparte. ¿Se debe esta discrepancia a la estructura lógica
utilizada por el hablante a través de argumentos condicionales, o hay un componente
de contenido que genera la controversia? Además, si el contenido es relevante, ¿qué
tipo de contenido es decisivo? ¿Qué pasa si todos estos factores contribuyen en algún
grado a la discrepancia? ¿Cómo afectan la estructura lógica de un argumento y su
contenido semántico al procesamiento inferencial cuando actúan juntos? Para
responder a estas preguntas, esta propuesta tiene como objetivo estudiar la aceptación
de enunciados condicionales cuando interactúan la estructura sintáctico-lógica y los
factores de contenido semántico. Para lograr este objetivo se utilizará un sesgo de
razonamiento ampliamente conocido y bien estudiado. Este sesgo, técnicamente
llamado Perfección del Condicional (PC), hace que los enunciados condicionales de la
forma Si A entonces B (donde A es el antecedente y B es el consecuente) se interpreten
como si fueran similares a enunciados explícitamente bicondicionales de la forma Si y
sólo si A entonces B.
Vale la pena señalar que la estrategia que empleamos se basa en
investigaciones previas, donde la manipulación de sesgos o errores en el contexto de la
evaluación, la inferencia o la deducción ha proporcionado información sobre la mecánica
de los procesos de razonamiento (Goldstein, 2011). En este caso específico, nuestro
enfoque se centra en una exploración experimental de cómo los factores semánticos y
lógico-sintácticos interactúan para mejorar o impedir la manifestación de la PC. El factor
fundamental bajo escrutinio dentro de estos experimentos gira en torno a la distinción
entre contenido neutral y causal dentro de un escenario fáctico. Además, hemos
extendido esta relación de contenido extremándola hacia una no-asociación del
contenido neutral, transformándola así en una relación completamente arbitraria. Estos
elementos, junto con su intrincada interacción, se examinarán a través de cuatro
argumentos condicionales: Modus Ponens (MP, que lleva a la conclusión 'Si A, entonces
B'), Modus Tollens (MT, que lleva a la conclusión 'Si no B, entonces no A'), Negación
del Antecedente (NA, que lleva a la conclusión 'Si no A, entonces no B'), y Afirmación
del Consecuente (AC, que lleva a la conclusión 'Si B, entonces A'). Esta investigación
exhaustiva promete arrojar luz sobre la relación matizada entre la estructura lógica y el
contenido semántico en el procesamiento inferencial.

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2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
El aporte de esta investigación es aclarar que el tipo de contenido puede afectar la
aceptación de inferencias condicionales con dos formulaciones bicondicionales, es
decir, “Si A entonces B y si no A entonces no B” y “Si A entonces B y si B entonces A”,
y una formulación condicional, “Si no A, entonces no B”. La formulación bicondicional es
la siguiente: (AC): “Si A entonces B”, se sigue que por lo tanto “Si A entonces B y si B
entonces A”, y (NA): “Si A entonces B”, se sigue que por lo tanto “Si A entonces B y si
no A entonces no B”. Estas dos formulaciones bicondicionales estándar deberían dar
como resultado la aceptación de AC y NA, al menos aceptadas en lógica formal,
independientemente del contenido de las premisas. Queremos saber si los participantes
los aceptan y si AC y NA difieren significativamente. Con eso en mente, hemos incluido
ambos Modus Ponens (MP) y Modus Tollens (MTT) para contrastarlos todos.
Hemos organizado cinco experimentos para evaluar la influencia del contenido
en la aceptación de inferencias condicionales. Tres experimentos son con formulación
condicional para comparar sus resultados con dos formulaciones bicondicionales. En la
Tabla 1 se incluyen los contenidos de los argumentos condicionales a evaluar.
Tabla 1. Contenido neutral, causal y arbitrario de los 12 enunciados incluidos en
las inferencias con su original en Español.
Contenido Neutral
“Si había una A, entonces había un 7”
“Si había una manzana, entonces había una pera”
“Si había una rosa, entonces había un clavel”
“Si había un cuadrado, entonces había un círculo”
“Si el material era rojo, entonces tenía rayas”
“Si Linda estaba en Santiago, entonces Katy estaba en Talca”
Contenido Causal
“Si José se cortó su dedo, entonces sangró”
“Si Luis tomó el vaso sin sus guantes, entonces sus huellas se marcaron”
“Si se tiró del gatillo, entonces el arma se disparó”
“Si el agua se calentó a 100°C, entonces hirvió”
“Si el gong fue golpeado, entonces sonó”
“Si el perro tenía pulgas, entonces se rascaba constantemente”

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Contenido Neutral Arbitrario
“Si había una A en la tarjeta, entonces había una manzana en el frutero” (letras
y frutas)
“Si había una pera en el frutero, entonces había una rosa en el jardín” (frutas y
flores)
“Si había un clavel en el jardín, entonces había un círculo en la pizarra” (flores y
figuras geométricas)
“Si había un cuadrado en la pizarra, entonces tenía líneas” (figuras y formas
geométricas)
“Si el material era rojo, entonces Linda estaba en Santiago” (color y personas
en lugares)
“Si Katy estaba en Talca, entonces en la tarjeta había un 7” (personas en
lugares y números)
3. MÉTODO
Participantes
Cada participante en nuestros cinco experimentos es un hablante nativo de español,
todo el contenido y las instrucciones se presentaron en español y todos los participantes
en este estudio eran estudiantes universitarios de la Universidad de Talca en Chile. Los
participantes participaron a cambio de créditos de investigación. Los estudiantes no
habían recibido una formación formal en lógica.
Procedimiento
Los experimentos se presentaron mediante el software E-prime 3.0. Se pidió a los
participantes que completaran la tarea en una sesión en el Laboratorio de
Psicoinformática de la Universidad de Talca. Se trata de una sala de informática
silenciosa con 10 estaciones de trabajo aisladas donde una pantalla de computadora
Dell presentaba los estímulos y un teclado registraba la respuesta (opción seleccionada
y tiempo de reacción). El mismo procedimiento se implementó en todos los
experimentos.
Los escenarios se presentaron en una pantalla separada y los participantes
respondieron haciendo clic en uno de tres números alternativos (1 = Sí, 2 = No y 3 = No
es posible determinarlo). Nos interesaban aquellas respuestas asociadas a la
aceptación de la conclusión. Es por eso que, para resumir solo las respuestas 'Sí', los
números 2 (No) y 3 (No es posible determinarlo) se transformaron en el número 0. Por

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ejemplo, supongamos que un sujeto responde "Sí" a todos los argumentos MT en
contenido causal, en ese caso, el resultado para ese ítem es 6 puntos, por lo que 6/6
equivale a 1 (100%), y si un sujeto responde “Sí” a tres formas MT en contenido causal,
el resultado para ese ítem es 3 puntos, por lo que 3/6 equivale a 0,5 (50%) Los
participantes completaron las inferencias en aproximadamente 20 minutos por sesión.
Materiales y diseño
Cada experimento tiene sus características particulares, pero en general los
participantes recibieron inferencias con argumentos condicionales (AC), (MT), (NA) y
(MP) en dos contenidos (neutral y causal para Experimentos 1, 2 y 4). Además, se
crearon dos Experimentos (3 y 5) donde el contenido neutral es asociado
arbitrariamente. Los participantes recibieron seis instancias de cada inferencia para los
dos contenidos, por lo que completaron 48 inferencias cuando se incluyó MP
(Experimentos 1 y 3), y solamente 36 inferencias cuando MP no se incluye
(Experimentos 2, 4 y 5).
Los cuatro tipos de inferencias se organizaron en una formulación condicional
(Experimentos 1, 2 y 3): (1) AC: “Si A entonces B”, afirmando “B”, ¿se sigue que, por lo
tanto, “A”? (2) MT: "Si A entonces B", negando "B", ¿se sigue que, por lo tanto, "no A"?
(3) NA: “Si A entonces B”, negando “A”, se sigue que por lo tanto “no B”, y (4) MP: “Si A
entonces B”, afirmando “A”, se sigue que por lo tanto "B." Cada tipo de inferencia ocurrió
con contenido neutral, por ejemplo, para MP "Si había un círculo en el pizarrón, entonces
había un cuadrado", afirmando que "había un círculo en el pizarrón", ¿se deduce que,
por lo tanto, "había un cuadrado?". Además, con contenido causal, por ejemplo, “Si el
agua se calentó a 100° grados entonces hirvió”, afirmando que “el agua se calentó a
100° grados”, se sigue que por lo tanto “hirvió”. Utilizamos contenidos comunes
utilizados en la literatura (Wason & Johnson-Laird, 1981; Rips, 1983; Johnson-Laird et
al., 1992; Quinn & Markovits, 1998; Byrne & Tasso, 1999; De Neys at al., 2002; Johnson-
Laird & Byrne, 2002; Thompson & Byrne, 2002; Byrne, 2005; Johnson-Laird, 2008;
Khemlani et al., 2018; Orenes et al., 2019).
Para las formulaciones bicondicionales (Experimentos 4 y 5) los participantes
recibieron tres tipos de inferencias en los siguientes argumentos condicionales, (AC),
(MT) y (NA), en dos contenidos para Experimento 4 (neutral y causal) y dos contenidos
para Experimento 5 (causal y neutral arbitrario). Los participantes recibieron seis
instancias de cada inferencia para los dos contenidos, por lo que completaron 36
inferencias. Esta vez, los tres tipos de inferencias se ordenaron en una formulación
bicondicional, (1) (AC): “Si A entonces B”, se sigue que por lo tanto “Si A entonces B y

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si B entonces A”, (2) Modus Tollens (MT): “Si A entonces B”, se sigue que “Si A entonces
B y si no B entonces no A”? (3) Negación del antecedente (NA): “Si A entonces B”, se
sigue que, por lo tanto, “Si A entonces B y si no A entonces no B”? Cada tipo de
inferencia ocurrió con contenido neutral, por ejemplo, para MT "Si había un círculo en la
pizarra, entonces había un cuadrado", se sigue que, por lo tanto, "Si había un círculo en
la pizarra entonces había un cuadrado y si no había un cuadrado en la pizarra entonces
no había un círculo”, y también con contenido causal, por ejemplo, “Si el agua se calentó
a 100 grados entonces hirvió”, se sigue que, por lo tanto, “Si el agua se calentó a 100
grados entonces hirvió y si el agua no hirvió entonces no se calentó a 100 grados". El
experimento 5 con contenido neutral arbitrario tiene el siguiente ejemplo para AC “Si
había un círculo en el pizarrón entonces había una rosa en el jardín”, se sigue que “Si
había un círculo en el pizarrón entonces había una rosa en el jardín y si había una rosa
en el jardín entonces había un círculo en la pizarra”.
Las inferencias se presentaron en un orden aleatorio diferente para cada
participante. La tarea del participante era seleccionar una de tres respuestas, "Sí", "No"
o "No es posible determinarlo", y el orden de las respuestas fue aleatorio para cada
inferencia. Se informó a los participantes que el estudio tenía como objetivo examinar
cómo piensa la gente sobre eventos hipotéticos. Además, que era un estudio del
pensamiento cotidiano, no una prueba de inteligencia, que estábamos interesados en el
tipo de respuestas que proporciona la mayoría de la gente.
4. RESULTADOS
En el Experimento 1 realizamos un ANOVA de medidas repetidas de 2 x 4 sobre el
número total de respuestas “Sí” (75% aproximadamente). Los factores internos fueron
el contenido (Neutral vs Causal) y los argumentos condicionales (AC, MT, NA y MP). El
contenido causal (M=.855) generó más respuestas afirmativas que el contenido neutro
(M=.603); F(1, 42) = 55.87, p < 0.001, 
2=.0.571; 1-β=1. Se observaron diferencias
significativas en el tipo de argumentos, F(3, 126) = 21.08, p < .001, 
2=.334; 1-β=1, en
el que MP tuvo más respuestas afirmativas que el resto de los argumentos (ps⦤.001).
Finalmente, se encontró una interacción tipo contenido-argumento; F(3, 126) = 4.375,
p=.006, 
2=.094; 1-β=.863). Una tendencia similar se observó dentro de los contenidos,
es decir, MP generó más respuestas afirmativas que el resto de los argumentos
(ps⦤.001) en contenido causal y neutral, mientras que no hay diferencia significativa
entre el resto de los argumentos. Los valores fluctuaron entre .813 y .941 en el contenido
causal y .492 y .798 en el contenido neutral. Como era de esperar, MP fue el argumento

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más aceptado, sin embargo MP con contenido causal tuvo más respuestas afirmativas
que MP con contenido neutral.
En el Experimento 2, los materiales fueron los mismos que los utilizados en el
Experimento 1, pero el argumento condicional MP estaba ausente. Realizamos un
ANOVA repetido 2 x 3 sobre el total de respuestas “Sí” (75% aprox.). Los factores
internos fueron el contenido (Neutral vs Causal) y los tipos de argumentos condicionales
(AC, MT y NA). Los resultados mostraron que el contenido causal (M=.849) generó más
respuestas afirmativas que el contenido neutral (M=.540); F(1, 38) = 40.690, p < .001,

2=.517; 1-β=1. No hay diferencias en el tipo de argumento, F(2,76) = 1.842, p=.166; y
no se encontró interacción tipo contenido-argumento, F(2, 76) = .707, p=.496. Como
hemos planteado en la hipótesis, al eliminar MP, sólo se detectaron diferencias entre el
contenido, esto significa que cuando se eliminó experimentalmente MP, no se
observaron diferencias entre argumentos ni efectos de interacción. Así, podemos
corroborar que la presencia de MP produjo ambos fenómenos.
Los resultados demuestran que las personas están más inclinadas a aceptar
contenidos que establecen conexiones causales entre dos eventos u objetos que
contenidos que vinculan objetos o eventos como variables temáticas (neutrales), incluso
cuando no existe una conexión causal, por ejemplo, la presencia de un “rosa” y un
“clavel”, ambas son flores. Curiosamente, la forma del argumento utilizado para
presentar este contenido no muestra variabilidad. Aunque MT suele ser menos aceptado
que MP, en este caso particular, los participantes también parece menos sensible a los
argumentos considerados falacias.
Considerando estos hallazgos y la preferencia por contenido causal en lugar de
neutral, decidimos extremar la neutralidad de los eventos y objetos temáticos, haciendo
esta asociación mucho más arbitraria y juntando premisas de diferentes miembros de la
categoría, como flores y figuras geométricas. En Experimento 3 realizamos un ANOVA
de medidas repetidas de 2 x 4 sobre el número total de respuestas “Sí” (75%
aproximadamente); en el que los factores internos fueron el contenido (Causal vs
Arbitrario) y los tipos de argumento (AC, MT, NA y MP). El contenido causal (M=.872)
generó más respuestas afirmativas que el contenido neutral arbitrario (M=.626); F(1, 44)
= 29.549, p < .001, 
2=.402; 1-β=1. Se observaron diferencias significativas en cuanto
al tipo de argumentos, F(3, 132) = 8.377, p < .001, 
2=.160; 1-β=.992. MP (M=.828)
tuvo en promedio más respuestas afirmativas que MT (M=.691) y NA (M=.731), y no
hubo diferencia en cuanto a AC (M=.744). Nuestra idea para este experimento era que,
como la asociación de la información dada en las premisas con contenido neutral

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arbitrario no era familiar o las categorías estaban asociadas aleatoriamente, los sujetos
rechazarían las inferencias en mayor medida, marcando una diferencia significativa con
respecto a los experimentos anteriores. Sin embargo, lo que encontramos es que los
sujetos mantuvieron la misma tasa de rechazo que en Exps. 1 y 2. Otro hallazgo
interesante es que el Exp. 2 perdió la interacción entre el contenido y el tipo de
argumento porque no incluimos MP. Por tanto, la presencia de MP fue fundamental para
obtener una interacción. En Exp. 3, sin embargo, MP estaba presente, pero la
interacción se perdió, similar a Exp. 2. Sin embargo, debido a la presencia de MP en
Exp. 3, similar a Exp. 1, el tipo de argumento muestra una diferencia significativa.
En el siguiente paso, realizamos experimentos utilizando bicondicionales con
relaciones bidireccionales claras entre eventos y objetos para abordar este problema.
Estas situaciones de razonamiento establecen explícitamente una relación de doble
sentido. Estos experimentos investigan si la aceptación de contenido neutral aumentaría
bajo tales argumentos bicondicionales y si observáramos diferencias notables en la
aceptación de argumentos que previamente habían mostrado poca variación, como
aquellos entre MT, NA y AC.
Hemos organizado dos experimentos para evaluar la influencia del contenido en
la aceptación de inferencias condicionales con una formulación bicondicional. La
Perfección del Condicional está relacionada con la aceptación de inferencias inválidas
en el razonamiento condicional. Desde un punto de vista lógico prescriptivo, aceptar AC
y NA representa un razonamiento inválido sólo para formulaciones condicionales. Sin
embargo, las interpretaciones bicondicionales en el razonamiento condicional cotidiano
son perfectamente aceptadas.
El aporte de este experimento es aclarar si el contenido puede afectar la
aceptación de inferencias condicionales con formulaciones bicondicionales, es decir, “Si
A entonces B y si no A entonces no B” y “Si A entonces B y si B entonces A”. Estas dos
formulaciones bicondicionales estándar deberían dar lugar a la aceptación de AC y NA,
independientemente de su contenido. Sabiendo que los sujetos pueden modular sus
interpretaciones según el contenido de las premisas, nuestro interés es incrementar la
aceptación de estas formulaciones independientemente del contenido y del tipo
argumentativo condicional.
En Experimento 4 llevamos a cabo un ANOVA de medidas repetidas de 2 x 3
sobre el número total de respuestas "Sí", en el que los factores internos fueron el
contenido (Neutral vs Causal) y el tipo de argumento condicional (AC, MT y NA). El
contenido causal (M=.786) generó más respuestas afirmativas que el contenido neutral

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(M=.412); F(1, 47) = 111.757, p < .001, 
2=.704; 1-β=1. No se observaron diferencias
significativas en cuanto al tipo de argumento, F(2, 94) = 2.656, p = .076. Finalmente, se
encontró una interacción de tipo contenido-argumento: F(2, 94) = 4.568, p=.013,

2=.089; 1-β=.763. Al explorar este efecto de interacción por contenido, no encontramos
diferencias entre los tipos de argumentos en el contenido causal (ps = 1.0). Sin embargo,
con contenido neutral, NA tuvo más respuestas afirmativas que MT (p=.015), y no se
detectaron diferencias entre AC y MT, o AC y NA. La manipulación no condujo a un
aumento significativo en la tasa de aceptación de argumentos neutrales. A pesar de
esto, observamos variabilidad entre los diferentes tipos de argumentos con contenido
neutral. Curiosamente, en este caso, NA mostró tasas de aceptación más altas que los
tipos MT y AC. Esta variación sugiere que las conexiones temáticas entre objetos y
eventos que utilizan una formulación bicondicional podrían influir en la sensibilidad de
los participantes ante la forma del argumento.
Teniendo en cuenta estos nuevos hallazgos, planeamos un experimento
adicional para determinar el efecto que tendría el uso de contenido arbitrario. Los
argumentos condicionales neutrales no fueron más aceptados que los causales. Sin
embargo, la variabilidad entre los argumentos aumentó cuando se presentaron como
contenido neutral. Para aumentar esta variabilidad, introdujimos contenido arbitrario
(similar al Experimento 3), donde los objetos y eventos no tienen relación temática. En
Experimento 5 realizamos un ANOVA de medidas repetidas de 2 x 3 sobre el número
total de respuestas "Sí", siendo los factores internos el contenido (Causal vs Arbitrario)
y el tipo de argumento condicional (AC, MT y NA). El contenido causal (M=0.883) generó
más respuestas afirmativas que el contenido arbitrario (M=0.643); F(1,30) = 14.552, p <
.001, 
2=.327; 1-β=.958. Se observaron diferencias significativas en cuanto al tipo de
argumento, F(2, 60) = 4.040, p = 0.023, 
2=.119; 1-β=.699, teniendo MT (M = 0.795)
más respuestas afirmativas que NA (M = 0.723), p=.025. No se observó diferencia entre
AC (M=0.771) y MT, p=1.0, ni entre AC y NA, p=0.177. Finalmente, aunque la interacción
contenido-tipo argumento no fue significativa; F(2, 60)=1.962, p=.150, con contenido
arbitrario, NA tuvo menos respuestas afirmativas que MT, p=.044; y no se detectaron
diferencias entre AC y MT, o AC y NA. Sin embargo, no se encontraron diferencias entre
tipos de argumento en el contenido causal (p=1.0).
En resumen, los resultados reafirman nuevamente el impacto del contenido,
siendo más aceptado el contenido causal que el contenido arbitrario. Curiosamente, el
contenido arbitrario no disminuyó su aceptación en este caso. Como se observó en el
Experimento 4, los argumentos mostraron variación y, en este caso, el formato MT

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aumentó en aceptación en comparación con el formato NA. La manipulación hizo que
la gente se inclinara más a aceptar el argumento en formato MT, particularmente cuando
el contenido neutral carece de elementos u objetos temáticamente relacionados. Este
hallazgo difiere del resultado del Experimento 4, donde el argumento MT tuvo menos
aceptación que el formato NA.
5. CONCLUSIÓN Y DISCUSIÓN FINAL
¿Es racional aceptar falacias tradicionales como AC y NA? ¿Tiene sentido validar un
tipo silogístico condicional que no puede darnos ninguna certeza de la verdad? La
principal controversia entre lógicos y científicos cognitivos es la aceptación de las
falacias tradicionales, incluso cuando los lógicos nos dicen que forman parte de un
razonamiento incorrecto. Este movimiento se debe a que nuestro conocimiento del
mundo y el contenido de las frases suenan racionales. Concluimos que un componente
de contenido está generando esta controversia, y no se debe a la disposición formal.
Más específicamente, el contenido causal genera la aceptación de estas falacias, por lo
que el factor de contenido semántico es relevante en la Perfección del Condicional (PC).
Nuestros resultados muestran que las inferencias con contenido causal son
significativamente más aceptadas que aquellas con contenido neutral o contenido
arbitrario. Este patrón se observó consistentemente tanto para formulaciones
condicionales como bicondicionales. Además, las diferencias en la aceptación entre
diversos argumentos se hicieron más pronunciadas cuando MP (Modus Ponens) estuvo
presente.
Curiosamente, la interacción entre el contenido y el tipo de argumento
condicional fue particularmente evidente cuando se incluyeron las inferencias MP. Sin
embargo, en los casos en los que este tipo de argumento se omitió en los experimentos,
el efecto de interacción entre el tipo de argumento y el contenido disminuyó o
desapareció por completo.
Además, los experimentos en los que se manipuló el contenido neutral mostraron
que el contenido neutral asociado versus el contenido arbitrario no produjo cambios
significativos en la preferencia de contenido causal. Contrariamente a las expectativas
iniciales, los contenidos arbitrarios mostraron una mayor aceptación que aquellos con
contenido neutral temático.
Nuestro objetivo principal en esta investigación fue buscar diferencias entre AC
y NA para elegir la fórmula mejor aceptada para expresar la perfección del condicional.

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No encontramos ninguna diferencia significativa entre los 5 experimentos presentados
en este estudio. Los razonadores no hacen ninguna diferencia entre AC y NA con
contenido causal, neutral y arbitrario. Además, no existen diferencias entre los
argumentos de MT, AC y NA en el contenido causal, los resultados en los cinco
experimentos muestran homogeneidad en las respuestas de aceptación, excepto
cuando se incluye MP. Sin embargo, es importante aclarar que los razonadores aceptan
fácilmente tanto AC como NA sólo con contenido causal.
Como se indicó al principio, en relación con la aceptación de AC y NA, algunos
investigadores expresaron sus preferencias por una o más formulaciones para describir
la perfección del condicional. La primera y más aceptada fue NA en formulación
condicional: Si no A entonces no B (Geis & Zwicky, 1971; Godden & Zenker, 2015; Van
der Auwera, 1997), que fue muy aceptada con contenido causal pero no con contenido
neutral. Si B, entonces A no fue considerado ni siquiera mencionado como una posible
interpretación bicondicional, pero podemos ver que tanto AC como NA se aceptan en la
misma proporción, tomando los resultados de nuestros experimentos 1, 2 y 3. Al mismo
tiempo, las formulaciones Si A entonces B y si B entonces A (López-Astorga, 2014;
Gauffroy & Barrouillet 2014; Matalon 1962; Van der Auwera 1997) y Si A entonces B y
Si no A entonces no B (Gauffroy & Barrouillet, 2014; Geis & Zwicky, 1971; Godden &
Zenker, 2015; Horn, 2000; Moldovan, 2009) pueden aceptarse como posibles
interpretaciones según los resultados de los experimentos 4 y 5, y no existe diferencia
significativa entre ellos.
En la formulación bicondicional encontramos diferencias en cuanto a los
contenidos neutrales. El objetivo de los experimentos 3 y 5 fue evaluar el contenido
neutral y cómo, al aumentar la disociación entre el contenido de las premisas, podíamos
encontrar un rechazo más significativo a la conclusión en los diferentes argumentos.
Encontramos que los participantes aumentaron su aceptabilidad, pero no tanto como el
contenido causal. Se muestra una mayor aceptación de AC y MT, siendo en esta
ocasión MT el más aceptado, algo que no ocurrió en los otros experimentos donde MT
fue el menos aceptado. En el Experimento 5, contrariamente a lo esperado,
encontramos que los participantes obtuvieron más respuestas afirmativas con contenido
arbitrario que los sujetos en el Experimento 4, que tenían premisas relativamente
asociadas con categorías de contenido neutral (colores y formas, figuras geométricas,
frutas, letras y números, flores y personas en algunos lugares).
Una de las principales diferencias entre las formulaciones condicionales y
bicondicionales es que sólo en los bicondicionales se encuentra una diferencia

167. Inferencias no tan lógicas. J. CORTÉS Y R. CASTILLO
Revista Iberoamericana de Argumentación Número Monográfico 4 (2024): 156-168.
http://doi.org/10.15366/ria2024.m4.013
significativa entre MT y NA; es decir, MT tuvo menos respaldo que NA (p=.025) con
contenido neutral, y MT tuvo más respaldo que NA (p=.015) con contenido arbitrario. La
aceptación de MT, AC y NA en la formulación condicional no mostró diferencias
significativas, ni en el contenido causal ni en el neutral. Aunque los resultados muestran
estas diferencias, NA muestra mayor estabilidad a lo largo de los cinco experimentos.
Ésta podría ser una posible razón por la que es más probable que se utilice NA como
una representación de la bicondicionalidad, sabiendo que su estructura coincide con la
tabla de verdad (no A y no B), el modelo mental (posiblemente no A y posiblemente no
B), y el tipo de argumento (si A, entonces B. No A, entonces no B).
Ahora está claro que el factor contenido puede modular la aceptación o el
rechazo de argumentos condicionales. Por ejemplo, la alta tasa de aceptación de AC y
NA con contenido causal en formulación condicional (experimentos 1, 2 y 3) da
evidencia de perfección del condicional porque los participantes se centran en el
contenido de las premisas para hacer una interpretación bicondicional. Por otro lado, los
experimentos con formulaciones bicondicionales (4 y 5) también muestran una gran
aceptación del contenido causal. Podemos concluir que el contenido causal dibuja un
modelo inicial y tiende a validar esa conclusión inicial porque existen pocos
contraejemplos posibles, aceptando un modelo inicial muy acotado que corresponde a
una interpretación tanto condicional como bicondicional. Sin embargo, el contenido
neutral y arbitrario dibujan un modelo inicial, y luego los individuos tienden a rechazarlo
para buscar otros modelos alternativos que dan cuenta de posibles causas alternativas
aceptando más modelos. Como resultado, se afirma que estos hallazgos son
consistentes con la idea de que el contenido del condicional influye en el razonamiento
condicional. Es importante considerar factores basados en el conocimiento, como la
naturaleza y el número de alternativas o contraejemplos. Esto es consistente con la idea
de esta investigación de que las tareas de razonamiento condicional se realizan
empleando estrategias de razonamiento que consisten en buscar alternativas a las
situaciones en nuestra memoria de trabajo; entonces, es posible construir
representaciones mentales que nos ayuden a sacar conclusiones y comportarnos de
acuerdo con esas conclusiones.
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AGRADECIMIENTOS: Se agradece al proyecto Fondecyt Postdoctoral 3220846 (ANID) y al
Programa de Investigación Asociativa (PIA) en Ciencias Cognitivas (RU-158-2019) de la
Universidad de Talca, Chile.
Juan E. Cortés-Aravena: Investigador Postdoctoral en el Centro de Investigación en Ciencias
Cognitivas (CICC) de la Facultad de Psicología de la Universidad de Talca. Es Doctor en Ciencias
Humanas por la Universidad de Talca, Chile. Sus principales áreas de investigación son la
cognición humana, el análisis argumentativo de enunciados condicionales y el razonamiento
deductivo.
Ramón D. Castillo: Director del Centro de Investigación en Ciencias Cognitivas (CICC) de la
Facultad de Psicología de la Universidad de Talca. Es Doctor en Psicología Experimental por la
Universidad de Cincinnati, Estados Unidos. Sus principales áreas de investigación son la
psicología cognitiva, los sistemas dinámicos, el razonamiento y aprendizaje, y los modelos no
lineales aplicados a la cognición.