[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.

[es] La necesidad de profundizar en el estudio de la cognición implícita radica en un hecho ampliamente aceptado en el actual panorama académico: los seres humanos no somos tan "sapiens" como se suele asumir. Gran parte de nuestros juicios y decisiones están sustentados en procesos cognitivos que Kahneman (2011) describe como el Sistema 1: automático, intuitivo, inconsciente y demandante de bajos recursos, responde a las preguntas rápidamente a través de asociaciones y semejanzas, no es estadístico, es crédulo y heurístico. En esta línea, el desarrollo de las medidas implícitas surge como respuesta a la necesidad de desarrollar herramientas que permitan estudiar mejor el Sistema 1. Hace 25 años, la irrupción del Test de Asociación Implícita (IAT) fue recibida con especial entusiasmo en la comunidad académica por dos razones. Primero, el IAT fue interpretado como la solución para reducir los efectos del sesgo de deseabilidad inherente a los autoinformes. Segundo, se asumió que el IAT permitiría medir constructos psicológicos implícitos, de difícil acceso introspectivo (Payne & Gawronski, 2010). No obstante, las medidas implícitas son actualmente foco de debate, acumulando críticas tanto a nivel teórico como a nivel metodológico (Machery, 2016; Richetin et al., 2015). En este sentido, (Corneille & Hütter (2020)llegan a sugerir que, ante la confusión conceptual ligada al término "implícito", se sustituya éste por alguna de las alternativas terminológicas que proponen. Sin embargo, la mayoría de autores abogan por una postura crítica constructiva, que permita optimizar la aplicación, tratamiento e interpretación de las medidas implícitas (Brownstein et al., 2019; Gawronski et al., 2020; Meissner et al., 2019; Van Dessel et al., 2020). Es en esta línea que se concibe este trabajo doctoral, el cual persigue una estrategia doble: (a) introducir el enfoque de las medidas implícitas en el estudio de nuevos ámbitos del estudio de la cognición; y (b) aplicar las medidas implícitas en ámbitos de la cognición humana en los cuales, por sus propias características, pueden verse especialmente beneficiados de un enfoque implícito. Con este fin, a través de una serie de experimentos se examina el potencial de estas metodologías en ámbitos de la psicología que se consideran de especial interés y novedad: la cognición moral, los trastornos de personalidad, el Uncanny Valley (UV) y la ciberpsicología. Hasta donde sabemos, nuestra propuesta constituye la primera aplicación de medidas implícitas a la ciberpsicología, uno de los ámbitos de mayor interés académico en los últimos años. Atendiendo al actual debate académico sobre la validez de las medidas implícitas, el presente trabajo incorpora una perspectiva crítica, con el fin de identificar aspectos a mejorar en el tratamiento metodológico de los datos obtenidos a través de procedimientos de medidas implícitas (Van Dessel et al., 2020). Igualmente, se adopta un enfoque exploratorio al aplicar estas medidas a situaciones en las cuales las preferencias implícitas resultan menos antagónicas, estrategia que nos permite explorar mejor los límites empíricos de estas metodologías.