La IA predice si hay buena o mala relación entre dos personas

Un grupo de científicos españoles evalúa las conexiones sociales entre estudiantes de instituto y revela que la personalidad no es clave a la hora de forjar amistades, sino más bien la cercanía de nuestros contactos. 
Amigos instituto

Las relaciones de amistad en el instituto son una parte crucial del desarrollo social y emocional de los estudiantes. Y es que, la secundaria es un período de la vida en el que se suelen experimentar diversos cambios y construir importantes conexiones sociales.

Ahora, un equipo de científicos españoles ha empleado técnicas de machine learning e inteligencia artificial para predecir la naturaleza de las relaciones entre personas, ya sea amistosa o conflictiva.

La inteligencia artificial predice con éxito si hay buena o mala relación entre dos personas - Getty Images/iStockphoto

Los resultados, publicados recientemente en la revista PNAS, han revelado que la personalidad no influye demasiado a la hora de escoger las relaciones sociales de amistad en el instituto, sino que más bien se basan en la cercanía de nuestros contactos.

Realizado por investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), el trabajo analiza las interacciones sociales entre estudiantes de 13 institutos de educación secundaria, involucrando a más de 3.000 estudiantes y alrededor de 60.000 relaciones declaradas, ya sean positivas o negativas.

“Podemos predecir con bastante precisión (del 90 %) si dos personas son amigos o se llevan mal simplemente conociendo cuántos amigos y enemigos tienen en común”, indica Anxo Sánchez, uno de los autores del estudio y catedrático de la UC3M.

La inteligencia artificial puede predecir si la relación entre dos personas es buena o mala - Getty Images/iStockphoto

La novedad de este trabajo radica en que emplea técnicas de inteligencia artificial para predecir si entre dos personas hay una buena o mala relación. “Este trabajo ayuda a comprender cómo construimos nuestras amistades, al identificar las relaciones comunes y no las características personales como el principal motivo de estar conectados”, agrega Sánchez.

El estudio sugiere un mecanismo de nucleación de relaciones sociales basado en rasgos individuales, seguido de un crecimiento y evolución de la red de amistades dominada por una influencia triádica, es decir, amigos de amigos de amigos.

Dicho de otro modo, “no solo nuestras amistades cercanas tienen un efecto en nosotros, sino que incluso personas que conocemos de manera indirecta pueden afectar nuestros comportamientos y decisiones”, en palabras de María Pereda, coautora del estudio e investigadora de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

Según los investigadores, este descubrimiento tiene implicaciones interesantes para la forma en que entendemos la dinámica social y el papel que desempeñamos en ella.

Al mismo tiempo, la investigación desafía la creencia generalizada de que las amistades se basen principalmente en la similitud o la homofilia, es decir, preferir a los que tienen gustos o caracteres similares. Los resultados indican que incluso personas que conocemos de manera indirecta, a través de amigos en común, pueden influir en nuestros comportamientos y decisiones.

La inteligencia artificial predice con éxito si hay buena o mala relación entre dos personas - iStock

“Si las personas entienden que no necesitan ser iguales para ser amigos, podrían estar más dispuestas a buscar amistades con personas que tienen diferentes antecedentes, intereses y perspectivas”, indica la investigadora.

De hecho, el estudio destaca que entender que no es necesario ser similar para ser amigos puede tener implicaciones importantes para la construcción de relaciones, especialmente en sociedades donde se valora la homogeneidad cultural y de pensamiento.

Mejorar el clima social de las aulas

Según los investigadores, los resultados de este trabajo podrían ser útiles de cara a la gestión de aulas, institutos y centros educativos al identificar situaciones de riesgo de exclusión social

“Por ejemplo, podemos saber cuándo unos estudiantes se pueden encontrar en una situación de riesgo de exclusión social, porque tienen pocas relaciones buenas y muchas relaciones malas”, apunta otro de los autores del estudio, José Antonio Cuesta, catedrático del departamento de Matemáticas de la UC3M.

La inteligencia artificial predice con éxito si hay buena o mala relación entre dos personas - Getty Images

“Detectamos muy bien cuál es el clima social de las aulas, hace una foto completa de cómo se lleva la gente en el instituto y cómo son esas relaciones (que a veces desconoce el profesorado), y gracias a ello se podría reorganizar esta cuestión para tratar de hacer mejorar el clima social”, remarcan.

Asimismo, aseguran que también serviría para crear políticas y prácticas en el lugar de trabajo al fomentar la diversidad en equipos y ambientes laborales. En general, el estudio ofrece una comprensión más profunda de cómo se construyen y evolucionan las relaciones sociales, proporcionando claves valiosas para mejorar el clima social en entornos educativos y laborales.

La inteligencia artificial predice con éxito si hay buena o mala relación entre dos personas. - iStock

Los expertos destacan que durante esta etapa son fundamentales factores como la diversidad de amistades, la necesidad de pertenencia y aceptación, la exploración de la propia identidad, el apoyo emocional que brindan esas conexiones, las dinámicas y cambios que se experimentan, así como su influencia en el rendimiento académico, el aprendizaje social o el desarrollo de habilidades interpersonales.

Es importante destacar que, aunque las experiencias de amistad varíen entre los estudiantes, cada individuo construye su red social de manera única. Por ello, fomentar un entorno inclusivo, respetuoso y de apoyo en el instituto contribuye a una formación sana de relaciones de amistad positivas.

Referencias: 

  • Ruiz-García, M.; Ozaita, J.; Pereda, M.; et al. 'Triadic influence as a proxy for compatibility in social relationships'. PNAS (2023)

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