La explosión digital
Como ya comentamos en el artículo anterior Usar OSINT para investigar la Huella Digital, con la entrada de siglo comenzó también la llegada paulatina de las redes sociales, que vino ligada con el acceso gratuito a Internet.
Desde ese momento, empieza a generarse una cantidad ingente de datos. Todos estamos conectados permanentemente, ya sea mandado un mensaje en Whatsapp, publicando nuestra última foto en Facebook o leyendo el último trending topic en Twitter. Con ello, cada persona deja tras de sí un rastro que conocemos como huella digital.
En este artículo veremos cómo esos datos pueden ser utilizados para incrementar el conocimiento y aplicarse a casos como por ejemplo, People Analytics. En concreto, veremos cómo elaborar modelos predictivos para determinar los rasgos de personalidad de una persona, utilizando como referencia el modelo de personalidad Big Five.
¿A qué llamamos Huella Digital?
Se define huella digital como todo el rastro y registros que dejamos, tanto de manera pasiva como activa, tras nuestro uso en dispositivos digitales.
Como cabe imaginar, la información que puede contener su huella digital sobre una persona puede llegar a ser inmensa. Tanto es así que la persona no siempre es capaz de gestionar su totalidad.
Este hecho supone una ventaja para un analista, ya que, aunque actualmente haya una tendencia para modificar nuestra huella digital en función de cómo queremos que el mundo nos vea, se hace complicado poder controlar el volumen completo de información que se puede obtener de nosotros. Sabemos que los comportamientos conductuales son recurrentes en una persona, y rara vez se modifican de forma abrupta.
Los avances tecnológicos en el campo de la Inteligencia Artificial, así como la convergencia que sufre con las ciencias sociales, permiten el desarrollo de infinidad de métodos para la extracción y el análisis de dichas huellas digitales.
¿Qué dice la huella digital sobre nuestra personalidad?
En el artículo Usar OSINT para investigar la Huella Digital, se mostraron algunos de los usos que podrían darse en el estudio de la huella digital de un individuo. A su vez, también se trató su uso para sectores como el de recursos humanos (people analytics). Sin embargo, ¿podríamos ir más allá? ¿podríamo, por ejemplo, mediante aprendizaje automático conocer la personalidad de un individuo a partir de su huella digital?
En el campo de la psicología siempre ha resultado de especial interés la comprensión, cuantificación y evaluación de las diferencias presentes en el comportamiento y los sentimientos de los individuos. Es por ello que en los últimos años ha tenido una gran aceptación la teoría de los Cinco Grandes (Big Five), la cual considera la existencia de cinco dimensiones fundamentales en la personalidad humana:
- Apertura a la experiencia.
- Diligencia.
- Extraversión.
- Afabilidad o compatibilidad.
- Neuroticismo o estabilidad emocional.
Estos cinco rasgos y sus opuestos, se obtienen actualmente mediante tests de personalidad. Pero, ¿podríamos obtener resultados similares mediante el estudio de la huella digital? La respuesta en muchos casos es afirmativa, y es que, parafraseando a Nikolai Lobachevski: “No hay rama de la matemática, por abstracta que sea, que no pueda aplicarse algún día a los fenómenos del mundo real”.
Machine Learning y Big Five
Para encontrar una solución basada en aprendizaje automático, tendremos que plantearnos cuáles pueden ser las variables que entrarían en juego para construir un modelo predictivo.
En primer lugar, podemos pensar en el tipo de actividad que realiza el usuario. Por ejemplo, si es consumidor de información o si es difusor, con qué frecuencia accede a sus redes sociales, en qué horarios, etc.
Pero, si vamos un poco más allá, podremos plantear variables como, por ejemplo:
- En cuántas fotos aparece sonriendo o aparece junto a grupos de personas. Parece a priori evidente que un perfil de Instagram en el que todas las fotos son del usuario sonriente o rodeado de grupos de amigos, podría evidenciar que se trata de una persona extrovertida.
- Deporte. Parece claro que el perfil de una persona que publica asiduamente fotos realizando deportes acuáticos, viajes de aventura, etc, dará más sensación de persona enérgica. Por contra, otro perfil que presenta la tónica de las publicaciones de palomitas y Netflix dará menos sensación de apertura a la experiencia.
- Gramática y ortografía. Variables como el uso de pronombres personales o número verbos en primera persona empleados tienen mucho que decir en la personalidad de un usuario. Del mismo modo, sus faltas de ortografía o la tipología de palabras utilizada también son influyentes.
Campos como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes, hacen posible que podamos disponer de este tipo de información de manera tabulada . Esto permite que, posteriormente, construyamos modelos de Machine Learning con los que afinar las predicciones.
Modelos de predicción de personalidad basados en la huella digital
En Future Space llevamos varios años trabajando con el concepto de huella digital, desarrollando herramientas para automatizar su extracción y análisis. Los ingenieros de software, analistas de inteligencia, psicólogos y analistas de datos, hemos colaborado conjuntamente para crear modelos predictivos que explotan la huella digital con resultados bastante notables.
En particular, uno de nuestros últimos logros fue la construcción del modelo de predicción de personalidad. En este modelo nos movemos en un error de 0,37 en una escala de -5 a 5. Además presenta un alto índice de detección de perfiles anómalos o outliers para cualquiera de las características Big Five. Esto es importante, ya que donde reside el valor para cualquier aplicación de este modelo, es en la detección de los valores atípicos, no en una buena detección de la normalidad.
Para su construcción, hacemos uso de técnicas de aprendizaje automático de las que hablaremos más detenidamente en próximas publicaciones, y entre las que destacan:
- Redes neuronales o perceptrones multicapa.
- Máquinas de vectores soporte.
- Algoritmos de boosting.
Aplicaciones de modelos predictivos de personalidad Big Five
Desde Future Space, tratamos de aportar a nuestros clientes todo el valor que puede extraerse de los datos para cualquiera de los servicios y herramientas OSINT que ofrecemos. Este tipo de modelos introducen un componente de innovación en servicios que, hasta ahora, distaban tecnológicamente del mundo actual en el que nos movemos.
Por destacar algunas de sus aplicaciones:
- Procesos de selección de RRHH y People Analytics: búsqueda del perfil cuya personalidad encaja mejor con el puesto de trabajo. Esto ayuda a afinar los procesos de selección para maximizar la eficiencia de los mismos y minimizar el fracaso o la tasa de rotación.
- Marketing: conocimiento del cliente, Know Your Customer (KYC), para ofrecer servicios o productos personalizados, o para realizar una mejor segmentación de los mismos.
Es importante destacar que, en todo momento, se cumple con el Reglamento General de Protección de Datos, disponiendo de la autorización expresa de los implicados para realizar la consulta y procesamiento automático de sus datos incluídos en la huella digital con la finalidad que corresponda en cada caso.
Conclusión: un gran poder conlleva una gran responsabilidad.
Quizás la Inteligencia Artificial no haya llegado al punto en el que robots asesinos destruyan la humanidad, pero no hay duda de que vivimos en la edad del algoritmo. Esto se traduce en que muchas de las decisiones que tomamos están influenciadas por estos mismos. Por ello, debemos ser extremadamente cuidadosos y no convertirlos en armas de destrucción matemática.
Desde Future Space estamos realmente concienciados y comprometidos con evitar opacidad en nuestros modelos, así como en cumplir todas las regulaciones, convirtiéndolos así en una herramienta que fomente la equidad y la objetividad en los resultados.
