Antes de una conversación importante, una persona estira la mano hacia el teléfono, pero no marca el número. Dentro ya hay varias frases posibles, pero ninguna ha sido elegida. Ese estado —cuando las opciones existen pero ninguna ha ganado— es lo que los autores del trabajo llaman «variables errantes».

Para describirlo en lenguaje matemático, construyen un grafo: los nodos son imágenes, palabras, recuerdos, y las conexiones entre ellos indican cuán cercanos son. Con el tiempo, el grafo cambia, igual que cambia el panorama interno. Luego, todos los estados posibles del grafo se colocan en un gran espacio, como si todos los borradores de la conversación estuvieran en una misma carpeta. Una operación especial en ese espacio resalta las direcciones donde hay más incertidumbre. Esos son los «factores errantes».

Luego, los autores añaden la «piedra de Rosetta»: una capa que traduce las coordenadas personales de un individuo a un sistema común. Gracias a esto, se pueden comparar los estados no resueltos de diferentes personas, incluso si sus grafos no coinciden en los nodos.

Finalmente, la incertidumbre se «colapsa»: la persona aclara qué quiso decir, y de varios significados queda uno. En el modelo, esto se ve como la atenuación de las opciones sobrantes al interactuar, por ejemplo, cuando el interlocutor pide una aclaración.

Este enfoque podría ser útil no solo en psicología, sino también en cualquier sistema donde las decisiones maduran gradualmente: desde chatbots hasta el análisis del comportamiento de los compradores.