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ChatGPT puede generar pruebas de personalidad y predecir las respuestas
Los científicos describen cómo desarrollaron un método para generar cuestionarios de evaluación de personalidad con ChatGPT. No solo podría utilizarse para crear y validar estos cuestionarios, sino que también podría predecir con precisión las respuestas a nivel poblacional antes de que se administraran las encuestas.
ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje (LLMs) accesibles al público se entrenan en internet compilando billones de datos de lenguaje humano procedentes de sitios web y redes sociales. Gracias a esta formación, los investigadores han considerado si los LLM tienen una comprensión experta del lenguaje humano y, por extensión, de la personalidad incorporada en sus algoritmos.
“Dado que los rasgos de personalidad se reflejan en el lenguaje, los LLMs pueden haber aprendido la estructura de la personalidad humana como un subproducto natural de su formación”, afirma la autora principal Rotem Monsa, de la Universidad Hebrea de Jerusalem. “Así que, aunque no se les enseñaba específicamente psicología o teorías de la personalidad, estas ya están integradas en el lenguaje del que aprenden los LLMs”.
Para comprobar hasta qué punto los LLM pueden evaluar de forma natural la personalidad humana, los investigadores utilizaron GPT-4 para generar dos cuestionarios de evaluación de personalidad.
Primero utilizaron extractos del DSM-5 (un texto muy conocido utilizado por clínicos para diagnosticar trastornos mentales) como texto fuente, asumiendo que los rasgos de personalidad están localizados en el continuo de los trastornos de la personalidad. Como control, otro cuestionario utilizó un libro de texto de astrología.
Para el primero, ChatGPT generó un cuestionario con declaraciones de personalidad basadas en descripciones de trastornos de la personalidad del DSM-5. Por ejemplo, basándose en la sección de trastorno paranoide de la personalidad, el cuestionario pidió a los participantes que clasificaran (1 = fuertemente en desacuerdo con 5 = totalmente de acuerdo) cuánto coinciden con afirmaciones como “a menudo sospecha de los motivos de los demás” o “le resulta fácil confiar en las personas”.
El cuestionario de astrología generó afirmaciones similares, pero basadas en la asignación de rasgos de personalidad a los signos zodiacales del texto fuente.
“Queríamos elegir textos que describieran la personalidad humana con gran detalle pero que también se sitúan en extremos opuestos de un espectro en términos de fundamento científico”, dice Monsa. “El DSM-5 fue perfeccionado a lo largo de décadas de investigación clínica y es el manual diagnóstico estándar en psiquiatría clínica, conocido mundialmente. El texto de astrología está muy basado en la cultura, pero no está validado científicamente”.
Tras la generación de los cuestionarios basados en LLM, se entregaron a 600 participantes junto con el cuestionario de personalidad de los Big Five (BFI), el cuestionario de personalidad más validado hasta la fecha, para evaluar su utilidad.
Los resultados del cuestionario proveniente del DSM-5 mostraron una alta consistencia interna dentro de los grupos de personalidad; esto significa que rasgos que típicamente se correlacionan entre sí en el mundo real (como la evitación y la dependencia) también se correlacionan en las respuestas de los participantes. Es importante destacar que estos resultados reflejaban los del BFI, un hallazgo que ayuda a validar la solidez del cuestionario para medir patrones reales de la psicología humana. Como se predijo, el cuestionario astrológico mostró una débil consistencia interna entre rasgos. “Nuestros datos sugieren que los elementos astrológicos no reflejan dimensiones psicológicas coherentes. Los rasgos de personalidad que estaban juntos, por ejemplo, en el fuego no coinciden realmente en la población real”, dice Monsa.
A pesar de esta limitación, ambos cuestionarios podían predecir resultados vitales como depresión, ansiedad y bienestar a partir de sus respuestas a niveles comparables a los de la BFI. Esto sugiere que, aunque la asignación de rasgos de personalidad a los signos zodiacales no está fundamentada científicamente, el contenido relevante para la personalidad que los LLMs extraen de estos textos conserva una señal psicológica significativa.
Sin embargo, el resultado más sorprendente fue que ChatGPT podía predecir cómo responderían los participantes a los cuestionarios antes de que se realizaran. Para ambos cuestionarios, ChatGPT anticipó las respuestas medias y correlaciones entre preguntas con alta precisión en el mundo real, lo que sugiere que los LLMs tienen una comprensión innata de la dinámica de la personalidad a nivel poblacional.
“El hecho de que los LLMs puedan predecir patrones de respuesta humana antes de ver cualquier dato humano sugiere que estos modelos han observado algo generalmente significativo sobre la psicología humana”, dice Monsa. “Estos resultados nos muestran que los LLM no solo son una buena herramienta para generar contenido, sino que también funcionan como evaluadores informados de su propia producción”.
Sin embargo, los autores Dra. Rotem Monsa, el Prof. Aviv Zohar y el Prof. Shahar Arzy de la Facultad de Medicina y de la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Hebrea, señalan que los resultados pueden no ser válidos si estos métodos se repiten en diferentes idiomas y culturas. “Asumiríamos que, en otras lenguas y culturas, los resultados no serán tan sólidos como los que vimos aquí, porque los LLM se formaron principalmente en textos en inglés en culturas occidentales”, dice Rotem. “Nos parece muy interesante, y varios miembros de nuestro laboratorio lo están probando actualmente usando LLMs en otros idiomas”.
En conjunto, los resultados demuestran que los LLMs pueden ayudar a los investigadores a crear rápidamente cuestionarios basados en la personalidad a partir de cualquier material fuente y comprobar directamente su validez para uso clínico. Además, la combinación de conocimientos clínicos y psicológicos con el poder de las herramientas basadas en IA supone una fase transformadora en el desarrollo de la psicología clínica y experimental que puede influir profundamente en el campo.
El trabajo de investigación “Generating and analyzing personality questionnaires using large language models”(1) , ya está disponible en iScience.
Agosto, 2026
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