Lo que comenz\u00f3 como una cena informal entre dos investigadores muy diferentes en 2016, uno un cient\u00edfico de datos e ingeniero, el otro un experto en modelos econ\u00f3micos, se ha convertido desde entonces en un art\u00edculo de revista que cuantifica los efectos de la “prima de belleza”, la noci\u00f3n de que aquellos que son m\u00e1s atractivos f\u00edsicamente tienden a tener mayores ingresos. El ingeniero del equipo de investigaci\u00f3n es Stephen Baek, profesor asociado de ciencia de datos en la Universidad de Virginia (UVA), mientras que el econom\u00e9trico es Suyong Song, profesor asociado de econom\u00eda y finanzas en la Universidad de Iowa. Hace cinco a\u00f1os, los dos descubrieron que sus intereses de investigaci\u00f3n se superpon\u00edan m\u00e1s de lo que inicialmente se dieron cuenta, lo que provoc\u00f3 que surgiera una idea inesperada.<\/p>\n\n\n\n
Baek comenz\u00f3 su colaboraci\u00f3n con Song como investigador en Iowa antes de unirse a la facultad de UVA School of Data Science en agosto de 2021. En su trabajo anterior, Baek analiz\u00f3 y model\u00f3 formas del cuerpo humano para aplicaciones de ingenier\u00eda como dise\u00f1o de productos, moda virtual, dise\u00f1o de prendas y ergonom\u00eda. Song, por otro lado, aport\u00f3 su experiencia en el estudio de modelos econ\u00f3micos que adolecen de errores de medici\u00f3n y generaci\u00f3n de informes.<\/p>\n\n\n\n
En comparaci\u00f3n con las publicaciones anteriores sobre la prima de la belleza, los m\u00e9todos de investigaci\u00f3n de Baek y Song son novedosos, debido a la naturaleza de su conjunto de datos, que provienen del proyecto de recursos de antropometr\u00eda de superficie civil americana y europea de 2002, o CAESAR. Adem\u00e1s de las medidas de altura y peso autoinformadas, que se han utilizado en estudios anteriores, el proyecto tambi\u00e9n recopil\u00f3 datos escaneados en 3D del cuerpo, informaci\u00f3n extensa sobre ingresos demogr\u00e1ficos y familiares, as\u00ed como medidas corporales con cinta m\u00e9trica y calibre de casi 2400 civiles. Con estos datos, los dos investigadores podr\u00edan proporcionar una historia m\u00e1s rica de la apariencia f\u00edsica y las variables socioecon\u00f3micas.<\/p>\n\n\n\n
“El problema con los trabajos anteriores era que la gente simplificaba demasiado los par\u00e1metros para describir la forma del cuerpo”, dijo Baek. “Los procesos tradicionales para determinar la apariencia f\u00edsica, como la estatura, el peso y el IMC, son procesos imperfectos y, por lo tanto, no son capaces de capturar todas las dimensiones de la forma del cuerpo humano”.<\/p>\n\n\n\n
Utilizando un novedoso algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico llamado “codificador autom\u00e1tico gr\u00e1fico” o “aprendizaje autom\u00e1tico profundo”, se introdujeron los escaneos 3D para codificar caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas de la forma del cuerpo humano. Despu\u00e9s de que la m\u00e1quina se introdujo en miles de escaneos individuales, el algoritmo redujo la dimensionalidad de los datos, de unos pocos cientos de miles de puntos a unas pocas caracter\u00edsticas importantes, caracterizando cada forma del cuerpo humano utilizando valores num\u00e9ricos. Luego, Baek y Song visualizaron las caracter\u00edsticas para determinar a qu\u00e9 partes del cuerpo hac\u00eda referencia el algoritmo y estimaron sus relaciones con las variables socioecon\u00f3micas. Usando este enfoque cient\u00edfico, se podr\u00edan cuantificar los efectos causales de la apariencia f\u00edsica.<\/p>\n\n\n\n
Para las submuestras de hombres y mujeres, la estatura y la obesidad fueron caracter\u00edsticas importantes, mientras que la relaci\u00f3n cadera-cintura fue una caracter\u00edstica adicional \u00fanica en la apariencia f\u00edsica de las mujeres. Los resultados emp\u00edricos encontraron que una mayor estatura en los hombres se correlacion\u00f3 con un mayor ingreso familiar, mientras que una mayor obesidad en las mujeres se correlacion\u00f3 con un menor ingreso familiar.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de sus hallazgos con respecto a la prima de la belleza, la experiencia de Song en modelos econ\u00f3micos agreg\u00f3 otra capa a sus hallazgos: el papel negativo que juegan los errores de encuesta y medici\u00f3n en los estudios que utilizan mediciones corporales. Seg\u00fan sus c\u00e1lculos, que fueron posibles por el hecho de que los datos de 2002 tambi\u00e9n inclu\u00edan medidas corporales autoinformadas, Song descubri\u00f3 que el error en los informes estaba altamente correlacionado con el peso y la estatura reales. En promedio, los individuos de peso m\u00e1s liviano tend\u00edan a reportar en exceso su peso, mientras que los individuos m\u00e1s pesados \u200b\u200btend\u00edan a reportar menos. Los hallazgos demostraron que los errores de la encuesta con respecto a estas mediciones son sustanciales, y que los estudios anteriores que utilizan datos de encuestas autoinformados probablemente se vean afectados por ello. Song explic\u00f3 que cuando se ejecutan modelos de regresi\u00f3n en los que las variables econ\u00f3micas sufren errores de encuesta o de medici\u00f3n, la estimaci\u00f3n se sesga, desdibujando la relaci\u00f3n correcta.<\/p>\n\n\n\n
“Para abordar el problema del error, muchos economistas asumen que estos errores son insignificantes o que son cero en promedio”, dijo Song. “Sin embargo, nuestro estudio mostr\u00f3 que no son insignificantes y no son cero en promedio, sino que m\u00e1s bien mostr\u00f3 que est\u00e1n correlacionados con la altura o el peso reales, lo que alarma a muchos estudios que utilizan datos de encuestas”.<\/p>\n\n\n\n
Inicialmente, Song anticip\u00f3 una audiencia objetivo de economistas y estad\u00edsticos, pero con estos hallazgos, desde entonces se ha dado cuenta del impacto m\u00e1s amplio del tema en campos como la ingenier\u00eda, la inform\u00e1tica, la biolog\u00eda y las ciencias sociales. Tres a\u00f1os despu\u00e9s de su presentaci\u00f3n inicial, el art\u00edculo de investigaci\u00f3n, El f\u00edsico: evidencia del aprendizaje autom\u00e1tico sobre la relaci\u00f3n entre el f\u00edsico y los ingresos<\/em>, en la revista de acceso abierto PLOS One. Con mayor publicidad, Baek y Song no solo esperan presentar el alcance del error en estudios previos sobre la forma del cuerpo que se basaron en datos de encuestas autoinformados, sino tambi\u00e9n generar conciencia sobre el tema de las primas de belleza.<\/p>\n\n\n\n