Un estudio sobre relaciones románticas, realizado por primera vez con Inteligencia Artificial (IA) que utilizó la información de miles de parejas, identificó los principales indicadores que determinan los sentimientos positivos al interior de un pololeo.
Los hallazgos demostraron que la felicidad romántica, depende mucho más de sólo la pareja con la que te encuentres.
Los investigadores condujeron un análisis de datos de 11.000 parejas en base al aprendizaje de máquina (machine-learning), descubriendo que las características específicas de las relaciones (evaluaciones personales que realizaron los involucrados) fueron predictores significativamente más efectivos, al momento de evaluar una relación, que las características individuales de cada persona.
En otras palabras, el tipo de relación que construyes con otra persona, podría ser más importante para tu felicidad que cualquiera de tus características individuales.
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En el estudio, los expertos observaron rasgos personales como, por ejemplo, qué tan satisfecha se siente la persona con su vida, qué tan ansiosa se encuentra, o si sus padres se divorciaron.
“Las variables específicas de cada relación, fueron de 2 a 3 veces más predictivas que las diferencias individuales, lo que creo va en contra de la intuición de muchas personas”, aseguró a ScienceAlert Samantha Joel, investigadora de la Universidad Western en Canadá y autora del estudio.
“Sin embargo, lo sorprendente es que una vez que tienes toda la información específica de cada relación a mano, las diferencias individuales desaparecen“, agregó.
La ciencia de las relaciones ha existido por décadas, elaborando grandes cantidades de teorías psicológicas sobre qué (y qué no) hace felices a las parejas.
Aún así, los investigadores aseguran que un desafío clave es juntar los datos cumulativos en una escala mayor, para poder justificar los hallazgos realizados en estudios más pequeños y únicos.
IA y relaciones románticas
Una solución analítica podría ser la Inteligencia Artificial, la cual tiene la habilidad reunir cantidades enormes de información proveniente de diferentes laboratorios.
En el nuevo estudio, el equipo de Joel empleó dicho acercamiento, usando un sistema de aprendizaje mecánico llamado Random Forests, el cual es capaz de probar el poder predictivo de una gran cantidad de variables.
Habiendo analizado reportes voluntarios de 11.196 parejas a lo largo de 43 bases de datos diferentes, la técnica determinó que variables parecen importar más, al momento de predecir y determinar la calidad de una relación.
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“Los resultados revelaron que las variables que capturaban la percepción individual de la relación (conflictos y afectos) predijo hasta un 45% de la variación en la calidad de las relaciones al comienzo del estudio”, escribieron los autores en su paper, asegurando que los efectos predictivos disminuyeron a lo largo de los estudios.
En términos de las variables específicas de cada relación, las más confiables fueron:
- Percibir el compromiso del compañero
- La apreciación hacia el otro
- La satisfacción sexual
- La satisfacción percibida de la pareja
- Y los conflictos (¿Qué tan seguido peleas con tu pareja?)
En contraste, los predictores relacionados a las características individuales (observaciones correspondientes a lo que los participantes percibían de su propia persona), sólo lograron explicar el 21% de la variación de la calidad en las relaciones, desde el iniciodel estudio.
Los hallazgos publicados en PNAS, demuestran que la construcción de una relación sana, es mucho más importante que las características individuales, al momento de definir un compañero de vida.
Martes / 22:30 / CNN Chile
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