Un estudio argentino analizó cómo entendemos el sarcasmo y cuáles son las áreas del cerebro involucradas

Un profesor registra que la mitad de los alumnos de su clase llegó tarde y dice: “¡Qué bueno ver cómo valoran la puntualidad todos los días!“. Un espectador comenta sobre una película aburrida: “Fue tan emocionante como ver cómo se seca la pintura".

Esas expresiones tienen algo en común: incluyen el sarcasmo, una ingeniosa forma de comunicación que emplea la ironía para comunicar lo contrario de lo que se dice literalmente.

Ahora, investigadores de Argentina hicieron un estudio en el que detallan cuáles son las áreas clave del cerebro humano para comprender el sarcasmo en idioma español. Lo publicaron en la revista Brain Topography.

Revelaron que el procesamiento del sarcasmo activa un extenso circuito neurocognitivo. Esto indica que entenderlo no es solo una cuestión de interpretación lingüística, sino un ejercicio mental profundo y complejo.

El equipo científico pertenece a la Unidad Ejecutora para el Estudio de las Neurociencias y Sistemas Complejos (ENyS) del Conicet y la Facultad de Ciencias Biomédicas de la Universidad Austral.

Según la investigación liderada por Mariana Bendersky y Lucía Alba-Ferrara, las áreas del cerebro implicadas incluyen:

1. Corteza prefrontal medial. Esta región desempeña un papel clave en inferir actitudes y detectar incongruencias entre el significado literal y el contexto. Es esencial para descifrar las intenciones y los estados mentales del hablante.
2. Giro frontal inferior. Participa en la integración de las palabras y la evaluación de los posibles significados.
3. Unión temporoparietal. Es crucial para la representación de estados mentales ajenos y la comprensión de las intenciones comunicativas dentro de un contexto social.
4. Surco temporal superior y giro temporal medio. Estas áreas están vinculadas con el procesamiento semántico y sintáctico, además de facilitar la contextualización y la resolución de ambigüedades lingüísticas.
5. Amígdala e ínsula izquierda. Ayudan a interpretar pistas emocionales y contextuales, como la empatía.
6. Polo temporal y giro Angular. Son los encargados de integrar información contextual y semántica durante el procesamiento narrativo y de lenguaje figurado.

En diálogo con Infobae, la doctora Alba-Ferrara explicó que los resultados muestran que la capacidad para inferir intenciones no literales “se sustenta en una amplia colaboración de redes en el cerebro que trabajan en conjunto para decodificar significados más allá del lenguaje literal”.

Los resultados podrían tener diferentes aplicaciones. “Muchas de las regiones relacionadas con el sarcasmo se consideran no elocuentes. Esto significa que no son esenciales para el lenguaje clásico”, expresó por su parte Bendersky.

“Al comprender mejor estos circuitos, se podría ayudar a preservar habilidades sutiles pero fundamentales, como captar una broma o responder con ironía”, añadió.

El equipo científico también forma parte del Instituto de Investigaciones en Medicina Traslacional (IIMT), que depende del Conicet y la Universidad Austral en Pilar, provincia de Buenos Aires, y la Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires (UBA).

Además de las dos investigadoras mencionadas, otros expertos que participaron fueron Nicolás Vassolo, Pablo Ocampo, Bautista Elizalde, y Sofía Bosch.

El sarcasmo no solo enriquece el lenguaje, sino que también fortalece la interacción social humana.

La investigación ya había demostrado que el sarcasmo facilita la cohesión grupal al actuar como una herramienta para expresar crítica o humor de forma indirecta.

“El sarcasmo es utilizado en interacciones humanas para criticar, burlarse o añadir un matiz lúdico”, escribieron los investigadores.

Actúa como un mecanismo que suaviza las tensiones y permite expresar pensamientos sin confrontaciones directas. Así, se transforma en un recurso social valioso.

Después de considerar estudios previos en otros países, los investigadores de Argentina buscaron entender cómo los sustratos neuronales del sarcasmo operan en la lengua española.

Es la primera investigación que estudia el sarcasmo en español con el uso de resonancia magnética funcional, una técnica que permite visualizar la actividad cerebral al medir los cambios en el flujo sanguíneo.

Cómo se hizo el estudio

Los investigadores analizaron la actividad cerebral de 18 jóvenes mientras interpretaban pequeñas historietas.

Unas historietas mostraban frases literales, otras sarcásticas, y algunas eran solo imágenes o texto.

“La clave era que las frases eran siempre las mismas; lo que cambiaba era el contexto”, aclaró Alba-Ferrara. Así, el equipo logró aislar lo que el cerebro hace exactamente al detectar sarcasmo.

El trabajo tiene limitaciones, como el reducido tamaño de la muestra de participantes, lo que podría impedir que se extrapolen los resultados a otras poblaciones.

Futuros estudios podrían expandir su alcance para validar estos descubrimientos en un contexto más amplio y diverso.

Las aplicaciones potenciales

Una de las potenciales aplicaciones del estudio es que podría ayudar a investigadores a programar herramientas de inteligencia artificial. “La IA tiene grandes desafíos para entender el sarcasmo, justamente porque este tipo de lenguaje no literal requiere inferir intenciones, emociones y contextos, algo que hacemos con redes cerebrales muy sofisticadas”, mencionó Alba-Ferrara.

“Nuestro estudio mostró que, para comprender el sarcasmo, el cerebro humano activa una red extensa de regiones fronto-temporo-parietales, incluyendo áreas asociadas a la Teoría de la Mente, como la corteza prefrontal medial y la unión temporo-parietal. Estas áreas nos permiten ponernos en el lugar del otro y entender que una frase no debe interpretarse literalmente, sino en función del contexto y de las intenciones del hablante”, precisó.

Entonces, para la investigadora, “llevar ese funcionamiento cerebral a la tecnología implica un cambio de paradigma: no alcanza con analizar sólo el texto literal, como hacen muchos algoritmos actuales”.

Además, resaltó: “Es necesario que las máquinas puedan integrar múltiples fuentes de información, como el tono de voz, la expresión facial o el contexto conversacional, y que desarrollen una forma rudimentaria de mentalización, es decir, de modelar los estados mentales del otro”.

En ese sentido, “los avances en algoritmos multimodales para el procesamiento del lenguaje natural van en la dirección correcta”, comentó.