Un estudio de la UB revela cómo modelos de IA detectan rasgos de la personalidad a partir de textos

BARCELONA 25 Jun. (EUROPA PRESS) -

Un equipo de investigación de la Universidad de Barcelona (UB) ha demostrado cómo los modelos de inteligencia artificial (IA) pueden detectar rasgos de la personalidad a partir de textos escritos, y por primera vez ha conseguido analizar detalladamente cómo estos sistemas toman decisiones.

Según ha informado la universidad en un comunicado, estos resultados, publicados en la revista 'Plos One', "abren nuevas vías" para entender cómo se manifiesta la personalidad en el lenguaje natural, y también cómo se pueden construir herramientas de detección automática más transparentes y fiables.

En el estudio se ha analizado cómo dos modelos de IA avanzada, 'BERT' y 'RoBERTa', procesan datos de texto para detectar características de personalidad siguiendo dos marcos psicológicos principales: el sistema de los 'Big Five' o cinco grandes rasgos de la personalidad y el 'Myers-Brigg', en las dimensiones de extrovertido-introvertido, sensorial-intuitivo, pensamiento-sentimiento y juez-perceptivo.

Los investigadores han utilizado técnicas de IA para observar dentro de los modelos de IA y ver qué patrones del lenguaje influyen en la identificación de los rasgos de personalidad en estos escritos; en concreto la técnica llamada 'integrated gradientes', que permite identificar exactamente qué palabras o frases contribuyen a la predicción de un rasgo de personalidad específico.

El estudio ha sido dirigido por el director del Grupo de Investigación Individual Differences Lab (IDLab) de la Facultad de Psicología y del Instituto de Neurociencias (UBneuro), David Gallardo-Pujol, y Daniel Ortiz y David Saeteros, investigadores del grupo y de la facultad, respectivamente.