El uso de teléfonos inteligentes puede revelar sus rasgos de personalidad
El uso de un teléfono inteligente genera inevitablemente una gran cantidad de datos digitales que son accesibles para otros, y estos datos proporcionan pistas sobre la personalidad del usuario. En un nuevo estudio alemán, un equipo de investigadores de Ludwig-Maximilians-Universitaet (LMU) dirigido por el psicólogo Dr. Markus Bühner exploró cuán reveladoras son estas pistas.
Los investigadores se propusieron determinar si los datos convencionales recopilados de forma pasiva por los teléfonos inteligentes (como los tiempos o las frecuencias de uso) proporcionan información sobre las personalidades de los usuarios. La respuesta fue bastante 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 dimensiones principales de la personalidad", dijo el Dr. Clemens Stachl, que solía trabajar con Markus Bühner (presidente de Metodologías Psicológicas and Diagnostics at LMU) y ahora es investigadora en la Universidad de Stanford en California.
Los hallazgos se publican en la revista PNAS.
Para el estudio, el equipo de LMU reclutó a 624 voluntarios para su proyecto PhoneStudy. Los participantes completaron un extenso cuestionario que describía sus rasgos de personalidad e instalaron una aplicación que había sido desarrollada especialmente para el estudio en sus teléfonos durante 30 días.
La aplicación fue desarrollada para recopilar información codificada relacionada con su comportamiento. El equipo estaba interesado principalmente en los datos relacionados con los patrones de comunicación, el comportamiento social y la movilidad, junto con la elección y el consumo de música de los usuarios, la selección de las aplicaciones utilizadas y la distribución temporal del uso del teléfono a lo largo del día.
Luego, todos los datos sobre la personalidad y el uso de teléfonos inteligentes se analizaron 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 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 enorme cantidad de datos recopilados y el entrenamiento de los algoritmos predictivos”, dijo Stachl. “De hecho, para realizar los cálculos necesarios, tuvimos que recurrir al clúster de computadoras de alto rendimiento en el Centro de Supercomputación Leibniz en Garching (LRZ)”.
El equipo se centró en las cinco dimensiones de personalidad más significativas (las Cinco Grandes) identificadas por los psicólogos, lo que les permitió caracterizar las diferencias de personalidad entre los individuos de manera integral.
Estas dimensiones incluyen las siguientes: (1) apertura (disposición para adoptar nuevas ideas, experiencias y valores), (2) escrupulosidad (confiabilidad, puntualidad, ambición y disciplina), (3) extraversión (sociabilidad, asertividad, audacia, dinamismo y amabilidad). ), (4) amabilidad (disposición a confiar en los demás, afable, extrovertido, servicial, servicial) y (5) estabilidad emocional (autoconfianza, ecuanimidad, positividad, autocontrol).
El análisis revela que el algoritmo fue capaz de obtener con éxito la mayoría de estos rasgos de personalidad mediante el uso de teléfonos inteligentes. Además, los hallazgos ofrecen 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 se refleja en el uso de teléfonos inteligentes) estaban fuertemente vinculados a 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 autoinformación de escrupulosidad. En particular, los vínculos con la categoría "apertura" solo se hicieron evidentes cuando se combinaron tipos de datos muy contrastantes (por ejemplo, uso de aplicaciones).
Los hallazgos son de gran valor para los investigadores, ya que la mayoría de los estudios se han basado casi exclusivamente en autoinformes. El método convencional ha demostrado ser suficientemente fiable para predecir los niveles de éxito profesional, por ejemplo.
“Sin embargo, todavía sabemos muy poco sobre cómo se comporta la gente en su vida diaria, aparte de lo que eligen decirnos en nuestros cuestionarios”, dijo Bühner. “Gracias a su amplia distribución, su uso intensivo y su altísimo nivel de rendimiento, los teléfonos inteligentes son una herramienta ideal con la que probar las relaciones entre los patrones de comportamiento autoinformados y reales”.
Stachl es consciente de que su investigación podría estimular aún más el apetito de las empresas de TI dominantes por los datos. Además de regular el uso de datos recopilados pasivamente y fortalecer los derechos a la privacidad, también debemos analizar de manera integral el campo de la inteligencia artificial, dijo.
“El usuario, no la máquina, debe ser el foco principal de la investigación en esta área. Sería un grave error adoptar métodos de aprendizaje basados en máquinas sin considerar seriamente sus implicaciones más amplias. El potencial de estas aplicaciones, tanto en la investigación como en los negocios, es tremendo.
"Las oportunidades abiertas por la sociedad actual impulsada por los datos sin duda mejorarán la vida de un gran número de personas", dijo Stachl. “Pero debemos asegurarnos de que todos los sectores de la población compartan los beneficios que ofrecen las tecnologías digitales”.
Fuente: Ludwig-Maximilians-Universitaet
