El dispositivo más personal: los investigadores investigan la cantidad de datos psicológicos que generan los teléfonos inteligentes

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Todos los que usan un teléfono inteligente inevitablemente generan grandes cantidades de datos digitales que son accesibles para otros, y estos datos brindan pistas sobre el personalidad del usuario. Los psicólogos de LMU están estudiando cuán reveladoras son estas pistas.

Para la mayoría de las personas en todo el mundo, los teléfonos inteligentes se han convertido en un componente integral e indispensable de su vida diaria. Los datos digitales que recopilan incesantemente estos dispositivos son una auténtica mina de oro, no solo para las cinco mayores empresas informáticas estadounidenses, que los utilizan con fines publicitarios. También son de considerable interés en otros contextos. Por ejemplo, los científicos sociales computacionales utilizan datos de teléfonos inteligentes para aprender más sobre los rasgos de personalidad y el comportamiento social. En un estudio que aparece en la revista PNAS, un equipo de investigadores dirigido por el psicólogo de LMU Markus Bhner se propuso determinar si los datos convencionales recopilados pasivamente por los teléfonos inteligentes (como los tiempos o las frecuencias de uso) brindan información sobre las personalidades de los usuarios. La respuesta fue clara. «Sí, el análisis automatizado de estos datos nos permite sacar conclusiones sobre las personalidades de los usuarios, al menos para la mayoría de las dimensiones principales de la personalidad», dice Clemens Stachl, quien solía trabajar con Markus Bhner (Presidente de Metodologías y Diagnósticos Psicológicos). en LMU) y ahora es investigador en la Universidad de Stanford en California.

El equipo de LMU reclutó a 624 voluntarios para su proyecto PhoneStudy. Los participantes acordaron completar un extenso cuestionario que describía sus rasgos de personalidad e instalar una aplicación que había sido desarrollada especialmente para el estudio en sus teléfonos durante 30 días. La aplicación fue diseñada para recopilar información codificada relacionada con el comportamiento del usuario. Los investigadores estaban interesados principalmente en datos relacionados con los patrones de comunicación, el comportamiento social y la movilidad, junto con la elección y el consumo de música de los usuarios, la selección de aplicaciones utilizadas y la distribución temporal del uso de su teléfono a lo largo del día. Luego, todos los datos sobre personalidad y uso de teléfonos inteligentes se analizaron con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, que fueron entrenados para reconocer y extraer patrones de los datos de comportamiento y relacionar estos patrones con la información obtenida de las encuestas de personalidad. A continuación, se realizó una validación cruzada de la capacidad de los algoritmos para predecir los rasgos de personalidad de los usuarios sobre la base de un nuevo conjunto de datos. «Con mucho, la parte más difícil del proyecto fue el preprocesamiento de la gran cantidad de datos recopilados y el entrenamiento de los algoritmos predictivos», dice Stachl. «De hecho, para realizar los cálculos necesarios, tuvimos que recurrir al clúster de computadoras de alto rendimiento en el Centro de Supercomputación Leibniz en Garching (LRZ)».

Los investigadores se centraron en los cinco más dimensiones significativas de la personalidad (los Cinco Grandes) identificadas por los psicólogos, que les permiten caracterizar las diferencias de personalidad entre los individuos de una manera integral. Estas dimensiones se relacionan con la contribución autoevaluada de cada uno de los siguientes rasgos a la personalidad de un individuo determinado: (1) apertura (disposición a adoptar nuevas ideas, experiencias y valores), (2) escrupulosidad (confianza, puntualidad, ambición y disciplina) , (3) extroversión (sociabilidad, asertividad, audacia, dinamismo y amabilidad), (4) amabilidad (disposición a confiar en los demás, buen carácter, extrovertido, complaciente, servicial) y (5) estabilidad emocional (confianza en sí mismo, ecuanimidad, positividad , autocontrol). El análisis automatizado reveló que el algoritmo pudo derivar con éxito la mayoría de estos rasgos de personalidad a partir de combinaciones de los diversos elementos del uso de su teléfono inteligente. Además, los resultados proporcionan pistas sobre qué tipos de comportamiento digital son más informativos para las autoevaluaciones específicas de la personalidad. Por ejemplo, los datos relacionados con los patrones de comunicación y el comportamiento social (como se refleja en el uso de teléfonos inteligentes) se correlacionaron fuertemente con los niveles de extroversión autoinformada, mientras que la información relacionada con los patrones de actividad diurna y nocturna fue significativamente predictiva de los grados autoinformados de escrupulosidad. . En particular, los vínculos con la categoría «apertura» solo se hicieron evidentes cuando se combinaron tipos de datos muy dispares (por ejemplo, uso de aplicaciones).

Los resultados del estudio son de gran valor para los investigadores, ya que los estudios han se ha basado casi exclusivamente en autoevaluaciones. El método convencional ha demostrado ser suficientemente confiable para predecir niveles de éxito profesional, por ejemplo. «Sin embargo, todavía sabemos muy poco sobre cómo se comportan realmente las personas en su vida cotidiana, aparte de lo que deciden decirnos en nuestros cuestionarios», dice Markus Bhner. «Gracias a su amplia distribución, su uso intensivo y su altísimo nivel de rendimiento, los teléfonos inteligentes son una herramienta ideal para probar las relaciones entre los patrones de comportamiento autoinformados y los reales».

Clemens Stachl es consciente de que su investigación podría estimular aún más el apetito de las empresas de TI dominantes por los datos. Además de regular el uso de datos recopilados pasivamente y fortalecer los derechos a la privacidad, también debemos analizar de manera integral el campo de la inteligencia artificial, dice. «El usuario, no la máquina, debe ser el foco principal de la investigación en esta área. Sería un grave error adoptar métodos de aprendizaje basados en máquinas sin considerar seriamente sus implicaciones más amplias». El potencial de estas aplicaciones tanto en la investigación como en los negocios es tremendo. «Las oportunidades abiertas por la sociedad actual basada en datos sin duda mejorarán la vida de un gran número de personas», dice Stachl. «Pero debemos asegurarnos de que todos los sectores de la población compartan los beneficios que ofrecen las tecnologías digitales».

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Grandes diferencias en los rasgos de personalidad entre pacientes con trastorno de ansiedad social Más información: Stachl et al., Predicción de la personalidad a partir de patrones de comportamiento recopilados con teléfonos inteligentes. PNAS (2020). DOI: 10.1073/pnas.1920484117 doi.org/10.1073/pnas.1920484117 Información de la revista: Actas de la Academia Nacional de Ciencias

Proporcionado por la Universidad Ludwig Maximilian de Munich Cita: El dispositivo más personal: los investigadores investigan cuántos datos psicológicos generan los teléfonos inteligentes (17 de julio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-07-personal-device-probe-psychological-smartphones .html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.