Averiguar quién está influyendo a quién en una discusión en grupo

Un modelo por ordenador que detecta quién está influyendo a quién en una discusión en grupo, puede predecir de forma muy precisa quién será el siguiente en hablar.

Una interesante incógnita que intentan resolver los científicos sociales tiene que ver con las discusiones en grupo. El problema consiste en determinar la naturaleza de la interacción entre los individuos y en particular, quién influye a quién.

Se han conseguido grandes avances en el análisis de redes y el modelado basado en agentes que han revolucionado la comprensión que los investigadores tienen de estos procesos. Un enfoque para el análisis de las discusiones online es buscar el conjunto de palabras que definen el tema de discusión, guardar varios ejemplos en los que aparecen estas palabras y luego estudiar los vínculos entre los sitios que las utilizan: quién vino primero, quién enlaza a quién, etc. Estos datos pueden utilizarse para construir una red de influencia.

Discusiones en grupo. Technology Review.

Discusiones en grupo. Technology Review.

Aunque esto ha sido extremadamente útil, es bastante evidente que falla al capturar la verdadera dinámica de influencia, la forma en la que el equilibrio de influencia y poder dentro de un grupo cambia de un momento a otro al evolucionar la discusión. Si alguna vez has participado en una discusión en grupo cara a cara, sabrás a qué me refiero.

Hoy, Wei Pan y sus compañeros del MIT dan un paso adelante hacia la comprensión de este aspecto. Han construido un modelo que simula el flujo de influencia entre individuos en una discusión grupal. Lo hacen creando un modelo convencional de redes de influencias entre individuos y luego tienen en cuenta que estas influencias se modifican con el tiempo.

Lo impresionante de este enfoque es que tiene un gran potencial predictivo en la práctica. Pan y compañía aplicaron el modelo a datos tomados de discusiones reales en las que grupos de cuatro personas toman parte en una sesión de brainstorming tanto cara a cara como en habitaciones separadas.

La pregunta que Pan y compañía intentaron resolver en cada punto de la discusión es: quién será el siguiente en hablar. Cuando una persona escucha una de estas discusiones suele acertar la mitad de las veces. Presumiblemente, pueden utilizar varias pistas como el tema de conversación y el estado emocional de cada hablante.

El algoritmo de Pan lo hace bastante mejor, acertando correctamente entre el 55 y el 67% de las veces. Y atención: lo único que utiliza para determinar estos patrones de influencia es el volumen al que se habla.

Esto es impresionante, pero ya están pensando en planes más ambiciosos. En grupos de cuatro es bastante simple. Pero ¿qué pasaría con grupos de cientos o miles de personas? “El siguiente paso es aplicar nuestro enfoque a grupos más numerosos y utilizar datos que estamos recopilando actualmente”, comentaron.

Más allá está la cuestión de cómo estos datos y el modelo desarrollado pueden proporcionar feedback en tiempo real que mejora el rendimiento de los grupos. ¿Es posible realizar un sistema como este que pueda dirigir la conversación de forma que se mejore el resultado? Y si es así, ¿cuánto tardaremos en ver una aplicación para iPhone?

Ref: http://arxiv.org/abs/1009.0240: Modeling Dynamical Influence in Human Interaction Patterns

Este artículo ha sido traducido de Technology Review y publicado bajo licencia CC by-sa
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