Nutitelefoni kasutamine võib paljastada teie isikuomadused

Nutitelefoni kasutamine tekitab paratamatult teistele ligipääsetavaid digitaalseid andmeid ja need andmed annavad vihjeid kasutaja isikupära kohta. Uues Saksa uuringus uuris Ludwig-Maximilians-Universitaeti (LMU) teadlaste meeskond psühholoog dr Markus Bühneri juhtimisel, kui paljusid neid vihjeid paljastatakse.

Teadlaste eesmärk oli kindlaks teha, kas nutitelefonide abil passiivselt kogutavad tavapärased andmed (näiteks kasutuse ajad või sagedused) annavad ülevaate kasutajate isiksustest. Vastus oli üsna selge.

"Jah, nende andmete automatiseeritud analüüs võimaldab meil teha järeldusi kasutaja isikupära kohta, vähemalt enamiku isiksuse peamiste mõõtmete osas," ütles dr Clemens Stachl, kes töötas varem Markus Bühneriga (psühholoogiliste metoodikate õppetool) ja diagnostika LMU-s) ning on nüüd Californias Stanfordi ülikooli teadlane.

Tulemused avaldatakse ajakirjas PNAS.

Uuringu jaoks värbas LMU meeskond oma PhoneStudy projekti jaoks 624 vabatahtlikku. Osalejad täitsid ulatusliku küsimustiku, mis kirjeldas nende isiksuseomadusi, ja installisid oma telefonidesse 30 päeva jooksul spetsiaalselt uuringu jaoks välja töötatud rakenduse.

Rakendus töötati välja nende käitumisega seotud kodeeritud teabe kogumiseks. Meeskonda huvitasid peamiselt suhtlemismudelite, sotsiaalse käitumise ja liikuvusega seotud andmed, samuti kasutajate muusika valik ja tarbimine, kasutatavate rakenduste valik ja nende telefoni ajalise jaotuse kasutamine päeva jooksul.

Seejärel analüüsiti masinaõppimise algoritmide abil kõiki andmeid isiksuse ja nutitelefoni kasutamise kohta, mida õpetati käitumisandmetest mustreid ära tundma ja neist välja võtma ning seostama neid mustreid isiksuseuuringutest saadud teabega. Seejärel valideeriti uue andmekogumi põhjal algoritmide võime kasutajate isiksuseomadusi ennustada.

"Projekti kõige raskem osa oli tohutu kogutud andmete eeltöötlus ja ennustavate algoritmide koolitus," ütles Stachl. "Tegelikult pidime vajalike arvutuste tegemiseks kasutama Garchingis (LRZ) Leibnizi superarvutuskeskuses kõrgjõudlusega arvutite klastrit."

Meeskond keskendus psühholoogide tuvastatud viiele kõige olulisemale isiksuse dimensioonile (Suur Viis), mis võimaldas neil iseloomustada terviklikult üksikisikute isiksuse erinevusi.

Need mõõtmed hõlmavad järgmist: (1) avatus (valmisolek võtta vastu uusi ideid, kogemusi ja väärtusi), (2) kohusetundlikkus (usaldusväärsus, täpsus, ambitsioonikus ja distsipliin), (3) ekstraversioon (seltskondlikkus, enesekehtestamine, seikluslikkus, dünaamilisus ja sõbralikkus) ), (4) meeldivus (valmisolek teisi usaldada, heatahtlik, lahkus, kohusetundlik, abivalmis) ja (5) emotsionaalne stabiilsus (enesekindlus, rahuolek, positiivsus, enesekontroll).

Analüüsist selgub, et algoritm suutis nutitelefoni kasutamisel tõepoolest suurema osa neist isiksuseomadustest edukalt kätte saada. Lisaks pakuvad leiud vihjeid selle kohta, millised digitaalse käitumise tüübid on isiksuse spetsiifiliseks enesehinnanguks kõige informatiivsemad.

Näiteks olid suhtlemismudelite ja sotsiaalse käitumisega seotud andmed (mida kajastavad nutitelefoni kasutamine) tihedalt seotud enda teatatud ekstraversiooni tasemega, samal ajal kui päeva- ja öötegevuse mustritega seotud teave ennustas oluliselt enda teatatud kohusetundlikkus. Nimelt ilmnesid seosed kategooriaga „avatus” alles siis, kui kombineeriti väga vastandlikud andmetüübid (nt rakenduse kasutamine).

Tulemused on teadlaste jaoks väga väärtuslikud, kuna enamus uuringuid on põhinenud peaaegu eranditult enesearuannetel. Tavameetod on osutunud piisavalt usaldusväärseks näiteks ametialase edukuse prognoosimisel.

"Sellegipoolest teame endiselt väga vähe sellest, kuidas inimesed oma igapäevaelus tegelikult käituvad - peale selle, mida nad otsustavad meile meie küsimustikel öelda," ütles Bühner. "Tänu laialdasele levitamisele, intensiivsele kasutamisele ja väga heale jõudlusele on nutitelefonid ideaalne vahend enda teatatud ja tegelike käitumismudelite vaheliste seoste uurimiseks."

Stachl on teadlik, et tema uuringud võivad veelgi stimuleerida domineerivate IT-ettevõtete isu andmete järele. Lisaks passiivselt kogutud andmete kasutamise reguleerimisele ja eraelu puutumatuse õiguste tugevdamisele peame ka tehisintellekti valdkonna põhjalikult üle vaatama, ütles ta.

„Selle valdkonna teadusuuringute peamine eesmärk peab olema kasutaja, mitte masin. Oleks tõsine viga võtta kasutusele masinapõhised õppemeetodid, arvestamata tõsiselt nende laiemaid tagajärgi. Nende rakenduste potentsiaal - nii teadustöös kui ka äris - on tohutu.

"Tänapäeva andmepõhise ühiskonna avanevad võimalused parandavad kahtlemata paljude inimeste elu," ütles Stachl. "Kuid me peame tagama, et kõigil elanikkonnarühmadel on digitaaltehnoloogia pakutavad eelised."

Allikas: Ludwig-Maximilians-Universitaet