Новое исследование, опубликованное сегодня в журнале PNAS, сравнивает способность компьютеров и людей, чтобы сделать точные суждения о наших лицах. Народные суждения были основаны на своих дружеских отношениях с оцененным человеком, в то время как компьютерные модели использовали определенный цифровой сигнал: Facebook Нравится.Результаты показывают, что, добывая Facebook Любит, компьютерная модель смогла предсказать индивидуальность человека более точно, чем большинство их друзей и семьи. Учитывая достаточно Любит анализировать, супруг только человека конкурировал с компьютером для точности широких психологических черт.
Исследователи в Кембриджском университете и Стэнфордском университете описывают открытие как «решительную демонстрацию» мощности компьютеров обнаружить психологические черты человека посредством чистого анализа данных, показывая, что машины могут знать нас лучше, чем мы ранее думали: «важный этап» на пути к большему количеству социальных взаимодействий человеческого компьютера.«В будущем компьютеры могли быть в состоянии вывести наши психологические черты и реагировать соответственно, приводя к появлению эмоционально интеллектуальных и социально квалифицированных машин», сказал ведущий автор Ву Юю из Центра Психометрии Кембриджа.
«В этом контексте взаимодействия человеческого компьютера, изображенные в научно-фантастических фильмах, таких как Она, кажется, в нашей досягаемости».Исследователи говорят, что эти результаты могли бы поставить вопросы по частной жизни, которую развивает технология как таковая; политика поддержки исследовательской группы, дающая пользовательский полный контроль их цифрового следа.В исследовании компьютер мог более точно предсказать индивидуальность предмета, чем коллеге работы, анализируя всего десять Нравится; больше, чем друг или сожитель (сосед по комнате) с 70, член семьи (родитель, родной брат) с 150, и супруг с 300 Нравится.
Учитывая, что средний пользователь Facebook имеет, приблизительно 227 Нравится (и это число растет постоянно), исследователи говорят, что у этого вида AI есть потенциал, чтобы знать нас лучше, чем наши самые близкие компаньоны.Последние результаты основываются на предыдущей работе из Кембриджского университета, изданного в марте 2013, который показал, что множество психологических и демографических особенностей могло быть предсказано с потрясающей точностью через Facebook, Любит.В новом исследовании исследователи использовали образец 86 220 волонтеров в Facebook, которые закончили анкетный опрос индивидуальности с 100 пунктами через ‘myPersonality’ приложение, а также обеспечению доступа к их Нравится.Эти результаты обеспечили, самосообщила музыка индивидуальности к тому, что известно в психологической практике как черты ‘Большой пятерки’: открытость, добросовестность, экстраверсия, приятность и neuroticism – модель OCEAN.
Через это исследователи могли установить, которому Нравится, приравнивал к более высоким уровням конкретных черт, например, симпатии ‘Сальвадора Дали’, или ‘медитация’ показала высокую степень открытости.Пользователям ‘myPersonality’ приложения тогда дали выбор привлекательных друзей и семьи, чтобы судить психологические черты пользователя через более короткую версию личностного теста.
Они были человеческими судьями в исследовании – перечисленные в Facebook как друзья или семья, выражающая их суждение об индивидуальности предмета, используя анкетный опрос с 10 пунктамиИсследователи смогли получить образец 17 622 участников, оцененных одним другом или членом семьи и образцом 14 410 оцененных два.Чтобы измерить точность этих измерений, суждения индивидуальности онлайн были подтверждены с метаанализом предыдущих психологических исследований за десятилетия, которые смотрели на то, как коллеги людей, семья и так далее судит их индивидуальность.
Исследователи сочли свои ценности онлайн подобными средним числам с лет исследования от человека к человеку.Таким образом исследователи смогли придумать сравнения точности между компьютерными алгоритмами и суждениями индивидуальности, сделанными людьми. Учитывая достаточно Любит, компьютеры пришли ближе к индивидуальности человека, о которой самосообщают, чем их братья, матери или партнеры.
Доктор Михал Косинский, соавтор и исследователь в Стэнфорде, говорит, что у машин есть несколько главных преимуществ, которые делают эти результаты возможными: способность сохранить и получить доступ к огромному количеству информации и способности проанализировать его с алгоритмами – методы ‘Больших данных’.«Большие данные и машинное обучение обеспечивают точность, которой человеческому разуму приходится, нелегко достигая, поскольку люди склонны давать слишком много веса одному или двум примерам или ошибку в нерациональные способы мышления», сказал он.
Тем не менее, авторы признают, что обнаружение некоторых черт можно было бы лучше всего оставить человеческим способностям, тем без цифровых следов или иждивенца на тонком познании.Авторы исследования пишут, что автоматизировал, точные, и дешевые оценки индивидуальности могли улучшить социальное и личное принятие решений во многих отношениях – от вербовки до романа.«Способность судить индивидуальность является важной составляющей социального проживания – со дня на день решения к долгосрочным планам такой как, кого жениться, доверять, нанимает или выбирает президентом», сказал Кембриджский соавтор доктор Дэвид Стилвелл. «Результаты такого анализа данных могут быть очень полезными в помощи людям когда принятие решений».
Юю объясняет: «Рекрутеры могли лучше согласовать кандидатов с рабочими местами на основе их индивидуальности; продукты и услуги могли приспособить свое поведение лучше всего соответствовать характерам их пользователей и изменяющимся капризам.«Люди могут увеличить их собственные интуиции и суждения с этим видом анализа данных, принимая важные жизненные решения, такие как выбор действий, карьеры или даже романтичных партнеров.
Такие управляемые данными решения могут улучшить жизни людей», сказала она.Исследователи говорят, что у этого вида сбора данных и его выводов есть признаки методов, в настоящее время используемых некоторыми цифровыми поставщиками услуг, и что – для многих людей – будущее, в котором машины читают наши привычки как открытую книгу по крупному масштабу, может казаться антиутопическим обеспокоенным частной жизнью.
Это – беспокойство, разделенное исследователями. «Мы надеемся, что потребители, технологические разработчики и влиятельные политики займутся теми проблемами, поддерживая защищающие частную жизнь законы и технологии, и давая пользовательский полный контроль над их цифровыми следами», сказал Косинский.