Nadie nos conoce mejor que nuestra familia y amigos, ¿verdad? ¿Quién más podría predecir cómo reaccionaremos ante las buenas y malas noticias, o si elegir el pastel o el helado de postre?
Facebook, por ejemplo. Investigadores de la Universidad de Cambridge y la Universidad de Stanford estudiaron cómo los Me gusta de Facebook coincidían con las propias respuestas de las personas en las pruebas de personalidad, así como con las de sus familiares y amigos cercanos. Con suficientes gustos de objetos, marcas, personas, música o libros, la computadora era mejor para predecir la personalidad de una persona que la mayoría de las personas más cercanas a ella, con la excepción de los cónyuges. (Parece que todavía nos conocen mejor).
Wu Youyou, estudiante de doctorado en el Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge, y sus colegas habían investigado previamente cómo los modelos informáticos podían predecir los rasgos demográficos y psicológicos en personas. Pero inspirados por la película Her, sentían curiosidad por saber cómo les iría a las modelos a la hora de evaluar los rasgos de personalidad. Le pidieron a 86,220 personas en Facebook que completaran una encuesta de personalidad de 100 preguntas que determinaba cuál era su posición en los llamados cinco grandes rasgos: apertura, conciencia, extraversión, amabilidad y neuroticismo. Luego analizaron sus Me gusta de Facebook para generar un modelo en el que los Me gusta estaban vinculados a los rasgos. Los amantes de la meditación, las charlas TED y Salvador Dalí, por ejemplo, tendían a obtener una puntuación más alta en la apertura, mientras que aquellos a los que les gustaba la estrella de reality Snookie, el baile y las fiestas eran más extrovertidos.
En promedio, las personas en Facebook tenían 227 Me gusta, y esta era información suficiente para que la computadora pudiera predecir mejor la personalidad que un juez humano promedio (en otras palabras, un amigo), y casi tan bueno como un cónyuge. Cuantos más Me gusta, mejor se vuelve la computadora. Solo se necesitaron 10 Me gusta para que la computadora supere a un colega de trabajo, por ejemplo, 70 para hacerlo mejor que un amigo y 150 para superar a un miembro de la familia.
“Sabemos que las personas son bastante buenas para predecir a las personas rasgos de personalidad, porque es algo muy importante en todas nuestras interacciones ”, dice Youyou. "Pero nos sorprendió cómo las computadoras podían hacerlo mejor que la mayoría de amigos al usar un solo tipo de datos digitales, como los Me gusta de Facebook".
Las computadoras son tan buenos predictores porque pueden tomar todos los Me gusta al pie de la letra y tratarlos por igual, dice el coautor de Youyou, Michal Kosinski, del departamento de informática de Stanford. La gente tiende a olvidar la información si no es lo más importante y tiende a dar más peso a eventos memorables o recientes, lo que puede sesgar nuestras evaluaciones. Pero las computadoras pueden tratar cada pieza de información de manera objetiva.
Aún así, la estrategia informática no siempre es del todo precisa. No puede explicar los cambios en los estados de ánimo, los comportamientos y las perspectivas de las personas, y dado que las personas son notoriamente dinámicas, eso podría ser un problema. (A las personas que obtuvieron puntuaciones más altas en la escala de extraversión, por ejemplo, les gustó conocer gente nueva, pero también les gustó inexplicablemente Tiffany & amp; Co., mientras que aquellos que eran más conscientes expresaron preferencias por el ciclismo de montaña y las motocicletas). Pero Kosinski cree que este tipo de el modelado informático podría ayudar a procesos como la planificación de la carrera y la contratación laboral. Las personas que recién ingresan al mercado laboral podrían beneficiarse de este perfil de personalidad, que podría vincularlas mejor con las industrias y los trabajos adecuados en esos sectores. Un espíritu libre al que le gusta viajar, explorar y tomar riesgos, por ejemplo, probablemente no sería feliz como contador, mientras que una persona introvertida no sería ideal para un puesto de marketing o relaciones públicas.
Kosinski también especula que las computadoras podrían agilizar la contratación de trabajo. Muchas empresas utilizan cuestionarios de personalidad, especialmente cuando buscan ejecutivos de alto nivel, pero estos cuestionarios pueden ser inexactos y poco fiables, ya que se incentiva a los candidatos a dar las respuestas que creen que la empresa quiere ver. Las computadoras podrían generar un perfil de personalidad más preciso que estos cuestionarios, si los datos de Facebook son una indicación.
Kosinski reconoce que aplicar tales modelos es complicado. "Tenemos que ser muy cautelosos y asegurarnos de no molestar a las personas y de no hacer nada que rompa la confianza entre el solicitante y el empleador, si el empleador comienza a realizar pruebas sin consentimiento explícito", dice. "Pero ciertamente esperamos que estas tecnologías se puedan utilizar para mejorar la vida humana".
