Алгоритам друштвених медија Трампа означава као неожењеног
Када су научници из Русије и Сингапура тестирали алгоритам који су креирали и који предвиђа брачни статус користећи податке са три друштвене мреже, открили су да је програм председника Доналда Трампа идентификовао као неожењеног. Заправо је ожењен Меланијом Трамп, његовом трећом супругом.
Према програмерима алгоритма, ова недоследност се појавила због Трампове ненормалне активности у медијима: Он и његови сарадници користе Твиттер као нежења.
Математичари са Универзитета ИТМО у Санкт Петербургу у Русији и Националног универзитета у Сингапуру открили су да профилисање корисника путем више друштвених мрежа, а не само помоћу једне, омогућава сазнавање одређених детаља о појединцима. Истраживачи су се посебно фокусирали на брачни статус.
Комбинујући податке са Твиттер-а, Инстаграма и Фоурскуаре-а, научили су алгоритам да предвиђа овај параметар са 86 одсто прецизности, 17 одсто већом него што користи само једну друштвену мрежу, приметили су истраживачи.
Према истраживачима, алгоритам може испитати било који рачун који говори енглески језик. Да би демонстрирао како програм делује, Андреи Филцхенков, ванредни професор рачунарске технологије на Универзитету ИТМО, прикупио је и анализирао твитове председника Барака Обаме и Трампа.
На основу ових података, алгоритам је потврдио Обамин брачни статус, али је закључио да је Трамп нежења.
Ова неправилност се може објаснити чињеницом да Трамп сам не ажурира своје рачуне на друштвеним мрежама, рекли су истраживачи.
„Сви знамо о његовој супрузи Меланији“, рекао је Филченков. „Али у овом случају проучавамо да ли су сви Трампови помоћници ожењени или не. Не нагађамо ко је Трамп, већ ко води његове друштвене медије. “
Да би обучили алгоритам за разумевање података, научници су активност корисника из Њујорка, Сингапура и Лондона претворили у скупове или векторе параметара, као што су просечна величина твита, најчешћи објекти на фотографији, пријава дистрибуција итд. Тада су програмери користили ове векторе у основним моделима машинског учења.
Коауторка Ксенииа Бураиа, истраживачица на Универзитету ИТМО, обавља праксу на Националном универзитету у Сингапуру, где проучава приступе за описивање људске личности путем друштвених мрежа. Овим алгоритмом обрађује корисничке податке, а затим их прилагођава Миерс-Бриггс Типе Индицатор (МБТИ), скали психолошких типова.
Скала описује особу у смислу како она или она комуницира са светом, што је, пак, најлакше научити на друштвеним мрежама.
„Многи научни извори повезују психолошки тип особе са њеним брачним статусом“, рекао је Бураја. „Зато смо одлучили да проверимо колико тачно можемо предвидети овај параметар како бисмо га користили за прављење људских психолошких портрета у будућности.“
Профилисање корисника, према истраживачима, може имати широк спектар примена. На пример, регрутери могу да сазнају више о људима који се пријављују за посао. Карактеризација личности кроз активности на друштвеним мрежама такође би могла да помогне у откривању илегалних група, као и да се пронађу људи склони депресији или самоубиству и подржи их, рекли су истраживачи.
Студија је представљена на АААИ конференцији о вештачкој интелигенцији у Сан Франциску.
Извор: Универзитет ИТМО
