Una investigación ha demostrado por primera vez con Big Data que existe una relación sistemática entre el uso de expresiones temporales y sus gestos asociados, la cual aporta eficiencia al mensaje. Esta es la principal conclusión de un trabajo liderado por la Universidad de Murcia y realizado en colaboración con expertos del Instituto Cultura y Sociedad (ICS) de la Universidad de Navarra y la Universidad de Tubinga (Alemania). 

En concreto, en el 69% de las ocasiones en que se utilizan expresiones referidas al tiempo -como ‘antes’, ‘en el futuro próximo’ o ‘más tarde’- estas frases aparecen acompañadas de un gesto. Y en más del 50% de los casos, dicho gesto está estrechamente relacionado con el mensaje: por ejemplo, marcar una línea del tiempo imaginaria con las manos al decir ‘de principio a fin’. Estas son algunos de los datos que se recogen en el artículo, publicado recientemente en la revista de alto impacto PLoS ONE. 

Este estudio permite un acercamiento para entender las bases de la comunicación humana en un sentido multimodal.  En una conversación normal entre varias personas entra en juego el habla con sus matices de entonación, ritmo o acento regional. Pero también, en el cara a cara, intervienen miradas, gestos e incluso la vestimenta. 

A partir de la relación de todos estos elementos con el lenguaje, en este caso con las expresiones temporales, se pueden extraer patrones cognitivos y conocer cómo se aprende un sistema comunicativo que tiende a la eficiencia, lo cual es fundamental para comprender la mente humana.

Mejora de sistemas informáticos como los asistentes virtuales

De acuerdo con el equipo investigador, estos resultados permitirán extrapolar los mecanismos de la comunicación humana al desarrollo y mejora de sistemas informáticos que, como los asistentes virtuales Alexa o Siri, puedan establecer una conversación con humanos y entender gestos o ciertas expresiones.

“Ahora mismo es uno de los grandes retos de la inteligencia artificial: enseñar a un programa a entender qué dice y hace una persona, a fijarse en sus intenciones y darle una respuesta natural”, explica el autor principal, Cristóbal Pagán, investigador de la Universidad de Murcia y antiguo miembro del ICS. Recalca que entender las bases de la comunicación humana constituye el primer paso para desarrollar interfaces eficientes que faciliten la relación hombre-máquina.

Para la investigación se seleccionaron vídeos con hablantes diciendo frases de estas características a partir de miles de horas de programas de actualidad (debates, informativos o entrevistas) de las principales cadenas estadounidenses. Esta amplia muestra de diversos contextos comunicativos permite saber qué piensa la gente cuando se comunica, es decir, si sienten de manera inconsciente la necesidad de proporcionar más información.

Aunque todos los datos han sido tomados de programas de televisión de Estados Unidos, lo esencial de los resultados es extrapolable a otros países, aclara Pagán. Se espera que la tasa de gestos varíe en las expresiones temporales de otras lenguas, pero seguirán siendo altas y aumentarán para las frases menos frecuentes, es decir, estarán guiadas por la eficiencia comunicativa.

Junto con Cristóbal Pagán, componen el equipo investigador Javier Valenzuela y Daniel Alcaraz Carrión, de la Universidad de Murcia; Inés Olza, del ICS de la Universidad de Navarra; y Michael Ramscar, de la Universidad de Tubinga. Forman parte del laboratorio global Red Hen Lab, que reúne a expertos de todo el mundo en lenguaje, informática e inteligencia artificial. El Red Hen Lab construye grandes recursos digitales para hacer investigación con Big Data.