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¿Liberal o conservador? Una inteligencia artificial puede detectar tu orientación política

Un equipo de investigación de la Universidad de Stanford presentó un algoritmo de inteligencia artificial que desarrollaron, que dio como resultado una precisión de alrededor del 70% para adivinar la afiliación política de una persona después de estudiar solo una fotografía por caso.

Este avance se dio a conocer a través de una publicación en la revista Scientific Reports, en la que el grupo describía esta tecnología y reportaba sus primeros resultados positivos.

Usualmente, ya sea con absoluta premeditación o por la fuerza de la costumbre, la gente integra en su vestuario determinadas prendas o accesorios que sirven para declarar de una forma más visual sus afiliaciones políticas, sobre todo en periodos electorales. Sin embargo, una persona también puede revelar su filiación política de forma totalmente inconsciente, sobre todo a través de sus expresiones faciales. Sobre esta base se asienta el trabajo realizado por este equipo de investigación.

Adivina la tendencia política de una persona a partir de una fotografía

Para desarrollar este algoritmo, el equipo de investigación detrás de este avance tomó como punto de partida un sistema de inteligencia artificial que habían desarrollado previamente, pero para adivinar la orientación sexual de una persona.

En esta ocasión, se adaptó la mencionada tecnología para comprobar si las expresiones faciales o la postura corporal de alguien realmente pueden decir algo sobre las creencias políticas de una persona, en concreto, si tiene una tendencia liberal o conservadora.

A nivel macro, como modelo, esta implementación de la inteligencia artificial en la investigación no dista mucho de otras iniciativas que han buscado identificar detalles implícitos en la personalidad humana a través de esta tecnología.

Procedimiento utilizado para predecir la orientación política a partir de imágenes faciales. Crédito: Informes científicos.

En resumen, lo que hace esta IA es, en primer lugar, detector un rostro en una fotografía, cortándola a un primer plano. De esta imagen se extrajeron más de 2000 identificadores faciales, los cuales fueron analizados para obtener las conclusiones esperadas.

Para entrenar este algoritmo, se conectó a una base de datos con información de un portal de citas y otros sitios que combinan una imagen con una declaración de filiación política en el mismo perfil. De esta forma, la IA pudo identificar y establecer correlaciones entre las orientaciones políticas declaradas y las imágenes presentadas, junto con sus respectivos elementos de comunicación no verbal, como ciertas expresiones y posturas corporales.

Al momento de categorizar los perfiles que conformaron esta primera muestra, compuesta por 1.085.795 participantes de tres países (Estados Unidos, Reino Unido y Canadá), el algoritmo resultó ser correcto el 71% de las veces, aproximadamente, al adivinar entre personas de aspecto similar y el 73% correcto al adivinar en un grupo general.

Conclusiones obtenidas

Tras culminar esta etapa de investigación, el equipo responsable señaló que no pudieron determinar exactamente qué tipo de rasgos faciales se correlacionaban con la afiliación política. No obstante, se presentarán algunas tendencias: la orientación de la cabeza y la expresión emocional, por ejemplo, parecen ser signos importantes. Las personas que miraban directamente a cámara, en estos casos, fueron catalogadas como las más cercanas a una tendencia liberal. En cambio, quienes mostraban asco, por su parte, tendían a ser catalogados como más conservadores.

Lamentablemente, dadas las características de la muestra utilizada, esta investigación no puede ser replicada por otros equipos, ya que por razones de privacidad los datos fotográficos utilizados no pueden ser compartidos.

Si quieres conocer más detalles sobre este avance, puedes revisar el reportaje original completo, disponible en la revista Informes científicos. Allí, además de especificar más detalles sobre el funcionamiento del algoritmo, se presentan más conclusiones sobre el estudio realizado.

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