Согласно исследованию Кембриджского и Стэнфордского университетов, компьютерная модель оценки личности на основании фейсбучных «лайков» оказалась более точной в предугадывании индивидуальных черт человека, о которых он сам сообщил, чем оценки собственные родные и близкие.

Исследователи предполагают, что автоматизированные и точные личностные тесты могли бы стимулировать более целенаправленный маркетинг, а так же коренным образом изменить процесс выбора людьми – «на ком жениться, кого нанять или выбрать президентом» - говорит соавтор исследования доктор Дэвид Стиллвелл. Так же «это веха в развитии социально- здравомыслящих , эмоционально чувствующих компьютеров» - говорят исследователи.

Используя данные более чем 86 000 волонтеров из Facebook, которые выполнили личностные тесты со 100 вопросами и предоставили доступ к их «лайкам», исследователи построили модель, которая, основываясь на этих «лайках», предсказала индивидуальные черты людей - например, люди, которые «лайкают», скажем, художника Сальвадора Дали являются «восприимчивыми людьми широких взглядов». Затем ученые проверили модель на еще 17 600 участниках, которые были оценены одним другом или членом семьи и - на более 14 400 участниках, которые были оценены двумя.

Чем больше фейсбучных «лайков» оценивается, тем более точная модель получается. Например, если учитывается среднее число «лайков» - т.е. 227 - то алгоритм ловко обходит всех, кроме супругов, в более точном предсказании индивидуальных черт человека. А для объектов с 300 или более «лайков» - компьютер побеждает даже и вторую половину.

График показывает точность суждений компьютерной модели (об индивидуальных чертах) основанной на числе «лайков», по сравнению с суждениями людей (Ву Youyou/Michal Косинский)

Вертикальная шкала - точность - совпадение самооценки с суждениями (оценкой) других (компьютерной модели или людей)

фэйсбук.jpeg

Горизонтальная шкала (логарифмическая) - количество «лайков»
Spouse - средняя точность оценок супруга/супруги
Computer's average accuracy - средняя точность оценок компьютерной модели
Family - средняя точность оценок членов семьи
Human's average accuracy - средняя точность оценок людей
Frends/ Cohabitant - средняя точность оценок друзей
Work colleague - средняя точность оценок коллег по работе

И всё же надо принять во внимание некоторые важные аспекты. Пробным камнем для большинства сравнений был анализ «большой пятерки» - комплекса индивидуальных черт, который включает в себя открытость опыту (openness to experience - модель классификации расстройств личности), добросовестность (conscientiousness), экстраверсия (extraversion - отсутствие духовных интересов; сосредоточенность на внешних предметах), доброжелательность (agreeableness) и невротизм (neuroticism). Хотя «Большая Пятерка» обычно используется для тестирования индивидуальности, метод неизбежно ограничен чертами, которые он измеряет.

Компьютерная модель также оказалась лучше в оценке открытости - черте индивидуальности, выражающейся, главным образом, через интересы человека, предпочтения и ценности. Это не удивительно; в то время как сбор и синтезирование всех этих крошечных подсказок очень сложен для мозга, компьютеры отлично справляются с этим.Плюс, личностный тест для друзей, членов семьи и коллег включал в себя только 10 пунктов, по сравнению с 100 пунктами теста для самооценки. Это могло ограничить диапазон проверяемых знаний, отмечается в исследовании.

В основной части исследования соревнование между человеком и машиной свелось к вопросу - кто лучше знал объект? Но объект и сам может не знать самого себя достаточно хорошо. Даже при том, что основанная на «лайках» компьютерная модель, была направлена на предсказание собственной самооценки человека по факторам «большой пятерки», модель оказалась пугающе точной в предсказании реального поведения человека, преломляемого через действия Facebook- пользователя (например, число обновлений статуса или политическая ориентация) — в некоторых случаях, модель выиграла у самих объектов.

И не приходится сомневаться, кем, как и для чего будут использованы эти исследования и добытая информация.