Las diferencias individuales se han estudiado en animales de distintas especies incluyendo insectos, moluscos, peces, anfibios, reptiles, aves y mamíferos.¹

     En general, los estudios sobre la personalidad animal muestran dos extremos de un continuo que divide a los animales en reactivos y proactivos. Un animal con una personalidad proactiva presenta una respuesta de mayor agresividad e impulsividad, es osado y explorador, tiende a ser rígido y establece rutinas con facilidad; mientras que un animal reactivo es poco agresivo, cauteloso, flexible y se adapta mejor a los cambios en el ambiente. 
     Es necesario mencionar que estas características no aplican a todas las especies estudiadas, ya que existen conductas exclusivas para ciertos grupos taxonómicos.
     Las diferencias en personalidad se hacen evidentes bajo condiciones particulares, por ejemplo, durante la actividad de cortejo, forrajeo o frente a un depredador; en tales circunstancias es más fácil observar conductas proactivas y reactivas. Otra situación es la captura, ya que mientras algunos animales se aproximan constantemente a las trampas, existen otros que evitan cualquier contacto con ellas. 
     Los ejemplos de diferencias individuales citados hasta ahora se refieren a animales de vida silvestre; sin embargo, estas diferencias también se han reportado en animales domesticados, como conejos, perros, gatos, vacas, caballos, gallinas. En estos casos, el estudio de la personalidad animal es importante porque ayuda a seleccionar a los individuos con conductas apropiadas para la crianza, reproducción, compañía, transporte y carga, entre otras.
     En el caso específico de los perros, es necesario conocer las características de su personalidad, pues hay razas que fueron seleccionadas a lo largo de la domesticación para propósitos específicos, como cacería, búsqueda y rescate, protección, pastoreo, entre otros. Así se ha seleccionado, por ejemplo, razas agresivas para la protección y obedientes para la guía. Pero aun dentro de una misma raza los individuos se mueven en un continuo de agresividad-obediencia, entonces, ¿cómo podemos identificar con certeza los rasgos de personalidad de cada animal?

Evaluar la personalidad en seres humanos es relativamente simple. Se pueden utilizar reportes o cuestionarios estandarizados, validados para distintas edades; sin embargo, esto no es posible en otras especies, en las cuales, determinar científicamente su personalidad implica la cuidadosa implementación de procedimientos para medir su conducta. 
     Las pruebas utilizadas tradicionalmente para evaluar la personalidad animal son: la exploración dentro de espacios abiertos, la reacción ante objetos novedosos y ante la presencia de un extraño, así como la respuesta ante otro individuo de su especie. Sin embargo, las pruebas que evidencian con claridad las diferencias individuales en una especie podrían no ser de utilidad en otra; además, existen variaciones sutiles entre individuos cuya percepción no es posible sólo con la observación humana. Para el análisis de estas variaciones sutiles, es necesario contar con herramientas de cuantificación precisa.
     Por lo tanto, es necesario innovar a partir de los métodos tradicionales de registro y análisis conductual, desarrollando herramientas con altos niveles de resolución para detectar diferencias individuales que pueden pasar desapercibidas durante la evaluación tradicional de la conducta.
     Las vocalizaciones emitidas por los animales representan un área de estudio interesante para aplicar métodos computacionales, orientados al procesamiento de señales y reconocimiento de patrones. A través de sistemas de clasificación que detecten variaciones sutiles en los componentes acústicos de las vocalizaciones, es posible reconocer y clasificar algunos rasgos de personalidad; por ejemplo, una mayor intensidad, frecuencia y duración del chillido en el gato doméstico podría estar asociado a una personalidad proactiva. A pesar de que es posible hacer una clasificación de las vocalizaciones en forma manual, ésta es una tarea que requiere tiempo y entrenamiento constante.

Una de las posibilidades que ofrecen las tecnologías de la información es el procesamiento automático de grandes cantidades de audio y video. El uso de estos sistemas automatizados acorta el tiempo de análisis, disminuye la subjetividad en la evaluación, y permite cuantificar cambios sutiles en las vocalizaciones producidas que no es posible distinguir utilizando métodos tradicionales de evaluación.
     Mediante el uso de este tipo de tecnología, se puede caracterizar el comportamiento de los animales y reconocer patrones que pueden ser usados para inferir algunos aspectos del individuo, como su estado de salud, de ánimo, preferencias o personalidad.
     Un ejemplo de esto son las vocalizaciones del perro doméstico que son familiares para muchas personas; incluso, algunas afirman que pueden interpretar el mensaje que su perro emite. Esto es posible dado que los ladridos y otras vocalizaciones como gruñidos, gemidos y aullidos, tienen mucha relación con las diferencias individuales entre los perros. Estas vocalizaciones muestran características acústicas, tales como frecuencia, amplitud, tono y ritmo, que pueden ser específicas para un contexto particular o estado interno del perro. Por ejemplo, algunas razas de perros utilizan ladridos de baja frecuencia cuando un extraño llega a su casa, y emiten ladridos de alta frecuencia cuando se quedan solos.² 
     Gracias a este tipo de diferencias, los humanos atribuimos a los perros estados internos al ladrar con características acústicas determinadas. Algunos investigadores en el área de ciencias computacionales han aplicado técnicas de inteligencia artificial para la clasificación automática de ladridos. Sin embargo, una de las limitaciones para aplicar estas técnicas es la falta de bases de datos disponibles (grabaciones de ladridos) que incluyan diferentes condiciones experimentales de registro.
     En un esfuerzo encaminado a la creación de un sistema automático de análisis de ladridos, en el CICESE-UT3, la UPAEP y la UATx construimos y analizamos una base de datos de vocalizaciones caninas. En este proyecto se grabó vocalizaciones de 35 perros de las razas Schnauzer, Chihuahua y Frech Poodle. Las grabaciones se hicieron en el lugar de residencia de cada perro, con el objetivo de capturar los datos en las condiciones habituales. Diseñamos un protocolo de inducción de ladridos que incluyó cuatro estímulos; tres de ellos consistieron en presentar una amenaza. El cuarto consistió en incitar al perro a jugar. Esta base de datos incluye tres tipos de vocalizaciones: ladridos, gruñidos y gemidos. A su vez los ladridos se clasificaron en cuatro tipos: agresivos, de molestia, de juego y otros. Los gemidos y gruñidos se clasificaron en positivos, cuando provienen de la prueba de juego, y negativos, cuando se relacionan con la presencia de un extraño. El protocolo de inducción de ladridos no generó aullidos, por lo que esta vocalización no fue incluida en la siguiente etapa del estudio.
     Con estos datos desarrollamos una plataforma de reconocimiento y clasificación de ladridos basada en el la metodología de análisis inteligente de audio.³ Esta plataforma realiza un pre-procesamiento para eliminar ruido y suavizar el contorno de la señal. Posteriormente, segmenta las grabaciones en fragmentos de audio cortos y selecciona los periodos de interés. Después, se lleva a cabo una etapa de caracterización acústica de cada segmento, en la cual se procesa la señal de audio, para obtener descriptores acústicos de bajo nivel. Finalmente, se entrena modelos^I de reconocimiento de patrones acústicos, de acuerdo con el aspecto que se desea clasificar, por ejemplo, el estado emocional.
     Con este método es posible distinguir diferencias sutiles en el ladrido, que correspondan con el nivel de actividad del perro, así como su estado emocional. De esa manera, al evaluar las vocalizaciones a lo largo del tiempo y en diferentes contextos será posible inferir aspectos de la personalidad del perro ante situaciones de amenaza, entre otras.

Es importante resaltar la relevancia de generar bases de datos y tener herramientas automatizadas confiables para evaluar con certeza el estado de ánimo y rasgos de la personalidad. Estas herramientas pueden ser un apoyo importante para determinar, de manera automática, los rasgos de personalidad a través de las vocalizaciones y, por lo tanto, ser un auxiliar en el estudio del comportamiento animal. Desde el punto de vista práctico, representa una oportunidad para desarrollar herramientas que ayuden a entender las necesidades de las mascotas, que nos alerten ante situaciones de riesgo, con el objetivo de mejorar las condiciones de manejo, especialmente en animales de asistencia.

Los métodos de análisis automático de vocalizaciones en animales pueden ser útiles para obtener una medición de ciertos estados de salud o ánimo en los animales. Los perros son un modelo animal apropiado para este tipo de estudios, dada su intensa relación con los seres humanos; sin embargo, a diferencia del reconocimiento de rasgos de personalidad en humanos, existen pocos instrumentos para evaluar la personalidad en los perros.
     El análisis automático de vocalizaciones parece una tecnología prometedora, dado el avance actual en técnicas de aprendizaje máquina^II y reconocimiento de patrones. Aunque existen varios retos por superar, el principal de ellos es la obtención de datos confiables para el entrenamiento de clasificadores automáticos.