Faking na Avaliação da Personalidade na Era da Inteligência Artificial

O faking refere-se à distorção intencional das respostas num instrumento de avaliação de personalidade, com o objetivo de criar uma imagem mais favorável de si próprio. Não se trata de um traço de personalidade, mas sim de um comportamento deliberado e motivado, fortemente influenciado pelo contexto em que a avaliação ocorre.

Este comportamento é particularmente provável em situações de elevado impacto, como processos de recrutamento e seleção, nos quais os sujeitos percecionam que certos traços ou comportamentos são mais valorizados do que outros. Nessas circunstâncias, o indivíduo pode tentar ajustar conscientemente as suas respostas para corresponder ao que acredita serem as expectativas da organização ou do avaliador.

O principal problema do faking reside no seu impacto direto na validade da avaliação da personalidade. Quando as respostas não refletem os padrões comportamentais reais do sujeito, as inferências feitas a partir desses resultados tornam‑se menos fiáveis, aumentando o risco de decisões inadequadas — como uma má correspondência entre a pessoa e a função, menor desempenho futuro ou insatisfação profissional.

Embora este fenómeno seja amplamente documentado na literatura, o seu impacto prático é hoje amplificado por mudanças tecnológicas que alteraram profundamente a forma como o faking é realizado.

Tradicionalmente, a eficácia do faking dependia fortemente das competências do próprio indivíduo. Era necessário compreender o perfil da função, inferir quais os traços valorizados, interpretar estrategicamente os itens do teste e manter coerência ao longo de todas as respostas – exigências cognitivas que nem todos os candidatos conseguiam satisfazer.

A IA generativa vem reduzir drasticamente estas exigências. Atualmente, basta fornecer a descrição da função e os itens do teste a um modelo de linguagem para obter respostas alinhadas com o “perfil ideal”. Este processo torna o faking mais acessível, mais sofisticado e substancialmente mais difícil de distinguir de uma resposta genuína.

Apesar de ao longo do tempo terem sido desenvolvidas diversas estratégias para sinalizar ou mitigar este risco – como a inclusão de itens de validade ou de escalas de desejabilidade social -, o white paper é claro ao sublinhar que nenhum método permite identificar o faking com total certeza ao nível individual, especialmente quando este é assistido por IA.

Um dos resultados mais relevantes do white paper é a constatação de que a vulnerabilidade ao faking depende, em grande medida, do formato do instrumento de avaliação utilizado. 

A evidência disponível indica diferenças claras entre tipologias de testes:

• Escalas clássicas do tipo Likert revelam-se particularmente suscetíveis ao faking, uma vez que permitem ao sujeito identificar com relativa facilidade as respostas socialmente mais desejáveis.
• Formatos de escolha forçada (forced‑choice) e testes baseados em situações concretas (situational sudgment tests) demonstram maior resistência, tanto ao faking humano como ao assistido por IA.

Estas conclusões têm implicações diretas para a seleção criteriosa dos instrumentos de avaliação e para o desenho psicométrico dos testes utilizados em contextos exigentes, como a seleção de pessoas ou a avaliação de alto impacto.

Entre os diferentes formatos analisados, os testes de escolha forçada destacam-se pela sua maior robustez face ao faking. Nestes instrumentos, o individuo é obrigado a escolher entre alternativas igualmente desejáveis, o que reduz a possibilidade de inflacionar sistematicamente traços positivos e dificulta a construção deliberada de um perfil artificialmente “ideal”.

Este princípio está na base de vários instrumentos amplamente utilizados e adaptados à população portuguesa, nomeadamente:

• O GPP‑I – Inventário de Personalidade de Gordon, um instrumento de avaliação da personalidade que recorre ao formato de escolha forçada para minimizar a desejabilidade social e a distorção intencional de respostas;
• O SIV - Inventário de Valores Interpessoais, destinado à avaliação de interesses e valores interpessoais, estruturado segundo o método de escolha forçada, o que diminui a probabilidade de respostas estrategicamente otimizadas;
• E o SPV - Inventário de Valores Pessoais, que avalia valores pessoais, através de escolhas obrigatórias entre alternativas igualmente relevantes.

A investigação sintetizada no white paper reforça, assim, a atualidade e a pertinência destes instrumentos, que incorporam desde a sua conceção princípios psicométricos alinhados com as recomendações científicas mais recentes para lidar com o risco de faking em contextos de elevada pressão.

O white paper é claro quanto a este ponto: não existem, atualmente, métodos de deteção totalmente fiáveis que permitam identificar, com segurança, respostas falseadas por IA sem um risco significativo de falsos positivos. Um foco exclusivo na deteção levanta, por isso, questões éticas relevantes, aumenta o risco legal para as organizações e pode conduzir à penalização indevida de sujeitos que responderam de forma honesta.

A evidência aponta, assim, para uma mudança estratégica fundamental: prevenir o faking é mais eficaz (e mais seguro) do que tentar detetá-lo à posteriori. 

Neste enquadramento, o Grupo Hogrefe recomenda:

• Selecionar instrumentos mais resistentes ao faking, privilegiando formatos de escolha forçada;
• Combinar a avaliação da personalidade com outros métodos, como entrevistas estruturadas ou provas complementares, reforçando a validade global do processo;
• Utilizar testes de personalidade como ferramenta de screen‑out, reduzindo o impacto do faking em fases mais tardias do processo;
• Comunicar de forma transparente com os sujeitos avaliados, clarificando que respostas artificialmente otimizadas (incluindo com recurso a IA) podem conduzir a um mau ajustamento pessoa–função e, a médio prazo, ser prejudiciais para o próprio indivíduo.

Estas práticas refletem uma abordagem preventiva, ética e cientificamente sustentada, alinhada com a utilização responsável dos instrumentos psicológicos e com as exigências atuais de validade, conformidade e proteção dos sujeitos avaliados.

A IA generativa não deve ser encarada apenas como uma ameaça à avaliação psicológica. Pelo contrário, constitui também um forte incentivo à evolução dos modelos de avaliação e à adoção de práticas psicométricas mais robustas.

A utilização de formatos menos vulneráveis ao faking, como os integrados em instrumentos como o GPP-I, o SIV e o SPV, demonstra que a investigação psicométrica continua a oferecer respostas sólidas e atuais a desafios tecnológicos emergentes. Num contexto em rápida transformação, a qualidade do desenho dos instrumentos e a integração criteriosa de métodos tornam-se ainda mais centrais para garantir decisões válidas e responsáveis.

O white paper “Faking Personality Assessment in the Age of Generative Artificial Intelligence” oferece uma análise aprofundada da investigação científica mais recente e um conjunto estruturado de recomendações para profissionais que utilizam a avaliação da personalidade em contextos críticos. 

👉 Convidamo‑lo(a) a ler o white paper na íntegra e a explorar em detalhe as implicações para a avaliação da personalidade e para a utilização responsável dos testes psicológicos.