El ordenador identifica a las personas atractivas o amenazadoras

El equipo dirigido por Mario Rojas, del Centro de Visión por Computador de la UAB, en colaboración con investigadores del Departamento de Psicología de la Princeton University, han desarrollado un software capaz de predecir estos rasgos, en algunos casos con una precisión cercana al 90 por ciento.

Las características faciales juegan un papel clave en nuestros juicios diarios sobre los otros. Según señala Rojas, "la percepción de dominancia es una parte importante de los roles sociales en diferentes etapas de la vida y juega también un papel en la selección de la pareja".

Si la información en la que se basa la evaluación de las caras se pudiera aprender de forma automática, podría ser utilizada como una herramienta para diseñar mejores sistemas interactivos.

Este equipo estudió que parte de esta información podía ser aprendida, desde el punto de vista de la informática. Específicamente, la tarea fue formulada con la intención de predecir nueve juicios basados en rasgos faciales (atractivo, competente, fiable, dominante, tacaño, miedoso, extrovertido, amenazador y simpático) utilizando técnicas de aprendizaje de máquinas, una rama de la inteligencia artificial que utiliza ejemplos para enseñar a un programa cómo funcionar.

Los investigadores entrenaron y probaron sus algoritmos en un grupo de imágenes faciales sintéticas, generadas en anteriores estudios. En ese trabajo, se les pidió a un grupo de personas describir y valorar un conjunto de imágenes faciales y estos resultados fueron utilizados para generar imágenes faciales sintéticas, cada una de ellas asociada con rasgos específicos, como la fiabilidad o la dominancia.

En este último estudio, los autores emplearon un grupo de estas imágenes, junto con sus etiquetas, para "enseñar" al ordenador cómo interpretar las caras y probar la precisión predictiva en el resto de las imágenes. Tres rasgos --dominante, amenazador y tacaño-- resultaron ser predecibles con una efectividad situada entre el 91 y el 96 por ciento.

Además, el estudio tenía como objetivo descubrir qué tipo de información es , a nivel informático, útil para la tarea de predicción. Por ejemplo, descubrieron que el área que rodea los ojos contiene más información sobre el atractivo, mientras que la zona que rodea la boca presenta más información sobre la extroversión.

Los investigadores también retaron la habilidad de su programa predictivo frente a caras de diversos famosos y descubrieron que sus resultados eran muy coherentes con las ideas generales que la gente tiene sobre estas figuras públicas.