Șansele sunt că, atunci când ați decis să „vă place” o emisiune TV, o trupă, o afacere locală sau pagina de Facebook a unui produs, nu v-ați imaginat că acel clic va avea consecințe foarte mari. S-ar putea să-i arate prietenilor un pic despre interesele dvs. și, din când în când, să apară actualizări de stare din pagină în fluxul de știri.
Cu toate acestea, „aprecierile” sunt disponibile public pentru oricine poate fi văzut pe Facebook, chiar și persoanele pe care nu le-ați aprobat ca prieteni. Și pentru un nou studiu publicat astăzi în Proceedings of the National Academy of Sciences, un grup de cercetători au creat un program de calculator care poate lua „aprecierile” utilizatorului și deduce cu exactitate o gamă extraordinară de informații despre el sau ea - inclusiv vârsta, etnia., IQ, înclinări politice, nivel de consum de droguri și chiar orientare sexuală.
Pentru studiu, grupul de cercetare - un parteneriat între Laboratorul de psihometrie de la Universitatea din Cambridge și Microsoft Research Cambridge - a analizat datele a 58.000 de utilizatori americani de Facebook care au ales să-și furnizeze profilurile și „aprecierile” pentru analiză prin intermediul aplicației MyPersonality Facebook. Cercetătorii au integrat aceste „aprecieri” într-un algoritm, construit în special pentru acest proiect, și apoi au comparat previziunile modelului pe o serie de caracteristici cu ceea ce știau sigur despre utilizatori, care au trimis conținutul profilurilor lor de Facebook pentru analiză. de asemenea.
Pentru fiecare pereche de trăsături examinate - să zicem, caucazian sau afro-american, sau democrat sau republican - cercetătorii au ales o pereche de utilizatori, cu unul aparținând fiecărei categorii, iar algoritmul a trebuit să aleagă orbește care utilizator se potrivește pe ce categorie doar bazată pe „like-urile lor”. Nu a fost perfect la 100 la sută pentru a deduce vreuna dintre categorii, dar a fost precis nesigur să prezicem multe, inclusiv unele caracteristici pe care probabil nu le-ați presupune că pot fi ghicite din „like-urile dvs.”.
Acesta a dedus corect, de exemplu, care utilizator au fost caucazian și afro-american american 95 la sută din timp, democrat și republican 88 la sută din timp și creștini și musulmani 82 la sută din timp. O defalcare a exactității sale în a prezice multe dintre trăsăturile considerate (ca un memento, o valoare de 1 ar însemna că modelul este 100% exact) este mai jos.
Modelul a prezis o serie de caracteristici ale utilizatorului cu o acuratețe minunată. (Imagine via PNAS / Kosinski et al.) Pentru majoritatea utilizatorilor, acest nivel de precizie nu depindea de „aprecieri” evidente pe care le-ar putea face legătură cu trăsătura considerată. De exemplu, mai puțin de 5 la sută dintre utilizatorii identificați ca gay le-au „plăcut” căsătoriei gay sau alte pagini înrudite.
În schimb, algoritmul a adunat tone de „aparent” care nu au legătură pentru a grupa utilizatorii în clase care au împărtășit similarități previzibile. Comparând „aprecierile” cu rezultatele unui test de personalitate (de asemenea, parte a aplicației myPersonality), cercetătorii au descoperit că utilizatorii cărora le place „furtuni”, „Raportul Colbert”, „Știința” sau „Curly Fries” sunt toate. puțin mai probabil să aibă un IQ ridicat decât cei care nu. În mod similar, utilizatorii de sex masculin cărora le-a plăcut „Mac Cosmetics” sau „Wicked The Musical” au fost puțin mai probabil să fie homosexuali, în timp ce cei cărora le plăcea „Wu-Tang Clan” sau „Shaq” erau puțin mai puțini.
Analizarea tuturor „aprecierilor” utilizatorului a permis algoritmului să creeze un portret general al acestora, dar exactitatea acestuia a fost puternic influențată de numărul de „aprecieri” pentru fiecare utilizator. Pentru cei de la capătul scăzut, cu 1-10 like-uri, previziunile nu au fost mai bune decât șansa, dar pentru cei cu 150 până la 300 de „aprecieri”, algoritmul a putut să-și îmbunătățească capacitatea de a ghici trăsăturile utilizatorilor într-un grad și mai bun. .
Cercetătorii au efectuat în primul rând studiul pentru a arăta cât de multe informații disponibile publicului pot spune despre noi. Este posibil să nu publicați public orientarea dvs. sexuală, opiniile politice sau dacă utilizați droguri, dar acest tip de program vă poate analiza „like-urile” dvs. și poate face ghiciri destul de exacte, indiferent.
Deși utilizatorii și-au trimis „aprecierile” și profilurile lor pentru analiză printr-o aplicație terță parte, setările implicite ale confidențialității Facebook înseamnă că „aprecierile” dvs. sunt publice pentru oricine. Deja, algoritmii proprii de Facebook folosesc aceste like-uri pentru a dicta ce povești se termină în fluxurile de știri ale utilizatorilor, iar agenții de publicitate le pot accesa pentru a determina care sunt cele mai eficiente anunțuri care să vă arate în timp ce navigați.
