Facebookがあなたを友達よりもよく知っているという証拠はここにあります

家族や友人ほど私たちのことをよく知っている人はいないでしょう。良いニュースと悪いニュースにどのように反応するか、デザートにパイとアイスクリームのどちらを選ぶかを他に誰が予測できるでしょうか。

Facebookなど。ケンブリッジ大学とスタンフォード大学の研究者は、Facebook Likesが、性格検査に関する人々自身の回答や、親しい家族や友人の回答とどのように一致するかを研究しました。オブジェクト、ブランド、人、音楽、または本のいいねが十分にあるため、コンピューターは、配偶者を除いて、最も近い人のほとんどよりも人の性格を予測するのに優れていました。 （彼らはまだ私たちを最もよく知っているようです。）

ケンブリッジ大学心理測定センターの博士課程の学生であるWuYouyouと彼女の同僚は、コンピューターモデルが人口統計学的および心理学的特性をどのように予測できるかを以前に調査していました。人。しかし、映画「彼女」に触発されて、彼らはモデルが性格特性を評価する際にどのように機能するかについて興味を持っていました。彼らはFacebookの86,220人に、いわゆるビッグファイブの特徴である開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症的性格のどこに立っているかを判断する100問の性格調査を完了するように依頼しました。次に、Facebookの「いいね」を分析して、「いいね」が特性にリンクされたモデルを生成しました。たとえば、瞑想、TEDトーク、サルバドールダリの好きな人は、開放性で高いスコアを獲得する傾向がありましたが、リアリティスターのスヌーキー、ダンス、パーティーが好きな人は、より外向的でした。

平均して、Facebookの人々は227人でした。好きです。これは、コンピューターが平均的な人間の裁判官（つまり、友人）よりも性格をより正確に予測し、配偶者とほぼ同じくらい優れているための十分な情報でした。いいねが多ければ多いほど、コンピューターは良くなります。コンピューターが仕事仲間をしのぐのに10いいねをかけただけで、たとえば、友人よりも優れた成績を収めるのに70、家族のメンバーを上回るのに150が必要でした。

「人々は人々の予測にかなり優れていることを知っています。性格特性は、私たちのすべてのやりとりにおいて非常に重要なものだからです」とYouyouは言います。 「しかし、Facebook Likesなどの1種類のデジタルデータを使用するだけで、コンピューターがほとんどの友人よりも優れたパフォーマンスを発揮できることに驚きました。」

コンピューターは、すべてのLikesを取得できるため、非常に優れた予測子です。 Youyouの共著者であるスタンフォード大学のコンピューターサイエンス学部のMichalKosinskiは、額面価格でそれらを平等に扱うと述べています。人々は、情報が頭に浮かばなければ忘れがちであり、記憶に残る出来事や最近の出来事を重視する傾向があり、評価にバイアスがかかる可能性があります。しかし、コンピューターは各情報を客観的に扱うことができます。

それでも、コンピューター戦略は必ずしも完全に正確であるとは限りません。人々の気分や行動、見通しの変化を説明することはできません。人々がダイナミックであることが悪名高いことを考えると、それは問題になる可能性があります。 （たとえば、外向性のスケールで高得点を獲得した人は、新しい人に会うのが好きでしたが、説明のつかないほどティファニーが好きでしたが、より良心的な人はマウンテンバイクやオートバイの好みを表明しました。）しかし、コシンスキーはこの種のことを考えていますコンピューターモデリングは、キャリアプランニングや求人などのプロセスに役立つ可能性があります。就職市場に参入したばかりの人々は、そのようなパーソナリティプロファイリングの恩恵を受ける可能性があります。たとえば、旅行、探索、リスクを冒すのが好きな自由な精神は、会計士としては幸せではないでしょうが、内向的な人は、マーケティングや広報の立場には理想的ではありません。

Kosinskiはまた、コンピューターが求人を合理化できると推測しています。多くの企業は、特に上級管理職を探すときに性格質問票を使用しますが、候補者は会社が見たいと思う答えを与えるように動機付けられるため、そのような質問票は不正確で信頼できない可能性があります。 Facebookのデータが何らかの兆候を示している場合、コンピューターはこれらのアンケートよりも正確な性格プロファイルを考え出すことができるかもしれません。

Kosinskiは、そのようなモデルを適用するのは難しいことを認識しています。 「雇用主が明示的な同意なしにテストを開始した場合、私たちは本当に用心深く、人々を動揺させたり、申請者と雇用主の間の信頼を損なうようなことをしないようにする必要があります」と彼は言います。 「しかし、これらのテクノロジーが人間の生活を改善するために使用できることを私たちは確かに望んでいます。」