clubforenses.com

clubforenses.com

Predicción de la personalidad a través de Redes Neuronales Artificiales y análisis de la escritura. Club Ciencias Forenses.

Predicción de la personalidad a tavés de Redes Neuronales Artificiales y análisis de la escritura. Club Ciencias Forenses.

Predicción de la personalidad a través de Redes Neuronales Artificiales y análisis de la escritura. Club Ciencias Forenses.

Estimados suscriptores y seguidores del Club de las Ciencias Forenses, en esta ocasión les presentamos un resumen del artículo “Redes neuronales artificiales para la predicción del comportamiento humano a través del análisis de la escritura manuscrita” de los autores Champa H.N. de la Universidad Tecnológica de Visveswaraya (India) y K.R. Anandakumar del Instituto de Tecnología SBJ (India), que trata del interesante tema del análisis de la escritura.

El análisis de la Escritura o Grafología es un método científico de identificación, evaluación y conocimiento de la personalidad a través de los trazos y patrones revelados por la escritura a mano. La escritura a mano revela la verdadera personalidad incluyendo el coste emocional, los miedos, la honestidad, las defensas y muchos otros rasgos individuales de personalidad. El análisis de la escritura no es un examen de documentos, que implica el análisis de un cuerpo de escritura manuscrita para determinar el autor. La escritura manuscrita a menudo suele referirse como escritura del cerebro. Cada rasgo de la personalidad está representado por un patrón neurológico cerebral. Cada patrón neurológico cerebral produce un único movimiento neuromuscular que es el mismo para cada persona que tiene ese rasgo de personalidad particular. Al escribir, estos pequeños movimientos ocurren inconscientemente. Cada movimiento escrito o trazo revela un rasgo de personalidad específico. La Grafología es la ciencia que sirve para identificar esos trazos que aparecen en la escritura manuscrita y describen el correspondiente rasgo de personalidad. En este trabajo se ha propuesto un método para predecir la personalidad a partir de las características extraídas de su escritura usando Redes Neuronales Artificiales (RNA). Las RNA son modelos matemáticos inspirados en sistemas biológicos, adaptados y simulados en ordenadores convencionales. En este artículo se exploran los rasgos de personalidad revelados por la línea base, la presión del bolígrafo y la letra “t” tal y como se observan en la escritura manuscrita de un individuo. Los registros de las RNA que se traducen en rasgos de personalidad del autor se basan en tres parámetros: la línea base, la presión del útil de escritura y la altura de la barra de la “t”. La línea base, la presión del útil de escritura y la letra “t” en la escritura manuscrita revelan una gran cantidad de información precisa sobre el autor. Entre los muchos aspectos de la escritura manuscrita que pueden servir como esquema para predecir los rasgos de personalidad están la línea base, el tamaño de las letras, la presión, los trazos conectivos, el espacio entre letras, las palabras y las líneas, los trazos de inicio, los trazos finales, la inclinación de las palabras, la velocidad de escritura, el ancho de los márgenes, y otros. La individualidad del escritor se basa en la hipótesis de que cada individuo tiene una escritura constante, que es diferente a la escritura manuscrita de otro individuo. Sin embargo, esta hipótesis no ha sido sometida a un riguroso análisis con la correspondiente validación empírica, pruebas y revisiones.

La exactitud en el análisis de la escritura dependerá de las habilidades del analista. De ahí que la metodología propuesta se centre en el desarrollo de una herramienta para el análisis del comportamiento que pueda predecir los rasgos de personalidad de forma automática con la ayuda de un ordenador sin intervención humana alguna. La línea base en la escritura manuscrita es la línea a lo largo de la cual fluye la escritura. Las tres líneas base más comunes que se encuentran en cualquier escritura manuscrita son: ascendente, descendente y recta. La otra característica más importante en la escritura manuscrita es la presión. El grado de presión ejercido sobre el papel mientras se escribe es la profundidad del sentimiento, también denominado intensidad emocional. Según la presión del útil de escritura el escritor puede ser clasificado como escritor suave, escritor medio y escritor profundo. La “t” minúscula es una de las letras en la escritura manuscrita que revela una gran cantidad de información precisa sobre el autor. Se puede escribir la letra “t” de muchas maneras diferentes. Hay varias maneras de hacer el tallo, la cruz en la barra de la “t” e incluso el trazo de inicio y final de esa letra, cada uno de los cuales se refiere a un rasgo específico de personalidad. Uno de los rasgos de personalidad que revela la letra “t” es la autoestima del escritor. La metodología en la identificación de ciertos rasgos del escritor a través del análisis de la letra “t” implica la comparación de patrones con ciertos patrones predeterminados. Cada uno de los patrones predeterminados es creado para representar una personalidad en particular. Para decidir el patrón que coincide con los parámetros se aplica la distancia de Hamming. La distancia de Hamming es el número de posiciones en que difieren dos secuencias de palabras de misma longitud.

Se toman como registro para las RNA los valores calculados para la altura de la barra de la letra “t” (5 posiciones diferentes), la presión del útil de escritura (2 valores para escritura suave y profunda), la inclinación de línea base (3 valores para las tres inclinaciones diferentes). Las 30 respuestas diferentes de las RNA son los 30 diferentes rasgos de personalidad del escritor dependiendo de la forma en que hace la cruz de la “t”, la presión con la que escribe y la línea base de su escritura. La enorme cantidad de datos obtenida de las 30 combinaciones diferentes de rasgos se analiza para predecir los rasgos de personalidad. El aporte de tal cantidad de datos requiere el uso de una red neuronal artificial para una predicción automatizada.

De este modo, este artículo propone un sistema automático de análisis de la escritura manuscrita independiente del autor. Aunque el reconocimiento automático de la escritura manuscrita carece de la naturaleza interactiva del reconocimiento por medio de un dispositivo especial como un bolígrafo inteligente, en este trabajo esto se soluciona permitiendo al usuario seleccionar el carácter requerido de la imagen de entrada para la extracción de los rasgos. En futuros trabajos se podrían incluir más características de la escritura manuscrita como el tamaño de las letras, los márgenes, etc., como registros para determinar rasgos de personalidad.

Fundación Universitaria Behavior & Law – Club de Ciencias Forenses

Traducción y edición: Leticia Moreno

2 Comentarios

  1. Ma. del Carmen Trejo

    24 marzo, 2015 at 10:37 pm

    Muy, pero muy interesante el artículo. La propuesta de interpretación objetiva de la escritura me parece muy valiosa ya que, como aquí se comenta, aqulla depende mucho de la habilidad del grafólogo.

  2. Ma. del Carmen Trejo

    24 marzo, 2015 at 10:41 pm

    Muy, pero muy interesante la propuesta de interpretación objetiva de la escritura, que dará mayor precisión y confiabilidad a las evaluaciones hechas en grafología pues, como se comenta en el artículo, en la actualidad la calidad de las interpretaciones que se realizan dependen mucho de la habilidad del grafólogo.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Predicción de la personalidad a través de Redes Neuronales…

por Rafael Lopez Perez Tiempo de lectura: 5 min