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Los psicólogos están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para descubrir claves psicológicas ocultas en el habla. Estas claves abarcan desde la selección de palabras hasta el tono y el ritmo. Estas señales pueden revelar rasgos de personalidad e incluso signos tempranos de afecciones de salud mental, los cuales podrían pasar desapercibidos para los clínicos humanos.
La IA podría ofrecer un análisis más rápido y preciso. Sin embargo, los investigadores advierten sobre la posible existencia de sesgos si los modelos no se entrenan con datos diversos. Con un desarrollo cuidadoso, la IA podría transformar la evaluación psicológica, ofreciendo nuevas y potentes herramientas para apoyar a los clínicos.
El lenguaje como reflejo del pensamiento
Según Josh Oltmanns, psicólogo de la Universidad de Washington en St. Louis (WashU), las palabras que elegimos y cómo las decimos revelan mucho sobre nuestra personalidad e incluso nuestra salud mental. “Nuestros pensamientos, sentimientos y comportamientos se reflejan en el lenguaje”, afirma Oltmanns.
En lugar de someter a las personas a interminables baterías de pruebas, los psicólogos podrían obtener valiosa información a partir de muestras de lenguaje. Para ello, podrían necesitar ayuda de alta tecnología para encontrar las señales correctas en todo ese "ruido".
IA para el análisis del lenguaje: una nueva era en la evaluación psicológica
Oltmanns propone que las herramientas de inteligencia artificial (IA), entrenadas para detectar signos reveladores en el habla, podrían revolucionar la evaluación psicológica.
“Los psicólogos son personas, y las personas son falibles, por lo que incluso un buen clínico podría no siempre captar importantes señales verbales”, explica Oltmanns. “Pero un modelo informático debidamente entrenado sí captará esas señales”.
En teoría, un psicólogo podría pedirle a un paciente que describa su vida y sus preocupaciones, lo cual es una parte estándar de una evaluación inicial. Además de utilizar su propia experiencia clínica, el psicólogo podría introducir esa conversación en un programa diseñado para detectar rasgos de personalidad y signos de problemas de salud mental.
“El programa informático podría ayudar a validar sus observaciones o advertirle sobre algo que podría haber pasado por alto”, agrega Oltmanns.
Oltmanns, junto con Tu Do, Tong Li y Tongyao Ran (estudiantes de doctorado de la WashU), está trabajando en el desarrollo de herramientas de IA para ayudar a los psicólogos a descubrir estas claves ocultas en el lenguaje. Oltmanns describió recientemente el potencial de estas herramientas en la revista Advances in Methods and Practices in Psychological Science, junto con Mehak Gupta, de la Southern Methodist University, y Jocelyn Brickman, de la Xavier University.
El poder oculto en la selección de palabras y la entonación
El lenguaje puede transmitir información psicológica de muchas maneras. La elección de las palabras es importante, ya sea en una conversación profunda o en una publicación casual en redes sociales. Al principio de su carrera, Oltmanns estudió cómo las elecciones de palabras en las publicaciones de redes sociales reflejaban ampliamente los cinco grandes rasgos de la personalidad: apertura a la experiencia, neuroticismo, amabilidad, responsabilidad y extraversión.
Además, la forma en que una persona dice las palabras también es relevante. “Se puede saber mucho por cómo habla una persona”, señala Oltmanns. “El habla lenta puede ser un síntoma de depresión, mientras que el habla demasiado rápida se asocia con la ansiedad”.
La velocidad es solo una medida. Las palabras habladas también varían en volumen, tono y timbre. “Las muestras de voz tienen cientos de parámetros acústicos diferentes que podrían ser significativos”, afirma.
Del análisis lingüístico tradicional a la IA
Con tanta información potencial oculta en cada conversación, los psicólogos han deseado durante mucho tiempo la ayuda de las computadoras para analizar el habla. Hace más de 20 años, los investigadores desarrollaron Linguistic Inquiry and Word Count, un programa de software que podía calificar a las personas en varios aspectos psicológicos basándose en el texto escrito. Estas herramientas se han perfeccionado con el tiempo, pero la llegada de la IA abre un nuevo mundo de posibilidades, según Oltmanns:
“Los programas de IA podrían ser mucho más rápidos, exhaustivos y precisos que los modelos informáticos anteriores”.
Sin embargo, Oltmanns advierte que la IA también tiene riesgos. “A menudo se entrena con información de Internet, lo que significa que puede estar sesgada”, explica. Si no se abordan esos sesgos, es posible que ciertas diferencias culturales en los patrones del habla se etiqueten incorrectamente como signos de problemas de salud mental.
Para evitar tales problemas de sesgo, los modelos de IA deben entrenarse con diversas poblaciones de pacientes. Con este fin, Oltmanns está estudiando cientos de horas de entrevistas recopiladas a lo largo de los años a través del SPAN Study, una investigación en curso de más de 1600 adultos de St. Louis que representan la diversidad de la ciudad.
“Estamos particularmente interesados en observar los patrones del habla en participantes blancos y negros para asegurar que los modelos de IA traten a cada grupo de manera justa”.
Oltmanns plantea varias preguntas importantes para el futuro. No está claro cómo difiere la elección de palabras en el lenguaje escrito de la elección de palabras en el habla, o cuántas palabras se necesitan para obtener realmente información sobre la psicología de una persona. “Tenemos muchas ideas y mucho trabajo por hacer”, dice.
Dada la velocidad de la innovación en el campo de la IA, espera encontrar respuestas más pronto que tarde.
“Las empresas ya están vendiendo herramientas de evaluación psicológica con IA a hospitales y clínicos, pero no me queda claro qué tan bien funcionan o qué tan a fondo han sido evaluadas”, señala Oltmanns. “Este tipo de tecnología podría ser un gran avance para el campo de la psicología, pero debe hacerse con cuidado. Tenemos que ser inteligentes”.
El estudio examina los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y su potencial para mejorar la comprensión de las características psicológicas. Sin embargo, también presenta riesgos y desafíos.
Fuentes y recursos de información
Brickman, J., Gupta, M., & Oltmanns, J. (2025). Large Language Models for Psychological Assessment: A Comprehensive Overview. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 8, (3). DOI: 10.1177/25152459251343582
