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¿Es posible predecir con un 'selfie' si eres votante de izquierdas o de derechas?
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73% de precisión

¿Es posible predecir con un 'selfie' si eres votante de izquierdas o de derechas?

Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático puede predecir esta y otras polémicas características de la persona en cuestión, pero hay un 'pero'

Foto: Ya sabemos a quién votas, pillina. (iStock)
Ya sabemos a quién votas, pillina. (iStock)

Dicen que lo mejor para no discutir es vetar cualquier tema relacionado con la religión o la política, con el fin de no herir sensibilidades. Sin embargo, parece que la Inteligencia Artificial no entiende de lo políticamente correcto. Ahora, un nuevo algoritmo de aprendizaje automático, patentado por Michael Kosinski (psicólogo de la Universidad de Sranford), puede predecir algunas características personales de un individuo con tan solo mirar una fotografía.

Entre estas características no solo está el pensamiento político del individuo en cuestión, sino cosas más controvertidas, como la orientación sexual, según informa 'Psychology Today'. Según explica, el algoritmo puede elegir la orientación política con un 73% de precisión, algo que sin duda ha hecho sonar las alarmas sobre la ética y los prejuicios. Como indica Alexander Danversen el propio artículo: "La práctica de juzgar el carácter de una persona por su rostro se ha utilizado históricamente, y tratar a las personas de manera diferente en función de su apariencia física y características personales, a diferencia de lo que hacen, es la definición de discriminación".

El algoritmo de Kosinski es muy polémico, ya en 2017 aseguró haber inventado un 'radar gay' que le permitía saber si una persona era homosexual con un 81% de precisión, mirando su rostro

En 2017, Kosinski ya aseguró que había inventado un 'radar gay' con IA que le permitía "descubrir si una persona era homosexual observando su rostro con un 81% de precisión". Un artículo publicado en 'The New York Times' explicaba que, teniendo en cuenta que la fisionomía de las personas no varía independientemente de cuál sea su orientación sexual, lo más probable fuera que la investigación, al basarse en fotografías sacadas de aplicaciones de citas, demostrase algo más sencillo: homosexuales y heterosexuales se presentan de manera distinta en estos sitios, ya sea por características tan triviales como los peinados, el ángulo desde el que se hacen la foto o incluso el bronceado. No obstante (recalcaba el artículo), esto no carecía de peligro, pues este tipo de generalidades pueden recordar a teorías pasadas, como la frenología que aseguraba en 1902 que una mujer podía diferenciar a un hombre 'genuino' de uno 'poco confiable' según la forma de su cabeza.

En la investigación de aprendizaje automático se utilizan grandes conjuntos de datos con sesgos conocidos. Por ejemplo, un conjunto de datos que contenga fotografías y los antecedentes penales de 1 millón de personas podría usarse para entrenar un algoritmo con el fin de predecir si una persona tiene antecedentes penales (y "tener antecedentes penales" no es lo mismo que "probabilidad de cometer un delito"). Otra anécdota del pasado: Cesare Lombroso, un prominente fisonomista italiano del siglo XIX, propuso separar a los niños que juzgaba intelectualmente inferiores, basándose en las medidas de la cara y el cuerpo, de sus "compañeros mejor dotados".

Esto no es nuevo. La frenología ya aseguraba en 1902 que una mujer podía diferenciar a un hombre 'genuino' de uno 'poco confiable' solo analizando la forma de su cabeza

¿Qué signiifica todo esto? Pongamos ejemplos: en Estados Unidos se pone de moda una Youtuber que se maquilla de determinada manera entre un grupo de mujeres cristianas. Todas comenzarán a maquillarse de forma parecida, ergo, sus fotografías tendrán algo común. Otro ejemplo: los actores suelen fotografiarse en estudios donde la luz es similar, así como las poses. Es probable que cada una de estas personas a nivel particular tenga preferencias de voto diferentes, pero las razones por las que parecen similares se deben a las tendencias sociales y la autopresentación. En otras palabras, el mismo rasgo facial podría relacionarse con la orientación política de manera diferente si, por ejemplo, el estilo de maquillaje promovido por esa (hipotética) YouTuber es adoptado repentinamente por personas con creencias políticas muy diferentes.

El algoritmo de Kosinski se basa en esas aparentes intrasdencendias: la forma en que colocó la cabeza el individuo para la foto puede dar un 58% de precisión a la hora de determinar la política (según indica, las personas de derechas miran a la cámara con más frecuencia). La expresión que mostraba una persona da un 57% de precisión (las personas de derechas "expresan menos disgusto", aparentemente). Según el mismo Kosinski expone:

Quien eres cambia tu rostro. Por ejemplo, si eres una persona feliz, sonreirás con frecuencia, ¿solución? Es probable que tengas determinadas arrugas.

Tu rostro cambia tu forma de ser. Por ejemplo, las personas atractivas pueden recibir un trato especial, lo que las lleva a ser más optimistas.

Otros factores cambian tanto tu rostro como tu forma de ser. Por ejemplo, si tu cuerpo produce más testosterona, podrías ser más agresivo por naturaleza y tener una forma de cejas más prominente.

El propio algoritmo asume que nuestras opiniones políticas han de ser tan precisas, consistentes y fijas como nuestros propios rostros

En resumidas cuentas, aunque el algoritmo es interesante y curioso, se basa en demasiadas generalidades como para poder tomarse muy en serio. Y lo más importante, el propio algoritmo asume que nuestras opiniones políticas han de ser tan precisas, consistentes y fijas como nuestros propios rostros, y por el propio bien de las sociedades, es mejor que no lo sean.

Dicen que lo mejor para no discutir es vetar cualquier tema relacionado con la religión o la política, con el fin de no herir sensibilidades. Sin embargo, parece que la Inteligencia Artificial no entiende de lo políticamente correcto. Ahora, un nuevo algoritmo de aprendizaje automático, patentado por Michael Kosinski (psicólogo de la Universidad de Sranford), puede predecir algunas características personales de un individuo con tan solo mirar una fotografía.

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