{"id":1425,"date":"2017-03-06T11:11:19","date_gmt":"2017-03-06T09:11:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/?p=1425"},"modified":"2017-03-06T11:11:19","modified_gmt":"2017-03-06T09:11:19","slug":"que-se-puede-saber-sobre-nosotros-a-partir-de-lo-que-escribimos-en-internet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/?p=1425","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 se puede saber sobre nosotros a partir de lo que escribimos en internet?"},"content":{"rendered":"

Eva Mar\u00eda Rosa Mart\u00ednez y David Mart\u00ednez Rubio
\nFacultad de Psicolog\u00eda, Magisterio y Ciencias de la Educaci\u00f3n, Universidad Cat\u00f3lica de Valencia \u201cSan Vicente M\u00e1rtir\u201d, Espa\u00f1a<\/p>\n

\"(cc)

(cc) Eva Rosa y David Mart\u00ednez.<\/p><\/div>\n

La comunicaci\u00f3n digital es un elemento omnipresente en la sociedad actual, que media las relaciones humanas en todos los \u00e1mbitos. Pero nuestras interacciones digitales quedan registradas. Estudios recientes demuestran que es posible, a partir del an\u00e1lisis del modo en que nos expresamos en internet, revelar ciertas caracter\u00edsticas sociodemogr\u00e1ficas y de personalidad de los autores. Estos resultados podr\u00edan ser muy \u00fatiles para generar protocolos de identificaci\u00f3n en el campo de la psicolog\u00eda forense o para detectar la suplantaci\u00f3n de identidades, entre otras cosas.<\/em><\/p>\n

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\u00a0[Versi\u00f3n en pdf]<\/a><\/p>\n

Actualmente, vivimos una revoluci\u00f3n de la comunicaci\u00f3n digital que ha motivado numerosas investigaciones en Psicolog\u00eda. Muchas de ellas se han centrado en evaluar hasta d\u00f3nde podemos usar el lenguaje digital para predecir aspectos sociodemogr\u00e1ficos y de personalidad de los emisores.<\/p>\n

Una de las estrategias m\u00e1s comunes consiste en analizar la relaci\u00f3n existente entre las caracter\u00edsticas sociodemogr\u00e1ficas de los emisores, reveladas en sus perfiles de usuario o proporcionadas para los fines de la investigaci\u00f3n, y diferentes aspectos de su lenguaje digital, tales como el n\u00famero y frecuencia de los mensajes emitidos, la utilizaci\u00f3n de determinados elementos (palabras con contenido emocional, onomatopeyas, may\u00fasculas, emoticonos y emojis), el tipo de construcciones sint\u00e1cticas preferidas (p. ej., las formas verbales m\u00e1s habituales o la posici\u00f3n del sustantivo en la frase), la ubicaci\u00f3n de los saludos en el mensaje o la utilizaci\u00f3n de letras o n\u00fameros para escribir cifras. Para ello, algunos estudios han mostrado la utilidad de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (Peersman, Daelemans y Van Vaerenbergh, 2011; Ungar, Leibholz y Chaski, 2011).<\/p>\n

En este sentido, diversos estudios (Hwang, 2014; Tossell y cols., 2012; Wolf, 2000) han encontrado diferencias con respecto al g\u00e9nero. Por ejemplo, las mujeres utilizan m\u00e1s emoticonos que los hombres para expresar emociones y complementar el significado del mensaje, mientras que los hombres utilizan mayor variedad de ellos. Tambi\u00e9n se ha observado que los hombres utilizan m\u00e1s el determinante posesivo \u201cmi\u201d para referirse a su pareja que las mujeres. M\u00e1s recientemente, el grupo de investigaci\u00f3n de Facebook (Weinsberg, Adamic y Develin, 2015) llev\u00f3 a cabo un estudio sobre el uso de expresiones que denotaban risa en Estados Unidos. En \u00e9l se encontraron diferencias en funci\u00f3n del sexo y tambi\u00e9n de la edad. Por ejemplo, \u201chaha\u201d y \u201chehe\u201d eran m\u00e1s utilizados por hombres, mientras que emojis y \u201clol\u201d eran m\u00e1s utilizados por mujeres. De la misma forma, los que usaban emojis ten\u00edan una media de edad inferior a los que utilizaban \u201chaha\u201d, y estos a su vez eran m\u00e1s j\u00f3venes que los que utilizaban \u201chehe\u201d o \u201clol\u201d (\u00ablaugh out loud\u00bb, re\u00edr a carcajadas). A trav\u00e9s de este tipo de an\u00e1lisis tambi\u00e9n se pueden extraer conclusiones acerca de las connotaciones de significado de los emoticonos en funci\u00f3n del origen geogr\u00e1fico y la cultura del emisor. Por ejemplo, el emoticono :( aparece de manera frecuente en contextos relacionados con \u201cdinero\u201d s\u00f3lo en Alemania, mientras que en otros pa\u00edses aparece frecuentemente en contextos relacionados con el cuerpo, con connotaciones negativas (Park, Barash, Fink y Cha, 2013).<\/p>\n

Otra estrategia de investigaci\u00f3n habitual consiste en buscar correlaciones entre distintos aspectos de la comunicaci\u00f3n digital a trav\u00e9s de redes sociales y mensajer\u00eda instant\u00e1nea, y los rasgos de personalidad de los emisores, medidos a trav\u00e9s de tests. De este modo se ha comprobado que aqu\u00e9llos que env\u00edan gran cantidad de mensajes de texto diarios (100 o m\u00e1s) tienden a ser menos reflexivos, muestran mayores niveles de prejuicio \u00e9tnico y dan menor importancia a la moral y las metas espirituales, y m\u00e1s a la riqueza y la imagen, que aqu\u00e9llos que env\u00edan 50 o menos mensajes diarios (Trapnell y Sinclair, 2012). Por otro lado, el uso de pronombres personales est\u00e1 frecuentemente asociado a la extraversi\u00f3n, mientras que las personalidades neur\u00f3ticas tienden a utilizar de manera desproporcionada, con respecto a la poblaci\u00f3n general, expresiones que denotan emociones negativas, tales como \u201cdeprimido\u201d o \u201cestoy harto\u201d (Holtgraves, 2011; Schwartz y colaboradores, 2013). Especialmente interesante resulta un estudio de Back, Schmukle y Eglof (2008) en el que un grupo de 100 observadores fueron capaces de predecir rasgos de personalidad (narcisismo, neuroticismo, empat\u00eda, extroversi\u00f3n…) de casi 600 voluntarios adolescentes que hab\u00edan sido evaluados previamente a trav\u00e9s de un test, bas\u00e1ndose en una pieza de informaci\u00f3n tan min\u00fascula como la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico.<\/p>\n

En definitiva, la comunicaci\u00f3n digital es un elemento omnipresente en la sociedad actual que media las relaciones humanas de todo tipo y que ha impulsado l\u00edneas de investigaci\u00f3n muy prol\u00edferas durante la \u00faltima d\u00e9cada. Esto est\u00e1 permitiendo desarrollar un importante corpus de evidencia emp\u00edrica que, sistematizado, podr\u00eda tener aplicaciones muy \u00fatiles. Entre otras, podr\u00eda ayudar a generar protocolos de identificaci\u00f3n en el campo de la psicolog\u00eda forense o protocolos de gu\u00eda en la investigaci\u00f3n policial de la suplantaci\u00f3n de identidades. Por otro lado, empresas como Google o Facebook est\u00e1n haciendo ya uso de este tipo de informaci\u00f3n con fines publicitarios.<\/p>\n

Referencias<\/strong><\/p>\n

Back, M. D., Schmukle, S. C., y Egloff, B. (2008). How extraverted is honey. bunny77@ hotmail.de? Inferring personality from e-mail addresses. Journal of Research in Personality<\/em>, 42, 1116-1122.<\/p>\n

Holtgraves, T. (2011). Text messaging, personality, and the social context. Journal of Research in Personality<\/em>, 45, 92-99.<\/p>\n

Hwang, H. S. (2014). Gender differences in emoticon use on mobile text messaging: Evidence from a korean sample. International Journal of Journalism & Mass Communication<\/em>, 1, 107.<\/p>\n

Park, J., Barash, V., Fink, C., & Cha, M. (2013). Emoticon Style: Interpreting Differences in Emoticons Across Cultures. En International Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference on Web and Social Media<\/em>. Recuperado de https:\/\/www.aaai.org\/ocs\/index.php\/ICWSM\/ICWSM13\/paper\/view\/6132<\/p>\n

Peersman, C., Daelemans, W., y Van Vaerenbergh, L. (2011, October). Predicting age and gender in online social networks. En Proceedings of the 3rd international workshop on Search and mining user-generated contents<\/em> (pp. 37-44).<\/p>\n

Schwartz, H. A., Eichstaedt, J. C., Kern, M. L., Dziurzynski, L., Ramones, S. M., Agrawal, M. y Ungar, L. H. (2013). Personality, gender, and age in the language of social media: The open-vocabulary approach. PloS ONE<\/em>, 8, e73791.<\/p>\n

Tossell, C. C., Kortum, P., Shepard, C., Barg-Walkow, L. H., Rahmati, A., & Zhong, L. (2012). A longitudinal study of emoticon use in text messaging from smartphones. Computers in Human Behavior<\/em>, 28, 659-663.<\/p>\n

Trapnell, P., y Sinclair, L. (2012, January). Texting frequency and the moral shallowing hypothesis. Poster presented at the Annual Meeting of the Society for Personality and Social Psychology<\/em>, San Diego, CA.<\/p>\n

Ungar, L., Leibholz, S., y Chaski, C. (2011, noviembre). IntentFinder: A system for discovering significant information implicit in large, heterogeneous document collections and computationally mapping social networks and command nodes. En Technologies for Homeland Security (HST), 2011 Institute of Electrical and Electronics Engineers International Conference<\/em> (pp. 219-223).<\/p>\n

Weinsberg, U., Adamic, L., y Develin, M. (23 de marzo de 2016). The not-so-universal language of laughter. Recuperado de https:\/\/research.facebook.com\/blog\/the-not-so-universal-language-of-laughter\/<\/p>\n

Wolf, A. (2000). Emotional expression online: Gender differences in emoticon use. CyberPsychology & Behavior<\/em>, 3, 827-833.<\/p>\n

Manuscrito recibido el 25 de noviembre de 2016.
\nAceptado el 27 de febrero de 2017.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Eva Mar\u00eda Rosa Mart\u00ednez y David Mart\u00ednez Rubio Facultad de Psicolog\u00eda, Magisterio y Ciencias de la Educaci\u00f3n, Universidad Cat\u00f3lica de …<\/span> Read More →<\/span><\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[16,3],"tags":[571,234,570,471,232],"class_list":["post-1425","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-actualidad","category-psicologia","tag-caracteristicas-sociodemograficas","tag-internet","tag-lenguaje-digital","tag-personalidad","tag-redes-sociales"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1425","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1425"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1425\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1427,"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1425\/revisions\/1427"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1425"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1425"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1425"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}