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“Cuanto menos atractiva y más desdeñosa es una mujer, más probabilidades tiene de ser de izquierda”. Esta es la interpretación errónea que se está haciendo en redes de un estudio supuestamente publicado en la revista científica Nature. El trabajo al que se refieren estos contenidos, publicado en realidad en Scientific Reports (del mismo grupo, Nature Portfolio pero con menos impacto), lo que señala es que el atractivo es uno de los factores, entre otros (como las expresiones faciales o la masculinidad), que tuvo en cuenta el sistema de inteligencia artificial (IA) utilizado para concluir que una persona era de derechas. Es decir, el atractivo es solo una de las variables que la IA tuvo en cuenta para realizar esta propuesta, que falló en el 40% de los casos.
Además, el trabajo presenta grandes limitaciones. Por un lado, el porcentaje de acierto de la herramienta utilizada fue de un 60%; por ponerlo en contexto, se trata de un 10% superior al de lanzar una moneda al aire y atinar con el resultado (50%), lo que se considera un resultado poco fiable si hablamos de inteligencia artificial. Por otro, el atractivo es una cualidad subjetiva que no se puede cuantificar ni evaluar (menos aún a través de estas herramientas).
Además, el estudio contó con 3.288 participantes de Dinamarca, por lo que no es correcto extrapolar los resultados a la población general (tanto por tratarse de un número reducido como por la generalización de los estándares de belleza).
¿En qué consiste realmente el estudio y cuál fue su objetivo?
El objetivo del trabajo de Scientific Reports fue investigar cómo la IA predecía la ideología de los participantes en función de determinadas variables y por qué esas predicciones son posibles: una sola fotografía facial, mapas de calor de la cara… Y “cómo una variedad de características de los rostros (masculinidad, atractivo y expresiones) se conectan con la ideología predicha por el modelo”, como indican los investigadores del estudio.
Para evaluar el atractivo, que es el foco principal de los contenidos que se están moviendo en redes, se entrenó al sistema de inteligencia artificial con un conjunto de datos de 5.500 rostros calificados con una belleza de 1 a 5 por 60 evaluadores. Aun así, hay que tener en cuenta que se trata de una cualidad subjetiva.
Como explica a Verificat Robert Klemmensen, profesor de Política Comparativa de la Universidad de Lund (Suecia) y uno de los autores del estudio, sus conclusiones poco tienen que ver con lo que se ha interpretado en redes sociales, ya que lo que realmente hizo el grupo de investigadores fue estudiar “si la masculinidad, las puntuaciones de belleza o las expresiones faciales podrían ser importantes para que el algoritmo de aprendizaje automático predijera si alguien era de izquierda o de derecha”.
“Por lo tanto, nuestro objetivo no es maximizar la precisión per se [...]”, señalan los autores; sino explorar “por qué esas predicciones son posibles”. Es decir, el fin del estudio no es afinar la precisión en el acierto sino tratar de demostrar por qué la herramienta de IA sacaba unas u otras conclusiones.
¿Cómo se llevó a cabo el estudio?
Los investigadores utilizaron técnicas de aprendizaje profundo (deep learning, un tipo de inteligencia artificial) para analizar las fotografías públicas de 3.288 candidatos y candidatas políticas a las elecciones municipales danesas de 2017. En función de la etiqueta del partido junto al que se presentó cada uno de ellos, los autores asignaron a todas las personas retratadas en las imágenes una ideología: la persona que aparecía en ella era o de derechas o de izquierdas. Estas eran las respuestas correctas a las que debía llegar la herramienta de inteligencia artificial.
Se trata por tanto de una muestra no muy extensa y local, que no se puede extrapolar a la población en general.
¿Fue la IA capaz de acertar la ideología de los candidatos?
Además de no encontrarse la precisión entre los objetivos principales del estudio, esta IA fue capaz de asignar la ideología correcta solo en el 60% de los casos. Se trata de un porcentaje bajo si hablamos de márgenes de error en inteligencia artificial. Por comparar, es un 10% más de lo que podría haberse acertado durante una partida (larga) a cara o cruz, lanzando una moneda al aire y apuntando el resultado aleatorio correspondiente.
"Si tiras una moneda, con los casos que han utilizado, te podría salir perfectamente un 53% de caras simplemente por azar", explica a Verificat Miguel Rebollo, doctor en inteligencia artificial y en Sistemas Complejos, y profesor en la Universidad Politécnica de Valencia (UPV). De ahí que, para determinar si un modelo es mejor o peor, los expertos suelan establecer baremos: “Por debajo del 60%, pobre; entre 60%-70%, adecuado; entre 70%-90%, bueno; más del 90%, muy bueno”, añade Rebollo. De ahí que los autores en ningún momento señalen que los modelos utilizados sean infalibles, sino que “son mejores para predecir la ideología que una conjetura aleatoria”.
¿Y qué pasa con el atractivo? No es ‘medible’
Además de esta, otra de las limitaciones del estudio es la dificultad (o incluso imposibilidad) de establecer qué o quién es atractivo y qué o quién no lo es: no se trata de una característica que una inteligencia artificial (ni posiblemente nadie) pueda evaluar de manera tangible y objetiva, al tratarse de un concepto subjetivo. Además, en el estudio tampoco se define lo que se considera atractivo o bello.
Aun así, el grupo de investigadores trató de ‘medir’ esta cualidad en los candidatos y candidatas de las fotografías entrenando a la inteligencia artificial con un conjunto de datos de 5.500 rostros calificados con una belleza de 1 a 5 por 60 evaluadores.
¿Cuáles son las conclusiones reales del estudio?
No solo el porcentaje de acierto es reducido, no solo se habla de medir una cualidad abstracta, sino que además los autores ni siquiera señalan que las mujeres de izquierdas fuesen “menos atractivas y más desdeñosas”, sino que “para las mujeres, se encontraron puntajes altos de atractivo entre aquellos que el modelo identificó como probablemente conservadores”.
Esto no quiere decir que fueran capaces de predecir, en función de lo que se considera atractivo o no, si las seleccionadas (mucho menos mujeres escogidas al azar) se identificaban con una ideología de derechas o de izquierdas. Lo que significa, según explica Klemmensen a Verificat, y lo que se pretende transmitir en las conclusiones, es que "los políticos saben qué expresiones faciales son las más deseables por un grupo determinado del electorado" (por ejemplo, las sonrisas, más comunes entre los candidatos de la derecha).
En cualquier caso, al haberse desarrollado únicamente a partir de 3.288 fotografías de personas procedentes de Dinamarca, estos resultados no son extrapolables al resto de población mundial, con un amplísimo abanico de rasgos faciales y de preferencias estéticas.
