¿Qué hay en un tweet? Desde el género hasta la educación, las palabras que se usan en las redes sociales transmiten impresiones a los demás. El uso de tweets disponibles públicamente, psicólogos sociales y científicos informáticos del Centro de Psicología Positiva de la Universidad de Pensilvania, Alemania y Australia nos están ayudando aanalice los estereotipos formados por la elección de palabras en el canal de redes sociales Twitter. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural PNL, una forma de inteligencia artificial, los investigadores muestran dónde los estereotipos van de lo "plausible" a lo incorrecto.
La investigación aparece en Ciencias sociales, psicológicas y de la personalidad .
En una serie de estudios, se pidió a los participantes que clasificaran a los autores de los tweets basándose únicamente en el contenido de sus publicaciones en las redes sociales. En estos estudios, las personas emitieron juicios sobre el género, la edad, el nivel educativo o la orientación política de un escritor, segúnsolo en las palabras utilizadas en publicaciones públicas hechas en Twitter.
Los investigadores utilizaron técnicas de PNL para analizar y aislar los estereotipos que las personas usaban para clasificar a las personas por género, edad, nivel educativo y orientación política. Si bien los estereotipos y las suposiciones de las personas a menudo eran correctas, hubo muchos casos en los que las personas hicieron las cosas mal.
"Estos estereotipos inexactos tendían a ser exagerados en lugar de a la inversa", dice el autor principal Jordan Carpenter ahora en la Universidad de Duke, "por ejemplo, la gente tenía una idea decente de que las personas que no fueron a la universidad tienen más probabilidades de jurarque las personas con doctorados, pero pensaban que los doctores nunca juran, lo cual es falso "
estereotipos en las redes sociales
Al centrarse en las imprecisiones de estereotipos, su investigación revela cómo los estereotipos múltiples pueden afectarse entre sí.
"Uno de nuestros hallazgos más interesantes es el hecho de que, cuando las personas tenían dificultades para determinar la orientación política de alguien, parecían volver sin ayuda a los estereotipos de género, suponiendo que las personas con sonido femenino fueran liberales y las personas con sonido masculino fueran conservadoras", afirma Carpenter.
Los datos también mostraron que las personas suponen que el lenguaje relacionado con la tecnología es el signo de un escritor masculino. En este estudio, "es cierto: los hombres publican sobre tecnología más que las mujeres", dice Carpenter, "sin embargo, este estereotipo condujo a conclusiones falsas: casi todas las mujeres que publicaron sobre tecnología se creían inexactamente que eran hombres "
En el ejemplo anterior, el estereotipo es exagerado y "excesivamente destacado en los juicios de las personas sobre hombres y mujeres", escriben los autores. "Las personas en ambos lados del debate 'apropiado porque preciso' deberían estar de acuerdo en que este estereotipo, junto con elotros que destacamos, son inapropiados y deben ser intervenidos "
Inteligencia artificial e investigación de estereotipos
"Un aspecto importante de esta investigación es que revierte la forma en que se han realizado muchas investigaciones de estereotipos en el pasado", dice Daniel Preotiuc-Pietro, coautor y científico informático del Centro de Psicología Positiva.
En lugar de comenzar con varios grupos y preguntarle a las personas qué comportamientos asocian con ellos, los investigadores comenzaron con un conjunto de comportamientos y pidieron a las personas que establecieran la identidad grupal de la persona que los hizo. También "consideraron los estereotipos como un léxico"web ': las palabras que asociamos con un grupo son en sí mismas nuestro estereotipo de ese grupo ", escribe Preotiuc-Pietro.
Este arreglo permitió al equipo usar métodos de procesamiento del lenguaje natural PNL para iluminar los estereotipos de las personas sin pedirle directamente a nadie que los respalde explícitamente.
"Esta es una forma novedosa de resolver el problema de que las personas a menudo se resisten a expresar abiertamente sus estereotipos, ya sea porque quieren presentarse como imparciales o porque no son conscientes de todos los estereotipos que usan", dice Carpenter.
El campo de la PNL es una rama general de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la comprensión automática del lenguaje escrito. La PNL ha producido muchas aplicaciones familiares que se usan a diario, incluida la corrección ortográfica, el texto predictivo, los asistentes virtuales como Siri y la sugerencia de noticias relacionadas, por nombrar algunos ejemplos.
"A medida que los investigadores de todos los campos trabajan juntos cada vez con más frecuencia, es emocionante poder utilizar los métodos de la informática y la psicología de manera que contribuyan a ambos campos", resume Preotiuc-Pietro.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sociedad de Personalidad y Psicología Social . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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