IBM Watson Personality Insights: cómo los desarrolladores pueden hacer aplicaciones-psicólogo

IBM Watson Personality Insights: cómo los desarrolladores pueden hacer aplicaciones-psicólogo
IBM Watson Personality Insights: cómo los desarrolladores pueden hacer aplicaciones-psicólogo

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Si hay una empresa en el mundo que está apostando con fuerza por la computación cognitiva, esa es IBM. No es una decisión reciente, la compañía con sede en Armonk (Nueva York, EEUU) lleva algunos años experimentando con máquinas con capacidades humanas. El último hito en sus investigaciones sobre Inteligencia Artificial es IBM Watson Personality Insights, una herramienta que bien podría ser tu psicólogo.

El nuevo lanzamiento de IBM fue anunciado en febrero durante la IBM InterConnect 2015 celebrada en Las Vegas. El servicio, disponible a través de la herramienta de desarrollo de aplicaciones en la nube Bluemix, proporciona a desarrolladores y empresas una interfaz de programación de aplicaciones (API) que permite obtener los puntos de vista de los usuarios y consumidores a partir de las redes sociales, los datos de una compañía o cualquier herramienta y entorno digital.

La aplicación de IBM utiliza el aprendizaje profundo y el análisis lingüístico para extraer perfiles de personalidad, valores y necesidades de los usuarios a través de correos electrónicos, mensajes de texto, comentarios en foros o tuits. Lo que al final permite a las empresas ofrecer productos a medida, mejorar la relación con sus clientes y aumentar su compromiso y su satisfacción personal con el servicio.

Visualizaciones con la personalidad de usuario

La clasificación de perfiles en IBM Watson Personality Insights se basa en varios estudios y modelos en campos como la psicología, la psicolingüística y el marketing:

– El modelo de personalidad de los Cinco Grandes, un estudio de enorme trascendencia dentro del campo de la psicología, desarrollado por Warren T. Norman (1963) y Paul Costa (1992). Define cómo una persona se relaciona con el mundo en función de cinco grandes dimensiones (amabilidad, responsabilidad, rango emocional, apertura a experiencias y extraversión).

– Las necesidades, también incluidas en el modelo de personalidad de IBM, definen lo que un usuario espera de un producto o un servicio.

– Y los valores, la tercera gran pata de IBM Watson Personality Insights, transmiten las metas que sirven de guía a las personas.

A su vez, esta clasificación primaria se divide en:

– Una primera tabla de facetas, que ofrece una descripción con los perfiles de usuarios que puntúan con buena nota en cada una de esos campos.

– En un segundo nivel de clasificación, IBM Watson Personality Insights presenta un rango de características según la puntuación en esas facetas.

– En un tercer nivel, el servicio entremezcla dimensiones primarias y secundarias para elaborar un perfil aún más preciso del usuario. La relación que existe entre las distintas facetas también define su personalidad.

Así, el usuario es clasificado por cualidades como el entusiasmo, la libertad, la necesidad de éxito, la autodisciplina, la cautela, la audacia, la estabilidad, la apertura al cambio, la curiosidad, la modestia, el altruismo o la alegría.

La herramienta dispone ya de una demo en Bluemix donde cualquier usuario puede probar las habilidades del servicio. La prueba ya trae de por sí un breve texto que permite elaborar una visualización tipo sobre la personalidad del autor.

Crear aplicaciones con IBM Watson Personality Insights

Si eres un desarrollador y quieres empezar a implementar aplicaciones con IBM Watson Personality Insights, el servicio en la nube de IBM Watson Developer ofrece un paquete de Node.js para simplificar ese proceso de desarrollo de aplicaciones. Ese paquete incluye ejemplos prácticos de aplicaciones de comandos simples que permiten experimentar con el servicio de IBM sin problemas.

Pasos a seguir:

– Disponer de los requerimientos para ejecutar una aplicación en Node.js.

– Obtener las credenciales del servicio en la nube IBM Bluemix.

– Ejecutar la aplicación mediante la instalación del paquete Node.js.

Los desarrolladores no sólo pueden usar Node.js, también disponen de un tutorial para el lanzamiento y la ejecución de aplicaciones en lenguaje Java.

‘Your Celebrity Match’, un ejemplo de aplicación

En Bluemix ya existe una aplicación ejemplo de las posibilidades del servicio que ofrece IBM. Se llama ‘Your Celebrity Match’ y permite, a través de tu perfil en Twitter, hacer una comparativa entre tu personalidad y la de cualquier famoso de la base de datos de la propia aplicación. Al final se extrae una clasificación de los famosos que tienen más y menos similitudes con tu propia personalidad.

Lo que hay detrás de IBM Watson Personality Insights

El servicio de IBM se basa en una premisa aceptada por campos como la psicología o el marketing: el uso de las palabras y su clasificación en categorías pueden proporcionar pistas sobre la personalidad, el estilo de pensamiento, las relaciones personales y el estrés emocional de un usuario cualquiera. Son varias las investigaciones que encuentran una relación directa entre el uso de unas palabras y no otras en blogs, ensayos, fotos y tuits para discernir la personalidad de su autor.

Para sostener la ciencia que hay detrás de IBM Watson Personality Insights, la compañía hizo una serie de estudios para entender el proceso por el cual los datos recogidos en medios sociales pueden definir y predecir el comportamiento, la personalidad o las preferencias de un usuario. IBM llegó a varias conclusiones:

– Las personas más emocionales suelen ser más propensos a responder, mientras que los que apuestan por la cautela hacen lo contrario.

– Los usuarios que destacan en facetas como la modestia, la apertura a experiencias y la amabilidad suelen ser más propensos a difundir información de terceros.

– Las personas abiertas y de bajo rango emocional suelen ser más proclives a abrir enlaces o pinchar en anuncios: según los datos de IBM, este tipo de perfiles suelen tener una tasa de clic del 11,3% frente al 6,8% del perfil opuesto, y una tasa de seguimiento del 8,8% frente al 4,7%.

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