Main menu

header

880 20 2de Roxana Istudor şi Adrian Barna

Un nou sistem de inteligență artificială poate „prezice” o potențială despărțire în cuplu. Oricât ar suna de bizar, oamenii de știință italieni care au dezvoltat algoritmul consideră că acest mijloc de estimare este mult superior celor convenționale.

Satisfacția de viață și procentul de treburi casnice

Cercetarea realizată la Universitatea Bocconi, din Milano, a utilizat datele colectate pe 2.038 de cupluri pentru sondajul german socio-economic Panel Survey, urmărite timp de 12 ani. În perioada studiată, 914 cupluri - 45% - s-au despărțit. Autorii studiului au folosit o tehnică de învățare automată numită Random Survival Forests (RSF) pentru a verifica toate datele și a ajunge la concluzii relevante. În final, sistemul de învățare automată a numit primii doi cei mai importanți predictori ai dizolvării uniunii dintre cele peste 2.000 de cupluri analizate: satisfacția de viață a celor implicați în relație și procentul de treburi casnice efectuate de partener.

Personalitatea, variabilă secundară

Învățarea automată este mai avantajoasă datorită puterii sale predictive superioare în comparație cu modelele mai convenționale. Când echipa de cercetare a împărțit eșantionul în două și a analizat un segment pentru a prezice rezultatele celuilalt, a devenit rapid evident că acuratețea predictivă a RSF a fost mult mai bună decât modelele convenționale. Variabilele cu cea mai mare capacitate de predicție au inclus programul de lucru al femeii, nivelul de deschidere al femeii și de a fi extrovertit a bărbatului, precum și evoluția satisfacției în cuplu a acestuia. Pe de altă parte, trăsăturile de personalitate dintre parteneri s-au dovedit a avea o importanță secundară în „prezicerea” despărțirii, notează revista Demography.

„Este foarte util pentru cei care decid o despărțire să-și amintească de faptul că gestul lor poate fi de fapt o favoare, pe termen lung, deoarece oferă celuilalt posibilitatea de a găsi pe cineva cu care se potrivește mai bine“ (psihologul clinician Michelle Pal, Australia)