قد تعرف أجهزة الكمبيوتر قريبًا أنك أفضل من زوجتك

ما مدى جودة تحجيم شخص ما؟ ربما ليس بجودة الكمبيوتر ، وفقًا للباحثين في جامعة كامبريدج وجامعة ستانفورد.

من خلال تحليل إبداءات الإعجاب لشخص ما على Facebook ، يمكن أن يميز برنامج النمذجة الإحصائي الشخصية الأساسية لشخص ما مع وجود تنافس دقيق بين الزوج أو العائلة المقربة. عضو ، وفقا للباحثين.

تحليل مثل هذه الآثار الرقمية يمكن أن تساعد برامج الكمبيوتر للتفاعل مع الناس بطرق أكثر معنى ، وفقا للعلماء ، التي نشرت النتائج التي نشرت الاثنين في وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم.

على الرغم من أن أنظمة البيانات الضخمة تساعد بالفعل في تحليل السلوك البشري ، خاصة حول عادات الشراء ، إلا أن تقنيات النمذجة الإحصائية الحالية تميل إلى أن تكون ضيقة للغاية في نطاقها. "من الصعب إيجاد المعنى وراء هذه التوقعات" ، قال ميشال كوسينسكي ، الباحث في جامعة ستانفورد والمؤلف المشارك للدراسة.

"إن العمل الذي نقوم به يساعد على تفسير تلك التنبؤات. إنه يسمح لك بوضع المعنى للتنبؤ.

اعترف <كوسينسكي> بأن البشر "جيدون للغاية في التنبؤ بسمات الشخصية" ، لكن الحواسيب يمكن أن تكون أفضل.

إن عمل الباحثين ما يصل إلى دراسة مارس 2013 والتي أظهرت أن السمات الشخصية يمكن تحديدها بدقة مدهشة عن طريق تحليل إبداءات الإعجاب من Facebook.

"مثل" هو مصطلح Facebook الذي يُظهر المصادقة على عنصر ، مثل صورة أو مقالة ، منشورة على وخلصت الدراسة السابقة إلى أنه مع وجود ما يكفي من التحليل للتحليل ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تستنتج سمات شخصية أساسية. أراد الباحثون الآن معرفة ما إذا كانت أجهزة الكمبيوتر يمكنها أن تحجم الناس بدقة أكبر من البشر.

لقد أخذوا عينات من صفحات الفيسبوك من 86،220 متطوعًا ، قام العديد منهم أيضًا بملء 100 سؤال حول استطلاع الرأي الذي يركز على خمس صفات نفسية رئيسية: الانفتاح ، الضمير ، الانبساط ، والموافقة ، والعصابية.

تم استخدام بضع جولات من التعلم الآلي لربط الصفات مع إبداعات إضافية على Facebook. على سبيل المثال ، يبدو أن الذين يحبون "سلفادور دالي" أو "التأمل" يمتلكون درجة عالية من الانفتاح.

للحكم على فعالية خوارزميات الكمبيوتر ، قدم الباحثون استبيانات لأصدقاء وأقارب بعض المشاركين. ثم تمت مقارنة نتائج الاستطلاع والتقييمات المحوسبة مع التقييمات الذاتية من الموضوعات.

مع 10 يحب فقط ، فإن الكمبيوتر يعرف شخص فضلا عن زميل العمل. مع أكثر من 70 ، فإنها ستصل إلى مستوى صديق أو رفيق في الحجرة ، ومع أكثر من 300 إلى مستوى الزوج أو قريب.

الدراسة جديرة بالملاحظة بسبب حجم العينة الكبير ، وقالت جنيفر Golbeck عالم الكمبيوتر في جامعة ميريلاند ، كوليدج بارك ومدير مختبر التفاعل البشري-البشري بجامعة ميريلاند. لم تشارك غولبيك في الدراسة ، على الرغم من كونها واحدة من عدد متزايد من الباحثين الذين يدرسون كيفية التنبؤ بسمات الشخصية من خلال بصمات الأقدام على الإنترنت.

"إنها قاعدة كبيرة من المستخدمين ، تقترح أن ما استطاعوا العثور عليه وقال غولبيك: "لم يكن مجرد صدفة لأنهم كانوا يمتلكون كمية صغيرة من البيانات.

" قد لا يكون ذلك هو أن الارتباطات المحددة ستعمل على عدد كبير من السكان. ولكن يبدو من المؤكد بالتأكيد أن المنهجية العامة لجعل الروابط بين السمات الشخصية والطريقة التي نتصرف بها عبر الإنترنت هي واعدة حقا.

Facebook يخدم بشكل جيد لمثل هذا التحليل ، ولكن مثل هذه الآثار الرقمية يمكن العثور عليها في مكان آخر عبر الإنترنت أيضا قال كوسينسكي. يمكن للمنتديات العامة مثل تويتر ، وإحصائيات الاستخدام لنوع الموسيقى أو الأفلام التي يتم بثها ، أو حتى سجلات خادم الويب للشركة ، توفير أساس لمزيد من تحليل المستخدم.

وقال كوسينسكي إن الشركات على الإنترنت تتفحص بالفعل مثل هذه الآثار ، على الرغم من أن أنواع الاستنتاجات التي رسموها تميل إلى أن تكون محدودة ، مضيفا أن المزيد من البيانات عن الناس يمكن أن تحدد سمات أكثر عمومية.

على سبيل المثال ، ناشر موقع عن سلفادور دالي يعرف بالفعل أن الزوار المتكررين هم من محبي الفنون. إلا أن البصيرة الإضافية التي قد تجعلهم أكثر انفتاحًا على الأفكار الجديدة من السكان بشكل عام يمكن أن تساعد في توجيه قرارات تطوير المواقع ، مثل إعادة تصميمها بأسلوب تجريبي أكثر.

بالطبع ، يمكن استخدام مثل هذه البيانات يثير مخاوف الخصوصية. وقال كوسينسكي إن فيسبوك يمكن أن يستخدم مثل هذه الأساليب لاستنتاج شخصيات مستخدميه ، إذا لم يكن قد فعل ذلك بالفعل.

وبينما لا تملك جميع الشركات مجموعة من بيانات المستخدمين التي يمتلكها فيس بوك ، سيكون من السهل جدًا تجميع مصادر مختلفة من البيانات العامة والملكية لتشكيل الأساس لتحليل شخصية تتجاوز التنميط الذي قام به المعلنون عبر الإنترنت منذ سنوات ، قال غالبك.

العمل يجب أن يرفع الوعي بنوع الأفكار التي يمكن للشركات جمعها حول مستخدميها. "هناك بعض الأشياء المخيفة التي يمكن أن تحدث مع هذا أيضا" ، قال غولبيك. على سبيل المثال ، يمكن أن تتأثر درجات الائتمان الخاصة بك أو أسعار التأمين بالسمات التي يستنتجها مقدمو الخدمة عنك ، عن حق أو خاطئ.

مثلما يمكن استخدام التحليل السلوكي للأهداف غير الأخلاقية ، فإنه يمكن أيضًا استخدامه للتكيف مع التطبيقات تناسب احتياجات المستخدمين بشكل أفضل.

"من المحتمل أن يكون هذا وعدًا بالكشف عن المزيد من تلك الأشياء الخادعة ، حيث أرى أشياء لن أتمكن من العثور عليها بنفسي ، ولكن لأن النظام يعرف الكثير عني ويملك إمكانية الوصول إلى ما وقال غولبيك: "إن هناك مليار شخص آخر يقومون به ، يمكن أن يبحثوا عن أشياء صغيرة في البيانات لا أستطيع أن أجد نفسي."

لم ير الباحثون أي عوائق رئيسية أمام رفع خوارزمياتهم لتحديد السمات الشخصية لمليارات المستخدمين. دون الكثير من الحوسبة الحسابية. ويمكن حتى أن يتم ذلك في وقت قريب تقريبًا ، مما يوفر صورة شخصية بالمللي ثانية.

"يمكنك تشغيل توقعات لعدد كبير جدًا من السكان في أي وقت من الأوقات ، بتكلفة قليلة جدًا" ، على حد قول كوسينسكي.