Diena ir pienākusi: Facebook jūs pazīst vairāk nekā jūsu draugus

Nesen publicēts pētījums PNAS secina, ka dators spēj precīzāk paredzēt cilvēka personību nekā viņu pašu draugi un ģimene… No dažu datu analīzes, ko mēs esam atstājuši Facebook.

Pētnieki secina, ka, analizējot 10 "patīk", dators var labāk raksturot mūsu personību nekā mūsu kolēģi; ar 70, labāk nekā mūsu draugi vai istabas biedri; ar 150, labāk nekā ģimenes loceklis; un ar 300, labāk nekā laulātais. Tādējādi tiek parādīts, ka mašīnas, neskatoties uz to, ka tām nav sociālo prasmju, lai interpretētu valodas un cilvēku nodomiem, iespējams, var pieļaut pamatotus spriedumus par mums, piekļūstot mūsu pirkstu nospiedumi internetā.

Facebook jūs pazīst vairāk nekā jūsu pašu draugus

Šim pētījumam tika sniegts personības tests, kura pamatā bija modelis Lielais piecnieks 86 220 cilvēki. Katram no viņiem bija jāaizpilda šīs 100 vienumu veidlapas, kas paredzētas, lai ierakstītu informāciju par dažādām iezīmēm, kas nosaka mūsu veidu, kā rīkoties, uztvert un sajust lietas.

Papildus personības testos iegūtās informācijas pieejamībai daži brīvprātīgie arī ļāva pētnieku komandai analizēt

"Man patīk" ko viņi bija devuši no saviem Facebook kontiem. Šie "patīk" bija nevis tie, kurus var piešķirt, noklikšķinot uz Facebook statusiem, fotoattēliem vai videoklipiem, bet tie, kas ir saistīti ar lapām par filmām, grāmatām, televīzijas šoviem, slavenībām utt.

Vēlāk programmatūra atrada tendences un attiecības starp personības iezīmēm un noteiktām vēlmēm ar vienu vai otru lapu, kas atrodas šajā sociālajā tīklā. Piemēram, tika atklāts, ka cilvēki ar augstiem rādītājiem par “Atvērtību pārmaiņām” parasti mēdz izrādīt mīlestību pret Salvadoru Dalī vai TED sarunām. ekstraverts tie parāda deju garšu. Tas var būt secinājums, ka stereotipi, un tomēr ir empīriski dati, kas atbalsta šīs idejas.

Kamēr programmatūra spēlēja, lai uzzinātu, kā darbojas cilvēka uzvedība, kopā ar pārējiem tika izveidota grupa vērtētāji, kuriem bija jāparedz personības rādītāji no brīvprātīgajiem. Šī grupa sastāvēja no dalībnieku draugiem, ģimenes un paziņām, kuri bija pabeiguši testu. Katram no šiem miesas un asins tiesnešiem bija jāapraksta novērtētā subjekta personība, aizpildot anketu. Rezultāti (nedaudz pazemojoši mūsu sugām), kas ir šī raksta pamatā, parādījās salīdzināt precizitātes pakāpi ar kuru cilvēki un mašīnas prognozē personības rādītājus. Tikai vīrs vai sieva var konkurēt ar datoru ģenerētiem personības modeļiem no dažiem Facebook iegūtajiem datiem.

Elektroniskās smadzenes

Kā programmatūra var tik precīzi runāt par aspektiem, kas mūs nosaka un padara mūs unikālus? Lielākā priekšrocība, kāda viņiem ir pār mums, ir viņu piekļuve milzīgam informācijas apjomam personāls un viņu spēja saistīt dažus datus ar citiem un atrast uzvedības modeļus sekundes daļās. Pateicoties tam, datorizēti personības modeļi var paredzēt noteiktus modeļus uzvedība automātiski, bez nepieciešamības pēc sociālajām prasmēm un precīzāk nekā cilvēkiem cilvēkiem.

Tā rezultātā šodien mēs esam tuvāk jāzina noteiktu cilvēku psiholoģijas aspektu iezīmes bez vajadzības mijiedarboties ar viņiem aci pret aci, pēc informācijas par mums patīkamām filmām, grāmatām un slavenībām ejiet cauri algoritmu virtuvei. Ņemot vērā, ka vidējais “patīk” skaits, ko katrs no mums ir uzkrājis Facebook, ir ap 227, mēs varam iedomāties, kāds ir šis jauninājums Psihometrijas līdzekļu izmantošana statistikas centriem, personāla atlases aģentūrām vai pat spiegošanai un kontrolei veltītām grupām Sociālais. Tas viss padara Marka Cukerberga izveidoto vietni vairāk profilētu kā rīku tirgus segmentācija nekā sociālais tīkls.

Turklāt sekas, kuras tas var radīt uz reklāmas un mārketinga pasaule ir acīmredzami. Ja šodien jau ir iespējams aptuveni novērtēt cilvēka gaumi un vaļaspriekus pēc viņu meklēšanas Google tīklā, iespējams, a nākotnē automašīnu markas var zināt, kurš modelis mūs var piesaistīt visvairāk, pateicoties tam, ka kādu dienu tīklā veicām apmēram divdesmit klikšķus Sociālais.

Viens no šīs psiholoģiskās novērtēšanas metodoloģijas paradoksiem ir tas, ka īpašības mūs padara sociālās un unikālās būtnes bez nepieciešamības pēc sociālās mijiedarbības un vispārīgu uzvedības noteikumu piemērošanas cilvēks. Šī perspektīva var būt tik pievilcīga organizācijām, ka Kembridžas universitāte jau ir pieteikums kas ļauj jums redzēt, ko par jūsu psiholoģisko profilu saka jūsu Facebook profils, tvīti un citi pirkstu nospiedumu veidi. Viena no domājamajām priekšrocībām, ko var izlasīt tās tīmekļa vietnē, ir: “tā izvairās no nevajadzīgu jautājumu uzdošanas”. Kā šī metodika ietekmēs privātuma aizsardzību, vēl nav redzams.

Lielie dati: Facebook un tā datu bāze

Īsāk sakot, šodien ir iespējams, ka datori arvien vairāk spēj izsecināt informāciju par mums, kuru mēs nekad neesam atklājuši tieši un ka šī informācija ir augstākas kvalitātes nekā jebkura cita secinātā. To visu lielā mērā var padarīt iespējamu, analizējot Lieli dati vietnē Facebook: masveida datu (personisko vai citu) apstrāde, ko mēs sniedzam pēc savas brīvas gribas. Pētnieku komanda runā par šo kvalitatīvo lēcienu sava raksta secinājumos:

Populārā kultūra ir pārstāvējusi robotus, kas pārspēj cilvēkus, izdarot psiholoģiskus secinājumus. Piemēram, filmā Viņas varonis iemīlas savā operētājsistēmā. Pārvaldot un analizējot pirkstu nospiedumus, dators var saprast un reaģēt uz tiem viņa domas un vajadzības ir daudz labākas nekā citiem cilvēkiem, ieskaitot draudzeni un tuvākos draugus. Mūsu pētījums kopā ar robotikas sasniegumiem sniedz empīriskus pierādījumus tam, ka šī situācija hipotētisks kļūst arvien iespējamāks, jo vērtēšanas rīki nobriest digitāls.

Ko varēs veikt skaitļošana, ja dators spēj lasīt ne tikai Facebook lapas, bet arī fotogrāfijas un teksti ar tādu pašu precizitātes līmeni? Vai mēs būsim būtnes bez jebkādas noslēpuma masveidā ražotu pārstrādātāju acīs? Ja šī cilvēka izpratnes forma, pie kuras mašīnas var nonākt nākotnē, atspoguļo mūsu kā jūtīgu un unikālu cilvēku būtību, tas ir vērts pārdomāt.

Bibliogrāfiskās atsauces:

• Youyou W., Kosinski, M. un Stillvels, D. (2015). Datorizēti personības spriedumi ir precīzāki nekā cilvēki. PNAS 112. panta 4. punkts, lpp. 1036 – 1040.