Nuestros perfiles en línea son más que simples representaciones de nuestra vida profesional: también parecen ser ventanas a nuestra personalidad. Un nuevo estudio, publicado en el Journal of Occupational and Organizational Psychology , revela que los perfiles de LinkedIn podrían ofrecer información importante sobre rasgos individuales como el narcisismo y la inteligencia. Esta investigación sugiere que los algoritmos de aprendizaje automático pueden inferir con precisión estos rasgos a partir de la información disponible en LinkedIn, lo que podría ofrecer una herramienta poderosa para los reclutadores y las organizaciones.
LinkedIn se ha convertido en la red profesional en línea más popular, con casi mil millones de usuarios en todo el mundo. Los reclutadores y los empleadores utilizan rutinariamente los perfiles de LinkedIn para evaluar a los posibles empleados, intentando inferir cualidades como el profesionalismo, la competencia e incluso los rasgos de personalidad. A pesar de su uso generalizado, ha habido un considerable debate sobre la precisión con la que los perfiles de LinkedIn pueden reflejar los rasgos de una persona. Las investigaciones anteriores han producido resultados mixtos, lo que no deja claro si LinkedIn proporciona señales fiables sobre los rasgos individuales.
Este estudio buscó aclarar el potencial predictivo de LinkedIn mediante el uso del aprendizaje automático para analizar los perfiles de LinkedIn. Los investigadores se propusieron determinar si LinkedIn contiene pistas válidas que pudieran reflejar con precisión rasgos como el narcisismo y la inteligencia. También querían ver si los algoritmos de aprendizaje automático, actuando como «perceptores automáticos», podrían superar a los reclutadores humanos en la evaluación de estos rasgos de manera consistente y precisa.
«Hace tiempo que me intriga cuánto puede revelar sobre nosotros nuestra presencia en las redes sociales, especialmente cuando se trata de rasgos estables como la personalidad», dijo el autor del estudio Tobias M. Härtel, profesor en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Osnabrück y especialista en análisis de personas en BASF.
“Es fascinante cómo plataformas como Facebook pueden usarse para predecir aspectos como los rasgos de personalidad a partir de los “me gusta” y las actualizaciones de estado. Pero el uso de ese tipo de datos personales en los procesos de contratación plantea muchas cuestiones éticas y legales. LinkedIn, por otro lado, está diseñado específicamente para la creación de redes profesionales, por lo que parecía una opción más adecuada para explorar estas ideas. Además, aunque los reclutadores suelen usar LinkedIn para evaluar los rasgos de una persona, no siempre aciertan. Entonces, pensé: ¿por qué no ver si el aprendizaje automático puede hacerlo mejor?”
Para explorar la capacidad de LinkedIn para señalar rasgos, los investigadores llevaron a cabo un análisis detallado de los perfiles de LinkedIn pertenecientes a 406 usuarios de habla alemana. Los participantes, que fueron reclutados en línea, proporcionaron sus perfiles de LinkedIn y completaron encuestas para medir el narcisismo y la inteligencia. El narcisismo se evaluó utilizando el Cuestionario de admiración y rivalidad narcisista, que captura tanto los aspectos autopromocionales como los defensivos del narcisismo. La inteligencia se midió mediante pruebas de inteligencia fluida (razonamiento y resolución de problemas) e inteligencia cristalizada (conocimiento acumulado).
Los investigadores desarrollaron un conjunto de 64 pistas de perfil de LinkedIn, basadas en la teoría y la investigación empírica, que podrían indicar narcisismo e inteligencia. Estas pistas incluían información objetiva y directa, como el número de habilidades enumeradas, así como elementos más subjetivos, como la presencia de una foto de perfil sonriente o el uso de una foto de fondo.
El estudio empleó algoritmos de aprendizaje automático, en concreto redes elásticas, para analizar la relación entre estas señales de LinkedIn y las puntuaciones de narcisismo e inteligencia de los participantes. Las redes elásticas son un tipo de modelo de regresión que resulta especialmente eficaz a la hora de gestionar grandes conjuntos de datos interrelacionados, lo que las hace ideales para este tipo de análisis. Los algoritmos se entrenaron para identificar qué señales de LinkedIn eran más predictivas del narcisismo y la inteligencia, y su rendimiento se puso a prueba rigurosamente utilizando un método denominado validación cruzada anidada para garantizar que los resultados fueran sólidos y fiables.
Los algoritmos de aprendizaje automático demostraron una precisión moderada a alta a la hora de predecir el narcisismo y la inteligencia basándose en los perfiles de LinkedIn, con coeficientes de correlación de 0,35 y 0,41, respectivamente. Estas cifras sugieren que los algoritmos pudieron identificar a individuos con niveles superiores a la media de narcisismo o inteligencia entre el 67,5% y el 70,5% de las veces, un nivel de precisión comparable al alcanzado por estudios anteriores utilizando datos de redes sociales de plataformas como Facebook.
El análisis identificó varias señales de LinkedIn que eran particularmente predictivas de estos rasgos. En el caso del narcisismo, los indicadores clave incluían tener una foto de fondo, mencionar habilidades para hablar en público y mostrar menos sonrisas en las fotos de perfil. Estos hallazgos coinciden con la idea de que las personas narcisistas a menudo buscan proyectar una imagen grandiosa y son menos propensas a mostrar calidez o amabilidad en entornos profesionales.
En el caso de la inteligencia, las claves importantes incluían la inclusión de escuelas con muchos seguidores, una descripción detallada de las experiencias educativas y profesionales y la publicación de logros relacionados con honores y premios. Estas claves reflejan un enfoque en los logros académicos y profesionales, que son fuertes indicadores de inteligencia.
“Una de las principales conclusiones es que los algoritmos de aprendizaje automático son sorprendentemente buenos para predecir rasgos como el narcisismo y la inteligencia a partir de los perfiles de LinkedIn”, dijo Härtel. “Incluso pueden ser más precisos que los compañeros de trabajo que informan sobre la personalidad o los reclutadores que evalúan los rasgos de los solicitantes a partir de currículums, perfiles de LinkedIn u otra información de las redes sociales. Esto se debe a que los algoritmos detectan constantemente ciertos patrones, como la mayor probabilidad de que los narcisistas suban fotos de fondo o enumeren sus habilidades para hablar en público, y la mayor probabilidad de que las personas inteligentes muestren premios o sigan escuelas prestigiosas. El estudio es una buena demostración de cuánta información se almacena realmente en nuestros perfiles de LinkedIn”.
Si bien este estudio brinda información valiosa, no está exento de limitaciones. Una de ellas es la naturaleza estática de los datos utilizados en el estudio. Los perfiles de LinkedIn son dinámicos y los usuarios pueden actualizar sus perfiles a medida que adquieren experiencia o se familiarizan con la forma de presentarse en la plataforma. Esto significa que las señales identificadas en este estudio podrían evolucionar con el tiempo, lo que requeriría actualizaciones continuas de los algoritmos.
Si bien los algoritmos de aprendizaje automático funcionaron bien en este estudio, los investigadores advierten contra la dependencia excesiva de los sistemas automatizados para tomar decisiones sobre contratación o ascensos. Los perfiles de LinkedIn ofrecen solo una instantánea de la identidad profesional de una persona y, si bien pueden brindar información útil, no pueden capturar por completo la complejidad de los rasgos de una persona. Por este motivo, los investigadores sugieren que un enfoque híbrido, que combine evaluaciones automatizadas con el juicio humano, podría ser la estrategia más eficaz para las organizaciones.
“Debemos tener cuidado con el uso que hacemos de esta tecnología”, afirmó Härtel. “Sin duda, hay implicaciones éticas que tener en cuenta, especialmente cuando se trata de utilizar estas predicciones en el ámbito de la contratación o en otros ámbitos profesionales. Además, los perfiles de LinkedIn solo muestran una parte de quiénes somos, por lo que es importante recordar que estos algoritmos no captan la imagen completa de la personalidad de una persona. Los algoritmos son potentes, pero deben considerarse una herramienta que complementa el juicio humano, no que lo reemplaza. Y la transparencia es clave: debemos asegurarnos de que la gente comprenda cómo se utilizan estas herramientas y cómo se toman las decisiones”.
Fuente: Journal of Occupational and Organizational Psychology
Articulo original:
Título: “‘LinkedIn, LinkedIn on the screen, who is the greatest and smartest ever seen?’: A machine learning approach using valid LinkedIn cues to predict narcissism and intelligence”.
Autores: Tobias M. Härtel, Benedikt A. Schuler y Mitja D. Back.