Principal Computación En La Nube Lo que Watson de IBM encontró después de analizar los personajes de 'Game of Thrones'

Lo que Watson de IBM encontró después de analizar los personajes de 'Game of Thrones'

Tu Horóscopo Para Mañana

La sexta temporada del programa de HBO Game of Thrones comienza el 24 de abril.

cuanto mide emily skye

Y si eres fanático de los libros en los que se basa el programa, no estás muy seguro de qué esperar. El autor George R. R. Martin aún no ha anunciado una fecha de lanzamiento para el sexto libro de la serie. Lo que significa que el programa de televisión está a punto de adelantarse a los libros, en términos de hacia dónde se dirige la trama.

¿El resultado? Los fanáticos del libro se están preparando para alertas de spoiler de proporciones épicas. En un fragmento de marketing bien sincronizado, el investigador de IBM Vinith Misra utilizó un programa de Watson llamado Personality Insights para analizar cómo Game of Thrones los personajes han evolucionado en los primeros cinco libros y anticipan lo que los lectores podrían esperar en el sexto libro. Esto es lo que revelaron los datos:

  • A medida que Daenerys Targaryen abraza su Khaleesi interior y su realeza, poco a poco está perdiendo su apertura y liberalismo, y al mismo tiempo se vuelve más preocupada, enojada, asertiva y obediente.
  • La extraversión y la alegría originales de Sansa Stark han sido reemplazadas por la autoconciencia, una vida interna imaginativa y la obediencia.
  • Su hermana, Arya Stark, se ha endurecido a lo largo de los libros. Ahora es menos vulnerable y menos propensa a preocuparse.
  • La personalidad inicialmente más confiada y disciplinada de Tyrion Lannister ha dado paso a un alcohólico vulnerable y emocional.
  • Jon Snow ha pasado de ser un joven enojado, vulnerable y en busca de aventuras a un líder disciplinado, inteligente y cauteloso.

Si ha visto la serie o leído los libros, su primera reacción a todo lo anterior podría ser: Duh. No necesitaba la Perspectiva de la personalidad de Watson para decirme nada de eso. ¿Cual es el problema?

El problema es que 'Watson no está leyendo las acciones de estos personajes como lo haría un humano', dice Misra. Watson llegó a estas lecturas precisas de los personajes estrictamente a través de un análisis de las opciones de palabras utilizadas por los personajes en los primeros cinco libros.

Por ejemplo, cuando Watson determina la puntuación de altruismo de un personaje, está seleccionando plurales en primera persona ('nosotros', 'nos', 'nuestro', 'nuestro') y palabras como coraje, valentía, atrevimiento, certeza, definida, confiada. , fácil y fe. Las malas palabras impactan negativamente en la puntuación de altruismo de un personaje. El personaje más altruista, según Watson, es Bran. El menos altruista es Tyrion.

Asimismo, al determinar la puntuación de asertividad de un personaje, Watson busca palabras como luchar, perdonar, dar, conocer, negociar, explicar y persuadir. Los personajes más asertivos, según el análisis de Watson, son Arya y Brienne. Los menos asertivos son Barristan y Davos. Cuando Watson determina la puntuación de emocionalidad de un personaje, un rasgo que combina la autoconciencia, la empatía y la pasión, busca palabras como abrazar, abrazar, dolor, alcohol, afecto, admirar, adorar y sonreír. Los personajes con la calificación más alta en emocionalidad son Cersei y Daenerys. Los personajes con la calificación más baja, se podría llamar los más estoicos, son Davos y Ned.

Ahora imagine que tiene esta capacidad, para evaluar personalidades a través de la frecuencia de la elección de palabras, en una organización grande. Si tuviera que clasificar miles de candidatos para un trabajo en particular, podría usar una herramienta como Perspectivas de personalidad para brindarle datos concretos sobre qué candidatos tenían más (o menos) altruismo y emocionalidad en sus currículums y cartas de presentación.

Del mismo modo, si estaba formando un equipo de innovación y deseaba que los participantes tuvieran puntuaciones altas de asertividad, podría usar Personality Insights para analizar documentos internos (correos electrónicos, mensajes de Slack) para los datos. Como en todos los casos con la analítica, ya sea de béisbol o de negocios, no querrá depender solo de los datos. Pero la información de los datos, dice Misra, proporcionaría un 'componente de verificación de cordura'. Y seguramente evitará que confíes en un Lannister con cualquier asunto de sensibilidad emocional.