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Un algoritmo de inteligencia artificial puede predecir cómo votará la gente con solo mirar los autos en la calle


¿Crees que el coche que conduces expresa tus inclinaciones políticas? A nivel individual tal vez no, pero los investigadores han descubierto que al analizar imágenes de calles suburbanas de América del Norte y comparar el modelo y la edad de los autos estacionados, pueden determinar por quién es más probable que vote ese vecindario. Las imágenes provienen de Google Street View disponible abiertamente y el análisis de datos se realiza mediante robots autodidactas. El estudio proviene del laboratorio de inteligencia artificial de la Universidad de Stanford y del laboratorio de visión de Stanford. Fei-Fei Li, director de los laboratorios, explica la investigación: “Utilizando datos visuales fácilmente obtenibles, podemos aprender mucho sobre nuestras comunidades, a la par con alguna información que requiere miles de millones de dólares para obtenerla a través de encuestas censales. Más importante aún, esta investigación abre más posibilidades de estudio virtualmente continuo de nuestra sociedad utilizando datos visuales a veces asequibles ".

Los algoritmos predicen si un distrito vota por los republicanos o los demócratas

Los algoritmos se entrenaron para "mirar" las imágenes de Google Street View y reconocer la marca, el modelo y el año de cada automóvil producido desde 1990. Luego, estos datos se compararon con los datos demográficos obtenidos de la Encuesta de la Comunidad Estadounidense y con los datos de las elecciones presidenciales. , los algoritmos podrían entonces sintetizar esta información para estimar las preferencias generales de voto del vecindario. Por ejemplo, los algoritmos mostraron que si el número de camionetas es mayor que el número de sedanes, hay un 82 por ciento de posibilidades de que el vecindario vote por los republicanos. En la misma línea, si cambia esos números y hay más sedanes estacionados en las calles del vecindario que camionetas, hay un 88 por ciento de posibilidades de que el distrito vote por los demócratas.

La investigación podría tener implicaciones para otras recopilaciones de datos

Li y su equipo han publicado sus resultados en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, donde describen la relación entre los automóviles, la demografía y la persuasión política como "simple y poderosa".

Los algoritmos, obviamente, serán de gran interés para los analistas políticos que utilizan este tipo de datos para planificar campañas. Pero los investigadores tienen otras ideas sobre cómo podría ser útil para recopilar datos importantes sobre cómo y dónde vivimos. La Encuesta de la Comunidad Estadounidense es una encuesta continua de la población de los Estados Unidos que muestra comunidades y les hace preguntas sobre ascendencia, logros educativos, ingresos, dominio del idioma, migración, discapacidad, empleo y características de la vivienda. La encuesta se realiza actualmente a través de un sondeo puerta a puerta costoso y laborioso, pero la investigación sugiere que parte de lo que la encuesta se propone lograr podrían realizarse mediante algoritmos que utilicen los datos de Google disponibles gratuitamente.

Timnit Gebru, primer autor del artículo y ex miembro del laboratorio de Li, describe cómo los algoritmos podrían ayudar a los métodos de encuesta tradicionales: “No veo que algo como esto reemplace la Encuesta de la Comunidad Estadounidense, sino como un complemento para mantener los datos actualizados fecha." El equipo de investigación está emocionado de ver a dónde puede llegar este tipo de aplicación de aprendizaje automático. Li resume diciendo: "Existe un gran potencial para utilizar la tecnología de visión por computadora de una manera constructiva y benevolente".


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