Un equip de recerca de la Universitat de Barcelona (UB) ha demostrat que els models d’intel·ligència artificial (IA) poden detectar els trets de la personalitat a partir de textos escrits. Els investigadors han analitzat el procés de presa de decisions dels algoritmes avaluant el llenguatge, cosa que permet identificar i corregir els biaixos a l’hora d’usar aquesta tecnologia, com la transparència o la fiabilitat.

Concretament, l’estudi ha analitzat dos models d’IA avançada, BERT i RoBERTa, que processen dades de text per detectar característiques de la personalitat seguint dos marcs psicològics principals: el sistema dels Big Five (que es fixa en l’obertura de les experiències, la responsabilitat, l’extraversió, l’amabilitat i l’estabilitat emocional) i el Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), que classifica a les persones en les dimensions d’extravertit-introvertit, sensorial-intuïtiu, pensament-sentiment i jutge-perceptiu.

Així doncs, en els textos analitzats s’han obtingut dades alimentades amb qüestionaris dels dos models i s’ha observat quins patrons del llenguatge influeixen a identificar els trets de personalitat. La tècnica, anomenada integrated gradients, permet identificar quines paraules o frases contribueixen a la predicció d’un tret personalitzat específic. Alhora, també ha servit per veure com el model interpreta aquestes paraules en un context determinat, per evitar arribar a conclusions errònies.

L’ús d’aquesta tècnica pot tenir un impacte molt important en el camp de la psicologia de la personalitat per identificar patrons lingüístics associats a diferents personalitats i conduir a mètodes d’avaluació més naturals i menys intrusius. Per altra banda, en el camp clínic, pot ajudar a l’avaluació i seguiment de pacients que pateixen canvis en el llenguatge o l’expressió verbal, així com en altres àmbits com la selecció de personal, l’educació, la recerca o el desenvolupament d’assistents virtuals i agents conversacionals.