Вот доказательство того, что Facebook знает вас лучше, чем ваши друзья

Никто не знает нас лучше, чем наша семья и друзья, верно? Кто еще мог предсказать, как мы отреагируем на хорошие и плохие новости или выберем ли на десерт пирог или мороженое?

Facebook, например. Исследователи из Кембриджского и Стэнфордского университетов изучали, как лайки в Facebook соотносятся с собственными ответами людей на личностные тесты, а также с ответами их близких родственников и друзей. Имея достаточно симпатий к предметам, брендам, людям, музыке или книгам, компьютер лучше предсказывал личность человека, чем большинство самых близких ему людей, за исключением супругов. (Кажется, они до сих пор знают нас лучше всех.)

Ву Юю, аспирантка Психометрического центра Кембриджского университета, и ее коллеги ранее исследовали, как компьютерные модели могут предсказывать демографические и психологические особенности человека. люди. Но вдохновленные фильмом «Она», им было любопытно, как модели оценивают личностные качества. Они попросили 86 220 человек в Facebook заполнить опросник из 100 вопросов, который определил их место в так называемой Большой пятерке: открытость, добросовестность, экстраверсия, покладистость и невротизм. Затем они проанализировали свои лайки в Facebook, чтобы создать модель, в которой лайки были связаны с характеристиками. Например, любители медитации, выступлений на TED и Сальвадора Дали имели более высокие оценки по открытости, в то время как те, кому нравилась звезда реалити-шоу снуки, танцы и вечеринки, были более экстравертами.

В среднем на Facebook было 227 человек Нравится, и этой информации было достаточно, чтобы компьютер мог лучше предсказывать личность, чем средний человеческий судья (другими словами, друг), и почти так же хорошо, как и супруг. Чем больше лайков, тем лучше стал компьютер. Компьютеру потребовалось всего 10 лайков, чтобы превзойти коллег по работе, например, 70, чтобы превзойти друга, и 150, чтобы превзойти члена семьи.

«Мы знаем, что люди довольно хорошо умеют предсказывать людей. черты характера, потому что это очень важно во всех наших взаимодействиях », - говорит Юю. «Но мы были удивлены тем, как компьютеры смогли добиться большего успеха, чем большинство друзей, используя только один вид цифровых данных, например, лайки Facebook».

Компьютеры - такие хорошие предсказатели, потому что они могут принять все лайки «за чистую монету и относиться к ним одинаково», - говорит соавтор Youyou Михал Косински из отделения компьютерных наук Стэнфорда. Люди склонны забывать информацию, если она не является главной, и придают большее значение запоминающимся или недавним событиям, что потенциально может искажать наши оценки. Но компьютеры могут объективно рассматривать каждую часть информации.

И все же компьютерная стратегия не всегда полностью точна. Он не может учитывать изменения в настроении, поведении и мировоззрении людей, и, учитывая общеизвестную динамичность людей, это может стать проблемой. (Люди, получившие более высокие баллы по шкале экстраверсии, например, действительно любили знакомиться с новыми людьми, но также необъяснимо любили Tiffany & amp; Co., в то время как более сознательные люди отдавали предпочтение горным велосипедам и мотоциклам.) Но Косински считает, что это своего рода компьютерное моделирование может помочь в таких процессах, как планирование карьеры и набор на работу. Люди, только выходящие на рынок труда, могут извлечь выгоду из такого профилирования личности, которое могло бы лучше связать их с нужными отраслями и должностями в этих секторах. Например, свободный дух, который любит путешествовать, исследовать и рисковать, скорее всего, не будет счастлив в качестве бухгалтера, а интроверт не будет идеальным для должности в маркетинге или связях с общественностью.

Косински также предполагает, что компьютеры могут упростить набор рабочих мест. Многие компании используют анкеты личности, особенно при поиске руководителей высокого уровня, но такие анкеты могут быть неточными и ненадежными, поскольку кандидатов поощряют давать ответы, которые, по их мнению, компания хочет видеть. Компьютеры могут составить более точный профиль личности, чем эти анкеты, если данные Facebook являются показателем.

Косински признает, что применять такие модели сложно. «Мы должны быть очень осторожными и следить за тем, чтобы не расстраивать людей и не делать ничего, что подрывает доверие между соискателем и работодателем, если работодатель начинает тестирование без явного согласия», - говорит он. «Но мы, безусловно, надеемся, что эти технологии могут быть использованы для улучшения жизни человека».