Los resultados de una reciente investigación muestran que las miradas fugaces, las pupilas dilatadas y otros sutiles movimientos oculares, revelan pistas sobre nuestra personalidad, un descubrimiento que podría ayudar a los robots a comprender mejor e interactuar con los humanos.

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Para llegar a esas conclusiones, el equipo de investigadores realizó un estudio basado en el seguimiento de los movimientos oculares de 42 participantes mientras realizaban una encomienda en el campus universitario y posteriormente evaluaron sus rasgos de personalidad utilizando cuestionarios bien establecidos.

Aplicando un avanzado método de machine learning y un amplio conjunto de características que codifican diferentes características del movimiento ocular, los investigadores fueron capaces de predecir con fiabilidad cuatro de los rasgos de personalidad: neuroticismo, extraversión, amabilidad y escrupulosidad.

Los resultados vienen a corroborar las aserciones de investigaciones previas basados ​​en laboratorio que han demostrado un vínculo entre los rasgos de personalidad y las características del movimiento ocular.

Al respecto, la investigadora Sabrina Hoppe, afiliada al Laboratorio de Robótica y Machine Learning de la Universidad de Stuttgart en Alemania, y coautora del estudio, expresó:
"Nuestros hallazgos demuestran una influencia considerable de la personalidad en el control diario del movimiento ocular, complementando así los estudios anteriores en entornos de laboratorio."
A fin de lograr el desarrollo de un diseño innovador de sistemas humano-computacionales que sean capaces de detectar el comportamiento espontáneo y natural de los usuarios, lo que permitiría una interacción más eficiente, es importante mejorar el reconocimiento y la interpretación de las señales sociales humanas.

Los autores del estudio advierten que si bien las predicciones obtenidas aún no son lo suficientemente precisas como para llevarlas a aplicaciones prácticas, se encuentran claramente por encima del nivel de probabilidad y superan varias líneas de base, generando una base sólida para continuar profundizando en esta importante área de trabajo.

La precisión de predicción y los puntajes de confiabilidad obtenidos en los 42 participantes son muy prometedores. Sin embargo, en la visión por computadora, los métodos de aprendizaje automático de última generación generalmente se entrenan en millones de muestras. En consecuencia, los investigadores proponen realizar nuevas investigaciones en las que el machine learning sea expuesto a una muestra poblacional más grande, lo cual mejorará la inferencia automática de la personalidad.

Por otra parte, mejorar nuestra comprensión de cómo se modulan los movimientos del ojo humano en el mundo real y cómo encajan en el amplio espectro del comportamiento humano no verbal. A su vez, esta comprensión ayudará al emergente campo de investigación interdisciplinaria del procesamiento de señales sociales, hacia el desarrollo de sistemas que puedan reconocer e interpretar las señales sociales humanas.

Referencia: Eye Movements During Everyday Behavior Predict Personality Traits. Frontiers in Human Neuroscience, 2018. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00105