¿Pueden las herramientas basadas en datos predecir cuánto durarán las relaciones?

Los avances en las plataformas de citas en línea y redes sociales significan que puede que nunca haya sido más fácil encontrar una pareja que sea compatible contigo, al menos en teoría. Las plataformas de citas por Internet alimentan a los algoritmos con información sobre aquellos que buscan una relación para encontrar la mejor pareja para ellos. El aprendizaje automático en forma de comparación por computadora se ha vuelto extremadamente sensible y preciso.

Un nuevo estudio analiza si esta previsibilidad se puede aplicar a una relación. ¿Es posible prever desde el principio si durará? Y, ¿queremos saber la probabilidad de que una relación siga su curso y termine?

Los psicólogos de la Universidad Friedrich Schiller de Jena, Alemania, y la Universidad de Alberta, Canadá, han investigado esta cuestión y han llegado a una conclusión clara. "Las predicciones sobre la longevidad de una relación son definitivamente posibles", dijo la Dra. Christine Finn de la Universidad de Jena.

Como parte del estudio a largo plazo llamado "pairfam", mantuvo entrevistas regulares durante siete años con casi 2.000 parejas, el 16 por ciento de las cuales se separaron durante este período.

Pairfam, abreviatura de "Panel de análisis del proyecto de relaciones íntimas y dinámica familiar", es un esfuerzo de investigación longitudinal entre cuatro universidades alemanas. Los investigadores han estado estudiando el desarrollo de 12.000 personas de distintas edades desde 2008. El estudio, financiado por la Fundación Alemana de Investigación, se extenderá hasta 2022.

Finn dijo: "Justo al comienzo de una relación, uno puede encontrar características típicas, es decir, ciertas variables de predicción, que brindan información sobre si la relación será duradera o no".

En psicología, actualmente hay dos modelos científicos, que describen el curso de una relación de diferentes maneras, dijo.

Uno postula que todas las parejas son inicialmente más o menos igualmente felices. Si la relación termina en separación, esto se remonta a problemas que solo se desarrollaron en el transcurso del tiempo que la pareja pasó juntos.

El segundo modelo asume que los dos individuos de una pareja comienzan en diferentes niveles de felicidad. Generalmente mantienen estos niveles, pero una situación inicial más negativa aumenta la probabilidad de falla.

Según Finn, los nuevos hallazgos sugieren que en realidad existe una combinación de los dos modelos.

“Nosotros también podemos confirmar que hay diferentes niveles para empezar. Además, la felicidad disminuye en ambos grupos. Sin embargo, en aquellos que luego se separan, esto sucede significativamente más rápido, lo que significa que una persona que comienza siendo infeliz se vuelve cada vez más infeliz ".

Por lo tanto, el comienzo de una relación puede revelar algo sobre cómo progresará. Los investigadores de Jena determinaron la satisfacción, por ejemplo, preguntando a las parejas en qué medida consideraban que se satisfacían sus necesidades.

En general, las personas que tienen necesidades similares, por ejemplo una necesidad de cercanía, pero que también quieren poder seguir persiguiendo sus propios intereses, suelen permanecer juntas más tiempo.

Los investigadores dicen que los algoritmos expertos de aprendizaje automático pueden proporcionar a las parejas información avanzada sobre la probabilidad de que permanezcan juntos. Pero, ¿es útil esa información?

Christine Finn es escéptica. “No es nuestra intención reforzar aún más la tendencia general de optimización y solo tener una relación que esté orientada a resultados, con la perspectiva de que sea duradera”, dijo.

“Incluso si las parejas se separan después de un tiempo, aún puede ser una fase valiosa e importante en sus vidas, que podría tener una influencia positiva en la próxima relación. Además, las parejas también pueden influir conscientemente y trabajar en sus intereses mutuos y en cultivar la cercanía y la independencia. Ninguna relación está condenada al fracaso desde el principio ".

Fuente: Universidad Friedrich Schiller de Jena / EurekAlert

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