Kas Facebooki profiilid saavad hinnata isiksust?

Kas Facebookis pakutav profiil peegeldab täpsemalt meie isiksust kui see, mis on saadud psühholoogide tavapäraste meetodite abil?

Sellele küsimusele püüavad vastata Pennsylvania ülikooli teadlaste interdistsiplinaarne rühm. Praegu kasutavad psühholoogid isiksuse hindamiseks mitmesuguseid meetodeid, sealhulgas enda teada antud küsitlusi ja küsimustikke.

Värskes uuringus täitis 75 000 inimest Facebooki rakenduse kaudu vabatahtlikult ühise isiksuse küsimustiku ja tegi oma Facebooki olekuuuendused uurimistööks kättesaadavaks. Seejärel otsisid teadlased vabatahtlike keeles üldisi keelelisi mustreid.

Uuring on avaldatud ajakirjas PLOS ONE.

Uurijad genereerisid arvutimudeleid, mis suutsid ennustatud isikute vanuse, soo ja nende vastused võetud isiksuse küsimustike põhjal.

Need ennustusmudelid olid üllatavalt täpsed. Näiteks olid teadlased õiged 92 protsenti ajast, ennustades kasutajate sugu ainult nende olekuvärskenduste keele põhjal.

Selle avatud lähenemisviisi edu soovitab uusi viise isiksuseomaduste ja käitumise seoste uurimiseks ning psühholoogiliste sekkumiste tõhususe mõõtmiseks.

Teadlaste uuring tugineb pika ajaloo uurimisele, mida inimesed kasutavad oma tunnete ja vaimse seisundi mõistmiseks, kuid lähtus andmete analüüsimisel pigem "avatud" kui "suletud" lähenemisviisist.

"Kinnise sõnavara lähenemisviisis ütles doktorikraadiga doktor Margaret Kern:" psühholoogid võivad valida loetelu sõnadest, mis nende arvates annavad märku positiivsest emotsioonist, näiteks "rahulolev", "entusiastlik" või "imeline" ja seejärel vaadake, kuidas inimene neid sõnu kasutab, kui võimalust mõõta, kui õnnelik see inimene on.

Suletud sõnavara lähenemisviisidel on aga mitu piirangut, sealhulgas see, et nad ei mõõda alati seda, mida kavatsevad mõõta. "

"Näiteks," ütles Ungar, "võib juhtuda, et energiasektor kasutab rohkem negatiivseid emotsioonisõnu lihtsalt seetõttu, et nad kasutavad rohkem sõna" toornafta ". Kuid see viitab vajadusele kasutada mitmesõnalisi väljendeid kavandatud tähenduse mõistmiseks.

"Toornafta" erineb "toornafta" ja samamoodi erineb "haigestumine" lihtsalt "haige" olemisest. "

Teine suletud sõnavara lähenemisviisi olemuslik piirang on see, et see tugineb eelarvamuslikule, fikseeritud sõnade komplektile. Selline uuring võib kinnitada, et depressioonis inimesed kasutavad tõesti oodatud sõnu (näiteks „kurb”) sagedamini, kuid ei suuda luua uusi teadmisi (et nad räägivad vähem spordist või ühiskondlikust tegevusest kui näiteks õnnelikud inimesed).

Varasemad psühholoogilised keeleuuringud on tingimata tuginenud suletud sõnavara lähenemisviisidele, kuna nende väike valimimaht muutis avatud lähenemisviisid ebapraktiliseks. Sotsiaalmeedia pakutavate massiivsete keeleandmekogumite ilmumine võimaldab nüüd teha kvalitatiivselt erinevaid analüüse.

"Enamik sõnu esineb harva - ükskõik milline kirjutiste näidis, sealhulgas Facebooki olekuvärskendused, sisaldab ainult väikest osa keskmisest sõnavarast," teatab arvuti- ja infoteaduste järeldoktor H. Andrew Schwartz.

"See tähendab, et psühholoogiliste tunnustega seoste loomiseks peate kõigi, välja arvatud kõige levinumate sõnade jaoks, kirjutama paljude inimeste näidiseid. Traditsioonilised uuringud on leidnud huvitavaid seoseid eelnevalt valitud sõnakategooriatega, näiteks „positiivne emotsioon” või „funktsioonisõnad”.

Kuid sotsiaalmeedias saadaval olevad miljardid sõnaeksemplarid võimaldavad meil leida mustreid palju rikkalikumal tasemel. ”

Avatud sõnavara lähenemine seevastu tuletab olulised sõnad ja fraasid valimist endast. Selle uuringu Facebooki olekusõnumite valimist uuriti rohkem kui 700 miljonit sõna, fraasi ja teemat, seega oli piisavalt andmeid, et kaevata mööda sadu levinud sõnu ja väljendeid ning leida avatud keel, mis tähenduslikumalt korreleerub konkreetsete omadustega.

See suur andmemaht oli kriitiline meeskonna kasutatava konkreetse tehnika jaoks, mida nimetatakse diferentsiaalkeele analüüsiks või DLA-ks.

Teadlased kasutasid DLA-d, et eraldada sõnad ja fraasid, mis koondusid vabatahtlike küsimustikes ise teatatud erinevate tunnuste ümber: vanus, sugu ja isiksuseomaduste "Suur viis" skoorid - ekstraversioon, meeldivus, kohusetundlikkus, neurootilisus ja avatus.

Suure viie mudel valiti, kuna see on levinud ja hästi uuritud viis isiksuseomaduste kvantifitseerimiseks, kuid teadlaste meetodit võiks rakendada mudelitel, mis mõõdavad muid omadusi, sealhulgas depressiooni või õnne.

Oma tulemuste visualiseerimiseks lõid teadlased sõnapilved, mis võtsid kokku keele, mis statistiliselt ennustas antud tunnust, kusjuures sõna korrelatsioonitugevus antud klastris oli esindatud selle suurusega. Näiteks sõnapilv, mis näitab ekstravertide kasutatavat keelt, sisaldab silmapaistvalt sõnu ja fraase nagu „pidu”, „suur õhtu” ja „tabas mind”, introvertide sõnapilv sisaldab palju viiteid Jaapani meediale ja emotikonidele.

"Võib tunduda ilmselge, et super ekstravertne inimene räägiks palju pidudest," ütles Eichstaedt, "kuid kui need kõik kokku võtta, pakuvad need sõnapilved enneolematu akna antud tunnustega inimeste psühholoogilisse maailma. Paljud asjad näivad pärast seda ilmselged ja iga ese on mõistlik, kuid kas oleksite mõelnud neist kõigist või isegi enamikust? "

Martin Seligman, programmidirektor selgitab: „Kui ma küsin endalt, mis tunne on olla ekstravert?” Mis tunne on olla teismeline tüdruk? ”„ Mis tunne on olla skisofreeniline või neurootiline? ”Või“ Mis tunne on olla 70 aastat vana? "Need sõnapilved tulevad asja tuumale palju lähemale kui kõik olemasolevad küsimustikud."

Et testida, kui täpselt nad oma avatud sõnavara lähenemisviisi abil inimeste jooni püüdsid, jagasid teadlased vabatahtlikud kahte rühma ja nägid, kas ühest rühmast kogutud statistilist mudelit saab kasutada teise omaduste järeldamiseks. Kolmveerand vabatahtlikest ehitasid teadlased masinõppevõtete abil küsimustikule vastuseid ennustavate sõnade ja fraaside mudeli.

Seejärel kasutasid nad seda mudelit, et oma Facebooki postituste põhjal ennustada ülejäänud veerandi vanust, sugu ja isiksusi.

"Mudel oli 92 protsenti täpne, ennustades vabatahtliku sugu nende keelekasutuse järgi," ütles Schwartz, "ja me võime ennustada inimese vanust kolme aasta jooksul rohkem kui poole ajast.

"Meie isiksuseennustused on oma olemuselt vähem täpsed, kuid on peaaegu sama head kui inimese ühe päeva küsimustiku tulemuste kasutamine, et ennustada nende vastuseid samale küsimustikule teisel päeval."

Kuna avatud sõnavara lähenemine on võrdselt või rohkem ennustav kui kinnine, kasutasid teadlased sõna pilved uute teadmiste loomiseks sõnade ja tunnuste suhetesse. Näiteks kasutasid osalejad, kelle skoor neurootilises skaalas oli madal (st need, kellel oli kõige emotsionaalne stabiilsus), rohkem sõnu, mis viitasid aktiivsetele, sotsiaalsetele ettevõtmistele, näiteks „lumelauaga sõitmine”, „kohtumine” või „korvpall”.

"See ei taga, et spordiga tegelemine muudab teid vähem neurootiliseks; võib juhtuda, et neurootilisus sunnib inimesi sporti vältima, ”rääkis Ungar. "Kuid see soovitab meil uurida võimalust, et neurootilised isikud muutuksid rohkem sporti tehes emotsionaalselt stabiilsemaks."

Ehitades sotsiaalmeedia keelele tugineva ennustava isiksuse mudeli, saavad teadlased nüüd sellistele küsimustele kergemini läheneda. Selle asemel, et paluda miljonitel inimestel küsitlusi täita, võib tulevasi uuringuid läbi viia nii, et vabatahtlikud esitavad anonüümseks uuringuks oma Facebooki või Twitteri voogud.

"Teadlased on neid isiksuseomadusi uurinud teoreetiliselt mitu aastakümmet," ütles Eichstaedt, "kuid nüüd on neil lihtne aken, kuidas nad kujundavad tänapäevast elu Facebooki ajastul."

Allikas: Pennsylvania ülikool

!-- GDPR -->