Lo que realmente revelas acerca de ti mismo cuando publicas

Fuente: baranq / Shutterstock

Con más de 2.000 millones de personas que usan Internet y un sinnúmero de personas que ingresan en línea a medida que el mundo se interrelaciona, el abrumador volumen de publicaciones en Facebook, Twitter, blogs y otros sitios de redes sociales es abrumador. Aunque muchos carteles siguen siendo cautelosos acerca de qué parte de su vida privada están dispuestos a compartir, en realidad tendemos a revelar más en línea sobre nuestros sentimientos y vidas internas de lo que pensamos. Las palabras contenidas en estos miles de millones de publicaciones contienen una gran cantidad de información psicológica en sus carteles, y los investigadores están comenzando a darse cuenta de eso y a sumergirse.

Junto con la investigación sobre el uso de las redes sociales para atrapar a las personas que planean suicidarse, ahora se toma en serio la posibilidad de identificar tempranamente el tipo de problemas emocionales que pueden llevar a la violencia, como los tiroteos de Sandy Hook o Virginia Tech. Facebook ya cuenta con políticas de intervención suicida y políticas para facilitar la denuncia por parte de los usuarios de las amenazas de suicidio o violencia.

¿Pero cuánto pueden las personas que publican en línea proporcionar información real sobre sus personalidades subyacentes?

Durante mucho tiempo se ha reconocido que el lenguaje que elegimos usar a menudo refleja diferentes rasgos de personalidad. Las personas que obtienen puntajes altos en neuroticismo, por ejemplo, frecuentemente hacen declaraciones en primera persona usando "Yo, yo, mío", mientras que las personas con una extraversión alta suelen usar palabras con emociones positivas ("genial, feliz, increíble"). Otros estudios que relacionan el lenguaje con medidas autoinformadas de la personalidad han revelado hallazgos consistentes de que la personalidad y el lenguaje están fuertemente relacionados.

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Con los usuarios de Twitter solos compartiendo 500 millones de mensajes cada día, el gran volumen de datos disponibles para que los investigadores analicen ya ha arrojado hallazgos intrigantes. Aún así, los estudios completados hasta ahora solo arañan la superficie de lo que se puede aprender. A pesar de la dificultad de estudiar los mensajes de las redes sociales, los investigadores han desarrollado una variedad de métodos que incluyen la consulta lingüística y el recuento de palabras (LIWC), que cuenta las frecuencias de palabras en más de 60 categorías psicológicamente relevantes que reflejan emociones, procesos sociales y funciones básicas, entre otros . Con las computadoras más rápidas ha surgido un procesamiento del lenguaje más sofisticado, con métodos de vocabulario abierto que crean grupos de palabras semánticamente relacionadas, e incluso sin palabras como emoticones. Esto les permite a los investigadores estudiar el lenguaje a medida que crece y cambia, incluyendo la adición de una nueva jerga y el uso del lenguaje no convencional a medida que surgen: "lolspeak", por ejemplo.

Pero, ¿se puede usar este tipo de evaluación de lenguaje abierto para estudiar la personalidad?

Un nuevo estudio de investigación publicado en el Journal of Personality and Social Psychology sugiere que sí. Un equipo dirigido por el psicólogo de la Universidad de Pensilvania Gregory Park usó datos tomados de más de 60,000 usuarios de Facebook que completaron las pruebas de personalidad en línea. Para fines de investigación, una aplicación de Facebook de terceros, myPersonality, recopiló datos de pruebas de personalidad en más de 4,5 millones de usuarios de Facebook entre 2007 y 2012. Esta aplicación utilizó elementos de prueba tomados del modelo de cinco factores NEO PI-R de apertura de la personalidad a experiencia; escrupulosidad; extraversión; amabilidad; y neuroticismo. (Los usuarios proporcionaron su consentimiento informado para que sus resultados se utilicen en la investigación).

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Además, aproximadamente 71,000 usuarios de miPersonality autorizaron a los investigadores a acceder a sus mensajes de estado de Facebook. Esto resolvió 15 millones de mensajes entre enero de 2009 y noviembre de 2011, con un promedio de 4.000 palabras por usuario. La edad promedio para los participantes de la investigación fue de 23 y más del 60 por ciento del grupo era de sexo femenino. Sus perfiles públicos también fueron examinados para datos demográficos. Un pequeño subconjunto de los participantes en el estudio incluso proporcionó informes de informantes calificando a otros participantes en términos de personalidad junto con lo que dijeron sobre ellos mismos. Esto se usó como una forma de validar los datos autoinformados. Al comparar los mensajes de estado publicados por los usuarios en tres momentos, los investigadores pudieron demostrar que sus hallazgos fueron constantes a lo largo del tiempo.

Los mensajes de estado fueron cuidadosamente examinados y calificados por evaluadores capacitados que los dividieron en términos de palabras y frases individuales, así como de temas específicos. Frases como "feliz cumpleaños" o "Te amo" fueron recolectadas junto con trabajos no convencionales como "omg" y "lol" -más puntuación ("!!!") y emoticones. Estas palabras y frases se tabularon en función del promedio de salida de mensajes de estado anuales para determinar las tendencias a largo plazo para cada usuario. Se identificaron más de 2.000 temas naturales definidos exclusivamente por los mensajes mismos.

Después de evaluar las muestras de lenguaje de la muestra final de 66,000 participantes, los investigadores crearon modelos de predicción que luego probaron en un segundo grupo de 4,800 participantes. Estos participantes también completaron otras pruebas psicométricas que miden la satisfacción con la vida, la impulsividad y las pruebas de personalidad especializadas, además de las pruebas Big Five que completaron todos los participantes.

Lo que los investigadores encontraron

Hubo una estrecha relación entre los factores de personalidad de los Cinco Grandes medidos para cada usuario y el tipo de mensajes de estado que publicaron en Facebook. Los participantes con una puntuación alta en Extraversión, por ejemplo, generalmente escribieron publicaciones con palabras y conceptos como "amor", "fiesta", "emocionado", "increíble", "hermoso", "divertido", etc., mientras que los participantes obtuvieron bajas puntuaciones en Las palabras preferidas de extraversión como "Internet", "no", "no", "mal", "muerte", "terminado", etc. Los participantes que obtuvieron puntajes elevados en Conciencia también usaron palabras como "hermosa", " maravilloso, "amigos", "familia", "vacaciones" y "Acción de Gracias". Por otro lado, las personas con poca Conciencia eran más propensas a usar obscenidades y palabras como "odio", "estúpido" y "raro". "

El análisis computarizado del lenguaje utilizado en los puestos permitió a los investigadores crear nubes de palabras que muestran la popularidad relativa de diferentes palabras y conceptos para todos los rasgos de personalidad medidos. No solo estos resultados fueron consistentes con el tiempo, sino que los modelos de predicción basados ​​en palabras y conceptos preferidos se correlacionaron bien con la forma en que los participantes respondieron en las pruebas de personalidad. Estos resultados también estuvieron de acuerdo con las calificaciones de personalidad proporcionadas por los informantes para evitar depender exclusivamente de los datos de autoinforme.

Una de las grandes ventajas del análisis del lenguaje computarizado es la rapidez con que se puede llevar a cabo. Solo tomó unos minutos analizar los casi 5,000 participantes en la muestra de validación. Y la evaluación computarizada del lenguaje puede hacer más que medir la personalidad: según Gregory Park y sus coautores, este método puede adaptarse para medir una amplia gama de diferentes características psicológicas, incluido el estado de ánimo, el bienestar emocional y las actitudes generales. Algunos investigadores incluso han utilizado datos recopilados de Twitter para predecir la satisfacción de vida promedio de las personas que viven en diferentes regiones geográficas. Dado que muchas publicaciones en redes sociales están etiquetadas con metadatos que muestran la ubicación y la hora, pueden usarse para rastrear tendencias psicológicas a lo largo del tiempo, lo que podría ser especialmente importante para identificar a las personas que podrían estar en riesgo de suicidarse o cometer un crimen violento.

También puede ser posible combinar el análisis de lenguaje computarizado con otras fuentes de datos no verbales, como imágenes y preferencias, para mejorar la predicción. Algunos investigadores han utilizado con éxito patrones de "me gusta" de Facebook para identificar diferentes características de los usuarios, como los rasgos de personalidad, la orientación sexual, las actitudes e incluso el nivel de inteligencia. Incluso examinar la frecuencia con la que las personas publican o responden mensajes puede proporcionar pistas vitales sobre su personalidad. La combinación de todas estas fuentes diferentes puede conducir a modelos de predicción extremadamente potentes que podrían utilizarse de formas que ni siquiera podemos imaginar.

Así que piensa en lo que dices sobre ti en línea: puedes estar diciéndole al mundo más de lo que crees.