Algoritem družabnih omrežij Trumpa označi kot neporočen
Ko so znanstveniki iz Rusije in Singapurja preizkusili algoritem, ki so ga ustvarili za napovedovanje zakonskega stanja z uporabo podatkov iz treh družbenih omrežij, so ugotovili, da je program predsednika Donalda Trumpa označil za samskega. Pravzaprav je poročen z Melanijo Trump, njegovo tretjo ženo.
Po navedbah razvijalcev algoritma se je ta nedoslednost pojavila zaradi Trumpove nenormalne dejavnosti v medijih: on in njegovi sodelavci Twitter uporabljajo kot samski.
Matematiki z univerze ITMO v Sankt Peterburgu v Rusiji in Nacionalne univerze v Singapurju so ugotovili, da profiliranje uporabnikov prek več družbenih omrežij in ne samo enega omogoča učenje posebnih podrobnosti o posameznikih. Raziskovalci so se osredotočili zlasti na zakonski stan.
Z združitvijo podatkov iz Twitterja, Instagrama in Foursquare so algoritem naučili napovedovanja tega parametra z 86-odstotno natančnostjo, kar je 17 odstotkov več kot pri uporabi samo enega socialnega omrežja, so opozorili raziskovalci.
Po mnenju raziskovalcev lahko algoritem preuči kateri koli angleško govoreči račun. Andrey Filchenkov, izredni profesor računalniške tehnologije na univerzi ITMO, je za prikaz delovanja programa zbral in analiziral tvitove predsednika Baracka Obame in Trumpa.
Na podlagi teh podatkov je algoritem potrdil Obamin zakonski stan, vendar je zaključil, da je Trump samski.
To nepravilnost je mogoče razložiti z dejstvom, da Trump sam ne posodablja računov v družbenih omrežjih, so povedali raziskovalci.
"Vsi vemo za njegovo ženo Melanijo," je dejal Filčenkov. »Toda v tem primeru preučujemo, ali so vsi Trumpovi pomočniki poročeni ali ne. Ne ugibamo, kdo je Trump, ampak kdo vodi njegove družabne medije. "
Da bi algoritem usposobili za razumevanje podatkov, so znanstveniki spremenili aktivnost uporabnikov iz New Yorka, Singapurja in Londona v sklope ali vektorje parametrov, kot so povprečna velikost tweetov, najpogostejši predmeti na fotografiji, prijava distribucijo itd. Nato so razvijalci te vektorje uporabili v osnovnih modelih strojnega učenja.
Soavtorica Kseniya Buraya, raziskovalka na univerzi ITMO, opravlja prakso na Nacionalni univerzi v Singapurju, kjer s pomočjo socialnih omrežij preučuje pristope za opisovanje človeške osebnosti. S tem algoritmom obdeluje uporabniške podatke, nato pa jih prilagodi indikatorju tipa Myers-Briggs (MBTI), lestvici psiholoških tipov.
Lestvica opisuje človeka glede na to, kako komunicira s svetom, česar pa se je najlažje naučiti iz družbenih omrežij.
"Številni znanstveni viri psihološki tip osebe povezujejo z njegovim zakonskim stanjem," je dejal Buraya. "Zato smo se odločili, da preverimo, kako natančno lahko napovemo ta parameter, da ga bomo v prihodnosti uporabili za izdelavo človeških psiholoških portretov."
Po mnenju raziskovalcev lahko profiliranje uporabnikov uporablja široko paleto aplikacij. Recruiters lahko na primer izvedejo več o ljudeh, ki se prijavljajo za službo. Karakterizacija osebnosti z dejavnostmi v družabnih medijih bi lahko pomagala tudi pri odkrivanju ilegalnih skupin, pa tudi pri iskanju ljudi, nagnjenih k depresiji ali samomoru, in jim pomagati, so povedali raziskovalci.
Študija je bila predstavljena na konferenci AAAI o umetni inteligenci v San Franciscu.
Vir: Univerza ITMO
