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"赞"一下,也会透露你的网络个人特征

近日,英国剑桥大学心理测验学中心的米哈尔·科辛斯基(Michal Kosinski)和他的两位同事在《美国国家科学院院刊》上发布了一份新的研究论文。该论文证实,人们的许多个人特征——诸如政治倾向、宗教信仰、性别、种族和性倾向——都可以通过他在Facebook上的“赞”(Like)记录进行预测。

在研究中,研究人员开发了一个数学模型,可以根据5.8万位美国Facebook用户的“赞”记录来预测他们的各项特征和偏好。之后,他们将模型的预测结果与这些志愿者的Facebook档案信息以及通过在线测试得出的智力、人格和生活满意度等信息进行了比对,发现这个模型可以非常准确地预测参与者的性别、种族出身和性倾向。其性别预测正确率高达93%,在95%的情况下可以正确识别黑人和白人,并在88%的情况下正确识别出了同性恋和异性恋。同时,该模型还有80%以上的几率对民主党人和共和党人、基督教徒和穆斯林进行正确识别。但是,这个模型在预测恋爱状态、药物滥用以及父母离异状况等方面的准确度较低。

就此,果壳网对该论文第一作者——米哈尔·科辛斯基博士进行了采访。

果壳网:用户会在Facebook上面点很多个“赞”,包括视频、链接、状态、图片等等,你们怎样分配不同类型的“赞”的权重?

米哈尔·科辛斯基 :我们使用的是一个非常简单的机器学习方法,让机器来自动判断哪种“赞”更加重要。在这次研究中,“赞”所扮演的角色与其它的数字记录信息很相似,比如你的浏览日志、搜索记录、购买记录、微博和播放列表。

果壳网:为什么这个模型在预测恋爱状态、药物滥用、幸福感和父母离异状况时的准确度会下降呢?

米哈尔·科辛斯基:事实上,我们一开始非常震惊:我们的模型居然还能预测父母离异和药物滥用这种信息!在恋爱关系和幸福指数预测上准确度较低的原因,可能是因为我们取样的用户“赞”记录覆盖了较长的一段时间,而他们在这段时间内的心情和恋爱状态会有多次变化。

果壳网:这些准确度稍低的预测结果能告诉我们什么呢?有办法提高其准确度吗?

米哈尔·科辛斯基:在父母离异状态的预测方面,尽管准确度不太高(都在60%左右),但这其实是一个有着非常深刻意义的结果,因为我们看到了类似父母离异这样的事情会对人们造成的深远影响。对于社会科学家来说,这意味着网络行为是一个大金矿,它能帮助我们更加了解人类。比方说,与“父母离异”关系最大的几个“赞”关键词是:“对不起,我爱你”、“如果我和你在一起,那么我就只想和你在一起,我不要其他任何人”,这表明这种生活事件会给人们留下永久性的行为痕迹,而且这种痕迹是可以在网络环境中被检测到并进行深入研究的。

如果我们在预测恋爱状态或是幸福感时缩短用户行为的取样时间范围,比如一小段给定时间内的用户网页访问记录或是“赞”记录,而不是用几个月甚至几年的数据,就能将准确度提高。

果壳网:这样的预测模型有怎样的实际应用价值呢?

米哈尔·科辛斯基:这样一个能够预测人们个性和其他个人特征的模型,在精准营销、人力资源管理和人机交互等方面都有着巨大的应用潜力。有了这种预测手段,营销人员就可以利用用户的详细资料进行个性化营销,推荐网站和媒体频道;HR们可以在面试之前从成千上万份简历里筛选出最合适的求职者,这样不仅成本低、全自动而且求职者在其个性和能力评估方面也很难造假;各种计算设备、网站也能够迅速识别用户的个人特征,进行对应的交互调整。

我们可以想象一下,你买了一台新的智能手机,它可以根据对你的预测结果自动调整手机设置;或者一台新车,可以根据你的喜好自动调节引擎。事实上,类似的技术已经有所应用。比如亚马逊那著名的推荐系统,就是根据用户之前的行为来推测你还想要什么东西。

果壳网:这是不是意味着商业公司也能利用类似的模型来预测我们的个人特征了呢?这与个人隐私保护会产生不小的冲突。

米哈尔·科辛斯基:当然不是每个公司或是机构都可以,但这无疑是个大问题。我们的研究说明,一些看上去没什么意义的网络行为记录也会透露出人们的很多高度个人化的特征。也就是说,政府、商业公司,甚至是个人(比如你Facebook上的朋友和你的Twitter粉丝)都可以在未经你同意的情况下利用这些记录发现你的敏感信息。这种隐私暴露的可能性会阻止许多人使用数字科技,削弱个人与机构之间的信任感,甚至是阻碍科技与经济的发展。

但我也希望,这种可能性会促进各大公司与制度的制定者改进现有的技术,给予用户对自身信息的完全掌控权。

果壳网:你们会继续研究这个模型吗?下一步你们准备做些什么?

米哈尔·科辛斯基:当然,我们希望未来能对人们在网络行为上的差异有更好的理解。我们已经证实网络行为与人们的个性、智力和其它特征是有关系的,但仍然可能有一些在传统心理学研究中不被考虑的因素需要我们去添加。也许我们会发现一些新东西,比如只与数字环境有关的个性或是技能?

 

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The End

发布于2013-03-12, 本文版权属于果壳网(guokr.com),禁止转载。如有需要,请联系果壳

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