그날이 왔습니다: Facebook은 친구보다 당신을 더 잘 알고 있습니다.

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

연구원들은 10개의 "좋아요"를 분석함으로써 컴퓨터가 동료보다 우리의 성격을 더 잘 설명할 수 있다고 결론지었습니다. 친구나 룸메이트보다 70점이 더 좋습니다. 150으로 가족보다 낫습니다. 300이면 배우자보다 낫습니다. 따라서 기계는 해석할 사회적 기술이 없음에도 불구하고 언어와 인간의 의도에 액세스하여 우리에 대해 유효한 판단을 내릴 수 있습니다. 우리의 인터넷에 지문.

Facebook은 친구보다 나를 더 잘 알고 있습니다.

본 연구를 위해 모델에 기반한 성격검사를 제공하였다. 빅 파이브 86,220명. 그들 각자는 사물을 행동하고 인식하고 느끼는 방식을 정의하는 다양한 특성에 대한 정보를 기록하도록 설계된 100개 항목의 양식을 작성해야 했습니다.

성격 검사를 통해 얻은 정보 외에도 일부 지원자는 연구팀이 "좋아해" 자신의 페이스북 계정에서 제공한 것입니다. 이러한 "좋아요"는 Facebook 상태, 사진 또는 비디오를 클릭하여 줄 수 있는 것이 아니라 영화, 책, TV 프로그램, 유명인 등에 대한 페이지와 연결된 것입니다.

나중, 소프트웨어는 성격 특성과 특정 선호도 사이의 경향과 관계를 발견했습니다. 이 소셜 네트워크에 있는 하나 또는 다른 페이지에 의해. 예를 들어, "변화에 대한 개방성" 특성에서 높은 점수를 받은 사람들은 살바도르 달리나 TED 강연을 좋아하는 경향이 있는 반면, 외향적인 그들은 춤에 대한 취향을 보여줍니다. 고정 관념이 있다는 결론이 될 수 있지만 이러한 아이디어를 뒷받침하는 경험적 데이터가 있습니다.

소프트웨어가 인간의 행동이 어떻게 작동하는지 배우기 위해 재생되는 동안 다른 사람들과 그룹이 형성되었습니다. 성격 점수를 예측하는 평가자 자원 봉사자의. 이 그룹은 테스트를 완료한 참가자의 친구, 가족 및 지인으로 구성되었습니다. 이 혈혈판사는 각자 설문지를 작성하여 평가된 피험자의 성격을 기술해야 했다. 기사의 제목이 된 결과(우리 종족에게는 다소 굴욕적인)

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

전자 두뇌

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

그 결과 오늘날 우리는 직접 대면할 필요 없이 사람들 심리학의 특정 측면의 특성을 알 수 있습니다., 우리가 좋아하는 영화, 책 및 유명인에 대한 정보를 얻은 후 알고리즘의 부엌을 거칩니다. 우리 각자가 Facebook에 누적한 평균 "좋아요" 수가 약 227개라는 점을 고려하면 이 혁신이 무엇인지 상상할 수 있습니다. 통계 센터, 모집 기관 또는 간첩 및 통제에 전념하는 그룹을 위한 심리 측정 수단 사회적인. 이 모든 것이 Mark Zuckerberg가 만든 웹사이트를 시장 세분화 소셜 네트워크보다

또한, 이로 인해 발생할 수 있는 결과 광고와 마케팅의 세계 분명하다. 오늘날 Google 검색을 통해 개인의 취향과 취미를 대략적으로 추정하는 것이 가능하다면 아마도 미래의 자동차 브랜드는 어느 날 네트워크에서 약 20번의 클릭을 했다는 사실 때문에 어떤 모델이 우리를 가장 끌 수 있는지 알 수 있습니다. 사회적인.

이 심리 평가 방법론의 역설 중 하나는 우리를 사회적 상호작용을 필요로 하지 않고 행동에 대한 일반적인 규칙을 적용할 필요가 없는 사회적이고 독특한 존재 인간. 이러한 관점은 조직에 매우 매력적이어서 케임브리지 대학교 이미 신청서가 있다 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 영향을 미칠지는 두고 봐야 합니다.

빅 데이터: Facebook 및 해당 데이터베이스

요컨대 오늘날 컴퓨터는 점점 더 많은 기능을 수행할 수 있습니다. 우리가 공개하지 않은 정보를 추론 그리고 이 정보는 다른 사람이 추론한 것보다 더 높은 품질을 제공합니다. 이 모든 것은 다음과 같은 분석을 통해 상당 부분 가능합니다. 빅 데이터 페이스 북에서: 우리가 우리 자신의 자유 의지에 따라 제공하는 데이터(개인 또는 기타)의 대규모 처리. 연구원 팀은 기사 결론에서 이러한 질적 도약에 대해 이야기합니다.

대중 문화는 심리적 추론에 있어서 인간을 능가하는 로봇을 대표하게 되었습니다. 예를 들어 영화 Her에서 주인공은 자신의 운영 체제와 사랑에 빠진다. 지문 관리 및 분석을 통해 컴퓨터가 지문을 이해하고 대응할 수 있습니다. 그의 생각과 필요는 그의 여자 친구와 가장 친한 친구를 포함하여 다른 인간보다 훨씬 낫습니다. 로봇의 발전과 함께 우리의 연구는 이러한 상황이 평가 도구가 성숙해짐에 따라 가설이 점점 더 가능해지고 있습니다. 디지털.

컴퓨터가 Facebook 페이지뿐만 아니라 동일한 수준의 정확도로 사진 및 텍스트? 대량 생산된 프로세서의 눈에 우리는 신비로움이 없는 존재가 될 것인가? 미래에 기계가 도달할 수 있는 인간에 대한 이러한 형태의 이해가 지각 있고 독특한 인간으로서의 우리의 본질을 반영한다면, 그것은 반성할 가치가 있는 것입니다.

참고 문헌:

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