Mujer mirándose al espejo

Mindfulness y autoestima a prueba de redes sociales

Investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid han descubierto que el mindfulness reduce significativamente la dependencia de la autoestima en factores externos, como la aprobación o los éxitos, la denominada autoestima contingente. El estudio revela que la autocompasión es el mecanismo clave en este proceso, ofreciendo una herramienta efectiva para combatir la dependencia emocional de las redes sociales, donde los likes y comentarios pueden determinar cómo nos sentimos con nosotros mismos, un problema cada vez más extendido en la era digital.

Mindfulness y autoestima a prueba de redes sociales
ObamavsTrump

Los pensamientos éticos previos influyen en el comportamiento tramposo de las personas con poder

¿Hacen más trampas las personas cuando tienen poder? La respuesta se encuentra en el artículo de investigación en el que han participado investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha y de la Autónoma de Madrid. El estudio concluye que los pensamientos éticos previos de las personas poderosas influyen en su comportamiento tramposo y advierte de que la necesidad de identificar esos pensamientos antes de otorgar poder es crucial para fomentar resultados positivos.

Los pensamientos éticos previos influyen en el comportamiento tramposo de las personas con poder
Caras

Las fotos de rostros no permiten prever la disposición de alguien a cooperar

Un estudio en el que participa la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) muestra que nuestras impresiones rápidas basadas en fotos de rostros apenas superan el azar al evaluar la disposición de una persona a cooperar. Aunque la intuición parece tener cierto papel en la identificación de cooperadores, los resultados sugieren que las señales visibles en imágenes estáticas no son suficientes para predecir conductas cooperativas de forma precisa.

Las fotos de rostros no permiten prever la disposición de alguien a cooperar

La IA ayuda a predecir proliferaciones de cianobacterias

Científicos de las universidades Autónoma de Madrid (UAM) y Complutense de Madrid (UCM) han creado un sistema de alerta temprana basado en inteligencia artificial para predecir brotes masivos de cianobacterias en aguas dulces. Utilizando modelos de machine learning y deep learning, el sistema podría ayudar a proteger los ecosistemas acuáticos y mejorar la gestión del agua.

La IA ayuda a predecir proliferaciones de cianobacterias