Generación de azar en humanos : modelo computacional - Romano, Sergio Gastón (2012)
Diversos estudios han afirmado que los seres humanos somos incapaces de generar secuencias aleatorias. Sin embargo, poco se ha avanzado en construir un modelo formal que permita estudiar cómo funciona el proceso de intentar generar cadenas al azar en nuestras mentes y cómo varía ante diversos contextos o características poblacionales. Nuestro trabajo propone un modelo computacional basado en las definiciones de complejidad de Kolmogorov, la aleatoriedad de Martin-Löf y la inducción de Solomonoff. Si bien estas herramientas teóricas convierten al problema de definir la aleatoriedad en un problema no computable, trasladaremos estas nociones a un modelo computable. Luego, verificaremos este modelo en dos experimentos de generación de secuencias aleatorias con personas y comprobaremos cómo este lenguaje formal se muestra efectivo para diferenciar las secuencias generadas por humanos, de aquellas generadas por algoritmos pseudo-aleatorios o por ruido blanco. Mostraremos también su utilidad para medir efectos tales como la fatiga o la estabilidad de la calidad de las cadenas aleatorias para un participante en diversos intentos.