Psicología social: los datos de tu teléfono predicen tu personalidad
Quienes usan teléfonos inteligentes inevitablemente generan
grandes cantidades de datos digitales a los que otros usuarios pueden acceder.
Estos datos proporcionan pistas sobre la personalidad del usuario. Los
psicólogos de Ludwig-Maximilians-Universitaet en Munich (LMU) están estudiando
cuán reveladoras son estas pistas.
Para la mayoría de las personas en todo el mundo, los
teléfonos inteligentes se han convertido en un componente integral e
indispensable de su vida cotidiana. Los datos digitales que estos dispositivos
recopilan sin cesar son una verdadera mina de oro, y no solo para las empresas
de tecnología que los utilizan con fines publicitarios. También son de
considerable interés en otros contextos. Por ejemplo, los científicos sociales
computacionales utilizan datos de teléfonos inteligentes para aprender más
sobre los rasgos de personalidad y el comportamiento social. En un estudio que
aparece en la revista PNAS, un equipo de investigadores dirigido por el
psicólogo de LMU Markus Bühner se propuso determinar si los datos
convencionales recopilados pasivamente por teléfonos inteligentes (como los
tiempos o las frecuencias de uso) proporcionan información sobre las
personalidades de los usuarios. La respuesta fue clara. "Sí, el análisis
automatizado de estos datos nos permite sacar conclusiones sobre las
personalidades de los usuarios, al menos para la mayoría de las principales
dimensiones de la personalidad", dice Clemens Stachl, de la Universidad de
Stanford en California.
El equipo de LMU reclutó a 624 voluntarios para su proyecto
PhoneStudy. Los participantes acordaron completar un extenso cuestionario que
describe sus rasgos de personalidad e instalar una aplicación que se había
desarrollado especialmente para el estudio en sus teléfonos durante 30 días. La
aplicación fue diseñada para recopilar información codificada relacionada con
el comportamiento del usuario. Los investigadores estaban principalmente
interesados en los datos relacionados con los patrones de comunicación, el
comportamiento social y la movilidad, junto con la elección y consumo de música,
la selección de aplicaciones y la distribución temporal del uso de su teléfono
en el transcurso del día. Todos los datos sobre la personalidad y el uso de
teléfonos inteligentes se analizaron luego con la ayuda de algoritmos de
aprendizaje automático, que fueron entrenados para reconocer y extraer patrones
de los datos de comportamiento, y relacionar estos patrones con la información
obtenida de las encuestas de personalidad. La capacidad de los algoritmos para
predecir los rasgos de personalidad de los usuarios fue luego validada de forma
cruzada sobre la base de un nuevo conjunto de datos.
"Con mucho, la parte más difícil del proyecto fue el
preprocesamiento de la gran cantidad de datos recopilados y la capacitación de
los algoritmos predictivos", dice Stachl. "De hecho, para realizar
los cálculos necesarios, tuvimos que recurrir al grupo de computadoras de alto
rendimiento en el Centro de Supercomputación Leibniz en Garching (LRZ)".
Los investigadores se centraron en las cinco dimensiones de
personalidad más significativas (las Cinco Grandes) identificadas por los
psicólogos, que les permiten caracterizar las diferencias de personalidad entre
los individuos de manera integral. Estas dimensiones se relacionan con la
contribución autoevaluada de cada uno de los siguientes rasgos a la
personalidad de un individuo dado: (1) apertura (disposición a adoptar nuevas
ideas, experiencias y valores), (2) conciencia (confiabilidad, puntualidad,
ambición y disciplina), (3) extraversión (sociabilidad, asertividad, aventura,
dinamismo y amistad), (4) amabilidad (disposición a confiar en los demás,
bondadoso, extrovertido, amable, servicial) y (5) estabilidad emocional
(confianza en sí mismo, ecuanimidad, positividad, auto control).
El análisis automatizado reveló que el algoritmo fue capaz
de derivar con éxito la mayoría de estos rasgos de personalidad a partir de
combinaciones de los múltiples elementos del uso de su teléfono inteligente.
Además, los resultados proporcionan pistas sobre qué tipos de comportamiento
digital son más informativos para autoevaluaciones específicas de la personalidad.
Por ejemplo, los datos relacionados con los patrones de comunicación y el
comportamiento social (como lo refleja el uso de teléfonos inteligentes) se
correlacionaron fuertemente con los niveles de extraversión autoinformada,
mientras que la información relacionada con los patrones de actividad diurna y
nocturna fue significativamente predictiva de los grados de conciencia
autoinformados. En particular, los enlaces con la categoría 'apertura' solo se
hicieron aparentes cuando se combinaron tipos de datos muy dispares (por
ejemplo, uso de aplicaciones).
Los resultados del estudio son de gran valor para los
investigadores, ya que hasta ahora los estudios se han basado casi
exclusivamente en autoevaluaciones. El método convencional ha demostrado ser lo
suficientemente confiable para predecir niveles de éxito profesional, por
ejemplo. "Sin embargo, todavía sabemos muy poco acerca de cómo se
comportan realmente las personas en su vida cotidiana, aparte de lo que eligen
contarnos en nuestros cuestionarios", dice Markus Bühner. "Gracias a
su amplia distribución, su uso intensivo y su alto nivel de rendimiento, los
teléfonos inteligentes son una herramienta ideal con la que sondear las
relaciones entre patrones de comportamiento reales y autoinformados”.
Clemens Stachl es consciente de que su investigación podría
estimular aún más el apetito de las empresas dominantes por los datos. Además
de regular el uso de datos recolectados de forma pasiva y fortalecer los
derechos a la privacidad, también debemos analizar el campo de la inteligencia
artificial. Dice: "El usuario, no la máquina, debe ser el foco principal
de investigación en esta área. Sería un grave error adoptar métodos de
aprendizaje basados en la máquina sin considerar seriamente sus implicaciones
más amplias". El potencial de estas aplicaciones, tanto en investigación
como en negocios, es tremendo. "Las oportunidades abiertas por la sociedad
actual basada en datos mejorarán sin duda la vida de un gran número de
personas", dice Stachl. "Pero debemos asegurarnos de que todos los
sectores de la población compartan los beneficios que ofrecen las tecnologías
digitales".
