Predicción de creencias políticas con puntuaciones poligénicas para el rendimiento cognitivo y el logro educativo

La inteligencia se correlaciona con una variedad de creencias políticas liberales y de izquierda. Esto puede sugerir que la inteligencia altera directamente nuestras opiniones políticas. Alternativamente, la asociación puede verse confundida o mediada por factores socioeconómicos y ambientales.

Tobias Edwards ^1, * , Alexandros Giannelis ¹ , Emily A Willoughby ¹ , James J Lee ¹

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PMCID: PMC11308703 NIHMSID: NIHMS1984071 PMID: 

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Intelligence

Resumen

La inteligencia se correlaciona con una variedad de creencias políticas liberales y de izquierda. Esto puede sugerir que la inteligencia altera directamente nuestras opiniones políticas. Alternativamente, la asociación puede verse confundida o mediada por factores socioeconómicos y ambientales. Estudiamos el efecto de la inteligencia en una muestra de más de 300 familias biológicas y adoptivas, utilizando tanto el CI medido como las puntuaciones poligénicas para el rendimiento cognitivo y el logro educativo. Descubrimos que tanto el CI como las puntuaciones poligénicas predijeron significativamente las seis escalas políticas. Las puntuaciones poligénicas predijeron el liberalismo social y un menor autoritarismo dentro de las familias. La inteligencia fue capaz de predecir significativamente el liberalismo social y un menor autoritarismo dentro de las familias, incluso después de controlar las variables socioeconómicas. Nuestros hallazgos pueden proporcionar la inferencia causal más sólida hasta la fecha de que la inteligencia afecta directamente a las creencias políticas

Palabras clave: Inferencia causal, genética, inteligencia, creencias políticas, puntuación poligénica

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Se ha descubierto que la inteligencia está asociada a una variedad de creencias políticas, incluido el liberalismo ( Carl, 2014 ), el antirracismo ( Deary et al., 2008 ), el apoyo a la UE y la OTAN ( Oskarsson et al., 2014 ), la libertad de expresión ( De keersmaecker et al., 2021 ), la tolerancia ( Lasker y McNaughton, 2022 ) y el antiautoritarismo ( Choma y Hanoch, 2017 ).

Se han realizado dos metaanálisis de esta literatura. El metaanálisis de Onraet et al. (2015) halló una correlación negativa entre la inteligencia y las actitudes ideológicas de derecha.(𝑟=−.20)Sin embargo, la correlación dependía del tipo de actitud de derecha medida, con correlaciones más altas con el autoritarismo.(𝑟=−.30)y el etnocentrismo(𝑟=−.28)comparado con el conservadurismo(𝑟=−.13)Jedinger y Burger (2022) encontraron una correlación muy pequeña pero significativa entre la inteligencia y las creencias fiscalmente conservadoras .(𝑟=.07)En general, se ha descubierto que la inteligencia está asociada con creencias que pueden describirse como socialmente liberales y posiblemente también fiscalmente conservadoras.

Para poner estos tamaños de efecto en contexto, en el Estudio Nacional de Elecciones de Estados Unidos ( Gaziano, 2014 ), se ha estimado que la educación tiene un efecto de𝛽=−0.139y los ingresos tienen un efecto de𝛽=0.124Sobre la ideología de derecha, tras controlar por edad, raza y género. La inteligencia tiene una correlación con la creencia política comparable, si no mayor, a las correlaciones entre la creencia y las medidas de nivel socioeconómico que suelen estudiar los politólogos.

Aunque se sabe que el CI se asocia con las creencias políticas, se desconoce la razón. La relación entre la inteligencia y las creencias políticas podría verse afectada o mediada por factores socioeconómicos y ambientales en general. En este estudio, empleamos puntuaciones poligénicas, diseños intrafamiliares y controles para identificar causalmente el efecto directo de la capacidad cognitiva en las creencias políticas.

Podríamos creer que la inteligencia cambia directamente las creencias políticas. Las creencias políticas probablemente reflejan nuestros valores éticos y nuestras creencias empíricas, las cuales podrían ser alteradas por la inteligencia. La inteligencia está relacionada con un mayor conocimiento general ( Furnham y Chamorro-Premuzic, 2006 ), conocimiento de economía ( Caplan y Miller, 2010 ) y alfabetización financiera ( Lin y Bates, 2022 ). Además, la inteligencia puede estar relacionada con valores subjetivos, ya que muestra correlaciones con la paciencia ( Shamosh y Gray, 2008 ), la apertura ( Anglim et al., 2022 ), la “inteligencia emocional” ( MacCann et al., 2014 ) y el juicio moral en el Defining Issues Test ( Derryberry et al., 2007 ). Onraet et al. (2015) sugirieron que el uso de estereotipos y creencias socialmente conservadoras funcionan como heurísticas, utilizando menos recursos cognitivos que pensar en problemas sociales caso por caso. Esto podría provocar que una menor capacidad cognitiva se asocie con opiniones de derecha.

La relación entre la inteligencia y la creencia política podría explicarse alternativamente mediante la mediación socioeconómica. En la literatura de ciencias políticas, dos posibles mediadores del efecto del CI son los ingresos y la educación.

Se ha descubierto que la educación, que puede estar en una relación causal recíproca con los puntajes de CI, está asociada con los valores liberales y el apoyo al capitalismo ( Weakliem, 2002 ). Dunn (2011) ha resumido las teorías sobre la relación entre la educación y las creencias políticas en tres categorías: teorías del interés propio, según las cuales la educación, al cambiar los resultados socioeconómicos, también altera el interés político propio; tesis del desarrollo, según las cuales el aumento del conocimiento y la capacidad cognitiva, causados ​​por la educación, afecta directamente la opinión política; y tesis de la socialización, donde los valores se inculcan por los efectos de los pares o a través de la educación de los valores mismos.

Otro mediador plausible de la relación del CI con las creencias políticas son los ingresos. Los modelos económicos populares caracterizan la preferencia del votante en función de los ingresos, que a su vez se derivan de diferencias exógenas en el capital humano ( Meltzer y Richard, 1983 ). El capital humano, a su vez, se compone en parte de la inteligencia. Los diseños longitudinales ( Jæger, 2006 ) y las loterías aleatorias ( Powdthavee y Oswald, 2014 ) respaldan la idea de que los ingresos influyen en las opiniones de derecha. Por lo tanto, los mediadores de los ingresos y la educación podrían ayudar a explicar las correlaciones de la inteligencia con las creencias políticas.

La relación entre la inteligencia y la creencia política también puede verse afectada por factores ambientales. Estudios de creencias políticas en gemelos han establecido un componente genético en estas creencias, pero también han establecido el papel del entorno. Un metaanálisis de los resultados de 12 000 pares de gemelos ( Hatemi et al., 2014 ) indica un efecto ambiental compartido significativo de 0,18, en comparación con 0,40 para la varianza genética y 0,42 para el entorno no compartido. Los estudios de adopción también han podido identificar un efecto del entorno compartido. En particular, estos estudios han identificado que una parte del efecto ambiental compartido proviene de la transmisión cultural de valores políticos de padres a hijos ( Willoughby, Giannelis, et al., 2021 ).

Se han utilizado diversos enfoques para desentrañar el efecto de la inteligencia de los factores de confusión y su efecto directo de su efecto total, mediado por variables socioeconómicas. El enfoque más sencillo ha consistido en controlar los posibles mediadores y factores de confusión mediante regresión lineal. Se han encontrado relaciones sólidas entre la capacidad cognitiva y las opiniones liberales tras controlar las medidas de educación y nivel socioeconómico (p. ej., Carl, 2014 ; Deary et al., 2008 ).

Una mejora adicional consiste en utilizar un diseño intrafamiliar, estudiando si el hermano con mayor capacidad cognitiva también tiene opiniones más liberales. Esto elimina cualquier factor de confusión derivado del entorno compartido, incluido el efecto común de la transmisión de valores políticos de los padres. Ahlskog y Oskarsson (2022) estudiaron la relación entre el CI y los valores políticos en una muestra de unos 700 hermanos suecos, y hallaron que los tamaños del efecto eran similares antes y después de utilizar efectos fijos familiares. Esto indica que la confusión derivada del entorno compartido es insuficiente para explicar la relación entre la inteligencia y las opiniones políticas.

Los estudios que utilizan efectos fijos familiares pueden excluir los factores de confusión del entorno compartido, pero no del entorno no compartido; es decir, los factores ambientales exclusivos de cada hermano. Estudiamos la relación entre la capacidad cognitiva y las creencias políticas con un enfoque novedoso que utiliza puntuaciones poligénicas. Una puntuación poligénica es un predictor basado en el ADN del rasgo de una persona, calculado como una combinación lineal del efecto estimado de los alelos. Al controlar las puntuaciones poligénicas parentales, las puntuaciones de la descendencia no se ven afectadas por la variación ambiental, ya que los genes se heredan de forma aleatoria e independiente de los padres mediante el proceso de segregación mendeliana. Esto permite que las puntuaciones poligénicas actúen como instrumentos para las capacidades mentales. Esta exclusión de los factores de confusión ambientales proporciona una ventaja en la identificación causal en comparación con la regresión de las creencias políticas sobre las capacidades cognitivas. Este enfoque de controlar las puntuaciones poligénicas parentales se ha utilizado en varios otros artículos (p. ej. , Willoughby, McGue, Iacono, Rustichini y Lee, 2021 ). Complementamos este enfoque incluyendo a personas adoptadas asignadas aleatoriamente a familias, lo que garantiza que su entorno compartido no esté correlacionado con su puntuación poligénica.

Al momento de escribir este artículo, un artículo publicado ha descubierto que una puntuación poligénica puede predecir las creencias políticas. Ahlskog (2023) halló que una puntuación poligénica para el nivel educativo tenía un efecto positivo en el liberalismo social, utilizando efectos fijos familiares. Esto se interpretó como evidencia de que la educación afecta las creencias políticas. Nos centramos específicamente en el rasgo psicológico de la inteligencia, medido con mayor precisión mediante la puntuación poligénica de rendimiento cognitivo de Becker et al. (2021) . El rendimiento cognitivo es simplemente un eufemismo para la inteligencia.

Método

Muestra

El Estudio de Interacción y Comportamiento entre Hermanos (SIBS) reclutó familias entre 1998 y 2003 ( McGue et al., 2007 ). Los registros estatales de nacimiento y los registros de las agencias de adopción permitieron el reclutamiento de una muestra representativa de familias adoptivas y biológicas. Las estadísticas utilizadas en este estudio se obtuvieron en el momento de la admisión o el seguimiento 3, entre 2017 y 2023. La muestra y las escalas de actitud política se han utilizado y descrito previamente en Willoughby et al. (2021) , por lo que nuestra descripción es sustancialmente similar.

Todos los hijos biológicos eran de ascendencia europea, mientras que los hijos adoptados eran europeos o de Asia Oriental, nacidos en Corea del Sur, específicamente. La Tabla 1 muestra el número de individuos de cada grupo para los que disponemos de datos sobre creencias políticas, coeficiente intelectual y edad declarada en el tercer seguimiento. De las parejas de hijos completos, donde disponemos de variables para ambos hermanos, 82 parejas son biológicas, 96 parejas son adoptadas y otras 35 parejas incluyen un hijo adoptado y uno biológico. También incluimos a los padres en la tabla, ya que los empleamos como observación en modelos que no utilizan efectos fijos familiares.

Tabla 1:

Descripción de la muestra

Grupo	Ascendencia	𝑁	Edad al ingreso	Edad en el seguimiento 3
Descendencia biológica	Europeo	293	14.8 (1.9)	31.4 (2.5)
Hijos adoptados	Europeo	78	15.0 (2.1)	31.9 (2.7)
Hijos adoptados	Asia Oriental	248	15.1 (2.0)	32.4 (2.7)
Padre	Europeo	262	47.1 (4.4)	64.3 (4.8)

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Nota: La media (DE) de la edad se da en las dos oleadas

La comparación de los participantes actuales con los no participantes en las medidas de ingreso relacionadas con el nivel socioeconómico y la capacidad cognitiva no reveló efectos de deserción sustanciales (véanse los materiales suplementarios de Willoughby, Giannelis et al., 2021 ). Sin embargo, el 63 % de la muestra incluida son mujeres, en comparación con el 54 % en el ingreso, lo que sugiere que los hombres tenían una mayor probabilidad de abandonar el estudio.

Los adoptados fueron ubicados en sus familias antes de su segundo cumpleaños, lo que implica que puede haber una ubicación selectiva insignificante. En las adopciones internacionales, los padres tenían poca información sobre los niños que pudiera usarse para preferir a algunos sobre otros ( McGue et al., 2007 ). Sacerdote (2007) ha argumentado que hay fuertes razones para suponer una asignación aleatoria en los adoptados internacionales. Además, las puntuaciones poligénicas de los adoptados MCTFR no se correlacionan significativamente con las de sus padres adoptivos ( Willoughby, McGue, Iacono y Lee, 2021 ). Sin embargo, Beauchamp, Schmitz, McGue y Lee (2023) han regresionado las puntuaciones poligénicas para el logro educativo y el rendimiento cognitivo en una amplia gama de características familiares en la muestra adoptiva. En los adoptados asiáticos, las características familiares no predijeron significativamente las puntuaciones poligénicas, pero sí lo hicieron en los adoptados europeos.

Actitudes políticas

Utilizamos cinco escalas sobre actitudes políticas, administradas a padres e hijos durante su tercera evaluación de seguimiento. Estas medidas abarcaron la orientación política, el autoritarismo, el igualitarismo, el liberalismo social y el conservadurismo fiscal. También incluimos una escala de actitud social: la religiosidad. Las escalas, la fiabilidad y el número de ítems se presentan en la Tabla 2 .

Tabla 2:

Escalas políticas

Escala	𝜔ℎ	𝜔𝑡	𝑁elementos	Elemento de ejemplo
Orientación política	–	–	1	¿Cuál es tu orientación política?
Autoritarismo	0,74	0,88	12	La obediencia y el respeto a la autoridad son las virtudes más importantes que los niños deben aprender
Igualitarismo	0,79	0,90	8	Si la riqueza fuera más equitativa en este país, tendríamos muchos menos problemas
Liberalismo social	0,72	0,89	11	El consumo de marihuana debería ser legal
Conservadurismo fiscal	0,77	0,90	6	El gobierno está gastando muy poco dinero en la Seguridad Social

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Nota: 𝜔ℎrepresenta el omega jerárquico de McDonald’s y𝜔𝑡representa el omega total de McDonald’s. Las estimaciones de fiabilidad se reproducen aquí de Willoughby et al. (2021) . Los ítems de conservadurismo fiscal se codificaron de forma inversa para garantizar que las puntuaciones más altas representaran opiniones de derecha

La orientación política se evaluó con el ítem único “¿Cuál es su orientación política?” en una escala de 1 a 5 que va desde “extremadamente conservador” a “extremadamente liberal”. El autoritarismo se midió utilizando 12 ítems que capturan tres facetas del autoritarismo (subordinación, agresión y convencionalismo) del modelo tripartito de autoritarismo-conservadurismo-tradicionalismo de Duckitt et al. (2010) . El igualitarismo se midió con ocho ítems de Feldman y Steenbergen (2001) y Feldman (1988) . La religiosidad se evaluó con la escala de religiosidad de 9 ítems creada por Koenig et al. (2005) . La escala pregunta sobre la participación y la frecuencia de las actividades religiosas. Se utilizaron 11 ítems para medir el socialismo y el liberalismo, y seis para medir el conservadurismo fiscal. Estos ítems se adaptaron de preguntas similares en los ítems de la Encuesta Social General ( Smith et al., 2018 ). Se puede encontrar una lista de todos los elementos de cada escala en los materiales complementarios de Willoughby et al. (2021) .

Las correlaciones entre nuestras escalas políticas se presentan en la Tabla 3. Debido a las altas correlaciones entre las variables, creamos una medida compuesta para resumir la relación entre la inteligencia y la opinión política. Las escalas de autoritarismo, igualitarismo, liberalismo social y conservadurismo fiscal se combinan para crear una puntuación total llamada compuesto político. Antes de sumar, cambiamos los signos de nuestras escalas para que las puntuaciones más altas indiquen opiniones de izquierda, asegurando que las puntuaciones compuestas altas también indiquen opiniones de izquierda. Una escala se codificó como de izquierda o de derecha por su correlación con el autoritarismo, que se asume es de derecha. Se muestran ejemplos de elementos en la Tabla 2 .

Tabla 3:

Matriz de correlación

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
(1) Compuesto
(2) Orientación política	0,78
(3) Autoritarismo	−0,85	−0,63
(4) Igualitarismo	0,88	0,73	−0,62
(5) Liberalismo social	0,88	0,67	−0,77	0,66
(6) Conservadurismo fiscal	−0,86	−0,67	0,57	−0,78	−0,64
(7) Religiosidad	−0,42	−0,40	0,39	−0,28	−0,50	0,29

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Variables cognitivas y de control

Se evaluó la capacidad cognitiva de los participantes al inicio del estudio mediante pruebas de CI. Se utilizó la Escala de Inteligencia Wechsler para Adultos Revisada (WAIS-R; Wechsler, 1981 ) para los participantes de 16 años o más y la Escala de Inteligencia Wechsler para Niños Revisada (WISC-R; Wechsler, 1974 ) para los participantes de 15 años o menos. Tras la evaluación inicial, se excluyó de las evaluaciones posteriores a un individuo con un CI inferior a 70 ( McGue et al., 2007 ).

El nivel educativo se evaluó mediante los años de educación declarados por los participantes. Los ingresos se evaluaron como ingresos laborales brutos declarados por los participantes, en miles de dólares estadounidenses. Ambas medidas se tomaron en el tercer seguimiento. Se añadió un valor de 1 a los ingresos antes de su transformación logarítmica. Siete personas no declararon su nivel educativo y 14 no declararon el valor de sus ingresos. Las estadísticas resumidas de educación e ingresos se presentan en la Tabla Suplementaria S1 y los histogramas en la Figura Suplementaria S2 .

Puntuaciones poligénicas

Los estudios de asociación del genoma completo (GWAS) utilizan la regresión para estimar la magnitud del efecto de los genes sobre los rasgos humanos. Estos genes son polimorfismos de un solo nucleótido (SNP). En cada loci del genoma hay 0, 1 o 2 copias del SNP. Multiplicar el número de SNP de una persona por sus magnitudes de efecto y luego sumar todos los loci nos da una estimación del valor genético de la persona para un rasgo. Este índice genético del rasgo de alguien se conoce como puntuación poligénica

El Estudio de Interacción y Comportamiento entre Hermanos (SIBS) se ha genotipado junto con otras cohortes del Centro de Minnesota para la Investigación de Gemelos y Familias (MCTFR; Miller et al., 2012 ), lo que significa que sabemos cuántas copias de un SNP tiene cada participante en medio millón de loci. Nuestras puntuaciones poligénicas se derivaron de las estadísticas de resumen del estudio de asociación de todo el genoma (GWAS) para dos fenotipos conductuales: rendimiento cognitivo (CP; JJ Lee et al., 2018 ) y logro educativo (EA; JJ Lee et al., 2018 ). El rendimiento cognitivo se refiere a una puntuación en una prueba de CI y es un eufemismo para la inteligencia. El logro educativo se refiere al número de años que un individuo ha pasado en educación. Se emplea la puntuación poligénica de EA porque se entrena en una muestra grande.(𝑁≈770,000)en comparación con la puntuación poligénica CP(𝑁≈250,000), lo que potencialmente permite un mayor poder. Sin embargo, también representará las habilidades mentales y los rasgos relevantes para el éxito educativo, además de…𝑔factor de inteligencia.

Para los sujetos europeos, utilizamos puntuaciones precalculadas como parte del Repositorio de Índices Poligénicos ( Becker et al., 2021 ). Dado que los sujetos no europeos no se incluyeron en el repositorio, elaboramos nosotros mismos las puntuaciones poligénicas para los sujetos asiáticos. Para más detalles sobre la genotipificación de la muestra y la creación de las puntuaciones poligénicas, consulte la Sección Suplementaria 2 .

De los 668 hermanos biológicos y adoptivos con las variables necesarias registradas, 139 no fueron genotipados. De los 252 hijos biológicos genotipados, 91 no contaban con puntuaciones poligénicas disponibles de ambos progenitores.

Estrategia de modelado

Realizamos una serie de regresiones en nuestras escalas de creencias políticas, utilizando una gama de controles y puntuaciones de CI o poligenéticas como variables o instrumentos explicativos. Ajustamos𝑝Valores dados en el texto para pruebas múltiples en nuestros siete rasgos utilizando la corrección de Benjamini-Hochberg. En las tablas, centradas en nuestra composición política de todos los rasgos, no realizamos ajustes.𝑝Valores para corrección múltiple. Estandarizamos todas las variables continuas para que tengan una media de cero y una desviación típica de uno. Para eliminar la confusión causada por el entorno compartido, podemos emplear efectos fijos familiares, que es el diseño intrafamiliar estándar. Utilizamos este método cuando utilizamos un fenotipo observado como variable explicativa. Sin embargo, no es necesario cuando utilizamos la puntuación poligénica como variable explicativa. Esto se debe a que la puntuación poligénica de un descendiente puede descomponerse en la suma de la puntuación poligénica parental promedio y una desviación aleatoria atribuible a la segregación mendeliana. El segundo término no está correlacionado con ningún factor de confusión potencial y, por lo tanto, equivale a una asignación aleatoria al tratamiento. Por lo tanto, basta con controlar las puntuaciones poligénicas promedio de los padres para eliminar no solo la confusión causada por el entorno compartido, sino cualquier otra posible. Este enfoque también proporciona más grados de libertad para la estimación. En los modelos que no examinan la variación intrafamiliar, también incorporamos a los padres en la muestra para obtener mayor potencia.

Obsérvese que la puntuación poligénica de la descendencia, incluso sin controlar las puntuaciones poligénicas parentales, ya no está correlacionada con el entorno no compartido. Esto se debe a que, si los rasgos hereditarios de los progenitores pueden afectar el fenotipo de la descendencia, entonces el componente progenitor intermedio de la puntuación poligénica que ejerce tales efectos forma parte del entorno compartido.

En algunos modelos, controlamos variables relacionadas con el estatus socioeconómico, la educación y los ingresos. Nos referimos a estas variables como mediadores potenciales, ya que podrían mediar plausiblemente el efecto de la inteligencia. Si la inteligencia aún tiene un efecto sobre las creencias políticas después de usar los controles, esto sugiere que su efecto total no está completamente mediado por la educación o los ingresos. Sin embargo, estas variables podrían representar factores de confusión, afectando tanto la política como la inteligencia simultáneamente. La inteligencia se mide en la infancia, por lo que los ingresos y la educación no pueden alterar la medida, sino que solo se correlacionan con otras variables que sí actúan como factores de confusión. En este caso, usar los controles simplemente eliminará un posible sesgo. En modelos que utilizan una puntuación poligénica en lugar de la inteligencia fenotípica, estos ingresos y la educación no deberían actuar como factores de confusión, ya que los factores ambientales no pueden alterar los genes de una persona. Las variables podrían funcionar como colisionadores, siendo afectadas simultáneamente por la inteligencia y las creencias políticas. Esto sería inusual, ya que es improbable que las creencias políticas tengan un efecto significativo sobre los ingresos o la educación. En este caso, controlar las variables induciría un sesgo.

Disponemos de evidencia de que los asiáticos adoptados son asignados aleatoriamente a sus familias. De ser esto correcto, el control de las puntuaciones poligénicas parentales es innecesario en este grupo. Como se mencionó anteriormente, existe evidencia de que los adoptados de ascendencia europea fueron asignados selectivamente, lo que significa que controlar las puntuaciones poligénicas parentales es insuficiente para eliminar la confusión ambiental en este grupo. En primer lugar, dado que se desconocen las puntuaciones poligénicas de los padres biológicos de los adoptados, no podemos dividir las puntuaciones de los adoptados en componentes de progenitor intermedio y segregación.

Nuestro enfoque con los adoptados consistió en establecer la puntuación poligénica de los progenitores intermedios en cero, controlando así únicamente la puntuación de los progenitores intermedios cuando el encuestado era un hijo biológico. Para abordar la posible ubicación selectiva de los adoptados europeos, repitimos nuestro análisis principal en la Figura Suplementaria S3, observando que los resultados cambian de forma insignificante, siendo la significancia de que no haya cambios en los resultados. Se pueden encontrar más detalles de nuestro enfoque de modelado en la Sección Suplementaria S3 .

Aleatorización mendeliana

Una puntuación poligénica se puede utilizar como variable instrumental para estimar hasta qué punto otras dos variables,𝑋y𝑌, tienen una relación causal entre sí. Este enfoque se conoce como aleatorización mendeliana (RM). La idea de este enfoque es encontrar un instrumento,𝐼, que satisface las dos propiedades siguientes:

1. 𝐼sólo se correlaciona con𝑋por su efecto causal sobre𝑋, siendo la magnitud de este efecto𝛾; y
2. 𝐼solo afecta𝑌, si es que lo hace, a través de su efecto sobre𝑋.

Pearl (2009) proporcionó un tratamiento y una definición más generales de las variables instrumentales, pero esta formulación es suficiente para nuestros propósitos. Sea𝛽denotar el efecto causal de𝑋en𝑌—la principal cantidad de interés. Entonces podemos representar esta situación como𝐼𝛾→𝑋𝛽→𝑌, donde posiblemente las variables de confusión también contribuyen a la correlación entre𝑋y𝑌. Pero como tales factores de confusión no contribuyen a la correlación entre𝐼y𝑌, podemos obtener una estimación imparcial de𝛽realizando una regresión de “dos etapas” en la que primero obtenemos el efecto de𝐼en𝑋(𝛾)y luego usar esto para dividir el efecto de𝐼en𝑌(𝛾⁢𝛽)Nuestra propia situación es particularmente propicia para aplicar MR debido a las posibilidades en el diseño del estudio (segregación aleatoria de puntajes poligénicos de descendencia o ubicación aleatoria de adoptados) para asegurar que nuestro puntaje poligénico sea de hecho un instrumento válido al menos según el primer criterio anterior.

El segundo criterio se denomina restricción de exclusión. Es particularmente improbable que esta restricción se aplique a la puntuación poligénica de EA, ya que esta refleja diversas características mentales que predisponen a la educación, además de la inteligencia. Por lo tanto, optamos por utilizar la puntuación poligénica de CP como instrumento, pero la puntuación poligénica de EA solo como variable explicativa.

Aún podrían darse casos en los que las variantes genéticas utilizadas en la puntuación de CP poligénica infrinjan la restricción de exclusión, en cuyo caso la beta de la regresión estará sesgada respecto del efecto real. Aun así, creemos que existen dos razones para preferir el enfoque de RM, incluso si existe sesgo.

En primer lugar, la RM tiene una interpretación intuitiva. Al evitar la confusión ambiental, su estimación nos dice que por cada aumento de la desviación estándar en el CI causado por la variación en la puntuación poligénica, las creencias políticas cambian según la beta de la regresión. En otras palabras, la RM simplemente escala la covariación para que esté en unidades de CI en lugar de las de la puntuación poligénica. Esto nos permite comparar su tamaño del efecto con la asociación del CI con las creencias políticas. Por el contrario, una regresión ingenua de las creencias políticas en la puntuación poligénica no tiene una unidad natural, ya que depende de cuán predictiva sea la puntuación poligénica de la inteligencia. Esto también ayuda a explicar por qué no utilizamos la RM con la puntuación poligénica de la EA. Dado que la variación genética en el logro educativo representa una gama de rasgos psicológicos, no es obviamente útil escalar su efecto para que sea comparable con la educación o el CI. El mismo razonamiento sobre la escala apropiada subyace a métodos más complejos para corregir los efectos estimados de las puntuaciones poligénicas por el error en ellas ( Becker et al., 2021 ; DiPrete et al., 2018 ), pero estos métodos todavía se basan en supuestos muy similares.

Una segunda razón para nuestro enfoque es que cualquier violación de la restricción de exclusión sesgará el resultado de forma similar, independientemente de si la puntuación poligénica se utiliza en RM o simplemente como variable de control. En la sección suplementaria S3, ofrecemos una justificación y descripción más detallada de nuestro enfoque de modelado.

Estimamos la potencia de nuestras estimaciones de MR utilizando la función IVpower del paquete ivmodel para R. Esta función se basa en la estimación de potencia descrita en Freeman et al. (2013) . Esta función puede sobreestimar ligeramente la potencia, ya que no tiene en cuenta la estructura agrupada de los datos y el cálculo se basa en la distribución asintótica del estimador. También aplicamos este cálculo de potencia a las estimaciones de regresión lineal ordinaria del efecto del CI en las creencias políticas. Esto se debe a que la potencia de una regresión lineal es la misma que la de una regresión de variable instrumental cuando el instrumento se correlaciona perfectamente con la variable endógena ( Freeman et al., 2013 ).

Calculamos la potencia para rechazar la hipótesis nula con un valor p < 0,05, antes de cualquier ajuste por corrección múltiple. El cálculo asume que el tamaño del efecto real es de 0,3 en las actitudes de izquierda. Este valor es mayor que la estimación de Onraet et al. (2015) del efecto del CI en las actitudes de derecha.𝑟=−.20, pero es consistente con las actitudes más correlacionadas con el CI, como un menor autoritarismo.(𝑟=−.30)y el etnocentrismo(𝑟=−.28)Nuestro estudio utiliza medidas de inteligencia y actitudes políticas mucho más fiables que las que se suelen emplear en la literatura, lo que significa que deberíamos esperar estimaciones algo más altas. Por ejemplo, las estimaciones basadas en la Encuesta Social General (p. ej. , Carl, 2014 ) emplean una prueba de vocabulario de diez ítems como medida de inteligencia, mientras que nosotros utilizamos una prueba de CI de Wechsler.

En este artículo, nos referimos a la estimación MR del efecto de la inteligencia sobre las opiniones políticas como el efecto del “CI genotípico”, en oposición al efecto del “CI fenotípico” obtenido sin utilizar un instrumento.

Aleatorización mendeliana con interacción multiancestral

La muestra SIBS contiene individuos de ascendencia europea y asiática oriental. La precisión de la predicción de las puntuaciones poligénicas disminuye con la distancia genética respecto al grupo ancestral con el que se entrenó el GWAS. Esto se puede explicar por las diferentes frecuencias alélicas y los distintos patrones de desequilibrio de ligamiento ( Martin et al., 2017 ).

Incluir de forma ingenua a los asiáticos orientales en nuestro modelo de RM aumentaría la potencia mediante un mayor tamaño muestral, pero también la reduciría al reducir la magnitud del efecto de la puntuación poligénica. Utilizamos este enfoque con la puntuación poligénica de EA, estandarizándola dentro de cada grupo de ascendencia. En los modelos de RM, para tener en cuenta la heterogeneidad de la magnitud del efecto de la puntuación poligénica entre los grupos de ascendencia, incluimos una interacción entre una variable ficticia de Asia Oriental y la puntuación poligénica solo en la regresión de la primera etapa. Este método se denomina aleatorización mendeliana con interacción multiancestral (MAI-MR).

El mismo enfoque de modelado se ha utilizado en la literatura económica. La inclusión de una interacción en el modelo de primera etapa aprovecha la heterogeneidad en la solidez del instrumento para aumentar la eficiencia del modelo. Se ha empleado anteriormente cuando el efecto de los tratamientos experimentales difiere entre grupos ( Abadie et al., 2023 ).

MAI-MR estimará un promedio ponderado del efecto genotípico sobre las ascendencias ( Abadie et al., 2023 ). El efecto genotípico puede diferir entre ascendencias si el efecto causal del fenotipo difiere o si la puntuación poligénica de CP tiene un efecto en la creencia política, no mediada por la inteligencia, que difiere entre ascendencias (véase la Sección Suplementaria S3 para más detalles). Como prueba de robustez, volvemos a ejecutar nuestros análisis para cada grupo de ascendencia por separado en el suplemento . Para tener en cuenta el hecho de que las dimensiones clave de la estructura poblacional son diferentes entre los grupos de ascendencia, ejecutamos interacciones entre cada componente principal genético y la ascendencia de Asia Oriental.

Resultados

Regresiones de las creencias políticas sobre el CI

La Figura 1 es un diagrama de bosque que muestra los efectos del CI fenotípico y genotípico en nuestras escalas de creencias políticas, utilizando diferentes variables de control. Todas las estimaciones, errores estándar y estadísticas de pruebas diagnósticas relevantes para el diagrama se presentan en las hojas de cálculo complementarias. El CI y las creencias políticas están estandarizados. La Tabla 4 muestra los modelos de regresión completos para la escala política compuesta.

Tabla 4:

Regresiones del compuesto político sobre el CI

	Variable dependiente: compuesto político
	Fenotípico			Genotípico
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
CI	0.349 ***	0,258 *	0,226 *	0,587 ***	0,544 **	0,380
	(0,034)	(0,108)	(0.111)	(0.139)	(0.188)	(0.243)
PGS del progenitor intermedio					0.011	0.007
					(0.047)	(0.047)
Ascendencia (Asia Oriental = 1)	0,159	-0,418	-0,431	-0,049	0,047	0,172
	(0,083)	(0,311)	(0,327)	(0,199)	(0,263)	(0,274)
Edad	−0,168 ***	0,004	0,025	−0,224	−0,038	−0,051
	(0.036)	(0.147)	(0.149)	(0.051)	(0.058)	(0.063)
Sexo (femenino = 1)	0.236 **	0.191	0,073	0,313 **	0,287 *	0.071
	(0.078)	(0.225)	(0.234)	(0.099)	(0,116)	(0,150)
Años de educación			0,226			0,220 *
			(0,136)			(0,096)
Logaritmo de los ingresos			−0,122			−0,081
			(0,119)			(0,048)
Efectos fijos familiares	No	Sí	Sí	No	No	No
Observaciones	881	619	604	767	438	426
Grados de libertad	876	192	183	752	422	408
R 2	0,127	0,817	0,831	0,097	0,057	0.137
𝐹-estadística de los instrumentos	NA	NA	NA	28.519	18.260	11.586
Estadística de Wu-Hausman	NA	NA	NA	2.92	2.169	0.812
Wu-Hausman𝑝valor	NA	NA	NA	0,088	0,142	0,368
Estadística de Hansen	NA	NA	NA	0,228	0,080	0,121
Hansen𝑝valor	NA	NA	NA	0,633	0,777	0,727

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Nota:

^*

p < 0,0;

^**

p < 0,01

^***

p < 0,001𝑃Los valores de esta tabla no están ajustados para pruebas múltiples. Los modelos 1-3 son regresiones de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) del compuesto político sobre el CI. Los modelos 4-6 son regresiones de mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E) que emplean la puntuación poligénica de CP y una interacción con una variable ficticia de Asia Oriental como variables instrumentales. Las regresiones MC2E incluyen los cinco primeros componentes principales genéticos y su interacción con la variable ficticia de ascendencia asiática oriental, que se omiten en la tabla. Las constantes no se muestran en la tabla de regresión. Los errores estándar robustos de conglomerados se muestran entre paréntesis. Las variables continuas están estandarizadas, mientras que las variables ficticias no.

Figura 1 : Inteligencia y creencia política. Los puntos de datos representan las betas de regresión del CI. Los intervalos de confianza del 95% están agrupados a nivel familiar. Las estimaciones se colorean si son significativas después de una corrección de Benjamini-Hochberg para pruebas múltiples a p < 0,05. Los modelos están etiquetados por sus variables más importantes del lado derecho. En los modelos fenotípicos, las estimaciones se obtienen a partir de mínimos cuadrados ordinarios; en los modelos genotípicos, mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS) con la puntuación poligénica CP como instrumento. FE significa efectos fijos familiares. Modelos que utilizan el control PGS de midparent para la puntuación poligénica media de los padres. Los mediadores putativos incluyen años de educación y el logaritmo de los ingresos. Todos los modelos incluyen controles para sexo, edad, una variable ficticia de Asia Oriental y los primeros cinco componentes principales genéticos, interactuados con la variable de Asia Oriental.

En todas las creencias políticas, el CI fenotípico predice significativamente las opiniones de izquierda. El efecto del CI en nuestro compuesto político es de 0,35. Al controlar los efectos fijos familiares, el CI tiene un efecto significativo en el compuesto político.(𝛽=0.26,𝑝=0.040), autoritarismo(𝛽=−0.35,𝑝=0.011)y liberalismo social(𝛽=0.28,𝑝=0.011). Las estimaciones puntuales siguen siendo similares después de controlar los ingresos y la educación, pero el efecto sobre el compuesto ya no es estadísticamente significativo𝑃-Los valores dados en el texto se ajustan a la tasa de descubrimiento falso.

El CI genotípico predice significativamente las opiniones políticas de izquierda en todas las escalas políticas. Tras controlar el PGS del progenitor intermedio, el CI genotípico predijo significativamente tres de las siete variables políticas; el compuesto político(𝛽=0.54,𝑝=0.009)autoritarismo(𝛽=−0.67,𝑝=0.002)Al controlar la educación y los ingresos, el coeficiente intelectual genotípico ya no predijo significativamente ninguna de las creencias políticas, después de ajustar por múltiples pruebas

En la Tabla complementaria S3 se presentan regresiones de primera etapa que examinan el efecto de la puntuación poligénica sobre la inteligencia .𝐹-las estadísticas para los instrumentos en los modelos del compuesto político fueron de 28.5 a 18.3 a 11.50. Esto significa que la puntuación poligénica predice efectivamente la inteligencia y tuvo buena fuerza para los primeros dos conjuntos de modelos, pero tuvo una fuerza mediocre en el último conjunto de modelos. La potencia para rechazar la hipótesis nula en p < 0.05, asumiendo que el efecto verdadero fue 0.30, fue de alrededor del 99% para los modelos fenotípicos. Al modelar el compuesto político en el modelo genotípico, la potencia fue del 56% con controles mínimos, del 40% después de controlar la puntuación poligénica del progenitor intermedio y del 27% al controlar los mediadores putativos. Esto sugiere que los resultados significativos para los modelos genotípicos se ven algo afectados por la maldición del ganador y probablemente sean mayores que el efecto verdadero. Además, al controlar los mediadores potenciales, los modelos genotípicos no tienen suficiente potencia para ser muy informativos con respecto al tamaño del efecto verdadero.

Parece haber una diferencia entre los efectos estimados del CI fenotípico y genotípico ( Figura 1 ), lo que sugiere que una o ambas estimaciones pueden estar sesgadas por factores de confusión o alguna violación de suposiciones (prueba de Wu-Hausman con controles mínimos,𝑝=0.088; con la puntuación poligénica del progenitor medio como control,𝑝=0.142; con supuestos mediadores,𝑝=0.368). Por ejemplo, el efecto del CI genotípico puede estar sesgado por un fallo en la restricción de exclusión, ya que la puntuación poligénica de CP tiene un efecto directo adicional sobre las opiniones políticas, no mediado por el propio CI. Sin embargo, la potencia estadística de los modelos genotípicos no nos permite afirmar con seguridad que produce estimaciones mayores.

Figura 2 : Puntuación poligénica de EA y creencias políticas. Los puntos de datos representan las betas de regresión de la puntuación poligénica de EA, estandarizadas para tener una desviación estándar de uno. Los intervalos de confianza del 95% se agrupan a nivel familiar. Las estimaciones se colorean si son significativas después de una corrección de Benjamini-Hochberg para pruebas múltiples con p < 0,05. Los modelos se etiquetan según sus variables más importantes del lado derecho; EA es la puntuación poligénica de EA y midparent PGS es la puntuación poligénica media de EA de los padres. Los posibles mediadores incluyen años de educación y el logaritmo de los ingresos. Todos los modelos incluyen controles para sexo, edad, una variable ficticia de Asia Oriental y los primeros cinco componentes genéticos principales, interactuados con la variable de Asia Oriental.

Regresiones de las creencias políticas en la puntuación poligénica de EA

La Figura 2 es un diagrama de bosque que muestra el tamaño del efecto de la puntuación poligénica de EA en modelos con un número creciente de variables de control. La Tabla 5 presenta los modelos de regresión completos. Con controles mínimos, la puntuación poligénica de EA predice las creencias de izquierda en todas las escalas políticas, pero no predice significativamente la religiosidad. Tras controlar el PGS del progenitor intermedio, el efecto de la puntuación poligénica de EA en el conservadurismo fiscal deja de ser estadísticamente significativo, pero sigue siendo significativo para los otros cinco rasgos políticos. Al controlar los mediadores potenciales, la puntuación poligénica de EA ya no predice significativamente ninguno de los rasgos políticos tras la corrección por pruebas múltiples. Para comparar el efecto de estos controles, podemos centrarnos en los modelos del compuesto político. El PGS tiene un tamaño del efecto de 0,18 ( p < 0,001) antes de utilizar controles adicionales y un tamaño del efecto de 0,19 (𝑝=0.002) después de controlar el PGS del progenitor intermedio, un tamaño del efecto de 0,12 (𝑝=0.113) después de controlar los mediadores socioeconómicos.

Tabla 5:

Regresiones del compuesto político en la puntuación poligénica de la AE

	Variable dependiente: compuesto político
	(1)	(2)	(3)	(4)
Puntuación poligénica de EA	0,176 ***	0,188 ***	0,116 *	0.087
	(0.036)	(0.053)	(0.054)	(0.052)
Puntuación poligénica del progenitor intermedio		0.002	0.003	0.001
		(0.053)	(0.053)	(0.051)
Ascendencia (Asia Oriental = 1)	−0,018	0,130	0,242	0,215
	(0,169)	(0,301)	(0,292)	(0,278)
Edad	−0,089 *	−0,074	−0,086	−0,070
	(0,037)	(0,050)	(0.051)	(0.053)
Sexo (femenino = 1)	0,080	0,088	−0.103	−0.030
	(0.062)	(0.099)	(0.099)	(0.099)
Logaritmo de los ingresos			−0.059	−0.067
			(0.042)	(0.043)
Años de educación			0.304 ***	0.263 ***
			(0.045)	(0.047)
CI				0.150 **
				(0.053)
Observaciones	950	438	426	426
Grados de libertad	935	422	408	407
R 2	0.059	0.075	0.156	0.173

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Nota :

^*

p < 0,05

^**

p < 0,01

^***

p < 0.001. Se omiten de la tabla las constantes, los primeros cinco componentes genéticos principales y su interacción con la variable ficticia de ascendencia asiática oriental. Los errores estándar robustos por conglomerados se muestran entre paréntesis. Las variables continuas están estandarizadas, mientras que las variables ficticias no

Dado que la puntuación poligénica de EA es un indicador de inteligencia y otros rasgos mentales, no está claro a través de qué rasgos psicológicos afecta la puntuación a las creencias políticas. Desarrollamos un conjunto adicional de modelos que controlan el CI. En estos modelos, la estimación puntual de la puntuación poligénica de EA se mantiene similar a las estimaciones anteriores, pero los intervalos de confianza son demasiado amplios para indicar si parte de su poder explicativo proviene de rasgos no cognitivos.

Discusión

Aunque una amplia literatura ha encontrado asociaciones entre la capacidad cognitiva y las creencias políticas, no ha sido claro hasta qué punto la relación se vio afectada o mediada por factores ambientales y socioeconómicos. Utilizamos un diseño intrafamiliar, encontrando que la capacidad cognitiva fenotípica todavía se asocia con una amplia gama de creencias políticas, evitando la confusión de factores ambientales comunes a los hermanos. También utilizamos un método novedoso, asociando las puntuaciones poligénicas con las creencias políticas. Este enfoque eliminó la confusión del entorno no compartido y la confusión de toda la variación ambiental cuando controlamos las puntuaciones poligénicas de los padres y tuvimos hijos adoptados que fueron asignados aleatoriamente a las familias

El CI genotípico tuvo un efecto significativo en todas nuestras medidas de creencias políticas: orientación política, autoritarismo, igualitarismo, liberalismo social, conservadurismo fiscal y una combinación de estas escalas. En todos estos rasgos, el CI genotípico se asoció con creencias de izquierda. Tras controlar la puntuación poligénica parental promedio, observamos que el CI genotípico seguía prediciendo significativamente el liberalismo social, la combinación política y niveles más bajos de autoritarismo. En consonancia con el metaanálisis de Onraet et al. (2015) , observamos los mayores tamaños del efecto para el autoritarismo, en comparación con otras medidas de ideología.

Los resultados fueron consistentes con el efecto causal de la inteligencia sobre las creencias políticas, lo que sugiere que la relación entre inteligencia y creencia política no puede justificarse por factores de confusión ambientales. Además, los efectos débiles del control de posibles mediadores socioeconómicos implican que la inteligencia puede influir directamente en nuestra forma de pensar sobre la política, en lugar de ser simplemente una causa subyacente de otras teorías sobre la formación de creencias, como el interés propio o los valores inculcados por la educación.

También estudiamos los efectos de la variación genotípica en el nivel educativo (EA). El PGS de EA tuvo la ventaja de ser entrenado con una muestra mayor, pero la posible desventaja de capturar rasgos psicológicos relevantes para la educación, además de la inteligencia. En las seis medidas políticas, observamos que la variación genotípica en el EA tiene un efecto significativo en la izquierda. Con la excepción del efecto del conservadurismo fiscal, estos resultados fueron robustos al controlar las puntuaciones poligénicas parentales.

Cabe señalar algunas limitaciones con respecto a nuestra metodología. Una de ellas es la confusión genética. Si nuestra puntuación poligénica para el rendimiento cognitivo altera la creencia política mediante pleiotropía directa, es decir, una vía distinta a la inteligencia, nuestra estimación de los efectos de la inteligencia sobre las creencias políticas estará sesgada. El GWAS utilizado para generar la puntuación poligénica de CP no se realizó dentro de las familias, lo que significa que las variantes genéticas se habrían incluido porque se correlacionan con la inteligencia, no necesariamente porque la causaran. Por ejemplo, el apareamiento selectivo entre rasgos cruzados entre personas inteligentes y personas liberales sesgaría las puntuaciones poligénicas y nuestros resultados. Debido a la distribución independiente de genes en la segregación mendeliana dentro de las familias, esto no habría sido un problema para los modelos fenotípicos.

Otras formas de confusión genética pueden ser relevantes tanto para los modelos fenotípicos como para los genotípicos. Es teóricamente posible que cualquier proceso de desarrollo que conduzca a la inteligencia también conduzca a opiniones políticas de izquierda. Por ejemplo, la inteligencia está genéticamente correlacionada con rasgos de personalidad, como la apertura. Dentro de los hermanos, la inteligencia predice diferencias en la personalidad ( Bartels et al., 2012 ). También sabemos que los rasgos de personalidad están correlacionados con las creencias políticas ( K. Lee et al., 2018 ): personalidad. Si la inteligencia está causando variación en la personalidad, entonces esto podría ser un mediador de su efecto; si no, entonces la correlación inducirá un ligero sesgo en nuestro efecto estimado de la inteligencia.

Otro posible problema podría surgir de que las pruebas de inteligencia estén sesgadas por la motivación. Se ha descubierto que los puntajes de CI se correlacionan con el esfuerzo autoinformado en𝑟=.50( Cole et al., 2008 ), aunque la magnitud del efecto causal del esfuerzo no está clara ( Bates y Gignac, 2022 ). Burger et al. (2020) han especulado que los partidarios de ideologías de derecha podrían estar menos motivados para obtener buenos resultados en las pruebas de inteligencia. Si estuvieran en lo cierto, la correlación entre la inteligencia y las creencias de izquierda estaría sesgada al alza, aunque los autores encuentran evidencia mixta de que el esfuerzo se correlaciona con la ideología o la inteligencia en su muestra. Si el esfuerzo no está correlacionado con la ideología, entonces el efecto de la variación en la motivación habrá actuado como un error de medición, atenuando los tamaños del efecto.

Los efectos estimados de la inteligencia parecieron ser mayores en nuestros modelos genotípicos, utilizando la puntuación poligénica como instrumento, que en nuestros modelos fenotípicos. Una preocupación podría ser que, dados los grandes intervalos de confianza para el modelo genotípico, los resultados podrían reflejar una maldición del ganador con las estimaciones solo publicadas porque resultaron ser significativas. Sin embargo, en forma reducida, las puntuaciones poligénicas tienen betas de regresión similares a las publicadas por Ahlskog (2023) . Ahlskog encontró que la puntuación poligénica de logro educativo tenía una beta de 0,140 en la ideología social en una gran muestra intrafamiliar. Por el contrario, encontramos un efecto de 0,15 de la puntuación poligénica CP y un efecto de 0,19 de la puntuación poligénica EA en el compuesto político. Por lo tanto, las betas de regresión que hemos encontrado utilizando puntuaciones poligénicas son solo ligeramente superiores, lo que indica que todas las estimaciones de puntuaciones poligénicas pueden estar sesgadas al alza.

Una pregunta clave para nuestros resultados es su generalización a otras muestras y contextos. Los metaanálisis de la relación entre la inteligencia y la opinión política ( Jedinger y Burger, 2022 ; Onraet et al., 2015 ) encuentran que más del 90% de la variación en los tamaños de efecto estimados proviene de la heterogeneidad entre estudios en lugar del error de muestreo. Esto podría implicar que el efecto de la capacidad cognitiva depende sustancialmente de la sociedad y la cultura. Sin embargo, nuestra muestra se limita a los minnesotanos europeos y asiáticos. Bajo la hipótesis de Onraet et al. (2015) , de que los menos inteligentes se sienten atraídos por el conservadurismo porque las reglas y los estereotipos reducen la necesidad de recursos cognitivos, deberíamos esperar que el efecto de la inteligencia sea similar en todas las sociedades. Del mismo modo, cualquier hipótesis de que la inteligencia cambia sistemáticamente los gustos morales tampoco predeciría la variación en su efecto en todas las sociedades. Las diferentes relaciones entre la inteligencia y el interés económico podrían causar dicha heterogeneidad, pero en nuestro estudio y otros, el efecto de la inteligencia parece robusto al controlar los ingresos. Alternativamente, los diferentes tamaños del efecto podrían explicarse simplemente por otros factores externos que se vuelven más o menos importantes.

Sorprendentemente, descubrimos que la capacidad cognitiva predice de forma significativa y negativa el conservadurismo fiscal. En comparación con los estudios del metaanálisis de Jedinger et al. (2022) , esta parece ser la primera vez que la capacidad cognitiva se asocia significativamente con las creencias económicas de izquierda. Una posibilidad podría ser que la relación entre la inteligencia y el conservadurismo fiscal haya cambiado con el tiempo; las creencias políticas se midieron entre 2017 y 2023. Es poco probable que se trate de un efecto generacional. En la Tabla Suplementaria S6 , comparamos la asociación de la inteligencia con las creencias políticas en los padres frente a la de los hijos, sin encontrar efectos significativos, pero nuevamente con grandes errores estándar.

Tenemos una especulación sobre por qué la relación entre inteligencia y conservadurismo fiscal podría haber cambiado. Durante la década de 2010 ha habido un realineamiento político, con los partidos de izquierda obteniendo un conjunto más educado y más rico de votantes, mientras que los partidos de derecha han recibido lo contrario ( Pew Research Centre, 2016 ). Una explicación para esto ha sido la mayor prominencia de las cuestiones de identidad, culturales y sociales en relación con las cuestiones económicas ( Davies, 2018 ; Gallup, 2024 ), al menos antes de la pandemia. Es posible que las personas inteligentes que se han movido a la izquierda por razones sociales también hayan comenzado a suscribirse a las opiniones económicas de sus camaradas, mientras que lo mismo podría haber ocurrido con las personas menos inteligentes que se han movido a partidos de derecha. Después de todo, las creencias de las personas sobre una gama de cuestiones políticas marcadamente diferentes, desde el matrimonio homosexual hasta el control de armas, tienden a coexistir en una dirección de izquierda o derecha, lo que sugiere que el tribalismo puede alentar a las personas a adoptar conjuntos particulares de opiniones independientemente de su coherencia lógica. Cohen (2003) descubrió que los partidarios eran mucho más propensos a apoyar una política si se les decía que su partido la apoyaba. Para ejemplificar este tribalismo, antes de que Richard Nixon introdujera los controles de precios, solo el 37 % de los activistas republicanos apoyaba la política ( Barton, 1975 ). Posteriormente, el 82 % apoyó la idea. Independientemente de la causa de nuestro hallazgo, se trata solo de la estimación de un estudio. Será interesante ver si nuestro hallazgo se replica.

Las investigaciones futuras deberían desarrollar teorías sobre por qué la inteligencia afecta las opiniones políticas y ponerlas a prueba. En particular, esto requiere más pruebas de interacciones. Ahlskog (2022) ha sugerido y probado la idea de que el efecto de la capacidad cognitiva en las creencias políticas puede verse moderado por el estatus socioeconómico. La teoría sostiene que las personas inteligentes están más en sintonía con los intereses económicos de su clase. Además, la relación entre la inteligencia y las creencias políticas debería estudiarse a lo largo del tiempo para ver cómo el cambio social impacta la relación entre inteligencia e ideología. Las investigaciones futuras deberían incluir la combinación de numerosas muestras para obtener tanto mayor poder como culturas más heterogéneas, lo que permitiría comprobar los efectos de la interacción.

Aunque hemos encontrado evidencia de que la inteligencia causa creencias políticas, no hemos comentado sobre sus implicaciones. Esto es intencional. En un mundo donde la política es cada vez más polarizadora y divisiva, es aún más importante que los científicos realicen su trabajo de manera neutral, con un desinterés por todo menos por la verdad ( Merton, 1973 , Capítulo 3). Sin esta norma, tanto la objetividad como la autoridad de la investigación se ven socavadas, ya que la confianza en los científicos se vuelve partidista ( Kennedy y Tyson, 2023 ). Después de todo, un “es” no implica un “debería” ( Hume, 1739 , Libro 3, Parte 1, Sección 1); los hechos no tienen relación con lo correcto o lo incorrecto. Sin embargo, en cualquier campo práctico de toma de decisiones éticas, los hechos son relevantes. En este sentido, los científicos pueden verse obligados a comentar, aunque sea de manera mesurada.

Resulta tentador inferir la veracidad o la calidad de una ideología basándose en la inteligencia de sus partidarios. Como se ha comentado, la inteligencia podría influir en las creencias políticas mediante un mayor conocimiento de los hechos. Sin embargo, existen muchas otras posibles vías causales sin tal implicación, o incluso la contraria. Dichas vías podrían incluir la inteligencia que altera el interés propio o la inteligencia que permite a las personas identificar y apoyar creencias prestigiosas. Lo único que podemos afirmar del presente estudio es que es probable que existan vías causales no mediadas por la educación o los ingresos. No podemos afirmar que las creencias de las personas con un coeficiente intelectual alto nos indiquen qué es correcto creer, sino solo lo que las personas inteligentes deciden creer.

Material complementario

MMC1

NIHMS1984071-supplement-MMC1.pdf ^{(447.8KB, pdf)}

Aspectos destacados.

• Dentro de las familias, la inteligencia predice las creencias de izquierda.
• Los predictores del coeficiente intelectual basados ​​en el ADN también predicen las creencias políticas dentro de las familias
• Nuestros resultados implican que estar genéticamente predispuesto a ser más inteligente provoca creencias de izquierda.

Financiación

Esta investigación fue financiada por una subvención de la Fundación John Templeton, como parte de la iniciativa Genética y Agencia Humana (subvención n.° 60780). La recopilación de datos para la evaluación original del Estudio de Interacción y Comportamiento entre Hermanos fue financiada por los Institutos Nacionales de la Salud (subvenciones n.° MH066140 y AA011886).

Notas a pie de página

Suplemento

El suplemento está disponible para descargar en Intelligence . Las hojas de cálculo complementarias y los materiales adicionales son de acceso público en [el enlace público de OSF se añadirá una vez finalizada la revisión por pares].

Declaración de conflictos de intereses

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Aviso legal del editor: Este es un archivo PDF de un manuscrito sin editar, aceptado para su publicación. Como servicio a nuestros clientes, proporcionamos esta versión preliminar del manuscrito. El manuscrito se someterá a corrección de estilo, composición tipográfica y revisión de la prueba resultante antes de su publicación definitiva. Tenga en cuenta que durante el proceso de producción podrían detectarse errores que podrían afectar el contenido, por lo que se aplican todos los avisos legales aplicables a la revista.

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