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通过点赞看人格 比爱人看你还准

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通过点赞看人格 比爱人看你还准

网易科技讯 1月13日消息,研究人员发现,统计模型软件可以利用Facebook上的“赞”来准确评估一个人的基本人格特征。

你慧眼识人的能力究竟有多强?根据剑桥大学(University of Cambridge)和斯坦福大学(Stanford University)的研究人员的说法,也许比不上一台电脑。

根据这些研究人员的说法,通过分析一个人Facebook上的“赞”,统计模型软件(Statistical Modeling Software)就可以相当准确地描绘出一个人的基本人格,其准确程度和该人的配偶或者亲近的家庭成员的描绘有得一拼。

根据这些科学家的说法,分析网上足迹可以帮助计算机程序以更有意义的方式和人们互动。他们的研究结果于本周一发表在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)上。

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尽管大数据系统早已在帮着分析人类行为,尤其是分析与购物习惯有关的消费行为,但是今天的统计模型技术在范围上往往非常狭窄。“要想发现这些预测背后的意义是很困难的,”米哈尔•科辛斯基(Michal Kosinski)说。他是斯坦福大学的一个研究员,也是该研究的合作作者。

“我们正在做的工作就是帮着解释那些预测。它允许你把意义附加到预测中去,”他说。

科辛斯基承认说人类“在预测人格特征方面是极其出色的”,但是电脑可以比人类做得更好。

研究人员的这项研究是2013年3月的一项研究的后续研究,2013年3月那份研究表明,通过分析Facebook上的“赞”可以确定一个人的人格特征,其准确程度令人吃惊。

在Facebook上,一个“赞”表示赞成某个东西,比如发布在该社交网络服务上的一张图片或者一篇文章。

早期的研究得出结论说,只要有足够的的“赞”以供分析,计算机就可以推断出一个人的基本人格特征。研究人员现在想知道,计算机是否可以比人类更精确地认识一个人。

他们从86220个志愿者中抽取了Facebook页面作为样本,这些志愿者中的很多同时也完成了一个人格问卷,该问卷共100个问题,覆盖五个主要的心理特质:坦率(Openness)、责任心(Conscientiousness)、外向性(Extraversion)、随和性(Agreeableness)以及神经质(Neuroticism)。

研究人员利用了几轮机器学习来把人格特质和额外的Facebook“赞”联系起来。比如,那些赞“萨尔瓦多·达利”(Salvador Dali)或者“冥想”的人似乎在坦率方面得分较高。

为了判断计算机算法的有效性,研究人员针对一些参与者的朋友和亲属进行了问卷调查。然而,拿问卷调查结果和计算机作出的人格评估和受测对象的自我评价做比较。

仅仅需要10个“赞”,计算机认知一个人的水平就可以达到该人的同事对该人的认知水平。而有了超过70个“赞”,计算机就可以达到该人的朋友或者室友的水平,而有了超过300个“赞”,就可以达到该人的配偶或者近亲属的水平。

马里兰大学帕克分校(University of Maryland, College Park)的计算机科学家是珍妮佛•葛蓓科(Jennifer Golbeck)说,这项研究是显著的,因为获取的样本规模很大。葛蓓科同是是马里兰大学人机互动实验室(Human-Computer Interaction Lab)的主任。葛蓓科虽然没有参与该项研究,但是她却同其他很多研究人员一样,在研究如何通过网上足迹预测一个人的人格。

“Facebook的用户基础是很大的,它表明他们能够发现的东西不是侥幸成功,虽然他们掌握的数据不是很多,”葛蓓科说。

“这些特定的相关关系也许对大众人口不起作用。但是在个人特征和我们的网上行为方式之间寻找关联的一般方法看起来确实是真实有效的,而且大有前途,”葛蓓科说。

科辛斯基说,对于这样的分析,Facebook是一个很好的范本,但是这样的网上足迹在网上其他地方也可以发现。诸如Twitter等公共论坛,哪些种类的音乐或者电影被观看的使用统计,甚或一个公司的网络服务器日志,都可以为进一步的用户分析提供一个基础。

科辛斯基说,网络公司早已在审查这些网络足迹,尽管他们得出的结论的种类往往很有限。他还补充道,有了更多的数据,就可以识别出更为一般的人格特征。

比如,关于萨尔瓦多·达利的一个网站的提供商早已知道,经常性的访问者是艺术爱好者。但是他们对新思想也许还比普通大众更为包容和开放,这样的额外洞察可以帮着指导网站发展决策,比如以一个更为试验性的风格来重新设计网站。

当然,利用这样的数据可以引起隐私方面的担忧。科辛斯基说说,Facebook可能利用这些方法来推断其用户的人格,如果它还没有那么做的话。

科辛斯基说,与此同时,并非所有公司都拥有像Facebook那样大范围的用户数据,但是把不同来源的公共和专有数据梳理在一起,从而形成人格分析的基础,却是很容易的,而且这样的人格分析远远超出了网上广告客户近些年来一直进行的分析的范围。

这一研究应当引起人们的警惕,因为公司可能以此来了解其用户的人格等特征。“利用这一方法也可以做一些真正可怕的事情,”葛蓓科说。比如,你的信用评分或者保险费率可能受到提供商推测出的关于你的人格特质的影响,不管这些推断是真是假。

就像行为分析可以被用做不端目的,它同样也可以被用到好的方面,比如调整应用程序以及更好地迎合用户的需求。

“这一方法有潜力揭露那些意外的事物,而当我自己看那些东西的时候,我自己从来不能够发现,但是因为网络系统知道太多我的信息,而且能够获取其他上亿人的信息,所以它能够在那些数据中找到极细微的事物,而我自己却不能找到,”葛蓓科说。

研究人员可以把他们的算法大规模地运用到数亿用户身上,以确定他们的人格特征,在这方面不存在主要障碍,而且也无需太多运算。它甚至可以被近乎实时地做出,在几毫秒的时间内提供出一个人的人格轮廓。

科辛斯基说,“你可以立即为非常庞大的人群进行人格预测,而且几乎不需要花什么成本。”(曹建峰)

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