Señales No Verbales y Personalidad en Entrevistas
Este artículo examina cómo las pistas físicas revelan rasgos de personalidad en las entrevistas de trabajo.
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Tabla de contenidos
El comportamiento humano es complejo y puede ser influenciado por varios factores, incluyendo Rasgos de Personalidad. Estos rasgos afectan cómo las personas se expresan en situaciones sociales, como entrevistas de trabajo. Este artículo habla de cómo ciertas señales físicas, como Movimientos de cabeza y Expresiones Faciales, pueden ayudar a predecir rasgos de personalidad y comportamientos durante las entrevistas.
¿Qué Son los Rasgos de Personalidad?
Los rasgos de personalidad son patrones en cómo la gente piensa, siente y se comporta. Pueden ser bastante estables a lo largo del tiempo y suelen resumirse usando diferentes modelos. Un modelo común es el modelo OCEAN, que categoriza los rasgos en cinco dimensiones:
- Apertura: Creativo versus conservador
- Responsabilidad: Diligente versus desorganizado
- Extraversión: Social versus reservado
- Amabilidad: Empático versus distante
- Neuroticismo: Ansioso versus emocionalmente estable
Estos rasgos moldean cómo las personas actúan y se comunican con los demás. Por ejemplo, una persona con alta responsabilidad podría mantener una postura recta y usar pocos movimientos de cabeza, mientras que alguien que muestra neuroticismo podría moverse nerviosamente o evitar el contacto visual.
La Importancia de las Señales no verbales
En situaciones como las entrevistas de trabajo, las impresiones formadas en base al comportamiento no verbal pueden impactar mucho las decisiones de contratación. La gente suele formar impresiones subjetivas sobre las personalidades de los candidatos según cómo se presentan. Esto incluye cómo mueven la cabeza, usan expresiones faciales y hablan.
Ciertas señales no verbales pueden indicar rasgos específicos. Por ejemplo, alguien que parece relajado y habla claramente puede comunicar apertura o amabilidad. En cambio, alguien que parece tenso y evita el contacto visual puede transmitir ansiedad o falta de confianza.
Desglosando las Señales No Verbales
Para entender mejor cómo los movimientos y expresiones se relacionan con la personalidad y el éxito en entrevistas, podemos categorizar las señales en tres tipos principales:
Movimientos de Cabeza: Estos son patrones básicos de movimiento conocidos como kinemas. Incluyen asentimientos, sacudidas y inclinaciones que pueden indicar acuerdo, énfasis o incertidumbre.
Expresiones Faciales: Estos son movimientos pequeños y específicos de los músculos faciales conocidos como unidades de acción. Pueden indicar emociones como felicidad, tristeza o ira.
Características del habla: Incluyen diversas características de audio, como tono, altura y ritmo, que reflejan el estado emocional del hablante y sus niveles de compromiso.
Analizando las Señales
La investigación muestra que combinar estos diferentes tipos de señales puede proporcionar una predicción más precisa de los rasgos de una persona durante una entrevista. Esto significa que usar solo un tipo de señal (como solo expresiones faciales) puede no ser tan efectivo como mirar los tres tipos juntos.
Movimientos de Cabeza (Kinemas)
Los kinemas pueden decirnos mucho sobre cómo se siente alguien. Por ejemplo, los asentimientos de cabeza suelen asociarse con acuerdo y apertura, mientras que las sacudidas de cabeza pueden indicar desacuerdo o confusión. Al analizar estos movimientos, podemos obtener información sobre la personalidad de una persona.
Expresiones Faciales (Unidades de Acción)
Las expresiones faciales son cruciales para transmitir emociones. Las unidades de acción pueden variar desde cambios sutiles, como una leve sonrisa, hasta movimientos más grandes, como una gran sonrisa o un ceño fruncido. Ciertas expresiones pueden señalar diferentes rasgos de personalidad; por ejemplo, una sonrisa a menudo sugiere amabilidad y accesibilidad.
Características del Habla
Cómo habla una persona es tan importante como lo que dice. Características como la altura y el tono pueden señalar la emoción o nerviosismo de una persona. Estas señales vocales pueden complementar las señales visuales de las expresiones faciales y los movimientos de cabeza, proporcionando una imagen más completa del candidato en la entrevista.
Hallazgos de la Investigación
Los estudios han demostrado que usar una combinación de movimientos de cabeza, expresiones faciales y características del habla conduce a mejores predicciones de rasgos de personalidad y comportamientos en entrevistas. Aquí algunas conclusiones clave:
Enfoques Multimodales: Usar los tres tipos de señales juntos resulta en mejores predicciones en comparación con usar solo un tipo.
Fragmentos Comportamentales Cortos: Incluso clips de comportamiento muy breves (tan cortos como dos segundos) pueden proporcionar suficiente información para predecir de manera precisa los rasgos de alguien.
Información Complementaria: Cada tipo de señal aporta perspectivas únicas que pueden complementarse. Por ejemplo, un candidato puede hablar con confianza pero aún así parecer ansioso a través de sus movimientos de cabeza.
Aplicaciones Prácticas
Entender la relación entre estas señales de comportamiento y los rasgos de personalidad tiene implicaciones prácticas, especialmente en la contratación y el desarrollo profesional. Aquí algunas aplicaciones:
Entrevistas de Trabajo: Los gerentes de contratación pueden usar este conocimiento para evaluar a los candidatos de manera más efectiva al centrarse en señales tanto verbales como no verbales durante las entrevistas.
Programas de Capacitación: Las organizaciones pueden crear programas de capacitación para ayudar a los candidatos a mejorar sus habilidades de comunicación no verbal, haciéndolos más atractivos para los empleadores potenciales.
Mecanismos de Retroalimentación: Los empleadores pueden dar retroalimentación a los candidatos de entrevistas basándose en sus señales no verbales, ayudándoles a prepararse mejor para futuras entrevistas.
Limitaciones y Futuras Investigaciones
Aunque los hallazgos son prometedores, hay limitaciones en esta área de investigación. Por ejemplo, todas las características de comportamiento se extraen actualmente en ventanas de tiempo fijas. Las expresiones de las personas pueden variar en intensidad y duración dependiendo de la conversación. Investigaciones futuras podrían explorar cómo observaciones más largas y escalas de tiempo variadas podrían generar mejores predicciones.
Además, no se debe centrar solo en medidas cuantitativas. Aspectos cualitativos, como el contexto de la entrevista y el trasfondo del candidato, también deberían ser considerados. Combinar enfoques cualitativos y cuantitativos podría llevar a modelos complejos que podrían predecir comportamientos de manera más precisa.
Conclusión
La relación entre las señales no verbales, los rasgos de personalidad y los comportamientos en entrevistas es compleja pero muy valiosa. Al analizar movimientos de cabeza, expresiones faciales y características del habla, podemos obtener una visión más profunda de cómo las personas se comunican y se presentan en momentos cruciales como las entrevistas de trabajo. Estos hallazgos pueden mejorar el proceso de contratación y ayudar a los candidatos a tener éxito en sus objetivos. Entender nuestro comportamiento no solo enriquece nuestras interacciones, sino que también mejora nuestra capacidad para conectar con otros de manera significativa.
Título: Explainable Human-centered Traits from Head Motion and Facial Expression Dynamics
Resumen: We explore the efficacy of multimodal behavioral cues for explainable prediction of personality and interview-specific traits. We utilize elementary head-motion units named kinemes, atomic facial movements termed action units and speech features to estimate these human-centered traits. Empirical results confirm that kinemes and action units enable discovery of multiple trait-specific behaviors while also enabling explainability in support of the predictions. For fusing cues, we explore decision and feature-level fusion, and an additive attention-based fusion strategy which quantifies the relative importance of the three modalities for trait prediction. Examining various long-short term memory (LSTM) architectures for classification and regression on the MIT Interview and First Impressions Candidate Screening (FICS) datasets, we note that: (1) Multimodal approaches outperform unimodal counterparts; (2) Efficient trait predictions and plausible explanations are achieved with both unimodal and multimodal approaches, and (3) Following the thin-slice approach, effective trait prediction is achieved even from two-second behavioral snippets.
Autores: Surbhi Madan, Monika Gahalawat, Tanaya Guha, Roland Goecke, Ramanathan Subramanian
Última actualización: 2023-02-23 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2302.09817
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.09817
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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