Un estudio reciente, publicado en PLOS ONE, realizado por investigadores rusos, ha demostrado que los sistemas de aprendizaje automático pueden predecir con una precisión ligeramente superior a la del azar ciertos rasgos de personalidad en adolescentes utilizando únicamente datos de movimiento ocular (eye-tracking).
Este hallazgo abre una fascinante ventana a la posibilidad de desarrollar métodos de evaluación de la personalidad más objetivos y menos susceptibles a sesgos. El estudio se centró especialmente en la predicción del maquiavelismo y la extraversión.
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La complejidad de la personalidad
La personalidad se define como un conjunto de rasgos, comportamientos y patrones de pensamiento perdurables que moldean la forma en que los individuos perciben, responden e interactúan con su entorno y con los demás. Entre los modelos existentes, el Modelo de los Cinco Grandes (Big Five) es probablemente el más aceptado. Este modelo describe la personalidad a través de cinco amplios rasgos:
- Apertura a la experiencia: refleja la curiosidad, la imaginación y la disposición a explorar nuevas ideas.
- Responsabilidad: implica la autodisciplina, la organización y la responsabilidad para lograr objetivos.
- Extraversión: captura la sociabilidad, la asertividad y la preferencia por entornos estimulantes.
- Amabilidad: indica compasión, cooperación y preocupación por el bienestar de los demás.
- Neuroticismo: describe la inestabilidad emocional, incluyendo tendencias hacia la ansiedad y los cambios de humor.
Más recientemente, se han propuesto tres rasgos adicionales que describen los aspectos más "oscuros" de la personalidad, conocidos como la Triada Oscura:
- Narcisismo: caracterizado por la grandiosidad, la necesidad de admiración y el derecho a privilegios especiales.
- Maquiavelismo: que implica manipulación, engaño y un enfoque en el beneficio personal.
- Psicopatía: marcada por la falta de empatía, la impulsividad y el comportamiento antisocial.
Las limitaciones de los métodos tradicionales
Los métodos tradicionales de evaluación de la personalidad, basados en autoinformes, son altamente vulnerables a diversos tipos de sesgos, incluso a la falsificación deliberada de respuestas. Por ello, la búsqueda de métodos alternativos resulta fundamental.
Este estudio exploró la posibilidad de predecir la personalidad a partir de los datos del movimiento ocular. Estos datos, recogidos mediante equipos de eye-tracking, registran patrones oculares como las fijaciones (donde la mirada permanece fija en un punto) y las sacadas (cambios rápidos entre puntos de enfoque).
Estos patrones revelan cómo los individuos perciben visualmente su entorno, en qué prestan atención y su comportamiento observacional general. Los avances tecnológicos han hecho que la adquisición de estos datos sea cada vez más fácil y menos invasiva.
Adolescentes, museos y algoritmos
Para llevar a cabo el estudio, se reclutaron 35 adolescentes rusos (con una edad media de 14 años, de los cuales 30 fueron finalmente incluidos en el análisis). La muestra fue predominantemente masculina (20 hombres). Se requirió que los participantes tuvieran una visión normal, ya que los dispositivos de corrección visual pueden interferir con la precisión del eye-tracking.
La personalidad de los participantes se evaluó utilizando el Inventario de los Cinco Grandes y el Cuestionario de la Triada Oscura Corto, dos instrumentos de autoinforme ampliamente validados. Tras completar los cuestionarios, cada participante utilizó un eye-tracker de montaje en la cabeza y, después de la calibración, fue guiado por un investigador por un pasillo hasta un museo con exhibiciones de dispositivos modernos.
Durante una visita de 10 minutos, los participantes exploraron las exhibiciones libremente. Se recopilaron datos de movimiento ocular durante todo este proceso, registrando un promedio de 15-16 minutos por participante.
El poder predictivo del eye-tracking
Los datos de movimiento ocular se dividieron en tres segmentos para su análisis: datos del pasillo, datos del museo y datos combinados. Se aplicaron múltiples algoritmos de aprendizaje automático a estos datos para predecir los rasgos de la personalidad. Los resultados mostraron que algunos algoritmos pudieron hacer predicciones estadísticamente mejores que el azar.
El maquiavelismo y la extraversión fueron los rasgos más acertadamente predichos. La precisión fue mayor en los datos del pasillo, posiblemente debido a la presencia de señales sociales y las interacciones con el investigador. En el museo, la mayor variabilidad en los movimientos oculares disminuyó la precisión predictiva.
Algoritmos como Naive Bayes, Adaboost y k-Nearest Neighbors mostraron un buen rendimiento, con una precisión de hasta el 48% para algunos rasgos (frente a una probabilidad aleatoria del 33%). Otros algoritmos, como la Regresión Logística y el Bosque Aleatorio, fueron menos efectivos.
Implicaciones y limitaciones del estudio
Este estudio destaca el potencial del eye-tracking como herramienta para la evaluación de la personalidad, especialmente en entornos naturalistas. Sin embargo, se necesitan más investigaciones para determinar la generalizabilidad de estos resultados a otros contextos, poblaciones y tipos de datos de movimiento ocular.
Además, aunque se utilizó la validación cruzada, los resultados del aprendizaje automático pueden variar con cambios en los parámetros o con nuevos datos, lo que subraya la necesidad de procedimientos estandarizados en estudios futuros.
En conclusión, si bien el estudio abre un camino prometedor en la evaluación de la personalidad, es crucial considerar sus limitaciones y continuar investigando para afinar y validar este innovador enfoque.
Fuentes y recursos de información
Tsigeman E, et al. (2024). AI can see you: Machiavellianism and extraversion are reflected in eye-movements. PLoS ONE 19(8): e0308631. DOI: 10.1371/journal.pone.0308631
