Los algoritmos dicen que hay cerebros masculinos y femeninos, pero quizá confundan el sexo con el tamaño

Nota editorial (2025): publicado originalmente en 2020. Se añadió una versión estructurada con fines enciclopédicos. El texto original se conserva íntegro como parte del archivo histórico.

La hipótesis de los mosaicos cerebrales

Devido a las diferencias entre el cerebro masculino y femenino que han sido reconocidos dentro de la comunidad científica, surge una nueva pregunta: ¿Las diferencias son suficientes para distinguir dos tipos distintos de cerebros? O es más probable un mosaico único formado por rasgos típicamente masculinos y femeninos.

Investigación realizada por Daphna Joel

Una reciente investigación en PNAS, liderada por el Dr. Daphna Joel de la Universidad de Tel-Aviv, involucró a más de 1400 participantes para estudiar las diferencias cerebrales significativas entre sexos.

Metodología

• Participante: 1437 individuos (masculinos/femeninos) con imágenes de resonancia magnética cerebral.
• Proceso analítico: Identificación y evaluación del tamaño en las 10 regiones más diferenciadas entre géneros. Categorización como masculina, femenina o intermedia para cada participante.
• Resultados: La mayoría de los cerebros poseían una mezcla única de rasgos típicamente asociados con el sexo biológico y otros no tan diferenciados. Dicha combinación se consideró como mosaicos.

Concluyen que los cerebros ‘no pueden ser clasificados en dos tipos distintos’. La eficacia de dicha hipótesis, no obstante, es motivo para discusión y revisión continua dentro del ámbito científico.

Oposición a la teoría

Algunos investigadores argumentan que los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir el sexo basándose en datos cerebrales con un 80-90% de precisión. Esta capacidad para clasificación es vista como una demostración del impacto diferencial directo y exclusivo que tienen los rasgos biológicos sobre la estructura y función cerebral.

Criticismo y consideraciones

• Ambigüedad de términos: “cerebro masculino” e “femenino”. Cabe preguntarse qué implica tal clasificación.
• Eficacia predictiva: Se cuestiona si la impresionante capacidad predictiva se debe realmente al sexo o podría estar influenciada por otros factores como el tamaño del cráneo y cerebro. Un estudio publicado en Scientific Reports desafía esta eficacia.
• Métodos de control: Existen diferentes métodos para aislar los efectos del sexo teniendo en cuenta la variabilidad asociada con el tamaño craneal, pero su valor y correctitud varían. El equipo investigador propone que no todos son igualmente válidos.

Investigación de Joel et al., 2017: Tamaños del cuerpo y el cerebro

El mismo grupo investigador, CSS, exploró cómo la eficacia predictiva varía con los tamaños corporales. Aseguraron que estos efectos pueden no ser indicativos de inteligencia ni únicamente del sexo biológico.

Estudios futuros y recomendaciones

• Recomendación: Se necesita más investigación sobre cómo los distintos algoritmos utilizan datos cerebrales para predicir el sexo. Se debe examinar qué características son realmente predictivas.

Conclusión y reflexiones futuras

“Cuando la diferencia en volumen de una región cerebral particular se atribuye al sexo, ¿puede estar seguro que esta distinción no es meramente un artefacto del tamaño generalmente mayor en hombres? El estudio sugiere revisar las metodologías actuales para distinguir diferencias biológicamente significativas. Además, la comprensión más profunda de cómo los factores externos afectan nuestras interpretaciones sobre estructuras cerebrales es un paso crucial en el futuro del estudio científico.”

Preguntas frecuentes

“`html

¿Cuáles son las diferencias fundamentales entre los cerebros masculinos y femeninos?

La investigación de Joel et al. sugiere que, aunque existen diferencias biológicamente significativas en el tamaño del cerebro según sexo, no se puede concluir definitivamente si dichas diferencias son puramente resultado de la estructura más grande generalmente encontrada en los hombres.

¿Cómo ha contribuido esta investigación al campo científico?

“Esta revisión es una invitación para refinar nuestras metodologías y comprender mejor cómo las intervenciones externas afectan nuestras interpretaciones sobre estructuras cerebrales, especialmente en relación con los tamaños corporales.”

¿Cuál es la eficacia predictiva actual de algoritmos para determinar el sexo a partir de datos cerebrales?

“Algunos investigadores han demostrado que los algoritmos pueden predecir con un 80-90% precisión, pero esto podría estar influenciado por factores como el tamaño del cráneo y no solo sexo biológico.”

¿Qué estudios futuros se recomiendan para avanzar en esta línea de investigación?

“Se necesita más investigación sobre cómo diferentes algoritmos utilizan datos cerebrales y qué características son realmente predictivas del sexo biológico, considerando la influencia potencial del tamaño corporal.”

¿Qué impacto tienen los factores externos en nuestras interpretaciones sobre estructuras cerebrales?

“El estudio pone de relieve que es crucial comprender cómo intervenciones externas afectan las percepciones y conclusiones sobre diferencias biológicas del cerebro entre sexos.”

“`

---

Texto original (2020)

En la comunidad científica nadie cuestiona la existencia de diferencias entre los cerebros de las mujeres y de los hombres. Sin embargo, desde siempre ha existido un intenso debate respecto a cuántas diferencias hay, cuántas han sido debidamente corroboradas, su tamaño (cómo de grandes o pequeñas son) y su posible significado.

En los últimos años a todas estas controversias se les ha sumado una nueva. ¿Las diferencias cerebrales se suman y dan lugar a dos tipos de cerebros claramente identificables (uno femenino y otro masculino)? ¿O más bien esos rasgos diferenciales se combinan y forman mosaicos cerebrales independientes del sexo?

Cada cerebro es un mosaico de características masculinas y femeninas

La conocida como “hipótesis de los mosaicos cerebrales” fue corroborada por un estudio publicado en la revista PNAS por Daphna Joel y sus colaboradores de la Universidad de Tel-Aviv.

Tras escanear y estudiar los cerebros de más de 1 400 participantes, Daphna Joel y sus colaboradores identificaron las 10 regiones cerebrales en las que mujeres y hombres presentaban las diferencias más grandes. A continuación, para cada participante, se evaluó cuántas de estas regiones cerebrales presentaban un tamaño que podía ser calificado como “típicamente masculino”, “típicamente femenino” o “intermedio”.

Lo que descubrieron fue que, más que cerebros “masculinos” o “femeninos” (agrupaciones consistentes de rasgos cuyo tamaño era “típicamente masculino” o “típicamente femenino” en individuos distintos), la mayor parte de las personas poseían “mosaicos cerebrales” (combinaciones singulares formadas por algunos rasgos de tamaño “típicamente masculino” y otros de tamaño “típicamente femenino” en un mismo individuo).

Así, a partir de estos datos, Joel y su equipo concluyeron que los cerebros “no pueden ser categorizados en dos tipos distintos, masculino y femenino”.

Los algoritmos pueden ‘predecir’ el sexo a partir de datos cerebrales

Sin embargo, los opositores a la hipótesis de los mosaicos cerebrales señalan –y no sin razón– que algunos algoritmos de aprendizaje automático pueden usar datos neuroanatómicos para “predecir” correctamente el sexo de un individuo en un 80-90 % de los casos.

Según estos investigadores, si los cerebros de las mujeres y los cerebros de los hombres pueden ser clasificados con tanta eficacia es porque estos algoritmos son capaces de desentrañar diferencias subyacentes y evidenciar dos tipos de cerebros.

Hasta cierto punto, esta polémica nace de un desacuerdo sobre qué significan los ambiguos términos “cerebro masculino” y “cerebro femenino”. Para Daphna Joel y demás defensores de la hipótesis de los mosaicos cerebrales el uso de estos términos solo estaría justificado si conocer qué tipo posee una persona nos permitiera predecir algo acerca de su cerebro o de su comportamiento.

En cambio, para los opositores de la hipótesis de los mosaicos cerebrales lo realmente importante es que estos algoritmos pueden predecir el sexo de un individuo. No importa, pues, si esta categorización de los cerebros como “masculinos” o “femeninos” aporta o no información adicional sobre la estructura y funcionamiento cerebral o sobre el comportamiento.

Desde esta perspectiva, los algoritmos de aprendizaje automático son tratados como “cajas negras”. El énfasis se pone en cuánto se predice (porcentaje de casos correctamente identificados) y no en qué y cómo se predice (cuáles son las características cerebrales que permiten a un algoritmo identificar un cerebro como “masculino” o “femenino”).

En consecuencia, es posible que, pese a compartir todos ellos una elevada eficacia predictiva, distintos algoritmos puedan usar distintas características cerebrales para definir qué es un “cerebro masculino” y qué es un “cerebro femenino”. O, incluso, puede que dichas definiciones se creen ad hoc.

De hecho, algunos indicios sugieren que estos algoritmos pueden estar usando distintas características cerebrales para clasificar los cerebros de distintos grupos de mujeres y hombres.

¿Los algoritmos predicen el sexo del cerebro o solo el tamaño de la cabeza?

La impresionante eficacia predictiva de estos algoritmos también ha empezado a ser cuestionada. El equipo al que pertenece una de las autoras de este artículo (CSS) publicó este año en la revista Scientific Reports un estudio que evalúa cómo dicha eficacia se ve afectada por una variable que se había obviado en este tipo de estudios: las diferencias de tamaño en los cuerpos, cráneos y cerebros de las mujeres y de los hombres.

Hubo un tiempo, en los albores de la investigación sobre el cerebro, en que esas diferencias en cuanto al tamaño de la cabeza y del cerebro fueron interpretadas de forma errónea –y no desinteresada– como pruebas indiscutibles de la superioridad intelectual de los hombres (en particular, de los caucásicos).

Ahora sabemos que el tamaño de la cabeza o del cerebro no están relacionados con la inteligencia y que suponen una importante complicación para el estudio de las diferencias entre los cerebros de las mujeres y de los hombres.

Dicho de otra forma, cuando el tamaño de una región cerebral concreta difiere entre mujeres y hombres, ¿podemos asegurar que esa diferencia se debe al sexo? Puede que simplemente sea una diferencia entre cerebros “grandes” (la mayoría de los cuales se observan entre los hombres) y cerebros “pequeños” (en la mayoría de los casos pertencientes a mujeres).

O puede, incluso, que la diferencia sea en parte debida a una combinación de ambos factores.

Los investigadores tratan de aislar los efectos realmente debidos al sexo controlando la variabilidad asociada al tamaño del cráneo mediante diferentes procedimientos estadísticos. ¿Y cómo se sabe si son eficaces y válidos (si no corrigen más o menos de lo que deberían)? Comparando los resultados que producen estos métodos con los observados en grupos de mujeres y hombres cuyas cabezas tienen un tamaño similar.

Mediante este tipo de comparaciones, un estudio anterior del grupo investigador de CSS demostró que no todos los métodos que actualmente se emplean para controlar la variabilidad asociada al tamaño craneal son igualmente válidos. También descubrieron que el uso de uno u otro método afecta notablemente al número e, incluso, a la dirección de las diferencias cerebrales identificadas.

Así, tras identificar qué métodos son efectivos y válidos, este grupo investigador pudo investigar una importante pero inexplorada cuestión: ¿Hasta qué punto la impresionante eficacia de los algoritmos para predecir el “sexo cerebral” se debe a las diferencias en el tamaño de las cabezas de las mujeres y de los hombres?

Para averiguarlo, utilizaron no uno sino hasta doce algoritmos distintos y las imágenes de escáneres cerebrales de casi 900 personas. Se emplearon datos correspondientes al volumen de 116 regiones cerebrales, tanto “en crudo” (es decir, sin aplicar ningún procedimiento estadístico para controlar la variación individual en cuanto al tamaño del cráneo) como “corregidos” (mediante procedimientos estadísticos válidos, pero también con otros inadecuados).

Los resultados de este nuevo estudio demostraron que todos los algoritmos “predecían el sexo” con un porcentaje de eficacia superior al 80 %, pero solo cuando utilizaban datos “crudos” o “inadecuadamente corregidos”.

Cuando esos mismos algoritmos utilizaban datos debidamente corregidos, el porcentaje de eficacia disminuía hasta el 60 %. Esto es, solo un 10 % más de aciertos de lo que se habría obtenido mediante un procedimiento aleatorio como lanzar una moneda y clasificar los cerebros como “masculinos” o “femeninos” según se obtuviera cara o cruz.

Este estudio también se observó que estos algoritmos eran capaces de “predecir el sexo” con una eficacia superior al 80 % cuando se les daba un solo dato: ¡el tamaño de la cabeza!

Estos datos no cuestionan que el sexo influye en la estructura y actividad de algunas regiones cerebrales, pero sí la utilidad y el valor científico de los conceptos “cerebro masculino” y “cerebro femenino”.

Dicho de otra forma, no hay ninguna duda de que existen diferencias cerebrales entre los cerebros de las mujeres y de los hombres. Tampoco de que esas diferencias deben ser estudiadas, ya que pueden ser potencialmente importantes (por ejemplo, para entender por qué muchas alteraciones neurológicas y psiquiátricas son más frecuentes en uno u otro sexo).

Sin embargo, al menos hasta ahora, los distintos intentos para clasificar los cerebros como “masculinos” o “femeninos” a partir de datos neuroanatómicos no parecen haber aportado mucho más que lo que ya se sabía desde las primeras investigaciones sobre el cerebro: que los hombres (en promedio) poseen cabezas más grandes que las mujeres.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’ont déclaré aucune autre affiliation que leur poste universitaire.

Fuente: The Conversation (Creative Commons)
Author: Cordelia Fine, Professor, History & Philosophy of Science program, School of Historical & Philosophical Studies, University of Melbourne