MADRID, 19 Abr. (Portaltic/EP) -
El profesor del MIT (Massachussetts Institute of Technology), Alex Pentland -conocido como 'Sandy'- aseguró este lunes que "hasta ahora los ordenadores no podían leer a las personas, pero ahora pueden hacer mucho más", durante la presentación de su libro en la Fundación Telefónica.
'Señales honestas' -título que en inglés se acompaña del subtítulo: 'lo que podemos aprender de las abejas'- parte de la idea de que las personas disponen de un segundo canal de comunicación que no gira en torno a las palabras, sino a las relaciones sociales, y que influye sobre las principales decisiones de sus vidas.
Fundamentado en esta idea, el profesor y su equipo han creado la 'reality mining', o tecnología de la minería de la realidad, que analiza los datos de un sensor -el sociómetro- para extraer patrones sutiles que predicen la conducta humana".
Esos patrones se obtienen a partir de 'señales honestas', que son aquellos "comportamientos humanos que resultan de la evolución de la antigua comunicación de los primates". Según explica el experto, sería, por ejemplo, lo que se percibe cuando se observa una conversación en un idioma desconocido y aún así puede entenderse quién conduce la conversación o si esta es cordial.
A partir de los datos recogidos por el sociómetro, consistente en una pequeña chapa creada por el MIT y compuesta de un microchip conectado de forma inalámbrica a la Red; los teléfonos móviles, las insignias electrónicas u otros medios digitales pueden analizarse las interacciones humanas y predecir futuros comportamientos.
"Hemos creado un software capaz de leer a los humanos de la misma manera que las personas se leen entre ellas mientras hablan", asegura Pentland en relación a todos los elementos que configuran las interacciones humanas y que escapan al lenguaje verbal.
IMPORTANTES APLICACIONES COMERCIALES
En su análisis, el profesor del MIT y sus alumnos emplearon teléfonos móviles y chapas electrónicas con sensores integrados para observar a centenares de participantes y a catorce organizaciones durante periodos de hasta un año.
Este proceso les ha permitido acumular miles de horas de información a través de las cuales adivinar cuestiones como quién se siente deprimido y quien no (con un nivel de precisión del 80%), la productividad de un grupo, las compras futuras de un consumidor o qué estudiantes serán amigos de otros en los seis meses siguientes (40% de precisión).
Dada la capacidad de predecir los comportamientos humanos de esta nueva tecnología, Pentland cree que sus aplicaciones son múltiples: en la empresa, con fines comerciales, en la sanidad, etc. Por este motivo considera que "las organizaciones y las empresas deberían aprovechar más estos patrones naturales de circuitos sociales humanos, en lugar de intentar combatirlos e ignorarlos".
