人格の評価のためのコンピュータは人間よりも優れていますか？

挑発的な新しい研究は、コンピューターは人の家族や友人よりも人の人格の優れた判断者であることを示唆しています。

人々の判断は、判断された個人との親密性に基づいていましたが、コンピュータモデルは特定のデジタル信号であるFacebook Likesを使用していました。

この結果は、Facebook Likesをマイニングすることで、コンピューターモデルが友人や家族のほとんどよりも人の性格をより正確に予測できたことを示しています。

分析するのに十分な「いいね」が与えられた場合、幅広い心理的特徴の正確さについてコンピュータに匹敵するのは本人の配偶者だけ​​でした。

研究は本誌に本日発表されました PNAS.

ケンブリッジ大学とスタンフォード大学の研究者たちは、この発見を、純粋なデータ分析を通じて個人の心理的特徴を発見するコンピューターの能力の「重要な実証」と説明しています。

研究者たちは、彼らの調査結果は、機械が私たちが以前に考えていたよりも私たちをよく知ることができることを示していると信じています。調査官は、この決定がより社会的な人間とコンピューターの相互作用への道のりにおける「重要なマイルストーン」であると信じています。

「将来的には、コンピューターが私たちの心理的特徴を推測し、それに応じて反応し、感情的にインテリジェントで社会的に熟練したマシンの出現につながる可能性があります」とケンブリッジのW You Youyou氏は述べています。

「この文脈では、「彼女」などのSF映画に描かれた人間とコンピューターの相互作用は、私たちの手の届く範囲にあるようです。」

研究者たちは、これらの結果はそのような技術が発展するにつれてプライバシーに対する懸念を引き起こすかもしれないと言います。この環境では、研究チームは、ユーザーがデジタルフットプリントを完全に制御できるポリシーを制定する必要があると考えています。

現在の研究では、研究者たちはコンピュータを10個のいいねを分析するだけで、同僚よりも正確に被験者の性格を予測できることを発見しました。

コンピュータは、70のいいね、150のいいねの家族（親、兄弟）、300のいいねの配偶者の場合、友人や同棲者（ルームメイト）よりも性格のプロファイリングでより正確でした。

平均的なFacebookユーザーのいいね！が約227である（そしてこの数は着実に増加している）ことを考えると、研究者たちは、この種の人工知能は最も近い仲間よりも私たちをよく知る可能性があると述べています。

現在の研究はケンブリッジ大学の以前の研究に基づいており、Facebook Likesを介してさまざまな心理的および人口統計学的特性を驚くべき正確さで予測できることが示されました。

新しい研究では、研究者はFacebookで86,220人のボランティアのサンプルを使用し、myPersonalityアプリを介して100項目の性格アンケートに回答したほか、Likeへのアクセスを提供しました。

これらの結果は、心理学の実践で「ビッグファイブ」の特徴として知られている開放性、良心性、外向性、共感性、神経症性— OCEANモデルの自己申告による性格スコアを提供しました。

これにより、研究者は、「Salvador Dali」や「瞑想」など、より高いレベルの特定の特性と同等のLikeが高い開放性を示したことを確認できました。

myPersonalityアプリのユーザーには、友人や家族を招待して、パーソナリティテストの短いバージョンでユーザーの心理的特徴を判断するオプションが与えられました。

調査の対象となったのは人間の裁判官でした。10項目のアンケートを使用して、対象の性格についての判断を友人または家族としてFacebookに掲載したものです。

研究者は、1人の友人または家族が判断した17,622人の参加者のサンプルと、2人が判断した14,410人のサンプルを分析しました。

これらの測定の精度を測定するために、オンラインの性格判断は、人々の同僚、家族などが自分の性格をどのように判断するかを調べた以前の心理学研究のメタ分析によって裏付けられました。

研究者たちは、オンラインでの価値を、長年にわたる個人間調査の平均に類似させていました。

このようにして、研究者はコンピュータアルゴリズムと人間による人格判断との正確な比較を行うことができました。 Likesが十分にある場合、コンピュータは、兄弟、母親、パートナーよりも、自己申告された人格に近づきました。

スタンフォード大学の共同執筆者兼研究者であるミハルコシンスキー博士は、マシンにはこれらの結果を可能にするいくつかの重要な利点があると述べています。 "ビッグデータ。"

「ビッグデータと機械学習は、人間が1つまたは2つの例に過度の重みを付けたり、非合理的な考え方に陥ったりする傾向があるため、人間の心が達成するのに苦労する正確さを提供します」と彼は言った。

それにもかかわらず、著者らは、デジタルフットプリントのない、または微妙な認識に依存する特性の検出は、人間の能力に任せるのが最善であると認めています。

研究者は、自動化された正確で安価な性格評価が、採用からロマンスまで、さまざまな方法で社会的および個人的な意思決定を改善できると信じています。

「個性を判断する能力は、日常の決定から、だれと結婚するか、信頼するか、採用するか、大統領に選出するかなどの長期計画に至るまで、社会生活の重要な要素です」とケンブリッジの共著者であるDr. Davidは述べています。スティルウェル。

「このようなデータ分析の結果は、意思決定を行う際に人々を支援するのに非常に役立ちます。」

Youyouは言った：「採用担当者は性格に基づいて候補者を仕事とよりよく一致させることができます;製品やサービスは、ユーザーの性格や変化する気分に最適になるように行動を調整できます。

「人々は、アクティビティ、キャリアパス、さらにはロマンチックなパートナーを選択するなど、人生の重要な決定を行うときに、この種のデータ分析で自分の直感と判断を強化することを選択する場合があります。そのようなデータに基づく決定は、人々の生活をよく改善するかもしれません」と彼女は言った。

研究者によると、同様の形式のデータマイニングとその推論は、一部のデジタルサービスプロバイダーによってすでに行われているという。

しかし、研究者たちは、多くの人々にとって、マシンが私たちの習慣をオープンな本として大規模に読む未来は、プライバシーに関心のある人々にとっては夢中になるかもしれないことに同意します。

「私たちは、消費者、技術開発者、および政策立案者がプライバシー保護法と技術をサポートし、ユーザーにデジタルフットプリントを完全に制御できるようにすることによって、これらの課題に取り組むことを望みます」とKosinskiは述べました。

出典：ケンブリッジ大学