Un estudio reciente ha examinado cómo la inteligencia artificial (IA) puede potenciar la creatividad en redes sociales mediante la introducción de un motor de recomendaciones de pares, llamado SocialMuse. Este sistema emplea un modelo entrenado para predecir rendimientos de ideación utilizando características semánticas y estructurales de la red, lo que permite que SocialMuse maximice las conexiones entre personas, optimizando así su creatividad potencial.

Los investigadores llevaron a cabo diez experimentos independientes con 420 participantes, observando que aquellas redes informadas por IA producían significativas mejoras en la creatividad comparadas con las redes de control. En estos experimentos, los participantes que formaban parte de la red asesorada por SocialMuse generaron un mayor número de ideas distintas, menos redundantes y más diversas semánticamente. Además, se notó que estas redes tendían a ser más descentralizadas, extendiendo así las fuentes de inspiración entre los participantes.

El estudio resalta los desafíos en la recolección de datos y diseño de intervenciones en redes sociales auto-organizadas. Aclara que es complicado obtener conjuntos de datos que representen claramente las conexiones sociales de inspiración creativa. Las redes ajustan sus relaciones con base en factores psicosociales, lo que añade complejidad al análisis de creatividad dentro de estas.

El sistema SocialMuse recomienda pares utilizando modelos supervisados que, al final de cada ronda, sugieren a los participantes conexiones que podrían incrementar su rendimiento creativo en la próxima etapa de ideación. Los diseñadores de SmartMuse aseguran que la descentralización parcial de las redes no solo evita la redundancia en las ideas, sino que también conserva el acceso a las ideas más innovadoras.

El estudio concluye destacando que, al optimizar localmente las conexiones a nivel de participante y aumentando flexibilidad frente a las condiciones cambiantes de la red, se puede afianzar el rendimiento creativo de estas redes sociales. Al final, los resultados subrayan las oportunidades de aplicar estos hallazgos a plataformas online más amplias, sugiriendo que motores de recomendación basados en IA pueden ayudar efectivamente a los usuarios a ser más creativos a través de conexiones sociales inteligentes.