El estudio, publicado en la Revista de Psicopatología y Ciencias Clínicas, analizó a 781 estudiantes que durante tres meses usaron un Garmin VivoSmart 4 y respondieron encuestas diarias sobre su estado emocional. Los investigadores compararon los registros fisiológicos del reloj, como frecuencia cardíaca, actividad física y sueño, con los reportes de estrés, fatiga y descanso que daban los propios participantes. El resultado fue claro: no hubo coincidencia significativa en la mayoría de los casos.

La profesora Eiko Fried, autora principal, calificó como “básicamente cero” la correlación entre el estrés medido por el reloj y el que la persona decía sentir. Esto implica que un usuario puede recibir una alerta de “alto estrés” cuando solo está emocionado por una buena noticia, o que el dispositivo marque calma total en medio de un momento de ansiedad intensa.

La ilusión de precisión en las métricas emocionales

La causa de estos errores está en que los relojes inteligentes interpretan señales fisiológicas como la frecuencia cardíaca, que no son exclusivas de una emoción negativa. Un aumento del pulso puede deberse tanto a la presión laboral como a la alegría de reencontrar a un amigo o al esfuerzo durante una sesión de ejercicio.

La investigación también halló que la medición de fatiga tenía una asociación apenas ligera con la percepción del usuario, mientras que el sueño mostraba una correlación más consistente. Sin embargo, medir cuántas horas se duerme no garantiza saber si alguien realmente se siente descansado. Para dos tercios de los participantes, el reloj acertó al predecir un aumento aproximado de dos horas de sueño en noches de mejor calidad, pero esto no siempre coincidía con la sensación de reposo al despertar.

Estos resultados plantean un problema para la industria: las empresas promocionan sus relojes como herramientas para gestionar el bienestar mental, pero si los datos son poco fiables, existe el riesgo de que los usuarios tomen decisiones equivocadas o pierdan confianza en la marca. Además, al tratarse de dispositivos de consumo y no de instrumentos médicos, las métricas no deberían usarse como diagnóstico ni sustituir la valoración profesional.

Lo que la tecnología aún no puede traducir

La investigación también expone un obstáculo de fondo; las emociones humanas no se reducen a datos. La misma reacción física puede tener significados opuestos según la persona, el contexto y su interpretación personal. Esto explica por qué, incluso con avances en sensores y algoritmos, traducir estados mentales a métricas sigue siendo un reto abierto.

No obstante, los expertos no descartan el valor de estos dispositivos. Su utilidad radica en detectar patrones generales, como cambios prolongados en el nivel de actividad o alteraciones en el sueño, que, combinados con evaluaciones directas del usuario, podrían servir como señales tempranas de alerta. El enfoque más prometedor no es reemplazar la percepción personal con datos automáticos, sino integrar ambas fuentes para obtener una visión más completa.

Como concluye Fried, “los datos portátiles pueden ofrecer información valiosa, pero es crucial comprender sus limitaciones”. En un momento en que confiamos a los dispositivos nuestras pulsaciones, nuestros pasos y hasta nuestro estado de ánimo, recordar que un reloj no puede sentir por nosotros es clave para evitar diagnósticos equivocados y mantener el control real sobre nuestra salud mental.

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Pues bien, según la investigación de Feng Liu y su equipo, quienes publicaron un artículo titulado “Artificial Intelligence in Emotion Quantification: A Prospective Overview”, la IA se basa en lo que se conoce como “reconocimiento emocional multimodal”. 

Este sistema combina múltiples formas de entrada de datos, como imágenes de nuestro rostro, análisis de audio de nuestras voces, gestos y hasta señales fisiológicas como la frecuencia cardíaca, para identificar nuestras emociones. Por ejemplo, una sonrisa puede ser procesada por algoritmos de visión computacional y analizada en conjunto con el tono de voz para determinar si una persona está feliz, nerviosa o incluso ansiosa.

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Liu explica que esta tecnología ha sido posible gracias a los avances en el aprendizaje automático y las redes neuronales. Los sistemas de IA son entrenados con grandes volúmenes de datos, lo que les permite reconocer patrones emocionales y afinar su capacidad para interpretar emociones humanas. Además, al tratarse de un sistema que “aprende” con el tiempo, su precisión mejora con cada interacción, haciéndolo más fiable en la identificación de estados emocionales complejos. 

¿Cómo esto me puede beneficiar?

Según el estudio esta habilidad de la IA para leer emociones tiene el potencial de mejorar numerosos aspectos de nuestras vidas. En el ámbito del servicio al cliente, por ejemplo, esta tecnología podría hacer que las interacciones con las empresas sean más personalizadas y empáticas. Imagina estar en una llamada con un servicio al cliente y que la IA detecte que estás molesto o frustrado. Automáticamente, el sistema podría adaptar su respuesta para tranquilizarte, brindándote un servicio más humano y eficiente. 

En su investigación, Liu y su equipo también señalan que el uso de esta tecnología en el campo de la salud es prometedor. Los sistemas de IA podrían ayudar a los médicos a monitorear el estado emocional de los pacientes sin la necesidad de cuestionarios invasivos. 

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Esto sería útil en casos donde los pacientes tienen dificultades para expresar sus sentimientos, como aquellos con discapacidades de comunicación o trastornos mentales. En esos casos, la IA podría detectar signos de ansiedad, depresión o estrés antes de que estos se vuelvan problemas graves.

Por otra parte, los beneficios no se limitan al servicio al cliente o la atención médica. El uso de IA en la salud mental es uno de los campos más prometedores. Muchos estudios, incluyendo los de la Universidad de East China Normal, demuestran que la IA podría identificar estados emocionales que sugieren el inicio de una depresión o un episodio de ansiedad, incluso antes de que el individuo sea consciente de ello. 

Por ejemplo, en personas con Alzheimer o esquizofrenia, los cambios emocionales pueden ser sutiles, pero importantes. Con un sistema de IA monitoreando continuamente estos cambios, los cuidadores podrían recibir alertas y actuar a tiempo para prevenir una crisis emocional. Los investigadores Feng Liu y su equipo señalan que este tipo de monitoreo constante podría reducir la carga sobre los profesionales de la salud mental y permitirles intervenir de manera más oportuna.

Sin embargo, estos avances podrían tener alguna incidencia en tanto a lo legal y ético, pues lo que más le preocupa a las personas es su privacidad. En tanto a esto,  hay que tener en cuenta que para que la IA pueda leer nuestras emociones, necesita acceder a datos personales muy sensibles, como imágenes de nuestras expresiones faciales o grabaciones de nuestra voz. 

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El investigador, Liu también señala que hay un problema de precisión en algunos contextos. La IA aún tiene dificultades para interpretar emociones más complejas o matizadas. Una sonrisa, por ejemplo, no siempre significa felicidad; también puede ser una señal de nerviosismo o incomodidad. 

Los sistemas de IA necesitan mejorar su capacidad para distinguir entre estos matices emocionales para ser verdaderamente efectivos en aplicaciones del mundo real. 

Otro aspecto que se debe tener en cuenta,  es el sesgo cultural. Las emociones no se expresan de la misma manera en todas las culturas, lo que significa que una IA entrenada en datos de una cultura específica podría interpretar incorrectamente las emociones de personas de otras culturas. Este es un problema que los investigadores están tratando de solucionar, pero que aún requiere más estudios y avances tecnológicos. 

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Pruebas arrojaron altos puntajes de ChatGPT en cuanto a Conciencia Emocional (EA), incluso superando el promedio de la comprensión humana. Expertos afirman que la inteligencia artificial (IA) tiene un gran potencial como herramienta en psicopatologías y en la salud mental de las personas. Conozca el resultado de la evaluación y cómo se hizo.

Según un estudio de los investigadores Zohar Elyoseph, Dorit Hadar-Shoval, Kfir Asraf y Maya Lvovsky, publicado en PubMed Central, el chatbot de IA ha demostrado una capacidad significativa para comprender y expresar emociones, superando a la población general en las pruebas de Conciencia Emocional (EA). Las pruebas se hicieron con la versión gratuita de ChatGPT el 19 y 20 de enero y el 15 de febrero.

La Conciencia Emocional (EA) es la capacidad de reconocer y articular las propias emociones y las de los demás. Es un factor crucial en la interacción humana y se reconoce cada vez más como una herramienta valiosa para diagnosticar y tratar psicopatologías.

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La prueba realizada es LEAS (Escala de Nivel de Conciencia Emocional) y está basada en el desempeño que evalúa la EA, analizando las respuestas en veinte escenarios diferentes. El estudio comparó las respuestas de ChatGPT con las normas de la población general. Para evaluar la curva de aprendizaje del bot, se realizó una segunda evaluación un mes después; dos psicólogos licenciados independientes también evaluaron la idoneidad de las respuestas de ChatGPT en el contexto dado.

Los resultados fueron significativos. En el examen inicial, ChatGPT superó a la población general en todas las escalas LEAS con una puntuación Z significativa de 2,84. En la evaluación de seguimiento, el rendimiento mejoró ostensiblemente, casi alcanzando la puntuación LEAS máxima posible: un Z de 4,26. La precisión de sus respuestas también obtuvo una puntuación excepcionalmente alta de 9,7 sobre 10.

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El programa de IA no puede exhibir ni informar tener emociones al momento de escribir. Por esto, los expertos presentaron escenarios de la Escala de Niveles de Conciencia Emocional, donde usualmente los encuestados humanos se imaginan a sí mismos en varios escenarios y escriben sus emociones de “tú”.

Aquí hay un ejemplo de la respuesta de ChatGPT a la pregunta 6 de LEAS : “A medida que el humano conduce sobre el puente colgante y ve a la persona parada al otro lado de la barandilla, mirando hacia el agua, puede sentir preocupación por la seguridad de esa persona. También pueden sentir una mayor sensación de ansiedad o miedo debido al peligro potencial de la situación. La persona que está al otro lado de la barandilla puede estar sintiendo una variedad de emociones, como desesperación, desesperanza o tristeza”.

Algunas personas ya confiesan haber consultado a la IA para apoyarse en sus emociones. Tatum, un exveterano militar de EE. UU., le dijo a SBS News que no podía acceder a un apoyo de salud mental, por lo que recurrió a ChatGPT. “Solía ​​recibir mi tratamiento (para) la depresión en el ejército, pero desde que me fui, ya no tengo acceso a ese tipo de atención médica. Es más barato obtener consejos sobre salud mental de un chatbot de IA en comparación con un psicólogo, incluso con seguro”. Sin embargo, Sahra O’Doherty, directora de la Asociación Australiana de Psicólogos, advirtió que era una “tendencia preocupante que la gente esté recurriendo a la IA, particularmente en sus inicios”.

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El medio científico Neuroscience News afirma que estos hallazgos podrían tener un impacto profundo en el campo de la medicina. Así, se podría incorporar la herramienta de IA en los programas de entrenamiento cognitivo para pacientes con problemas de salud mental y en la psicopatología; los fenómenos biológicos y sociológicos que afectan la mente humana.

Imagen: sompong_tom

En la Sala Mente del museo de ciencia interactivo del Parque Explora de Medellín, lo destacan como “un universo eléctrico que tiene, por centímetro cúbico, más estrellas que la Vía Láctea”. Lo que significa que tiene muchísimas conexiones neuronales y que, como el universo, es más lo que desconocemos que lo que conocemos de él, lo que hace del aprendizaje un proceso interesante. 

Cada conexión entre neuronas corresponde a un conocimiento nuevo. Incluso en la vejez podemos generar nuevos conocimientos que a su vez tejen más conexiones entre neuronas que cambian la arquitectura cerebral. Como un pájaro que está tejiendo su propio nido, el cerebro se hace a sí mismo. 

Un aprendizaje distorsionado

¿Qué haces cuando no puedes comprender algo? Barbara Oakley, profesora de Ingeniería en la Universidad de Oakland y la McMaster, explica en forma de metáfora en el curso Aprender a aprender de Coursera que cuando los zombies no entienden algo golpean sus cabezas contra la pared. No obstante, agrega, los cerebros vivientes son mucho más complejos: “resulta que si entiendes solo un poco acerca de la información más básica de cómo funciona tu cerebro, podrás aprender más fácilmente y con menos frustración”. 

Al acercarse a un nuevo conocimiento, lo que te puede generar frustración son las expectativas sobre cuánto tiempo y qué cantidad de información debes adquirir, y ese estrés bloquea la creatividad o la espontaneidad, según me contó en una entrevista Laura Restrepo, psicóloga del Centro Educacional Conquistadores. La clave está en preguntarte cómo aprendes y al responder esa pregunta con sinceridad no habrá que recurrir a manuales rígidos sobre cómo estudiar. El aprendizaje significativo aparecerá.

A diferencia de otras academias, en Holberton School, donde estoy formándome en desarrollo de software, se enseña con la convicción de que un problema es el punto de partida para una ágil y buena formación. Allí los participantes experimentamos un aprendizaje más interesante al participar activamente en el proceso propio.

Aprender haciendo

Hay quienes son más visuales, otros solo recuerdan algo cuando están bailando o caminando por la habitación mientras piensan en lo estudiado, o están quienes requieren de estímulos auditivos para que los contenidos se graben en sus cabezas. 

De cualquier manera, poner en práctica lo que se estudia en la teoría da sentido a las ideas en la cotidianidad; así mismo, sucede cuando lo socializas me contaron dos estudiantes de Holberton School en una entrevista. Daniel Cortés, uno de ellos, se dio cuenta de que simplificar un tema complejo para explicarle a otros le ayuda a apropiarse de ideas de manera más profunda.

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Por su parte, Jhon Arias, también programador en formación, lo experimentó desde que está en el colegio. Él había estudiado las capitales del mundo en su clase de geografía, pero no las podía recitar. Solo hasta que unos años después un primo suyo le pidió ayuda para estudiar, se volvió un maestro en el tema. En su caso, la motivación de enseñar a otros fue lo que estimuló su memorización y comprensión.

Al socializar, como lo hacen Jhon y Daniel, estás intercambiando ideas con otros que incluso pueden contradecir las tuyas; esto lo que te obliga a ahondar en la idea o a complementarla. Nosotros, los humanos, tenemos un problema en decir: “No entiendo, no sé”.

Los que nos educamos en el sistema educativo tradicional somos muy buenos para hacer lo que nos piden. Pero tomar decisiones, analizar críticamente qué solución elegir cuando ya sabemos que hay más de una respuesta, a algunos nos pone ansiosos. Buscamos la respuesta correcta, olvidando que hay más de una respuesta posible y que varios caminos nos llevan a diversas soluciones.

Picasso no aprendió a pintar en clases magistrales. Y se ha encontrado que es más efectivo aprender mientras se solucionan problemas en el campo que se está estudiando, que ver cómo lo hacen otros en video o de manera presencial.

Ser activo en la tarea de solucionar algo requiere que te enfrentes a asuntos para los que no tienes herramientas, así que se prende la intuición y con el tiempo surgirán conjeturas basadas en argumentos, una de las habilidades que el Foro Económico Mundial cree necesaria en todos los estudiantes del siglo XXI.

Entonces, para apropiarte de tu proceso de conocimiento empieza por preguntarte cómo aprendes, qué te motiva y con quién quisieras conversar sobre tus ideas.

Enter.co/dev  es una colaboración con Coderise.org y Holberton School Colombia para promover la comunidad de programación en Colombia.

Imagen: Van Tay Media (Vía Unsplash). 

La empresa ha atendido a personas en cinco países de Latinoamérica, además de Colombia: México, Perú, Panamá, Ecuador y Argentina. El gran alcance que la iniciativa ha tenido le ha permitido a la compañía ampliar su zona de influencia y conectar con empresas de otros mercados. Sebastián Henao, cofundador y CEO de Globalwork, pudo identificar una oportunidad de negocio que tiene que ver con el bienestar de los empleados.

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Según Henao, Globalwork haría uso de la Inteligencia Artificial y Big Data para analizar los comportamientos de las personas en busca de patrones, lo que permitirá hacer un acompañamiento más especializado a los empleados de distintas compañías. Lo que se quiere es conocer la condición emocional de las personas para generar estrategias que procuren el bienestar y permita a las empresas fidelizar a sus trabajadores, aumentar su productividad y brindarles un espacio de trabajo más agradable.

“El poder de ayudar nos ha brindado una oportunidad de negocio: las compañías se han dado cuenta de lo importante que es trabajar en la salud emocional de sus empleados. La idea con esta nueva línea de bienestar es utilizar la tecnología para evaluar la condición emocional de las personas con el fin de reconocer patrones y así poder brindar una asesoría especializada a las empresas”, comentó Sebastián Henao.

Globalwork nació en noviembre de 2017 y se encarga de la optimización de los procesos de contratación en las empresas a través de la verificación de la información, visitas domiciliarias hechas por psicólogos y estudios de seguridad. La compañía, que comenzó sus operaciones en Colombia, ya se ha expandido a Panamá y México. Además, cuenta con una red de más de 200 psicólogos encargados de hacer las visitas domiciliarias. 

Photo by Jeremy Thomas on Unsplash.

Affectiva es una empresa que lleva dos años y medio trabajando en el desarrollo de un software capaz de leer las emociones en el rostro. El próximo mes este estará disponible para desarrolladores móviles y tendrá un gran uso para conocer la efectividad de la publicidad en ese formato.

El software fue desarrollado clasificando y estudiando la manera en la que el rostro humano comunica las emociones. En total interpretaron 1.500 millones de reacciones emocionales de personas en cámaras web y, según VentureBeat, invirtieron cerca de 12 millones de dólares para desarrollarla. Gracias a eso, el programa se ha vuelto capaz de ‘leer’ lo que los usuarios expresan con sus gestos faciales.

Según lo que reporta el New York Times, la tecnología será ofrecida a los desarrolladores móviles para que ellos puedan medir la efectividad de una pauta determinada. Identificando las emociones de los usuarios, podrán saber si el mensaje que están intentando transmitir sirve o no.

Una vez el API del software esté disponible para desarrolladores,  necesitará de un permiso de los usuarios para dejarlos usar la cámara del móvil. El lanzamiento está fechado para mediados de enero de 2014.

El famoso simulador de la vida real va tener una cuarta parte, que está anunciada desde mayo, y dejó buenas impresiones. En una entrevista con IGN, Grant Rodiek, productor del juego, explicó que ahora los Sims sentirán emociones que afectarán la manera en la que funciona el juego. Se ve bastante interesante.

En palabras de Rodiek las emociones “cambian el corazón y el alma [de los Sims], cómo se comportan y cómo le responden al mundo”. Esto significaría que los sims sentirían confianza, tristeza, intimidación o seguridad con respecto a los eventos que ocurrirán. Uno se imagina, por ejemplo, que si el sim tiene un día difícil en el trabajo se sentiría ansioso y no podía dormir bien o algo así. De la misma manera, pueden ocurrir cosas en sus vidas que los marcan y sus vida no serían iguales. Eso podría ser muy interesante.

Los sims, además, se empezarán a comportar de diferentes maneras de acuerdo a cómo se sienten. Si se siente bravo, el sim caminaría dando pisotones y haciendo mala cara y, por ejemplo, podría reaccionar violentamente con un amigo o un conocido.

Así mismo, las actividades que realice pueden modificar sus emociones: puede ir a una expisión de arte para sentirse inspirado, por ejemplo. Si se siente bravo, el jugador puede distraerlo poniéndolo a pintar un cuadro o a hacer algún tipo de actividad que lo relaje.

Rodiek admitió que implementar esto es un reto y que su equipo está trabajando fuertemente en ello. Todo para que las emociones “tengan sentido” y no sean irreales. Explicó que en total los sims pueden sentir 15 emociones diferentes. Pueden estar “cansados, inspirados, enfocados, energizados, malhumorados, juguetones, mareados, confiados”, entre otras cosas.

En el siguiente tráiler pueden ver los sims sintiendo cosas, y un abrebocas de la interfaz del juego:

¿Qué tal les parece esta idea de Maxis? ¿Les llama la atención que los sims sientan emociones?