[ca] La necessitat d'aprofundir en l'estudi de la cognició implícita rau en un fet àmpliament acceptat en l'actual panorama acadèmic: els éssers humans no som tan "sapiens" com se sol assumir. Gran part dels nostres judicis i decisions estan sustentats en processos cognitius que Kahneman (2011) descriu com el Sistema 1: automàtic, intuïtiu, inconscient i demandant de baixos recursos, respon a les preguntes ràpidament a través d'associacions i semblances, no és estadístic, és crèdul i heurístic. En aquesta línia, el desenvolupament de les mesures implícites sorgeix com a resposta a la necessitat de desenvolupar eines que permetin estudiar millor el Sistema 1. Fa 25 anys, la irrupció del Test d'Associació Implícita (IAT) va ser rebuda amb especial entusiasme en la comunitat acadèmica per dues raons. Primer, l'IAT va ser interpretat com la solució per reduir els efectes del biaix de desitjabilitat inherent als autoinformes. Segon, es va assumir que l'IAT permetria mesurar constructes psicològics implícits, de difícil accés introspectiu (Payne & Gawronski, 2010). No obstant això, les mesures implícites són actualment focus de debat, acumulant crítiques tant en l'àmbit teòric com en el camp metodològic (Machery, 2016; Richetin et al., 2015). En aquest sentit, Corneille & Hütter (2020) arriben a suggerir que, davant la confusió conceptual lligada al terme "implícit", se substitueixi aquest per alguna de les alternatives terminològiques que proposen. No obstant això, la majoria d'autors advoquen per una postura crítica constructiva, que permeti optimitzar l'aplicació, tractament i interpretació de les mesures implícites (Brownstein et al., 2019; Gawronski et al., 2020; Meissner et al., 2019; Van Dessel et al., 2020). És en aquesta línia que es concep aquest treball doctoral, que persegueix una estratègia doble: (a) introduir l'enfocament de les mesures implícites en l'estudi de nous àmbits de l'estudi de la cognició; i (b) aplicar les mesures implícites en àmbits de la cognició humana en els quals, per les seves pròpies característiques, es poden veure especialment beneficiats d'un enfocament implícit. Amb aquesta finalitat, a través d'una sèrie d'experiments s'examina el potencial d'aquestes metodologies en àmbits de la psicologia que es consideren d'especial interès i novetat: la cognició moral, els trastorns de personalitat, l'Uncanny Valley (UV) i la ciber-psicología . Fins allà on sabem, la nostra proposta constitueix la primera aplicació de mesures implícites a la ciber-psicología, un dels àmbits de més interès acadèmic en els últims anys. Atenent a l'actual debat acadèmic sobre la validesa de les mesures implícites, el present treball incorpora una perspectiva crítica per tal d'identificar aspectes a millorar en el tractament metodològic de les dades obtingudes a través de procediments de mesures implícites (Van Dessel et al., 2020). Igualment, s'adopta un enfocament exploratori a l'hora d'aplicar aquestes mesures a situacions en què les preferències implícites resulten menys antagòniques, una estratègia que ens permet explorar millor els límits empírics d'aquestes metodologies.

[en] The need to delve deeper into the study of implicit cognition lies in a fact that is widely accepted in the current academic landscape: human beings are not as "sapiens" as is often assumed. A large part of our judgments and decisions are supported by cognitive processes that Kahneman (2011) describes as System 1: automatic, intuitive, unconscious and demanding of low resources, answering questions quickly through associations and similarities, non-statistical, credulous and heuristic. In this line, the development of implicit measures arose as a response to the need to develop tools that would allow better study of System 1. 25 years ago, the irruption of the Implicit Association Test (IAT) was received with particular enthusiasm in the academic community for two reasons. First, the IAT was interpreted as the solution to reduce the effects of the desirability bias inherent in self-reports. Second, it was assumed that the IAT would allow the measurement of implicit psychological constructs, which are difficult to access introspectively (Payne & Gawronski, 2010). However, implicit measures are currently the focus of debate, accumulating criticism at both theoretical and methodological levels (Machery, 2016; Richetin et al., 2015). In this sense, (Corneille & Hütter (2020)go so far as to suggest that, in view of the conceptual confusion linked to the term "implicit", this term should be replaced by one of the terminological alternatives they propose. However, the majority of authors advocate a constructive critical stance, which would optimize the application, treatment and interpretation of implicit measures (Brownstein et al., 2019; Gawronski et al., 2020; Meissner et al., 2019; Van Dessel et al., 2020). It is along these lines that this doctoral work is conceived, which pursues a twofold strategy: (a) to introduce the implicit measures approach in the study of new domains of the study of cognition; and (b) to apply implicit measures in domains of human cognition in which, due to their own characteristics, they may particularly benefit from an implicit approach. To this end, through a series of experiments we examine the potential of these methodologies in areas of psychology that are considered to be of particular interest and novelty: moral cognition, personality disorders, the Uncanny Valley (UV) and cyberpsychology. To the best of our knowledge, our proposal constitutes the first application of implicit measures to cyberpsychology, one of the areas of greatest academic interest in recent years. In response to the current academic debate on the validity of implicit measures, the present work incorporates a critical perspective, with the aim of identifying aspects to be improved in the methodological treatment of data obtained through implicit measures procedures (Van Dessel et al., 2020). Likewise, an exploratory approach is adopted by applying these measures to situations in which implicit preferences are less antagonistic, a strategy that allows us to better explore the empirical limits of these methodologies.