Investigadores de la Universidad de Pensilvania, en Estados
Unidos, han sometido las actualizaciones de estado de 75.000 personas en
Facebook a un análisis informático que ha permitido predecir su edad, sexo e
incluso el tipo de personalidad basándose únicamente en las palabras que
usaron. El éxito de la investigación abre las puertas a nuevos modelos de
estudios psicológicos que sustituirán las tradicionales encuestas por el
reclutamiento de voluntarios anónimos en las redes sociales.
El concepto de vida privada es cada vez más difícil de delimitar, sobre
todo una vez que se accede al floreciente universo de las redes sociales.
Aunque muchos usuarios se guarden de exponer ciertos datos personales, el
simple hecho de comunicarse por esta vía puede revelar mucho más de lo que parece.
Y es que si hace unos meses se descubría que de los ‘Me gusta’ de la red social
se podía deducir la etnia, orientación sexual o ideología de un usuario, ahora
basta con decir unas palabras.
Esa es la conclusión a la que ha llegado un grupo de investigadores de la
Universidad de Pensilvania (UPenn) en Estados Unidos, al cuestionarse si un
análisis informático del lenguaje empleado en Facebook puede proporcionar una
idea sobre la personalidad de alguien más verídica que la obtenida mediante
métodos tradicionales utilizados por los psicólogos, como encuestas y
cuestionarios.
Según explica Upenn en un comunicado, el equipo interdisciplinar contó con
75.000 cuestionarios de personalidad respondidos voluntariamente por usuarios
de Facebook a través de una aplicación de la propia red social, en la que
además pusieron sus actualizaciones de estado a disposición de la
investigación. A partir de ahí, los investigadores buscaron patrones
lingüísticos generales en el lenguaje de los internautas.
De esta forma generaron modelos computacionales capaces de predecir la
edad, el género e incluso las respuestas a los cuestionarios de personalidad
realizados. Además, con una precisión sorprendente, como denota que acertaran
el género de los voluntarios en el 92 por ciento de los casos, basándose
únicamente en el lenguaje empleado en las actualizaciones de estado.
El estudio, publicado recientemente en la revista científica Public Library
of Science (PLoS ONE), forma parte del proyecto World Well-Being (traducido
como Bienestar Mundial), llevado a cabo por un grupo de investigación más
amplio de UPenn que analiza el lenguaje utilizado en las redes sociales para
comprender mejor la satisfacción con la vida de los internautas. Para ello
contaron con la colaboración del http://www.psychometrics.cam.ac.uk/productsservices/you-are-what-you-like
de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), encargados de recoger los datos
de los usuarios de Facebook.
Del enfoque cerrado al abierto
Esta investigación se incluye en una larga lista de análisis del lenguaje
como forma de entender sentimientos y estados mentales, con la diferencia del
uso del enfoque de vocabulario abierto en lugar de cerrado para examinar los
datos.
Hasta ahora los psicólogos elegían una lista de palabras que consideraban
señal de emoción positiva, como ‘contento’, ‘entusiasmado’ o ‘maravilloso’,
para comprobar con qué frecuencia se usaban y medir así la felicidad de una
persona. Es lo que se conoce como enfoque cerrado. Sin embargo, esta visión
tiene varias limitaciones, entre ellas que no siempre mide lo que pretende
medir.
En unos casos influye el uso de palabras o expresiones con varias
acepciones, que pueden ser positivas en unos casos y negativas en otros. Otra
limitación es que se basa en un conjunto de palabras fijo y preconcebido. Como
consecuencia, este tipo de estudios puede confirmar que una persona deprimida
usa palabras esperadas (como ‘triste’) con mayor frecuencia, pero no aporta
nuevas ideas (por ejemplo, si habla menos de deportes o actividades sociales
que las personas felices).
Los estudios psicológicos del lenguaje se basaban en este tipo de enfoque
debido a las dificultades de aplicar el de vocabulario abierto en muestras
pequeñas. Sin embargo, con los más de 700 millones de palabras, frases y temas
procedentes de los estados de Facebook, los investigadores han obtenido datos
suficientes para ir más allá de lo común y encontrar patrones más específicos.
Este volumen de información es fundamental para poder aplicar la técnica
específica utilizada por el equipo, conocida como Análisis del lenguaje
diferencial o DLA. Con ella aislaron palabras y frases agrupadas en torno a las
características proporcionadas por los cuestionarios de los voluntarios: edad,
sexo y rasgos personales siguiendo el Modelo de los Cinco Grandes –una teoría
que se utiliza en psicología para analizar la personalidad como la composición
de cinco factores: O (Openness o apertura a nuevas experiencias), C
(Conscientiousness o responsabilidad), E (Extraversión o extroversión), A
(Agreeableness o amabilidad) y N (Neuroticism o inestabilidad emocional).
Se eligió este modelo porque se trata de un método común y bien contrastado
para cuantificar rasgos de personalidad, aunque se podría haber aplicado a
modelos que miden otras características, como la depresión o la felicidad.
Nubes de palabras
Para visualizar los resultados, los investigadores crearon nubes de
palabras asociadas con un rasgo de personalidad, de mayor tamaño a medida que
son más determinantes. Así, una nube que muestra el lenguaje utilizado por
extrovertidos incluye expresiones como ‘fiesta’, ‘gran noche’ y ‘chute’,
mientras una sobre introvertidos contiene referencias a redes, avatares y
emoticonos a la japonesa, donde prima más el anonimato en la vida virtual.
Además, para poner a prueba la precisión con que se captan los rasgos de
personalidad a través de un enfoque abierto, los investigadores dividieron a
los voluntarios en dos grupos para comprobar si el modelo estadístico obtenido
de uno de ellos podría utilizarse para inferir los rasgos del otro. Así, con
tres cuartas partes de los usuarios se usaron técnicas de aprendizaje
automático para construir un modelo de palabras y frases capaces de predecir
las respuestas al cuestionario. A continuación, utilizaron ese modelo para
augurar la edad, el sexo y la personalidad de la cuarta parte restante,
basándose en sus actualizaciones de Facebook.
De esta forma acertaron el sexo de los voluntarios en el 92 por ciento de
los casos y previeron la edad en más de la mitad. “Las predicciones sobre
personalidad son inherentemente menos precisas, pero son casi tan buenas como
usar el resultado del cuestionario personal de un día para predecir las
respuestas al mismo cuestionario otro día", matiza el investigador Andrew
Schwartz.
Una vez demostrado que el enfoque abierto puede ser igual o más predictivo
que el cerrado, el equipo utilizó las nubes de palabras para explorar la
relación entre ciertas expresiones y la personalidad. Por ejemplo, los
participantes que puntuaron bajo en la escala neurótica (es decir, los que
tienen mayor estabilidad emocional) usaron más palabras que hacen referencia a
actividades sociales, tales como ‘snowboard’, ‘encuentro’ o ‘baloncesto’.
“Esto no garantiza que los deportes hagan a la gente menos neurótica;
podría ser que el neuroticismo propicie que se evite su práctica", señala
el profesor Lyle Ungar. “Pero sí sugiere que debemos explorar la posibilidad de
que los individuos neuróticos serían más estables emocionalmente si practicaran
más deporte”, añade.
Con la construcción de un modelo predictivo de la personalidad basado en el
lenguaje de las redes sociales, los investigadores pueden acercarse ahora más
fácilmente a tales preguntas. Esto cambiará además las herramientas de estudio
en el futuro, sustituyendo las encuestas tradicionales por el reclutamiento de
voluntarios anónimos en Facebook o Twitter. Se abre así una nueva ventana que
refleja la vida en la era de las redes sociales.
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