Un primer estudio de inteligencia artificial (IA) de su tipo sobre relaciones románticas basado en datos de miles de parejas ha identificado los principales predictores que hacen que las parejas se sientan positivamente sobre su relación, y los resultados muestran que la felicidad romántica es mucho más que simplemente con quién estás.
Los investigadores realizaron un análisis de aprendizaje automático de los datos recopilados de más de 11,000 parejas, y descubrieron que las características específicas de la relación (evaluaciones personales de la relación en sí) eran predictores significativamente más poderosos de la calidad de la relación en general que las variables basadas en características individuales.
En otras palabras, el tipo de relación que estableces con una pareja puede ser más importante para su felicidad que cualquiera de sus características individuales: en el estudio, analizaron rasgos como cuán satisfecha estaba una persona con la vida, cuán ansiosa estaba o si el matrimonio de sus padres funcionó.
"Las variables específicas de las relaciones eran aproximadamente dos o tres veces más predictivas que las diferencias individuales, lo que creo que encajaría con las intuiciones de muchas personas", dice la investigadora principal y psicóloga Samantha Joel de la Western University en Canadá.
"Pero la parte sorprendente es que una vez que tiene todos los datos específicos de la relación en la mano, las diferencias individuales se desvanecen en el fondo".
La ciencia de las relaciones ha existido durante décadas y provocó grandes cantidades de teoría psicológica sobre lo que hace (y no hace) a las parejas felices.
Sin embargo, los investigadores dicen que un desafío clave para su campo aún en maduración es reunir datos acumulativos en una escala mayor, para reforzar los hallazgos realizados en estudios independientes más pequeños (que pueden ser costosos y llevar mucho tiempo, en términos de reclutamiento y entrevistando a los participantes).
Una solución analítica podría ser la IA, que tiene la capacidad de filtrar grandes cantidades de datos recopilados de laboratorios individuales. En un nuevo estudio, el equipo de Joel empleó ese mismo enfoque, utilizando un sistema de aprendizaje automático llamado Bosques Aleatorios, que puede probar el poder predictivo de una gran cantidad de variables que se le suministran.
La técnica, habiendo analizado principalmente medidas autoinformadas recopiladas de 11,196 parejas en 43 conjuntos de datos separados, determinó qué tipo de variables informadas parecían importar más en términos de predecir la calidad de la relación.
"Los resultados revelaron que las variables que capturaban las propias percepciones de la relación (por ejemplo, conflicto, afecto) predijeron hasta el 45 por ciento de la variación en la calidad de la relación al comienzo de cada estudio", escribieron los autores en su artículo, señalando que el efecto predictivo disminuyó en el transcurso de los estudios.
En términos de estas variables específicas de la relación que predijeron de manera más confiable la calidad de la relación, las más confiables fueron: el compromiso percibido de la pareja (por ejemplo, "Mi pareja quiere que nuestra relación dure para siempre"); agradecimiento (por ejemplo: "Me siento muy afortunado de tener a mi pareja en mi vida"); satisfacción sexual (p. ej., "¿Qué tan satisfecho está con la calidad de su vida sexual?"); percepción de satisfacción de la pareja (por ejemplo, "Nuestra relación hace que mi pareja esté muy feliz"); y conflicto (por ejemplo: "¿Con qué frecuencia tienes peleas con tu pareja?").
Por el contrario, los predictores relacionados con las características individuales (observaciones que los encuestados informaron sobre sí mismos, que van desde sus rasgos de personalidad hasta su edad y género), como máximo, explicaron solo el 21 por ciento de la variación en la calidad de la relación.
Las características individuales que más predijeron la calidad de una relación fueron: "satisfacción con la vida"; 'afecto negativo' (por ejemplo, sentirse angustiado o irritable); 'depresión'; 'apego evitativo' (por ejemplo: "Prefiero no estar demasiado cerca de las parejas románticas"); y 'apego ansioso' (por ejemplo, me preocupo mucho por mis relaciones con los demás).
"Experimentar el afecto negativo, la depresión o el apego inseguro son seguramente factores de riesgo de relación", escriben los investigadores en su artículo.
"Sin embargo, si las personas logran establecer una relación caracterizada por la apreciación, la satisfacción sexual y la falta de conflicto, y perciben que su pareja está comprometida y responde, esos factores de riesgo individuales pueden tener poca importancia".
Si bien hay una gran variedad de ideas estadísticas potenciales que se ofrecen aquí, y también numerosas limitaciones interpretativas, debe decirse, impuestas por este tipo de métodos analíticos, en esencia, los hallazgos se reducen a una verdad bastante simple, dice Joel.
"Realmente, sugiere que la persona que elegimos no es tan importante como la relación que construimos", explicó Joel a Inverse.
"La dinámica que construyes con alguien, las normas compartidas, los chistes, las experiencias compartidas, es mucho más que las personas separadas que componen esa relación".
Los hallazgos se informan en PNAS