Viedtālruņa izmantošana var atklāt jūsu personības iezīmes
Viedtālruņa izmantošana neizbēgami rada digitālu datu masas, kas ir pieejamas citiem, un šie dati sniedz norādes uz lietotāja personību. Jaunā vācu pētījumā Ludviga-Maksimiliana-Universiteta (LMU) pētnieku komanda, kuru vadīja psihologs Dr Markus Bühner, pētīja, cik patiesībā šīs norādes tiek atklātas.
Pētnieki nolēma noteikt, vai parastie viedtālruņu pasīvi savāktie dati (piemēram, lietošanas laiks vai biežums) sniedz ieskatu lietotāju personībās. Atbilde bija diezgan skaidra.
"Jā, šo datu automatizēta analīze ļauj mums izdarīt secinājumus par lietotāju personībām, vismaz attiecībā uz lielāko daļu personības galveno dimensiju," sacīja Dr Klemenss Štaks, kurš agrāk strādāja ar Markusu Bühneru (Psiholoģisko metodiku katedra) un diagnostika LMU) un tagad ir pētnieks Stenfordas universitātē Kalifornijā.
Secinājumi tiek publicēti žurnālā PNAS.
Pētījumam LMU komanda savam PhoneStudy projektam savervēja 624 brīvprātīgos. Dalībnieki aizpildīja plašu anketu, kurā aprakstītas viņu personības iezīmes, un uz tālruņiem 30 dienas tika instalēta lietotne, kas tika īpaši izstrādāta pētījumam.
Lietotne tika izstrādāta, lai apkopotu kodētu informāciju par viņu uzvedību. Komandu galvenokārt interesēja dati, kas saistīti ar komunikācijas modeļiem, sociālo uzvedību un mobilitāti, kā arī lietotāju izvēlētā mūzika un patēriņš, izmantoto lietotņu atlase un tālruņa lietošanas laika sadalījums dienas laikā.
Pēc tam tika analizēti visi dati par personības un viedtālruņu lietošanu, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, kuri tika apmācīti atpazīt un iegūt modeļus no uzvedības datiem un saistīt šos modeļus ar informāciju, kas iegūta no personības aptaujām. Pēc tam, pamatojoties uz jaunu datu kopu, tika savstarpēji apstiprināta algoritmu spēja prognozēt lietotāju personības iezīmes.
"Neapšaubāmi visgrūtākais projekta posms bija milzīgā savākto datu daudzuma iepriekšēja apstrāde un prediktīvo algoritmu apmācība," sacīja Stahls. "Patiesībā, lai veiktu nepieciešamos aprēķinus, mums nācās ķerties pie augstas veiktspējas datoru kopas Leibnica superdatoru centrā Garčingā (LRZ)."
Komanda koncentrējās uz piecām nozīmīgākajām personības dimensijām (Lielais piecinieks), kuras identificēja psihologi, kas ļāva viņiem vispusīgi raksturot personības atšķirības starp indivīdiem.
Šīs dimensijas ietver sekojošo: (1) atvērtība (vēlme pārņemt jaunas idejas, pieredzi un vērtības), (2) apzinīgums (uzticamība, punktualitāte, ambiciozitāte un disciplīna), (3) ekstraversija (sabiedriskums, pašpārliecinātība, avantūrisms, dinamisms un draudzīgums) ), (4) patīkamība (vēlme uzticēties citiem, labsirdīgs, izejošs, pienākums, izpalīdzīgs) un (5) emocionālā stabilitāte (pašpārliecinātība, mierīgums, pozitivitāte, paškontrole).
Analīze atklāj, ka algoritms patiešām varēja veiksmīgi iegūt lielāko daļu šo personības iezīmju, izmantojot viedtālruni. Turklāt atklājumi piedāvā padomus par to, kuri digitālās uzvedības veidi ir visinformatīvākie personības pašnovērtējumam.
Piemēram, dati, kas saistīti ar komunikācijas modeļiem un sociālo uzvedību (ko atspoguļo viedtālruņu lietošana), bija cieši saistīti ar pašreģistrētās ekstraversijas līmeni, savukārt informācija, kas saistīta ar dienas un nakts aktivitātes modeļiem, ievērojami prognozēja pašu ziņoto apzinīgums. Saikne ar kategoriju “atvērtība” kļuva acīmredzama tikai tad, kad tika apvienoti ļoti atšķirīgi datu veidi (piemēram, lietotņu lietojums).
Atzinumi ir ļoti vērtīgi pētniekiem, jo lielākā daļa pētījumu ir balstīti gandrīz tikai uz pašpārskatu. Parastā metode ir izrādījusies pietiekami uzticama, piemēram, paredzot profesionālo panākumu līmeni.
"Neskatoties uz to, mēs joprojām ļoti maz zinām par to, kā cilvēki faktiski uzvedas ikdienas dzīvē, izņemot to, ko viņi izvēlas mums pastāstīt mūsu anketās," sacīja Bihners. "Pateicoties to plašajam izplatījumam, intensīvajai lietošanai un ļoti augstajam veiktspējas līmenim, viedtālruņi ir ideāls rīks, ar kura palīdzību pārbaudīt attiecības starp pašapziņu un reāliem uzvedības modeļiem."
Stahls apzinās, ka viņa pētījumi varētu vēl vairāk stimulēt dominējošo IT uzņēmumu vēlmi pēc datiem. Papildus pasīvi savākto datu izmantošanas regulēšanai un tiesību uz privātumu nostiprināšanai mums ir arī visaptveroši jāaplūko mākslīgā intelekta joma, viņš teica.
“Šajā jomā pētījumiem galvenā uzmanība jāpievērš lietotājam, nevis mašīnai. Būtu nopietna kļūda, ja pieņemtu uz mašīnām balstītas mācīšanās metodes, nopietni neņemot vērā to plašākās sekas. Šo lietojumu potenciāls - gan pētniecībā, gan biznesā - ir milzīgs.
"Iespējas, ko paver mūsdienu datu vadīta sabiedrība, neapšaubāmi uzlabos liela skaita cilvēku dzīvi," sacīja Stahls. "Bet mums jānodrošina, lai visām iedzīvotāju grupām būtu kopīgas priekšrocības, ko piedāvā digitālās tehnoloģijas."
Avots: Ludvigs-Maksimilians-Universitaets
