Ya sea para ir de compras, ir al trabajo o ir a una cita importante en una ciudad desconocida, en la vida cotidiana, la mayoría de las personas buscan constantemente la ruta más corta de A a B. Es fácil de determinar en línea aérea. Pero si tienes que navegar por una red complicada de pasillos o calles, las cosas se ven diferentes.
Con todo, los humanos no son muy buenos para descubrir el camino más eficiente en tales condiciones. Esto es lo que informa un equipo dirigido por Christian Bongiorno del Instituto de Tecnología de Massachusetts en Cambridge en la revista «Nature Computational Science». Esto se debe a una estrategia que, aunque intuitivamente sensata, a menudo distrae del camino más corto.
Para su estudio, los científicos evaluaron los datos de movimiento de más de 14.000 peatones y rastrearon cómo se movían por las ciudades de Boston y San Francisco en el transcurso de un año. Al hacerlo, encontraron que los participantes tendían a tomar siempre la ruta más cercana a su destino. Esto fue especialmente cierto para el inicio de su viaje. A menudo, sin embargo, un camino que al principio parecía menos directo resultó ser más corto al final.
El punto de partida decide la ruta.
Esta «navegación vectorial» dio lugar a fenómenos divertidos: por ejemplo, el grupo pudo leer de los datos de movimiento que los sujetos de prueba a menudo eligieron rutas ligeramente diferentes, dependiendo de si iban de casa al trabajo o de casa desde el trabajo. Esto fue cierto tanto en las sinuosas calles de Boston como en la estructura de cuadrícula de San Francisco.
