Facebook знает Вас лучше родной матери

Гигантский символ “Like“, ставший популярным благодаря Facebook, можно видеть возле нового главного офиса компании в Менло-Парке, Калифорния. 57-акровый кампус, в котором раньше размещалась компания Sun Microsystems, предлагает рабочее пространство площадью один миллион квадратных футов для почти 2000 сотрудников и имеет возможности для расширения.

В одном углу [«ринга»] мы имеем компьютер «вооруженный» списком вещей, которые Вы “Liked” в Facebook. В другом – Ваши друзья, семья и коллеги, полагающиеся на аналоговую кладовую памяти и непосредственную силу их собственного суждения. Чьё описание Вашей индивидуальности, будет наиболее точно соответствовать Вашему собственному?

Согласно новому исследованию, проведенному учеными Кембриджского и Стэнфордского университетов, те, кто проголосовал за компьютер, может быть и циники, но они , вероятно, всё-таки правы. Собрав фейсбучные «Лайки», компьютерная модель исследователей оказалась более точной в предугадывании индивидуальных черт человека, о которых он сам сообщил, чем его собственные родные и близкие.

Исследователи говорят, что результаты их работы предполагают, что легкие, автоматизированные, и точные личностные тесты могли помочь людям более точно судить об индивидуальных качествах других. Мало того, что это могло бы стимулировать более целенаправленный маркетинг, но и коренным образом изменить процесс выбора людьми – “на ком жениться, кого нанять или выбрать президентом” – говорит соавтор исследования доктор Дэвид Стиллвелл. Это – также веха в развитии социально- здравомыслящих , эмоционально чувствующих компьютеров – говорят исследователи — подобных персонажу Хоакина Феникса влюбившегося в фильме «Her».

Используя данные более чем 86 000 волонтеров из Facebook, которые выполнили личностные тесты со 100 вопросами и предоставили доступ к их «Лайкам», исследователи построили модель, которая, основываясь на этих «Лайках», предсказала индивидуальные черты людей — например, люди, которые «Like», скажем, художника Сальвадора Дали или «TED Talks», склонны быть непредубежденными, восприимчивыми людьми широких взглядов, в то время как те, кто «Like» персонажа американского реалити-шоу Snooki – необычайно общительны и дружелюбны. Затем ученые проверили модель на еще 17 600 участниках, которые были оцененны одним другом или членом семьи и – на более 14 400 участниках, которые были оценены двумя.

Оказалось что, чем больше фейсбучных «Лайков» оценивается, тем более точная модель получается. Например, если учитывается среднее число фейсбучных «Лайков» — т.е. 227 — то алгоритм ловко обходит всех, кроме супругов, в более точном предсказании индивидуальных черт человека. А для объектов с 300 или более «Лайков» – компьютер побеждает даже и вторую половину.

И всё же надо принять во внимание некоторые важные аспекты. Пробным камнем для большинства сравнений был анализ “Большой пятерки” – комплекса индивидуальных черт, который включает в себя открытость опыту (openness to experience – один из факторов, входящих в т.н. “Большую пятёрку факторов“, модель классификации расстройств личности), добросовестность (conscientiousness), экстраверсия (extraversion – отсутствие духовных интересов; сосредоточенность на внешних предметах) , доброжелательность (agreeableness) и невротизм (neuroticism). Хотя «Большая Пятерка» обычно используется для тестирования индивидуальности, метод неизбежно ограничен чертами, которые он измеряет.

Плюс, личностный тест для друзей, членов семьи и коллег включал в себя только 10 пунктов, по сравнению с 100 пунктами теста для самооценки. Это могло ограничить диапазон проверяемых знаний, отмечается в исследовании.

Компьютерная модель также оказалась лучше в оценке открытости — черте индивидуальности, выражающейся , главным образом, через интересы человека, предпочтения и ценности. Это не удивительно; в то время как сбор и синтезирование всех этих  крошечных подсказок очень сложен для мозга, компьютеры отлично справляются с этим.

В основной части исследования соревнование между человеком и машиной свелось к вопросу – кто лучше знал объект? Но объект и сам может не знать самого себя достаточно хорошо. Даже при том, что основанная на «Лайках» компьютерная модель, была направлена на предсказание собственной самооценки человека по факторам «Большой пятерки», модель оказалась пугающе точной в предсказании реального поведения человека, преломляемого через действия Facebook- пользователя (например, число обновлений статуса или политическая ориентация) — в некоторых случаях, модель выиграла у самих объектов.

Гвинн Гилфорд (Gwynn Guilford)
perevodika.ru