Cada persona y cada perro tienen una personalidad única y fueron criados de manera diferente, por lo que buscar una mascota canina que se adapte a ti puede ser un procedimiento complicado. Conocer el comportamiento general de razas específicas de perros a menudo es engañoso.
Puede una técnica científica basada en inteligencia artificial (IA) servir como una casamentera útil y precisa?
La personalidad y las características conductuales caninas tienen una influencia significativa en las relaciones entre perros domésticos y humanos, así como en la idoneidad de los perros para roles de trabajo específicos. Como resultado, muchos investigadores han intentado desarrollar herramientas confiables de evaluación de la personalidad de los perros. La mayoría de los trabajos anteriores han analizado patrones de comportamiento de los perros recopilados a través de cuestionarios utilizando enfoques analíticos estadísticos tradicionales.
Un equipo de investigación multidisciplinario especializado en comportamiento canino e IA ha desarrollado un algoritmo que automatiza el proceso de evaluación de personalidad de perros adoptados potenciales, incluidos los que trabajan para la policía, el ejército o como perros de servicio para personas discapacitadas.
Los científicos, de la Universidad de East London y la Universidad de Pennsylvania, llevaron a cabo la investigación en nombre de su patrocinador, una startup de tecnología canina con sede en Miami, Florida. Anunciaron los resultados del algoritmo de prueba de personalidad de perros en su artículo "Un Enfoque de Inteligencia Artificial para Predecir Tipos de Personalidad en Perros", recién publicado en la prestigiosa revista Scientific Reports.
La personalidad/temperamento canino desempeña un papel crítico en el establecimiento y mantenimiento de relaciones positivas y funcionales entre humanos y perros domésticos. Los caninos que presentan rasgos de temperamento no deseados tienen un riesgo significativamente mayor de ser sacrificados durante su vida, escribió el equipo. Casi la mitad de los estadounidenses que devuelven perros a refugios de animales atribuyen problemas de comportamiento como un factor contribuyente, y una cuarta parte los cita como la razón principal para renunciar a sus perros.
Además, muchos perros sufren de miedos crónicos y estados de ansiedad que no necesariamente resultan en abandono o sacrificio, pero que sin duda afectan el bienestar general de estos animales. También surgen importantes preocupaciones de salud pública a partir de rasgos de personalidad canina.
El equipo espera ayudar a las agencias de entrenamiento de perros a evaluar de manera más rápida y precisa qué animales probablemente tendrán éxito a largo plazo en carreras como ayudar a las fuerzas del orden y asistir a personas con discapacidades. La prueba de personalidad también podría usarse para la emparejamiento entre perros y humanos, ayudando a los refugios con una colocación adecuada y reduciendo así el número de animales devueltos por no ser compatibles con sus familias adoptivas.
El algoritmo de IA se basa en datos de casi 8,000 respuestas al ampliamente utilizado Cuestionario de Evaluación y Investigación del Comportamiento Canino (C-BARQ). Durante más de 20 años, la encuesta C-BARQ de 100 preguntas ha sido el estándar de oro para evaluar posibles perros de trabajo.
"C-BARQ es muy efectivo, pero muchas de sus preguntas también son subjetivas", dijo el co-investigador principal (emeritus) Prof. James Serpell, experto en ética y bienestar animal emérito en la Facultad de Medicina Veterinaria de la UPenn. "Al agrupar datos de miles de encuestas, podemos ajustar las respuestas atípicas inherentes a preguntas subjetivas en categorías como rivalidad entre perros y miedo dirigido a extraños".
El algoritmo experimental de IA del equipo trabaja en parte agrupando las respuestas a las preguntas del C-BARQ en cinco categorías principales que finalmente dan forma a la huella digital de personalidad digital que recibe un perro en particular. Estos tipos de personalidad se han identificado y descrito según el análisis de los atributos más influyentes en cada una de las cinco categorías, e incluyen: "excitable/afectuoso", "ansioso/miedoso", "distante/predatorio", "reactivo/asertivo" y "tranquilo/afable". Los puntos de datos que alimentan esos clusters finales incluyen atributos de comportamiento como "excitación cuando suena el timbre", "agresión hacia perros desconocidos que visitan su hogar" y "persigue o perseguiría aves dada la oportunidad".
Cada atributo recibe un valor de "importancia de la característica", que es esencialmente cuánto peso recibe el atributo a medida que el algoritmo de IA calcula la puntuación de personalidad de un perro. "Es bastante sorprendente; estos grupos son muy significativos y coherentes", dijo Serpell.
Dogvatar y sus investigadores colaboradores esperan llevar a cabo más investigaciones sobre posibles aplicaciones para su algoritmo de prueba de personalidad canina. "Esto ha sido un avance realmente emocionante para nosotros", dijo la directora ejecutiva de Dogvatar, "Alpha Pack Leader" Piya Pettigrew. "Este algoritmo podría mejorar en gran medida la eficiencia en el proceso de entrenamiento y colocación de perros de trabajo, y podría ayudar a reducir la cantidad de perros de compañía devueltos a refugios por no ser compatibles. Es una victoria tanto para los perros como para las personas a las que sirven".
Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. y la Sociedad Humanitaria de EE. UU., hay alrededor de 4.7 millones de mordeduras de perros cada año en ese país, y estas mordeduras resultan en un promedio anual de 16 muertes.