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¿Puede un algoritmo predecir el sexo de una persona a partir de los datos de su cerebro?

Estudios recientes muestran que los algoritmos de aprendizaje automático (AAA) son capaces de predecir el sexo a partir de escáneres del cerebro

¿Puede un algoritmo predecir el sexo de una persona a partir de los datos de su cerebro?

Foto: Alina Grubnyak | Unsplash

La idea de que los hombres y las mujeres son diferentes es una de las creencias más antiguas y enraizadas en nuestra sociedad. En los últimos tiempos, también una de la más contestadas. La existencia de diferencias en el cerebro de mujeres y hombres suscita una enorme fascinación en la sociedad y cada nuevo hallazgo es objeto de acalorados debates en los que, a menudo, se mezclan el conocimiento científico con las ideas preconcebidas.

Dentro y fuera de la comunidad científica hay personas que creen que las diferencias cerebrales son pocas y pequeñas. No sin razón, señalan que no conocemos casi nada sobre su posible relación con el temperamento, las capacidades cognitivas y el comportamiento.

También dentro y fuera de la comunidad científica hay personas que creen todo lo contrario. Que esas diferencias no son tan pocas y que, aunque quizás sean pequeñas, la suma de todas ellas resulta en dos tipos de cerebros: masculinos y femeninos.

Los recientes resultados de unas decenas de estudios científicos que muestran que los algoritmos de aprendizaje automático (AAA) son capaces de predecir el sexo a partir de imágenes de escáneres cerebrales.

Esta segunda posición parece verse avalada por los recientes resultados de unas decenas de estudios científicos que muestran que los algoritmos de aprendizaje automático (AAA) son capaces de predecir el sexo a partir de imágenes de escáneres cerebrales. ¡Y que lo hacen con un porcentaje de acierto que puede superar el 90%! ¿Es esta la prueba definitiva de que existen dos tipos de cerebros?

Podría pensarse que sí. Al fin y al cabo, parece razonable pensar que si estos algoritmos pueden predecir el sexo con una eficacia tan alta es porque son capaces de desentrañar un conjunto de rasgos que diferencian los cerebros de las mujeres y de los hombres de forma clara y con una fiabilidad casi absoluta. Sin embargo, y como suele ocurrir, las cosas no son tan sencillas.

En primer lugar, y por mucho que se popularice la muy redonda y espectacular cifra del 90%, en muchos estudios la eficacia es inferior y ronda el 70%. Y, en un estudio, esa eficacia no superó el 51,1%. Además, la mayoría de estudios han realizado estas predicciones a partir de rasgos neuroanatómicos, pero no han tenido en cuenta las diferencias de tamaño en los cráneos de las mujeres y de los hombres. Este hecho es relevante porque esta variable aumenta artificialmente el tamaño de las diferencias neuroanatómicas. Cuando se controla mediante procedimientos estadísticos apropiados, la capacidad de los algoritmos para predecir el sexo puede reducirse hasta el 60 %.

Estudios distintos, clasificaciones distintas

Solo porque distintos algoritmos sean capaces de identificar el sexo con gran exactitud no podemos asumir que hayan identificado un mismo conjunto de rasgos característicos capaz de diferenciar, de forma universal, los cerebros de los hombres de los de las mujeres.

De hecho, pese a mostrar una similar y –por lo general– elevada eficacia en sus predicciones, distintos estudios han identificado distintas áreas cerebrales como definitorias o características de los supuestos cerebros masculinos y femeninos. Además, esos estudios también constatan que los rasgos característicos de los cerebros de hombres y mujeres de Norteamérica no son los mismos en otras regiones geográficas.

cerebro sexo
Un mismo cerebro puede ser clasificado como «masculino» por un algoritmo y «femenino» por otro | Foto: Bret Kavanaugh | Unsplash

Mismo cerebro, distinta clasificación

Como muestra un reciente estudio, incluso cuando se usa una única muestra, distintos algoritmos siguen basando sus predicciones en distintas áreas cerebrales. Como resultado, ¡un mismo cerebro puede ser clasificado como «masculino» por un algoritmo y «femenino» por otro!.

Un mismo cerebro puede ser clasificado como «masculino» por un algoritmo y «femenino» por otro

Así, y aunque los cinco algoritmos evaluados en ese estudio mostraban porcentajes de casos correctamente clasificados que se situaban entre el 86 y el 90%, el porcentaje de casos correctamente clasificados por todos ellos fue del 75%. ¡Y del 38% si se tenían en cuenta las diferencias en cuanto al tamaño del cráneo!

En el mismo estudio se observó que los casos correctamente clasificados por un solo algoritmo y en una sola muestra no comparten un mismo patrón de características cerebrales. De hecho, la similitud de los patrones cerebrales de dos hombres o dos mujeres cualesquiera no era mayor que la que se observa entre un hombre y una mujer tomados al azar.

Lo que revelan los algoritmos

Por tanto, cuando se analizan con algo de detenimiento, no puede concluirse que los estudios realizados hasta la fecha hayan demostrado que existan dos tipos de cerebros, «femeninos» y «masculinos». En todo caso, lo que parece poder afirmarse es que esos estudios muestran que cada algoritmo encuentra sus propios tipos.

Además, y aunque los algoritmos son capaces de identificar el sexo de una persona a partir de sus características cerebrales, conocer el sexo de una persona (mediante un complejo algoritmo o mediante métodos mucho más sencillos) no permite establecer predicciones fiables respecto a las características de su cerebro.

Esto no significa que no existan diferencias entre los cerebros de mujeres y los cerebros de los hombres, ni tampoco que los algoritmos no puedan resultar de gran utilidad para caracterizarlas.

Lo que estos y otros hallazgos parecen indicar es que esas diferencias existen a nivel de grupo, pero no derivan de las divergencias entre dos tipos de cerebros (uno «típicamente masculino» y otro «típicamente femenino» reproducidos en todos o en la mayoría de hombres y mujeres, respectivamente).

Por eso mismo, deberíamos reconsiderar la forma de estudiar e interpretar esas diferencias, así como también la forma en que los algoritmos pueden ayudarnos a hacerlo.

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Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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