Para saber qué hace que una persona sea calificada por el resto como buena bailarina, Nick Neave, profesor de Psicología de la Universidad de Northumbria, Reino Unido, ha investigado desde el 2010.

En su último estudio, les pidió a personas de ambos sexos que evaluaran el video de avatares bailando.

Las conclusiones, publicadas en la revista Scientific Reports de Nature, revelan que en el caso de las mujeres, la clave está en un mayor grado de oscilación de las caderas y en movimientos asimétricos de brazos y muslos.

El motivo subyacente, dice el investigador, estaría relacionado con la búsqueda de un compañero, la aptitud reproductiva y la continuidad de la especie. "Cuando las mujeres bailan se están exponiendo a machos y hembras. Buscan atraer a los machos como amantes potenciales, y quieren demostrar que son mejores que las rivales potenciales", dijo Neave a El Mercurio.

Según el investigador, los movimientos son señales honestas de las capacidades físicas de la persona que está danzando. Estudios previos ya han mostrado que estos vaivenes son muy importantes, ya que mover las caderas es un rasgo de feminidad, algo que Neave volvió a ver en el baile.

"Ese resultado no nos sorprendió tanto, pero sí los otros resultados relativos a la asimetría de los brazos y los muslos. Pero quizás, si se piensa en ello, tal vez no sea tan extraño. Si la gente bailara y moviera sus brazos de exactamente la misma forma, se vería bastante extraño".

En cambio, dice, si una mujer es capaz de mover sus extremidades de manera independiente, ligeramente desincronizadas, combinándolas con diferentes gestos, está demostrando un alto nivel de control motor y también quizá, su instinto, inteligencia y creatividad.

Neave también ha explorado los rasgos detrás del baile entre los hombres. Ser un buen o mal bailarín, en este caso, está relacionado con los movimientos de la parte superior del cuerpo.

"Estos movimientos se refieren a la fuerza del hombre. Habitualmente, los varones más fuertes son calificados como mejores bailarines, y creemos que cuando bailan están mostrando su fortaleza principalmente a otros machos. No está dirigido tanto a las hembras", explicó.

Más allá del baile

"Hemos demostrado que ciertos parámetros de movimiento distinguen entre 'buenos' y 'malos' bailarines, tanto hombres como mujeres. Curiosamente, aunque ambos se enfocan en los movimientos de caderas para juzgar quién baila mejor, los hombres son más atraídos por los movimientos de brazos, mientras que las mujeres son más seducidas por los movimientos de las piernas".

Neave aseguró que en la actualidad la comprensión científica de los movimientos del cuerpo humano y cómo se relacionan con temas como el atractivo, la salud, el estado reproductivo y la patología es incipiente. "Estamos tratando de desarrollar métodos y técnicas estadísticas precisas para discriminar entre los movimientos que se perciben como buenos, tanto en el baile como en el caminar". Destaca que una vez hayan demostrado su metodología podrán aplicar estas técnicas a otras líneas de investigación.

De esta forma, en el futuro tal vez se podría detectar enfermedades mentales o neurodegenerativas por la forma en que alguien se mueve, antes de que presenten los síntomas.

"Hemos comenzado con la danza, ya que es fácil de hacer. Desarrollamos y perfeccionamos nuestra tecnología usando algo simple, donde es fácil reclutar a los participantes. A continuación ampliaremos nuestra investigación para probar preguntas más difíciles".

El experimento

Con la ayuda de una cámara 3D, el equipo de Nick Neave registró a 39 mujeres mientras bailaban un ritmo básico al compás de un tambor. Luego, los patrones de movimiento fueron transformados en avatares computacionales a los que se removió toda información sobre apariencia individual para evitar que esto sirviera como sesgo. Se pidió a 57 hombres y 147 mujeres que evaluaran las habilidades de danza de cada uno de los avatares basados en 15 segundos de video y luego se evaluaron los resultados. Los "jueces" calificaron a cada persona en una escala de 1 a 7.

jpe

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