그날이 왔습니다: Facebook은 친구보다 당신을 더 잘 압니다.

최근에 발표된 연구 PNAS 컴퓨터가 할 수 있다는 결론 자신의 친구나 가족보다 개인의 성격을 더 정확하게 예측합니다.… 우리가 남겨둔 일부 데이터의 분석에서 페이스북.

연구원들은 10개의 좋아요를 분석하여 컴퓨터가 동료보다 우리의 성격을 더 잘 설명할 수 있다고 결론지었습니다. 70세에 우리 친구나 룸메이트보다 낫습니다. 150으로 친척보다 낫습니다. 그리고 300으로 배우자보다 낫습니다. 따라서 기계는 사회적 기술이 없어도 해석할 수 있음이 입증되었습니다. 언어와 인간의 의도에 접근하여 우리에 대해 타당한 판단을 내릴 수 있습니다. 우리의 지문 온라인.

페이스북은 당신의 친구보다 당신을 더 잘 압니다.

본 연구를 위해 모델을 기반으로 한 성격 테스트가 제공되었습니다. 빅 파이브 86,220명. 그들 각각은 우리의 행동, 인식 및 감정 방식을 정의하는 다양한 특성에 대한 정보를 기록하도록 설계된 이 100개 항목 양식을 작성해야 했습니다.

성격 테스트를 통해 얻은 정보 외에도 일부 지원자들은 연구팀이 성격 테스트를 분석하도록 허락했습니다. "좋아요" 그들은 Facebook 계정에서 기부했습니다. 이러한 "좋아요"는 Facebook 상태, 사진 또는 비디오를 클릭하여 제공할 수 있는 것이 아니라 영화, 책, TV 프로그램, 유명인 등에 대한 페이지와 연결된 것입니다.

나중에, 성격 특성과 특정 선호도 사이의 경향과 관계를 발견한 소프트웨어 이 소셜 네트워크에 있는 하나 또는 다른 페이지로. 예를 들어 "변화에 대한 개방성" 특성에서 높은 점수를 받은 사람들은 Salvador Dalí 또는 TED Talks를 좋아하는 경향이 있는 반면 외향적 그들은 춤에 대한 취향을 보여줍니다. 고정관념에 기반한 결론일 수 있지만 이러한 생각을 뒷받침하는 경험적 데이터가 있습니다.

소프트웨어가 인간 행동이 어떻게 작동하는지 배우는 게임을 하는 동안 다른 성격 점수를 예측하는 평가자 자원 봉사자의. 이 그룹은 테스트를 작성한 참가자의 친구, 친척 및 지인으로 구성되었습니다. 이 살혈 심판관들은 각각 설문지를 작성하여 피평가자의 성격을 설명해야 했습니다. 기사의 머리 부분에 있는 결과(우리 종에게는 다소 굴욕적임)는

정확도를 비교하다 인간과 기계가 성격 점수를 예측합니다. 남편이나 아내만이 컴퓨터가 생성한 성격 모델과 경쟁할 수 있습니다. Facebook에서 얻은 몇 가지 데이터에서.

전자 두뇌

소프트웨어는 우리를 정의하고 독특하게 만드는 측면에 대해 어떻게 그렇게 정확하게 말할 수 있습니까? 우리보다 그들이 가진 가장 큰 장점은 그들의 방대한 양의 정보에 대한 액세스 직원과 그의 데이터를 다른 사람과 연결하는 능력 초 단위로 행동 패턴을 찾습니다. 덕분에 컴퓨터 생성 성격 모델은 특정 행동 패턴을 예측할 수 있습니다. 사회적 기술이 필요하지 않고 인간보다 더 정밀하게 자동으로 행동합니다. 인간.

그 결과 오늘날 우리는 사람들과 직접 대면할 필요 없이 사람들의 심리의 특정 측면에 대한 특성을 알 수 있습니다., 우리가 좋아하는 영화, 책, 유명인에 대한 정보가 알고리즘의 부엌을 거친 후. 우리 각자가 Facebook에 축적한 평균 "좋아요" 수가 약 227개라는 점을 염두에 두고 이 혁신이 무엇인지 상상할 수 있습니다. 통계 센터, 모집 기관 또는 간첩 및 통제에 전념하는 그룹을 위한 심리 측정 수단 사회의. 이 모든 것이 Mark Zuckerberg가 만든 웹사이트를 시장 세분화 소셜 네트워크보다

또한, 이로 인해 발생할 수 있는 결과는 광고와 마케팅의 세계 그들은 명백하다. 오늘날 Google 검색에서 사람의 좋아하는 것과 취미를 대략적으로 추정하는 것이 이미 가능하다면, 아마도 미래의 자동차 브랜드는 어느 날 우리가 네트워크에서 약 20번의 클릭을 했다는 사실로부터 어떤 모델이 우리를 가장 끌 수 있는지 알 수 있습니다. 사회의.

이 심리 평가 방법론의 역설 중 하나는 우리를 만드는 자질이 연구된다는 것입니다. 사회적 상호 작용이 필요 없고 행동에 일반적인 규칙을 적용할 필요가 없는 사회적이고 고유한 존재 인간. 이 전망은 조직에 매우 매력적일 수 있습니다. 케임브리지 대학교 이미 응용 프로그램이 있습니다 이를 통해 Facebook 프로필, 트윗 및 기타 형태의 지문이 심리적 프로필에 대해 말하는 것을 볼 수 있습니다. 웹사이트에서 읽을 수 있는 장점 중 하나는 "불필요한 질문을 하지 않아도 된다"는 것입니다. 이 방법론이 개인 정보 보호에 어떤 방식으로 영향을 미칠지는 두고 봐야 합니다.

빅 데이터: Facebook 및 해당 데이터베이스

요컨대, 현재 컴퓨터는 점점 더 많은 기능을 수행할 수 있습니다. 우리가 선언한 적이 없는 우리에 대한 정보를 추론 직접적으로 그리고 이 정보는 누군가가 추론한 것보다 더 높은 품질입니다. 이 모든 것은 대부분 다음과 같은 분석을 통해 가능해질 수 있습니다. 빅 데이터 페이스 북에서: 당사가 자체적인 자유 의지로 제공하는 데이터(개인 또는 기타)의 대규모 처리. 연구팀은 논문의 결론에서 이러한 질적 도약에 대해 이야기합니다.

대중 문화는 로봇이 심리적 추론을 하는 데 있어서 인간을 능가하는 것으로 묘사하게 되었습니다. 예를 들어 영화 Her에서 주인공은 자신의 운영 체제와 사랑에 빠집니다. 디지털 발자국의 관리 및 분석을 통해 컴퓨터는 이를 이해하고 대응할 수 있습니다. 그의 생각과 필요는 그의 여자 친구와 가장 친한 친구를 포함하여 다른 인간보다 훨씬 낫습니다. 로봇 공학의 발전과 함께 우리의 연구는 이러한 상황이 평가 도구가 성숙함에 따라 가상이 점점 더 가능해지고 있습니다. 디지털.

컴퓨터가 Facebook 페이지뿐만 아니라 동일한 수준의 정확도를 가진 사진 및 텍스트? 대량생산 프로세서의 시선 앞에 우리는 수수께끼 없는 존재일까? 기계가 미래에 이룰 수 있는 이러한 인간에 대한 이해가 지각 있고 독특한 인간으로서의 우리의 본질을 반영한다면, 그것은 반성할 가치가 있습니다.

참고문헌:

• Youyou W., Kosinski, M. 그리고 스틸웰, D. (2015). 컴퓨터 기반의 성격 판단은 인간이 내리는 것보다 더 정확합니다. PNAS 112(4), p. 1036 – 1040.