Išmaniojo telefono naudojimas gali atskleisti jūsų asmenybės bruožus
Naudojant išmanųjį telefoną neišvengiamai susidaro masės skaitmeninių duomenų, kurie yra prieinami kitiems, ir šie duomenys suteikia užuominų į vartotojo asmenybę. Naujame Vokietijos tyrime „Ludwig-Maximilians-Universitaet“ (LMU) tyrėjų komanda, vadovaujama psichologo dr. Markuso Bühnerio, ištyrė, kaip iš tikrųjų atskleidžiami šie įkalčiai.
Tyrėjai nusprendė nustatyti, ar išmaniųjų telefonų pasyviai surinkti įprasti duomenys (pvz., Naudojimo laikas ar dažnumas) suteikia įžvalgų apie vartotojų asmenybes. Atsakymas buvo gana aiškus.
„Taip, automatizuota šių duomenų analizė leidžia mums padaryti išvadas apie vartotojų asmenybes, bent jau dėl daugumos pagrindinių asmenybės aspektų“, - sakė dr. Clemensas Stachlas, anksčiau dirbęs su Markusu Bühneriu (Psichologinių metodikų katedra). LMU) ir dabar yra mokslininkas Stanfordo universitete Kalifornijoje.
Rezultatai paskelbti žurnale PNAS.
Tyrimui LMU komanda įdarbino 624 savanorius savo „PhoneStudy“ projektui. Dalyviai užpildė platų klausimyną, apibūdinantį jų asmenybės bruožus, ir 30 dienų savo telefonuose įdiegė specialiai tyrimui sukurtą programą.
Programa buvo sukurta rinkti užkoduotą informaciją apie jų elgesį. Komandą pirmiausia domino duomenys, susiję su bendravimo modeliais, socialiniu elgesiu ir mobilumu, taip pat vartotojų pasirinkimas ir muzikos vartojimas, naudojamų programų pasirinkimas ir jų telefono naudojimo laiko paskirstymas dienos metu.
Tada visi duomenys apie asmenybės ir išmaniųjų telefonų naudojimą buvo analizuojami naudojant mašininio mokymosi algoritmus, kurie buvo išmokyti atpažinti ir išgauti elgesio duomenų modelius ir susieti šiuos modelius su asmenybės tyrimų metu gauta informacija. Tada remiantis nauju duomenų rinkiniu buvo kryžminiai patvirtinti algoritmų gebėjimai numatyti vartotojų asmenybės bruožus.
„Iki šiol sunkiausia projekto dalis buvo išankstinis didžiulio surinktų duomenų kiekio apdorojimas ir nuspėjamųjų algoritmų mokymas“, - sakė Stachlas. "Tiesą sakant, norėdami atlikti reikiamus skaičiavimus, turėjome pasinaudoti didelio našumo kompiuterių grupe Leibnizo superkompiuterių centre Garčinge (LRZ)."
Komanda sutelkė dėmesį į penkias reikšmingiausias asmenybės dimensijas (Didysis penketukas), kurias nustatė psichologai, kurie leido jiems visapusiškai apibūdinti asmenybės skirtumus tarp individų.
Šios dimensijos apima: (1) atvirumą (norą priimti naujas idėjas, patirtį ir vertybes), (2) sąžiningumą (patikimumą, punktualumą, ambiciją ir drausmę), (3) ekstravertiškumą (bendruomeniškumas, tvirtumas, nuotykių nuotaika, dinamiškumas ir draugiškumas). ), (4) malonumas (noras pasitikėti kitais, geraširdis, išeinantis, įpareigojantis, paslaugus) ir (5) emocinis stabilumas (pasitikėjimas savimi, ramybė, pozityvumas, savitvarda).
Analizė atskleidžia, kad algoritmas iš tikrųjų sugebėjo sėkmingai gauti daugumą šių asmenybės bruožų naudodamasis išmaniaisiais telefonais. Be to, išvadose pateikiamos užuominos, kurie skaitmeninio elgesio tipai yra labiausiai informatyvūs atliekant asmenybės savęs vertinimą.
Pvz., Duomenys, susiję su bendravimo modeliais ir socialiniu elgesiu (tai atspindi išmaniųjų telefonų naudojimas), buvo glaudžiai susiję su ekstraversijos, apie kurią pranešė patys, lygiais, o informacija, susijusi su dienos ir nakties veiklos modeliais, žymiai prognozavo savarankišką sąžiningumas. Pažymėtina, kad sąsajos su kategorija „atvirumas“ paaiškėjo tik tada, kai buvo derinami labai kontrastingi duomenų tipai (pvz., Programos naudojimas).
Išvados yra labai vertingos tyrėjams, nes dauguma tyrimų beveik išimtinai buvo paremti savęs pranešimais. Įprastas metodas pasirodė esąs pakankamai patikimas, pavyzdžiui, numatant profesinės sėkmės lygį.
"Nepaisant to, mes vis dar labai mažai žinome apie tai, kaip žmonės iš tikrųjų elgiasi savo kasdieniame gyvenime, išskyrus tai, ką jie nusprendžia mums pasakyti mūsų anketose", - sakė Bühneris. „Dėl plataus platinimo, intensyvaus naudojimo ir labai aukšto našumo išmanieji telefonai yra ideali priemonė, padedanti ištirti sąsajas tarp pranešimų apie save ir realių elgesio modelių.“
Stachlas žino, kad jo tyrimai gali dar labiau paskatinti dominuojančių IT įmonių norą gauti duomenis. Be pasyviai surinktų duomenų naudojimo reguliavimo ir teisių į privatumą stiprinimo, mes taip pat turime visapusiškai pažvelgti į dirbtinio intelekto sritį, sakė jis.
„Šioje srityje pagrindinis dėmesys turi būti skiriamas ne mašinai, o vartotojui. Būtų rimta klaida pritaikyti mašininius mokymosi metodus, rimtai neatsižvelgiant į jų platesnes pasekmes. Šių programų potencialas - tiek tyrimuose, tiek versle - yra didžiulis.
"Šiandienos duomenų valdomos visuomenės atveriamos galimybės neabejotinai pagerins daugybės žmonių gyvenimą", - sakė Stachlas. „Tačiau turime užtikrinti, kad visos gyventojų grupės dalijasi skaitmeninių technologijų teikiama nauda.“
Šaltinis: Ludwig-Maximilians-Universitaet
