La medición de la personalidad humana ha habitualmente consistido en cuestionarios y en comparar respuestas dentro de marcos psicológicos ampliamente reconocidos. Un estudio reciente sugiere que los modelos de lenguaje pueden ir más allá, estimando respuestas promedio de grandes poblaciones a partir del lenguaje, incluso antes de que las respuestas sean formuladas por las personas.

La investigación, publicada en iScience, examinó si GPT-4 puede inferir patrones de respuestas humanas a partir de textos que describen la personalidad, sin limitarse a generar preguntas plausibles. En el estudio, Rotem Monsa, Aviv Zohar y Shahar Arzy, de la Universidad Hebrea y Hadassah, evaluaron si el modelo podría captar tendencias de respuesta poblacional a partir de lenguaje, más allá de crear formulaciones de cuestionarios.

GPT-4 predice respuestas antes de que las respondan los humanos

El equipo utilizó a GPT-4 para crear cuestionarios de personalidad a partir de dos fuentes textuales muy distintas: una basada en el DSM-5, manual clínico estándar utilizado globalmente para diagnosticar trastornos de personalidad con precisión; y otra compuesta por enunciados de un libro de astrología que asigna rasgos a cada signo zodiacal. Los cuestionarios se administraron a 600 participantes junto con el Big Five Inventory, la herramienta de medición de personalidad más validada disponible.

Antes de recolectar las respuestas, GPT-4 estimó puntuaciones promedio para cada pregunta utilizando una escala de Likert de cinco puntos. Esto permitió comparar las predicciones con las evidencias recogidas posteriormente. Las estimaciones del modelo se correlacionaron fuertemente con los promedios reales; 0.71 para preguntas derivadas del DSM y 0.85 para las derivadas de astrología.

Esta consistencia interna razonable para el cuestionario basado en DSM sugiere que rasgos que suelen agruparse en la vida real también se correlacionan en las respuestas. En contraste, el cuestionario de astrología mostró una consistencia interna notablemente más débil en la mayoría de los rasgos medidos. GPT-4 también estimó relaciones entre preguntas individuales, obteniendo correlaciones de 0.74 (DSM) y 0.69 (astrología).

Los investigadores sostienen que GPT-4 parece capaz de capturar tendencias de respuesta a nivel poblacional incrustadas en el lenguaje y en el contenido de los cuestionarios. Sin embargo, advierten que predecir respuestas promedio no demuestra que el cuestionario resultante mida adecuadamente las diferencias de personalidad a nivel individual.

Pruebas con un manual de horno

El equipo también evaluó si GPT-4 podría generar ítems de personalidad a partir de material que no contiene información explícita sobre personalidad. Se proporcionó al modelo un manual de un horno Bosch y una descripción literaria de un paisaje de El Señor de los Anillos.

GPT-4 siguió produciendo ítems que se parecían a evaluaciones de personalidad, aunque ninguna de las fuentes fue diseñada para describir rasgos psicológicos. Este resultado sugiere que el modelo ha aprendido fuertes asociaciones entre patrones del lenguaje, descripciones de personalidad y estructuras de cuestionarios conocidas. No obstante, los investigadores señalan que material ajeno puede generar ítems semánticamente débiles o poco conectados, lo que importa porque una pregunta convincente no siempre mide la característica psicológica deseada.

Además, al analizar las estructuras estadísticas subyacentes, la escala Big Five coincidió más estrechamente con su organización esperada, mientras que los cuestionarios basados en DSM y astrología mostraron ajustes de modelo confirmatorio más débiles. Los ítems derivados de astrología también no conservaron su estructura elemental prevista, formando en su lugar patrones más amplios que se asemejan a dimensiones de personalidad ya establecidas. Aun así, los resultados mostraron un rendimiento predictivo comparable para muchos resultados vitales, aunque las medidas basadas en astrología rindieron peor para resultados de salud mental.

En resumen, la evidencia es compatible con una afirmación más acotada: GPT-4 puede anticipar patrones de respuesta agregados a partir de información textual con precisión medible. Como señaló Monsa, “dado que los rasgos de personalidad se reflejan en el lenguaje, los LLMs pueden haber aprendido la estructura de la personalidad humana como subproducto de su entrenamiento.” Y añadieron que, aunque no se les enseñó específicamente psicología o teorías de personalidad, estos conceptos ya están incrustados en el lenguaje que aprenden los LLMs.

Strands es el último juego de palabras de NYT tras Wordle, Spelling Bee y Connections, y es muy entretenido. Puede resultar desafiante, así que a continuación comparto algunas pautas y enfoques para Strands.

¿Quieres más juego basado en palabras? Echa un vistazo a mis páginas de NYT Connections hoy y Quordle hoy para consejos y respuestas, y a la página de Marc sobre Wordle today para el juego viral original.

AVISO DE SPOILER: La información sobre NYT Strands de hoy está abajo, así que no sigas leyendo si no quieres conocer las respuestas.

NYT Strands hoy (juego #894) – pista #1 – tema de hoy

NYT Strands hoy (juego #894) – pista #2 – palabras clave

Juega cualquiera de estas palabras para desbloquear el sistema de pistas dentro del juego.

• VOZ
• FONDO
• CRAVO
• LINEA
• TORNAR
• BONITO

NYT Strands hoy (juego #894) – pista #3 – letras de espangrama

NYT Strands hoy (juego #894) – pista #4 – posición del espangrama

Correcto, las respuestas están abajo, así que NO DESLIANCES MÁS SI NO QUIERES VERLAS.

NYT Strands hoy (juego #894) – las respuestas

Las respuestas de Strands de hoy, juego #894, son…

• SLINKY
• VELCRO
• PLÁSTICO
• MICROONDAS
• PENICILINA
• ESPANGRAM: INVENTIONS

• Mi puntuación: Difícil
• Mi puntuación: 2 pistas

Hubo tantos Vs en el juego de hoy que me convencí de que la palabra «vinyl» estaba en la cuadrícula y que el tema era todo sobre el descubrimiento de discos antiguos.

No, me equivoqué. Fue al obtener el espangrama —y eliminar la última de las Vs— cuando comprendí cuál era la búsqueda y cómo una de las mayores conquistas médicas de la historia estaba conectada a un muelle que baja por las escaleras.

Yesterday’s NYT Strands answers (Thursday, August 13, game #893)

• FIERCE
• HEATED
• TORRID
• INTENSE
• ZEALOUS
• SPANGRAM: FIREBRAND

Buenos días. Vamos a explorar Connections, el ingenioso juego de palabras de NYT que te reta a agrupar respuestas en categorías distintas. Puede resultar desafiante, así que continúa leyendo si buscas consejos para Connections.

¿Qué hacer una vez que hayas terminado? Pues seguir jugando a más juegos de palabras. También tienes disponibles artículos diarios de pistas y respuestas de Strands y pistas y respuestas de Quordle, además de la página de Wordle de Marc para el juego viral original.

ADVERTENCIA DE SPOILER: La información sobre NYT Connections de hoy está abajo, así que no leas si no quieres conocer las respuestas.

NYT Connections hoy (juego #1160) – palabras de hoy

Las palabras de hoy para NYT Connections son…

• BUMBLEBEE
• BUBBLE
• BASS ALE
• CHARLIE BROWN
• DELTA AIRLINES
• STRAIGHTEDGE
• ECHO CHAMBER
• CITGO
• CAUTION TAPE
• GOOGLE DRIVE
• INDIA INK
• SILO
• DIP PEN
• WOLVERINE
• HIVEMIND
• BRISTOL BOARD

NYT Connections hoy (juego #1160) – pista #1 – pistas de grupos

¿Qué pistas hay para los grupos de hoy?

• YELLOW: Two colors in common
• GREEN: Opinion loop
• BLUE: Things a cartoonist uses
• PURPLE: The shape of the brand

¿Necesitas más pistas?

Ya estamos en territorio de spoiler, pero continúa si quieres saber cuáles son las cuatro respuestas temáticas de hoy…

NYT Connections hoy (juego #1160) – pista #2 – respuestas de grupos

¿Cuáles son las respuestas para los grupos de hoy?

• YELLOW: BLACK-AND-YELLOW
• GREEN: PLACES WHERE EVERYONE THINKS THE SAME WAYS
• BLUE: COMIC BOOK ARTIST’S TOOLS
• PURPLE: TRIANGLE LOGOS

Las respuestas están a continuación, así que NO DESPLACES MÁS SI NO QUIERES VERLAS.

NYT Connections hoy (juego #1160) – las respuestas

Las respuestas de las conexiones de hoy, juego #1160, son…

• YELLOW: BLACK-AND-YELLOW: BUMBLEBEE, CAUTION TAPE, CHARLIE BROWN, WOLVERINE
• GREEN: PLACES WHERE EVERYONE THINKS THE SAME WAYS: BUBBLE, ECHO CHAMBER, HIVEMIND, SILO
• BLUE: COMIC BOOK ARTIST’S TOOLS: BRISTOL BOARD, DIP PEN, INDIA INK, STRAIGHTEDGE
• PURPLE: TRIANGLE LOGOS: BASS ALE, CITGO, DELTA AIRLINES, GOOGLE DRIVE

• Mi puntuación: Difícil
• Mi puntuación: Fallé

Este es el primer juego de Connections que pierdo desde marzo de 2025 y, aparte de BLACK-AND-YELLOW, no tenía idea de qué trataban los grupos.

Empezó mal cuando gauqué SILO en lugar de CHARLIE BROWN, pero tras corregirlo estuve completamente perdido; tenía un par de aciertos con INDIA INK y DIP PEN, y HIVEMIND y BUBBLE, pero más allá, nada claro.

Lo más irritante es que no puedo atribuirlo a diferencias culturales por estar en Reino Unido, especialmente porque la opción BASS ALE es una marca británica.

Yesterday’s NYT Connections answers (jueves 13 de agosto de 2026, juego #1159)

• YELLOW: PERSEVERE: CARRY ON, CONTINUE, MAKE IT, PERSIST
• GREEN: MOVE SLOWLY (UP TO): CREEP, EASE, EDGE, INCH
• BLUE: AIRLINE STATUS PERKS: CHECKED BAGS, LOUNGE, MILES, UPGRADE
• PURPLE: “COLD” THINGS, EN MODOS: COMFORT, FEET, SHOULDER, TURKEY

La geografía y la orografía de Japón presentan un entorno desafiante para la navegación satelital. Las montañas y los distritos urbanos de alta densidad pueden bloquear o degradar las señales de posicionamiento para receptores en el terreno, dejando lagunas de precisión que no fueron previstas por los sistemas de navegación global existentes.

Durante más de una década, Japón ha trabajado en una respuesta propia a estas limitaciones. Este esfuerzo, centrado en garantizar cobertura casi constante y una mayor exactitud de ubicación en todo el archipiélago, ha dado un nuevo avance significativo con la llegada de QZS-7 a su órbita.

Por qué Japón construyó su propio sistema

El Gobierno japonés desarrolló el Quasi-Zenith Satellite System (QZSS), una constelación diseñada para garantizar una cobertura casi constante y una mayor precisión de ubicación en el territorio insular. La Oficina del Gabinete de Japón señala que el sistema complementa al GPS, asegurando que una nave de navegación permanezca prácticamente siempre por encima del país.

La latitud de las islas japonesas se extiende desde 20° hasta 45° Norte, un rango demasiado amplio para que un único satélite geoestacionario cubra todo el territorio. Por ello, los satélites de QZSS orbitan en una trayectoria inclinada que dibuja una figura en ocho cuando se observa desde la superficie.

El satélite más reciente de la constelación, conocido como Michibiki No. 7 o QZS-7, alcanzó su órbita prevista a primera hora de este martes, hora local, a bordo de un cohete H3.

Esta órbita provoca que los satélites se desplazen más lentamente cuando están sobre el Hemisferio Norte, pasando aproximadamente 13 horas cerca del ecuador en cada ciclo.

En la configuración inicial se desplegaron cuatro satélites, y uno de ellos aparecía sobre Japón cada ocho horas durante esa fase temprana. Un satélite mantenía siempre una elevación de 70° o más, aunque no siempre justo en el cenit. Esa particular elevación, más que alcanzar el zenit, es la que dio al sistema su distintiva denominación de quasi-zenith.

Un cohete con antecedentes difíciles finalmente entrega

El cohete H3, que transportó QZS-7, es el lanzador de rango medio más reciente de la Agencia de Exploración Aeroespacial Japonesa (JAXA), y el vuelo de este martes marcó la novena misión de este cohete desde su debut. Hasta ahora, dos de esas nueve misiones han fallado.

La falla más reciente ocurrió en diciembre de 2025, cuando una pieza adhesiva defectuosa provocó la destrucción del satélite de navegación que transportaba. Ese satélite perdido era QZS-5, un orbiter anterior destinado a ampliar la constelación antes de que fallara el intento de lanzamiento.

El primer satélite experimental de la serie QZSS vio la luz en 2010, seguido por cuatro satélites de producción lanzados entre 2017 y 2021. Más tarde, el gobierno japonés decidió ampliar la constelación de cuatro a siete satélites en total. QZS-6 se lanzó con éxito en febrero de 2025, llegando a órbita meses antes del fallo de diciembre que afectó a QZS-5.

Las autoridades señalan que se contemplan tres satélites adicionales para la década de 2030, aunque aún no existe un reemplazo directo confirmado para QZS-5. El éxito de QZS-7 sugiere que Japón ha logrado acumular casi en su totalidad la cobertura de navegación satelital que se propuso originalmente. Además, representa una señal de confianza en que el cohete H3 puede continuar desempeñándose como una plataforma fiable para misiones futuras.

La cobertura de la navegación satelital nacional refuerza la disponibilidad de servicios críticos para sectores como la navegación maritime y terrestre, la respuesta ante desastres y las infraestructuras digitales que requieren una localización precisa y estable en todo el país.

Para más contexto, la cobertura y las implicaciones se han discutido en medios especializados, incluido The Register, que dialoga sobre el avance de este programa soberano y su impacto en la infraestructura tecnológica de Japón.

Fuente: The Register

La industria de la informática se movía en un terreno casi irreconocible en sus inicios, donde la idea de disciplinarse alrededor de escribir código se veía casi como una fantasía. Todo cambió cuando la pionera de la industria, Margaret Hamilton, acuñó el término y lideró el equipo de software de vuelo para el programa espacial Apollo de NASA en la década de 1960.

Pioneros de una industria

Hamilton describía el proceso por el cual acuñó el término “ingeniería de software” y, al hacerlo, definió toda una disciplina de la informática; una conversación que revela mucho sobre la transformación de un campo técnico hacia una profesión reconocida.

En lugar de una entrevista para cualquier medio, la transcripción de esa entrevista apareció en la primera edición del libro de texto de informática ‘Fluency With Information Technology: Skills, Concepts, & Capabilities’ de Lawrence Snyder y Ray Laura Henry.

Recordó durante la conversación un momento particularmente memorable en el que un gurú de hardware muy respetado explicó a todos en la reunión que el proceso de construcción de software también debe considerarse una disciplina de ingeniería, igual que el hardware. Eso se debe a que ella y sus colegas ganaron el respeto de los demás en la sala como miembros de un campo de ingeniería por derecho propio.

Cuestiones de arranque

Antes de que Hamilton acuñara el término y definiera muchos de los procesos y buenas prácticas que impulsaron los logros de software de la NASA durante la misión Apollo, el enfoque de la computación estaba en un estado caótico.

En aquel entonces, la gente valoraba más el hardware físico y los componentes que se iban colocando debajo que el código, que nadie veía. La programación, en cierto sentido, no se consideraba una ciencia real hasta que llegó Hamilton.

Durante su etapa en la NASA, creó software vital a bordo para las misiones, destacando especialmente su sistema de detección y recuperación de errores. Sus contribuciones fueron inmortalizadas en la película corta de 2022 To Go to the Moon, en la que fue interpretada por Dominque Roberts.

Esta actitud condujo a una crisis de software en las décadas de 1960 a 1980, con muchos proyectos que se retrasaban en presupuesto y calendario y con software publicado que contenía errores críticos, con consecuencias costosas. Este fue el impacto directo de la falta de profesionalización en el campo.

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