Un equipo de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) consigue determinar los rasgos de personalidad de usuarios de redes sociales con una fiabilidad del 85% con inteligencia artificial y la aplica al estudio de personas con adicciones.
Las redes sociales guardan una cantidad ingente de información sobre sus usuarios. Con un simple vistazo al perfil de un usuario se pueden conocer la música que escucha, el deporte que practica, si le gusta o no estar a la moda, incluso también su posicionamiento en cuestiones políticas y sociales. Son un auténtico caramelo para las empresas de publicidad y los departamentos de recursos humanos de las empresas, pero también para quienes se encargan de velar por la salud mental y la situación de personas con problemas de adicciones.
Cada una de las entradas que se dejan en Instagram, X (antes Twitter), Facebook y Tik Tok, por citar solamente las más conocidas, aportan pistas sobre la personalidad de los usuarios, que se pueden extraer con un análisis pormenorizado de cada una de ellas. Sin embargo, esta tarea lleva mucho tiempo, es laboriosa y solamente podría limitarse a un número reducido de usuarios. Salvo, la inteligencia artificial ofrece herramientas para obtener el perfil de personalidad de cualquier usuario en cuestión de segundos.
Cómo se descifran los rasgos de personalidad de usuarios de redes sociales
Un equipo de investigación SMILe de la Escuela Superior de Informática de Ciudad Real de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) ha estudiado un conjunto de algoritmos capaces de analizar los mensajes en redes sociales y obtener los rasgos de personalidad de los usuarios, con el objetivo de definir cuáles de los existentes en la actualidad son los más potentes. Además, los han puesto a trabajar juntos y han hecho un reconocimiento de los rasgos de personalidad de los usuarios con una cota de fiabilidad más elevada que cuando actuaban por separado.
Esta nueva herramienta de inteligencia artificial está siendo aplicada para ayudar al seguimiento de personas con problemas de adicciones y aporta una información fundamental sobre los rasgos de personalidad de los participantes, que permite adaptar todavía más las terapias para los participantes en estos programas de tratamiento.
Cómo se han clasificado los tipos de personalidad
Para clasificar los tipos de personalidad, el grupo de la UCLM ha tomado como referencia el modelo de los cinco grandes, una clasificación desarrollada desde la psicología, que identifica cinco rasgos que ayudan a definir una personalidad y las clasifica como apertura a la experiencia, escrupulosidad, extraversión, amabilidad y neuroticismo.
«Con nuestros algoritmos buscamos elementos propios de esos cinco grandes conjuntos, con el fin de encuadrar a las personas en uno o en varios de ellos», explica el investigador de este centro de la UCLM, Jesús Serrano.
La tarea no es nada sencilla porque, para empezar, ni si quiera en el mundo de la psicología hay consenso de cuáles son los rasgos propios de una personalidad, y hay varias clasificaciones, pero el grupo de Jesús Serrano ha optado por la de las cinco grandes por ser una de las más aceptadas.
Qué técnicas de IA se han empleado para descifrar el tipo de personalidad de los usuarios
En la búsqueda de los elementos que delaten los rasgos de personalidad de los usuarios de las redes, han recurrido a técnicas propias de la inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo (deep learning), el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje por transferencia (transfer learning).
Antes de aplicar las técnicas de inteligencia artificial, los investigadores de la UCLM han identificado los elementos valederos para clasificar los diferentes mensajes en función del tipo de personalidad que los ha podido hacer.
A qué tipo de análisis se han sometido las publicaciones en redes
Los mensajes publicados en redes sociales se han sometido a análisis semánticos y sintácticos. En los semánticos se determina el significado de las frases analizando las palabras y estructuras utilizadas. Por ejemplo, en una opinión sobre una mala experiencia en un hotel, una persona más juiciosa elaborará un discurso más argumentado, con los motivos de su descontento, y siempre sin llegar a emplear palabras gruesas o con una carga semántica elevada.
«Esta persona dirá que el hotel no es bueno por esto, por esto y por esto», afirma Jesús Serrano. Sin embargo, una persona más impulsiva, seguramente empleará descalificaciones, algunas graves, que incluso no se corresponden con su opinión real sobre el servicio recibido, fruto de su manera de ser y de actuar.
En el caso de los análisis sintácticos el foco se pone en las relaciones entre los elementos que conforman las frases como sujetos, predicados, adjetivos, conjunciones… «Se busca, desde el punto de vista sintáctico, la estructura de la frase; y desde el punto de vista semántico, el tipo de expresiones que se emplean, porque no es lo mismo utilizar verbos que adjetivos. Entonces, cada uno de estos elementos se van teniendo en cuenta, para construir el modelo de las opiniones», explica el investigador de la UCLM.
En definitiva, se trata de dar con elementos dentro de las frases y patrones lingüísticos, que permitan encuadrar los mensajes en cada uno de los grupos de personalidad definidos en el modelo psicológico de referencia.
De qué manera se han entrenado los sistemas de inteligencia artificial empleados para determinar los rasgos de personalidad
Una vez que se conocen los elementos que deben identificarse en los mensajes dejados en las redes sociales, entran en juego los algoritmos de inteligencia artificial. Lo más sencillo habría sido trabajar con la figura de un experto, es decir, con una definición a priori de cómo son el tipo de textos que escriben las personas de cada uno de los cinco grupos del modelo psicológico y que el sistema inteligente se encargue de reconocerlos.
Sin embargo, a falta de ese experto, el equipo de la UCLM ha recurrido a los datos y ha dejado que el algoritmo aprenda solo. «Nosotros le pasamos millones de datos a un algoritmo para que identifique esos patrones de manera automática, sin tener en cuenta los cinco tipos de personalidad».
Los algoritmos clásicos de aprendizaje automático y los de aprendizaje profundo son capaces de, a partir de unas opiniones de ejemplo o entrenamiento, aprender los patrones que se repiten de forma reiterada y que permiten identificar las características principales que ayudarán a definir si una persona extrovertida, introvertida, abierta a nuevas experiencias o más escrupulosa y juiciosa.
Estas opiniones de ejemplo vienen previamente etiquetadas con los rasgos de personalidad a identificar, y una vez que los algoritmos han sido entrenados, el grupo SMILe ha evaluado cuáles son los mejores algortimos según cada rasgo de personalidad.
Qué se ha analizado sobre los algoritmos que obtienen los rasgos de personalidad
En este proceso, el equipo de Jesús Serrano ha desarrollado una arquitectura que permite explotar los algoritmos individuales de forma conjunta, validándola sobre un conjunto de datos ya existente.
Su aportación ha venido con el análisis de cada uno de ellos, para conocer en qué aspectos eran más potentes y determinar también sus lagunas. Pero, sobre todo, su contribución más valiosa ha sido combinarlos y ponerlos a trabajar todos de manera conjunta, una estrategia seguida para lograr una sinergia y obtener resultados todavía mejores. Con esta estrategia han conseguido una fiabilidad obtenida superior al 70 por ciento.
E equipo de la UCLM ha dado un paso más con la aplicación de la técnica de aprendizaje por transferencia, que permite realizar un «ajuste fino» de los algoritmos y obtener resultados más adaptados al objetivo. Así, la fiabilidad alcanzada ha estado en torno al 85 por ciento.
La posibilidad de conocer mejor a las personas a partir de sus mensajes en redes sociales permite ofrecer unas terapias más ajustadas a sus características de personalidad, como es el objetivo final de todo este desarrollo, pero además, tienen un potencial enorme en ámbitos como la publicidad, la recomendación de contenidos o productos, incluso también en la educación. Todo, gracias a la puesta en valor de millones de datos, con los que se puede elaborar un perfil de personalidad bastante fiable.
