Informática de personalidad - Enciclopedia

La computación de personalidad es un campo de investigación relacionado con la inteligencia artificial y la psicología de la personalidad que estudia la personalidad mediante técnicas computacionales de diferentes fuentes, incluyendo texto, multimedia y redes sociales.


Resumen
La computación de personalidad aborda tres problemas principales relacionados con la personalidad: reconocimiento automático de personalidad, percepción y síntesis. El reconocimiento automático de personalidad es la inferencia del tipo de personalidad de los individuos objetivo a partir de su huella digital digital. La percepción automática de personalidad es la inferencia de la personalidad atribuida por un observador a un individuo objetivo basada en algún comportamiento observable. La síntesis automática de personalidad es la generación del estilo o comportamiento de personalidades artificiales en avatares y agentes virtuales.
Los tests de personalidad autoevaluados o las calificaciones de observadores siempre se utilizan como verdad de referencia para probar y validar el rendimiento de los algoritmos de inteligencia artificial para la predicción automática de tipos de personalidad. Existe una amplia variedad de tests de personalidad, como el Indicador de Tipo de Myers-Briggs (MBTI) o el MMPI, pero los más utilizados son los tests basados en el Modelo de Cinco Factores, como el NEO Inventory de Personalidad Revisado.
La computación de personalidad puede considerarse como una extensión o complemento de la computación afectiva, donde la primera se centra en los rasgos de personalidad y la segunda en los estados afectivos. Una extensión adicional de los dos campos es la computación de carácter, que combina varios estados y rasgos de carácter, incluyendo pero no limitándose a la personalidad y los afectos.


Historia
La computación de personalidad comenzó alrededor de 2005 con la investigación pionera en reconocimiento de personalidad por Shlomo Argamon y más tarde por François Mairesse. Estos trabajos mostraron que los rasgos de personalidad podrían inferirse con una precisión razonable a partir de texto, como blogs, presentaciones personales y direcciones de correo electrónico. En 2008, se desarrolló el concepto de "personalidad portátil" para la gestión distribuida de perfiles de personalidad.
Unos años más tarde, se comenzó a investigar el reconocimiento y la percepción de personalidad a partir de señales multimodales y sociales, como reuniones grabadas y llamadas de voz.
En la década de 2010, la investigación se centró principalmente en el reconocimiento y la percepción de personalidad a partir de redes sociales, ayudada por los primeros talleres organizados por Fabio Celli. En particular, se extrajo personalidad de Facebook, Twitter e Instagram. En los mismos años, la síntesis automática de personalidad ayudó a mejorar la coherencia del comportamiento simulado en agentes virtuales.
Las obras científicas de Michal Kosinski demostraron la validez de la computación de personalidad desde diferentes huellas digitales digitales, en particular desde preferencias de usuarios como los me gustas de una página de Facebook, mostraron que las máquinas pueden reconocer la personalidad mejor que los humanos y lanzaron una advertencia contra Cambridge Analytica y el mal uso de este tipo de tecnología.


Aplicaciones
Las técnicas de computación de personalidad, en particular el reconocimiento y la percepción de personalidad, tienen aplicaciones en el marketing en redes sociales, donde pueden ayudar a reducir el costo de las campañas publicitarias mediante el enfoque psicológico.


Referencias