Pesquisadores da Universidade de Barcelona (UB) demonstraram como modelos de machine learning podem detectar traços de personalidade a partir de textos escritos, utilizando métodos explicáveis que permitem uma análise mais transparente das decisões tomadas por esses sistemas.
Contexto da pesquisa
O estudo, publicado na revista PLOS One, explora a aplicação de modelos avançados de AI, como BERT e RoBERTa, para identificar características de personalidade conforme os modelos psicológicos Big Five e Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). “Na psicologia, há um modelo prevalente de personalidade e outros modelos menos validados, que usamos para entender e medir diferenças individuais no comportamento, nas emoções e no pensamento,” explicam os pesquisadores.
Método proposto
O método utilizado envolveu a análise de dados textuais obtidos de questionários que já haviam sido classificados de acordo com indicadores dos traços de personalidade. A equipe aplicou técnicas de AI explicáveis, como gradientes integrados, para identificar quais palavras ou frases eram determinantes nas previsões dos traços de personalidade. “Técnicas de explicabilidade nos permitem ‘abrir a caixa-preta’ dos algoritmos,” afirmam os autores.
Resultados e impacto
Os resultados indicaram que palavras, como “odeio”, que normalmente estão associadas a traços negativos, podem aparecer em contextos que refletem bondade, por exemplo: “Eu odeio ver os outros sofrerem.” “Sem entender como o modelo interpreta essas palavras em contexto, podemos tirar conclusões equivocadas,” ressaltam os pesquisadores.
“Esse método garante a validade científica do desempenho dos modelos de AI, permitindo verificar se estão alinhados com teorias psicológicas estabelecidas.”
(“This approach guarantees the scientific validity of the performance of AI models, as it allows verifying whether the models align with established psychological theories.”)— David Saeteros, Pesquisador, Universidade de Barcelona
O estudo destacou também limitações do modelo MBTI em comparação com os Big Five, o que pode impactar significamente a análise de personalidade automatizada.
As aplicações de detecção automática de personalidade podem revolucionar áreas como psicologia clínica, onde podem ser usadas para monitorar mudanças na expressão verbal de pacientes, além de influenciar seleção de pessoal e personalização educativa. O próximo passo para os pesquisadores inclui expandir a análise para outras linguagens e contextos, visando a integração de dados multimodais. “Queremos colaborar com clínicos e profissionais de recursos humanos para avaliar a eficácia dessas ferramentas em cenários do mundo real,” concluem.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
