Да ли Фацебоок профили могу да мере личност?
Ово је питање на које интердисциплинарна група истраживача са Универзитета у Пенсилванији покушава да одговори. Тренутно психолози користе различите методе, укључујући анкете и упитнике о којима сами извештавају, за процену личности.
У недавној студији, 75.000 људи добровољно је попунило заједнички упитник личности путем Фацебоок апликације и учинило своја ажурирања Фацебоок статуса доступним у истраживачке сврхе. Истраживачи су затим тражили свеукупне језичке обрасце у језику волонтера.
Студија је објављена у часопису ПЛОС ОНЕ.
Истражитељи су генерисали рачунарске моделе који су могли да предвиде старост, пол и њихове одговоре на упитницима личности које су узели.
Ови модели предвиђања били су изненађујуће тачни. На пример, истраживачи су били тачни 92 процента времена када су предвиђали пол корисника само на основу језика њиховог ажурирања статуса.
Успех овог „отвореног“ приступа сугерише нове начине истраживања веза између особина личности и понашања и мерење ефикасности психолошких интервенција.
Студија истраживача ослања се на дугу историју проучавања речи које људи користе као начин разумевања својих осећања и менталних стања, али су у анализи података у својој основи прихватили „отворени“, а не „затворени“ приступ.
„Приступом„ затвореног речника “, рекла је постдокторандица Маргарет Керн,„ психолози би могли одабрати списак речи за које мисле да сигнализирају позитивне емоције, попут „задовољни“, „одушевљени“ или „дивни“, а затим посматрајте учесталост човекове употребе ових речи као начин мерења колико је та особа срећна.
Међутим, приступи затвореног речника имају неколико ограничења, укључујући и то да они не мере увек оно што намеравају да мере “.
„На пример“, рекао је Унгар, „неко би могао открити да енергетски сектор користи више негативних речи емоција, једноставно зато што више користе реч„ сиров “. Али ово указује на потребу употребе израза са више речи да би се разумело предвиђено значење.
„Сирова нафта“ се разликује од „сирове нафте“ и, слично томе, бити „болестан од“ разликује се од пуког „боловања“. “
Још једно својствено ограничење приступа затвореног речника је то што се ослања на унапред конципирани, фиксни скуп речи. Такво истраживање могло би бити у стању да потврди да депресивни људи заиста чешће користе очекиване речи (попут „тужан“), али не могу створити нове увиде (да мање говоре о спорту или друштвеним активностима него на пример срећни људи).
Претходне студије психолошког језика нужно су се ослањале на приступе затвореног речника, јер су њихове мале величине узорка чиниле отворене приступе непрактичним. Појава масовних скупова података које пружају друштвени медији сада омогућава квалитативно различите анализе.
„Већина речи се ретко јавља - било који узорак писања, укључујући ажурирања статуса на Фацебооку, садржи само мали део просечног речника“, извештава Х. Андрев Сцхвартз, постдокторант из области рачунарства и информатике.
„То значи да за све речи осим за најчешће треба да напишете узорке многих људи да бисте успоставили везу са психолошким особинама. Традиционалне студије су пронашле занимљиве везе са унапред одабраним категоријама речи као што су „позитивна емоција“ или „функционалне речи“.
Међутим, милијарде речи које су доступне на друштвеним мрежама омогућавају нам да пронађемо обрасце на много богатијем нивоу “.
Насупрот томе, приступ отвореног речника изводи важне речи и фразе из самог узорка. Са више од 700 милиона речи, фраза и тема избушених из узорка Фацебоок статусних порука ове студије, било је довољно података да се пређе стотине уобичајених речи и фраза и да се пронађе језик отвореног типа који значајније корелира са одређеним карактеристикама.
Ова велика величина података била је пресудна за одређену технику коју је тим користио, познату као диференцијална анализа језика или ДЛА.
Истраживачи су користили ДЛА да би изоловали речи и фразе које су се скупиле око различитих карактеристика које су сами пријавили у упитницима волонтера: узраст, пол и оцене за особине личности „велике петорке“ - екстраверзија, слагање, савесност, неуротичност и отвореност.
Модел Биг Фиве одабран је јер је то уобичајен и добро проучаван начин квантификовања особина личности, али метода истраживача могла би се применити на моделе који мере друге карактеристике, укључујући депресију или срећу.
Да би визуализовали своје резултате, истраживачи су створили облаке речи који су сумирали језик који је статистички предвидео дату особину, с тим да је снага корелације речи у датом скупу представљена њеном величином. На пример, облак речи који приказује језик који користе екстраверти на истакнутом месту садрже речи и фразе попут „забава“, „сјајна ноћ“ и „удри ме“, док облак речи за интроверте садржи многе референце на јапанске медије и емотиконе.
„Може се чинити очигледним да би супер екстравертирана особа пуно говорила о забавама“, рекао је Еицхстаедт, „али узете заједно, ови облаци речи пружају невиђен прозор у психолошки свет људи са датом особином. Многе ствари се након чињенице чине очигледним и свака ставка има смисла, али да ли бисте помислили на све њих, или чак на већину њих? "
Мартин Селигман, програмски директор објашњава: „Када се запитам како је бити екстроверт?“ „Како је бити тинејџерка?“ „Како је бити шизофрени или неуротични?“ Или „Како је бити Стари 70 година? 'Ови облаци речи постају много ближи сржи ствари него сви постојећи упитници. "
Да би тестирали колико су тачно хватали особине људи кроз њихов приступ отвореног речника, истраживачи су добровољце поделили у две групе и видели да ли се статистички модел прикупљен из једне групе може користити за закључивање особина друге. За три четвртине добровољаца, истраживачи су користили технике машинског учења за изградњу модела речи и фраза које предвиђају одговоре на упитник.
Затим су користили овај модел за предвиђање старости, пола и личности за преостали квартал на основу својих објава на Фејсбуку.
„Модел је био 92 посто тачан у предвиђању пола добровољца на основу њихове употребе језика“, рекао је Сцхвартз, „а ми бисмо могли предвидети старост особе у року од три године више од половине времена.
„Наша предвиђања личности су по својој природи мање тачна, али су готово једнако добра као када се помоћу корисникових резултата из једног дана предвиђају њихови одговори на исти упитник другог дана.“
Са приступом отвореног речника који се показао једнако или више предвиђајућим од затвореног приступа, истраживачи су користили облаке речи да би створили нови увид у односе између речи и особина. На пример, учесници који су постигли ниске оцене на неуротичној скали (тј. Они са највише емоционалне стабилности) користили су већи број речи које су се односиле на активне, друштвене активности, као што су „сноубординг“, „састанак“ или „кошарка“.
„Ово не гарантује да ћете се бавити спортом учинити мање неуротичним; може бити да неуротизам доводи до тога да људи избегавају спорт “, рекао је Унгар. „Али то сугерише да бисмо требали истражити могућност да неуротични појединци постану емоционално стабилнији ако се више баве спортом.“
Изграђујући предиктивни модел личности заснован на језику друштвених медија, истраживачи сада могу лакше приступити таквим питањима. Уместо да траже од милиона људи да попуњавају анкете, будуће студије могу се спровести тако што ће волонтери предати своје Фацебоок или Твиттер фидове на анонимну студију.
„Истраживачи су проучавали ове особине личности дуги низ деценија теоретски,“ рекао је Еицхстаедт, „али сада имају једноставан прозор како обликују савремени живот у доба Фацебоок-а.“
Извор: Универзитет у Пенсилванији
