El objetivo de este estudio es estimar el estado de consciencia conocido como Flow, asociado a una experiencia óptima y que puede indicar la eficiencia de una persona tanto en contextos personales como profesionales.

Para predecir el Flow, se emplean técnicas de inteligencia artificial utilizando un conjunto de variables no directamente relacionadas con su constructo.

Se analiza una cantidad significativa de datos procedentes de pruebas psicológicas que miden diversos rasgos de personalidad. Las técnicas de minería de datos respaldan las conclusiones extraídas del estudio psicológico.

Se aplican diferentes métodos: regresión lineal, árbol de regresión, random forest, máquina de vectores de soporte y redes neuronales artificiales.

Los resultados muestran que la red perceptrón multicapa es el mejor estimador, con un MSE de 0,007122 y una precisión del 88,58 %.

Este enfoque ofrece una nueva perspectiva sobre la relación entre la personalidad y el estado de consciencia conocido como Flow.