¿Puede un algoritmo saber si eres homosexual solo con ver tu cara?

Muy Interesante / Estados Unidos / Miercoles 13 de septiembre del 2017

¿Te imaginas un mundo en el que una máquina averiguara si eres gay, lesbiana o heterosexual solo con analizar las peculiaridades de tu cara? Esto podría llegar a suceder si un algoritmo informático que acaba de diseñar un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) es tan preciso como pregonan sus creadores (a la izquierda, una imagen del sistema en plena "identificación" de presuntos rasgos homosexuales o heterosexuales).

Según estos científicos, su sistema identifica la orientación sexual del sujeto cuyo rostro estudia con un mayor índice de acierto que los humanos. Averigua si un varón es gay en el 91 % de los casos (las personas nos quedamos en el 61 %) y si una mujer es lesbiana en un 83 %, frente al 54 % de las veces que lo logra una inteligencia de carne y hueso, de acuerdo con las pruebas realizadas al mostrar los mismos retratos a un grupo de voluntarios.

El trabajo va a ser publicado en la revista Journal of Personality and Social Psychology, pero sus autores han divulgado un borrador y las conclusiones, que han creado polémica y están siendo rebatidas tanto por especialistas como por miembros del colectivo LGBT (siglas de lesbianas, gais, bisexuales y transexuales).

Una muestra discutible
Las críticas a esta investigación se basan en la forma en que se ha llevado a cabo y los presupuestos de los que parte. Los autores, Michal Kosinski y Yilun Wang, usaron 130.741 fotos de 36.630 hombres y 170.360 de 38.953 mujeres obtenidas en una web de citas estadounidense.

Estas imágenes pasaron por un filtro de tecnología de detección facial que se quedó con las 35.326 fotos más claras de 14.776 individuos, que fueron las que analizó el software. Este tiene en cuenta rasgos físicos –como la anchura de la nariz o la forma de la boca, por ejemplo– y otros aspectos como los adornos, el maquillaje y el peinado. A partir de estos parámetros, indica la orientación sexual del sujeto en cuestión.

Los colectivos LGBT han protestado porque las imágenes usadas en el estudio muestran solo a personas blancas y no incluyen individuos de edad avanzada, bisexuales o transexuales, por ejemplo.

Pero también se han quejado porque han sido extraídas de una web para encontrar pareja, donde la mayoría de las personas muestran fotos similares, encaminadas a seducir y no a mostrar la realidad. En declaraciones a El País, Jim Halloran, director digital de GLAAD, la Alianza Gay y Lésbica Contra la Difamación, indica que "no es sorprendente que personas homosexuales que eligen inscribirse en una web de citas publiquen fotos de sí mismas con expresiones y estilos similares".

¿Homosexuales por naturaleza?
Pero el aspecto de la investigación que ha recibido más críticas tiene que ver con la teoría que la sustenta. Los autores parten de la hipótesis de que la exposición del feto a ciertas hormonas durante la gestación influye en sus inclinaciones sexuales. Por ejemplo, si el bebé es niño y la madre tiene poca testosterona durante el embarazo, ciertas regiones del cerebro del feto pueden resultar menos masculinizadas y aumentar las posibilidades de que sea homosexual.

Dado que los andrógenos (las hormonas sexuales masculinas, entre las que se encuentra la testosterona) influyen en la formación de la cara, Kosinski y Wang suponen que los gais tendrán rasgos afeminados y las lesbianas masculinizados, un supuesto con el que han desarrollado su algoritmo.

Sin embargo, no existe ninguna prueba concluyente que valide esta teoría hormonal prenatal como causa principal de la homosexualidad. De hecho, la ciencia aún no sabe si ser gay, lesbiana o transexual es algo que venga marcado solo en los genes, o si se trata del resultado de una compleja interacción entre el ADN, las hormonas y el ambiente.

Además, los críticos de esta investigación alertan del peligro de que se desarrollen algoritmos e inteligencias artificiales que identifiquen la orientación sexual de las personas, una intromisión en la privacidad que podría llevar a la discriminación.