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スマートフォンの使用はあなたの性格特性を明らかにするかもしれません

スマートフォンを使用すると、他のユーザーがアクセスできる大量のデジタルデータが不可避に生成され、これらのデータはユーザーの個性の手がかりを提供します。新しいドイツの研究では、心理学者のマーカスビューナー博士が率いるルートヴィヒマクシミリアン大学（LMU）の研究者チームが、これらの手がかりが本当にどのように明らかになるかを調査しました。

研究者たちは、スマートフォンによって受動的に収集された従来のデータ（使用時間や使用頻度など）がユーザーの性格に関する洞察を提供するかどうかを決定するために着手しました。答えはかなり明確でした。

「はい、これらのデータの自動分析により、ユーザーの性格に関する結論を引き出すことができます。少なくとも人格の主要な側面のほとんどについて」と、マーカスビューナー（心理学の方法論の議長）と協力していたクレメンスシュタル博士は述べました。そして、LMUのDiagnostics）と現在はカリフォルニアのスタンフォード大学の研究者です。

調査結果はジャーナルに掲載されています PNAS.

調査のために、LMUチームはPhoneStudyプロジェクトに624人のボランティアを募集しました。参加者は、性格特性を説明する広範なアンケートに回答し、30日間、スマートフォンでの調査用に特別に開発されたアプリをインストールしました。

アプリは、彼らの行動に関連するコード化された情報を収集するために開発されました。チームは主に、ユーザーの選択と音楽の消費、使用されたアプリの選択、および1日の中での電話の使用状況の時間的分布とともに、コミュニケーションパターン、社会的行動とモビリティに関するデータに関心がありました。

次に、パーソナリティとスマートフォンの使用に関するすべてのデータを、行動データからパターンを認識および抽出し、これらのパターンをパーソナリティ調査から収集した情報に関連付けるようにトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して分析しました。次に、ユーザーの性格特性を予測するアルゴリズムの機能が、新しいデータセットに基づいて相互検証されました。

「プロジェクトでこれまでで最も困難な部分は、収集された膨大な量のデータの前処理と予測アルゴリズムのトレーニングでした」とStachl氏は述べています。「実際には、必要な計算を実行するために、ガーヒングのライプニッツスーパーコンピューティングセンター（LRZ）にある高性能コンピューターのクラスターに頼らなければなりませんでした。」

チームは、心理学者によって特定された5つの最も重要な性格の側面（ビッグファイブ）に焦点を当てたため、個人間の性格の違いを包括的に特徴付けることができました。

これらの側面には、次のものが含まれます：（1）開放性（新しいアイデア、経験、値を採用する意欲）、（2）良心性（信頼性、時間厳守、野心性および規律）、（3）外向性（社交性、断定性、冒険心、ダイナミズムおよび親しみやすさ））、（4）適合性（他者を信頼する意欲、性質の良い、社交的、義務的、親切）および（5）感情的安定（自信、平等、積極性、自制）。

分析により、このアルゴリズムは実際にスマートフォンの使用からこれらの性格特性のほとんどを正常に取得できたことが明らかになりました。さらに、調査結果は、どのタイプのデジタル行動が人格の特定の自己評価に最も有益であるかについてのヒントを提供します。

たとえば、コミュニケーションパターンと社会的行動（スマートフォンの使用によって反映される）に関連するデータは、自己申告による外向のレベルに強く関連していましたが、昼と夜の活動のパターンに関する情報は、自己申告の程度を大幅に予測していました。良心。特に、「オープン性」というカテゴリーのリンクは、非常に対照的なタイプのデータ（アプリの使用など）を組み合わせた場合にのみ明らかになりました。

ほとんどの研究はほとんど独占的に自己報告に基づいているため、調査結果は研究者にとって大きな価値があります。従来の方法は、例えば、専門家の成功のレベルを予測するのに十分な信頼性があることが証明されています。

「それでも、私たちは、人々が日常生活の中で実際にどのように行動するかについて、私たちがまだほとんど知っていません。「スマートフォンはその幅広い分布、集中的な使用、および非常に高いレベルのパフォーマンスのおかげで、自己申告された行動パターンと実際の行動パターンの関係を調査するのに理想的なツールです。」

Stachlは、彼の研究が主要なIT企業のデータに対する欲求をさらに刺激する可能性があることを認識しています。受動的に収集されたデータの使用を規制し、プライバシーに対する権利を強化することに加えて、人工知能の分野を包括的に検討する必要があるとも述べた。

「この分野では、機械ではなくユーザーが研究の主な焦点である必要があります。マシンベースの学習方法を、それらの幅広い影響を真剣に考慮せずに採用することは、重大な間違いです。これらのアプリケーションの可能性は、研究とビジネスの両方で非常に大きなものです。

「今日のデータ主導型社会によって開かれた機会は、間違いなく多くの人々の生活を改善するでしょう」とシュタルは語った。「しかし、私たちは、人口のすべてのセクションがデジタル技術によって提供される利益を共有することを保証する必要があります。」

出典：Ludwig-Maximilians-Universitaet