La ciencia de predecir cómo actuará la gente

La ciencia de predecir cómo actuará la gente

Investigadores dicen que en esta era la información permitirá anticipar acciones de las personas.

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V. S. Subrahmanian, profesor de la Universidad de Maryland.

Foto:

Archivo particular

02 de febrero 2017 , 07:36 p.m.

Si de una característica humana se tiene certeza es de lo impredecible de nuestro comportamiento. Aunque históricamente son incontables los esfuerzos para lograrlo, desde disciplinas como la psicología y otras basadas en la superstición y el esoterismo –como la adivinación y la astrología– ninguna ha sido capaz de anticipar cómo las personas actuarán tanto en lo que compete a sus propias vidas como a su relación con otros.

Pero esta es una realidad que podría estar a punto de cambiar gracias a la ciencia, especialmente a partir de la utilización de métodos computacionales. Así queda consignado en el artículo ‘Prediciendo el comportamiento humano: las siguientes fronteras’, que forma parte del especial sobre predicciones de la más reciente edición de la revista Science, publicada este jueves.

De acuerdo con los autores del estudio, V. S. Subrahmanian y Srijan Kumar, de la Universidad de Maryland (Estados Unidos), en la actualidad existen dos importantes avances que han hecho la predicción del comportamiento humano más fehaciente: la primera es la vasta cantidad de información sobre las personas, en comparación con épocas anteriores, que van desde los dispositivos y aplicaciones móviles que registran toda clase de datos acerca de sus usuarios, hasta aparatos de ejercicio que almacenan información biológica de quien los utiliza, y dispositivos médicos como la Pillcam (una cápsula ingerible con cámara de video que está siendo empleada como un eficaz método diagnóstico), capaz de proporcionar información acerca de la fisiología del cuerpo humano.

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El segundo factor es el enorme avance en el aprendizaje de máquinas que, según los autores, es el epicentro de los métodos para predecir la conducta humana hoy. “En particular, herramientas de libre acceso como Scikit Learn (un software gratis que contiene información sobre aprendizaje de máquinas) están democratizando el modelaje predictivo, aumentando su disponibilidad tanto para científicos de muchas disciplinas como para trabajadores de segmentos industriales”, le dijo a EL TIEMPO V. S. Subrahmanian, director del Laboratorio de Dinámicas Culturales y Computacionales de la Universidad de Maryland.

Para Subrahmanian, la importancia de anticipar cómo actuarán las personas reside en la posibilidad de prevenir lo que él llama “mal comportamiento”.

“Los humanos tienen una inmensa capacidad de hacer el bien o el mal. Y los modelos predictivos, en el segundo caso –bien sea para saber si alguien va a vandalizar páginas de Wikipedia o cazar rinocerontes de manera ilegal– puede ayudarnos a saber quién va a llevar a cabo estos actos maliciosos y cuándo y dónde ocurrirán”, manifiesta Subrahmanian, quien agrega que tener buenos modelos predictivos “nos permitirá determinar acciones, políticas y estrategias de prevención con mejores resultados”.

La investigación de Subrahmanian se ha enfocado en la utilización de información concreta que, de forma automática, para desarrollar modelos predictivos sobre diversos fenómenos: desde saber si ciertas cuentas de Twitter buscan influenciar la opinión de manera ilícita o determinar dónde los cazadores furtivos buscarán rinocerontes, hasta los tipos de objetivos que un grupo terrorista piensa atacar, o si un país experimentará una crisis bancaria.

Una vez el modelo es aprendido, desarrollamos métodos para pronosticar y actuar, de tal manera que nuestros resultados sean más probables”, explica el académico.

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En su artículo, Subrahmanian y Kumar describen algunos de los obstáculos que, a su modo de ver, deberán enfrentar los modelos predictivos del futuro. Entre ellos está el hecho de que no es cierto que más información siempre lleva a mejores modelos, la dificultad de predecir eventos inusuales (como las compañías que investigan a todos sus empleados en busca de aquellos que pueden robar, cuando solo unos pocos de ellos tienen esta conducta) y la dinámica cambiante de la conducta humana.

Ante la pregunta de si tener este tipo de capacidad puede suponer un poder para que personas, organizaciones o naciones puedan manipular a otros, Subrahmanian responde que aún no ha visto situación semejante, por lo menos en el nivel de los individuos. “La analogía más cercana está en el caso de las compañías de buscadores web, que muestran la publicidad después de construir modelos de comportamiento de sus usuarios, para que la probabilidad de que la mayor cantidad de ellos la ‘cliquee’ sea la más alta posible”.

No obstante, Subrahmanian reconoce que sí hay muchos casos en los que una persona puede desear influenciar las acciones de otra, aprendiendo de su comportamiento y haciendo cosas para aumentar la probabilidad de que las exhiba.

“Esto es deseable en algunos casos; por ejemplo, las agencias de contraterrorismo que quieran aprender modelos sobre las actuaciones de un grupo para poder tomar medidas y reducir su accionar”, apunta.

NICOLÁS BUSTAMANTE H.
Redactor de EL TIEMPO

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