<div class="semiton-wrapper" data-texto="¡Atenti! Un estudio argento-catalán reveló que la IA te ficha la personalidad por cómo escribís. Sí, como si tu celu fuera tu psicólogo.
Los modelos BERT y RoBERTa te leen entre líneas, aunque a veces se confunden si les hablás en "modo terapia".
¿Lo bueno? Podrían usarse para entendernos mejor (o para vendernos más cosas, depende). ¡La tecnología, un asado con muchas brasas!"> #Aquí va la noticia semitón# </div>La Inteligencia Artificial al Descubierto: ¿Puede Leer Nuestra Personalidad en lo que Escribimos?
Un equipo de investigadores de la Universidad de Barcelona ha logrado lo que parecía ciencia ficción: demostrar que los modelos de inteligencia artificial (IA) enfocados en el procesamiento del lenguaje son capaces de identificar rasgos de la personalidad humana a partir de textos escritos. No solo eso, sino que por primera vez han conseguido analizar cómo estas máquinas llegan a tales conclusiones.
El estudio, que salió a la luz en la revista *PLOS ONE*, abre un abanico de posibilidades para aplicar esta tecnología en el campo de la psicología y desarrollar herramientas de detección automática de la personalidad que sean más transparentes y confiables. Imaginen las implicaciones: desde mejorar la selección de personal hasta personalizar tratamientos de salud mental.
Los investigadores pusieron a prueba el ingenio de los modelos avanzados de lenguaje BERT (de Google) y RoBERTa (de Meta). Estas herramientas, que ya son famosas por su capacidad para procesar grandes cantidades de texto, fueron sometidas a un exhaustivo análisis para ver si podían reconocer características asociadas a la personalidad. Para ello, utilizaron conjuntos de datos clasificados según dos marcos psicológicos clásicos: el modelo de los Cinco Grandes y el Indicador de Tipo Myers-Briggs (MBTI).
El Test de la Palabra Escrita: ¿Cómo Funciona?
El primer conjunto de datos analizado, conocido como «flujo de conciencia», consistió en más de 2,400 ensayos escritos entre 1997 y 2004. En estos textos, los participantes se explayaron libremente durante 20 minutos sobre el tema que les viniera a la mente. Estos escritos fueron etiquetados de manera binaria (1 o 0) en función de los rasgos del modelo de los Cinco Grandes, un esquema que evalúa la personalidad en cinco dimensiones fundamentales: apertura a la experiencia, responsabilidad, extroversión, amabilidad y neuroticismo.
El segundo conjunto de datos provino del foro *Personality Café*, una comunidad virtual donde los usuarios debaten sobre tipos de personalidad, temas de salud mental y desarrollo personal. Esta base de datos incluía información de 8,600 personas, cada una con 50 publicaciones en el foro, clasificadas según los 16 tipos de personalidad del Indicador de Tipo Myers-Briggs (MBTI). Este sistema de clasificación se basa en cuatro dimensiones: extroversión/introversión, sensación/intuición, pensamiento/sentimiento y juicio/percepción.
Descifrando el Lenguaje de la Personalidad: El Rol de la IA Explicable
Para llevar a cabo el análisis, los investigadores recurrieron a una técnica de IA explicable conocida como gradientes integrados (IG). Esta metodología, utilizada en el aprendizaje profundo, permite desentrañar la relación entre las predicciones de un modelo y las características de entrada. En palabras de los autores del estudio, esta herramienta les permitió “observar dentro de los modelos de IA y detectar qué patrones lingüísticos influyen en la identificación de los rasgos de personalidad. Nos permitió visualizar y cuantificar la relevancia de distintos elementos del lenguaje en las predicciones”.
Resultados Dispares: ¿Qué Dicen los Datos?
Los resultados revelaron que los sistemas de IA lograron identificar con bastante precisión los rasgos de personalidad en los textos vinculados al modelo de los Cinco Grandes. Lo hicieron basándose en patrones lingüísticos consistentes con los enfoques psicológicos preexistentes. Un ejemplo llamativo fue la capacidad de los modelos para captar matices en el uso de palabras como «odio» u «odiar», que pueden aparecer en contextos positivos, como en la frase «odio ver a los demás sufrir».
Sin embargo, la historia fue diferente con los textos correspondientes al conjunto MBTI. En este caso, los modelos tendieron a basarse más en menciones explícitas al tipo de personalidad descrito en los textos que en patrones subyacentes del lenguaje. Al eliminar estas menciones directas, la precisión de los modelos se desplomó, lo que sugiere que no estaban interpretando el contenido de manera contextual, sino simplemente reaccionando ante etiquetas visibles.
