Ali lahko Facebook profili merijo osebnost?
To je vprašanje, na katerega poskuša odgovoriti interdisciplinarna skupina raziskovalcev z univerze v Pennsylvaniji. Trenutno psihologi za ocenjevanje osebnosti uporabljajo različne metode, vključno z anketami in vprašalniki, o katerih poročajo sami.
V nedavni študiji je 75.000 ljudi prostovoljno izpolnilo skupni vprašalnik o osebnosti prek aplikacije Facebook in omogočilo posodobitve svojega statusa na Facebooku za raziskovalne namene. Nato so raziskovalci iskali splošne jezikovne vzorce v jeziku prostovoljcev.
Študija je objavljena v reviji PLOS ONE.
Preiskovalci so na osebnih vprašalnikih, ki so jih vzeli, izdelali računalniške modele, ki so lahko predvideli starost, spol in odgovore posameznikov.
Ti modeli napovedovanja so bili presenetljivo natančni. Na primer, raziskovalci so bili 92 odstotkov časa pravilni, ko so napovedovali spol uporabnikov samo na podlagi jezika njihove posodobitve statusa.
Uspeh tega »odprtega« pristopa nakazuje nove načine raziskovanja povezav med osebnostnimi lastnostmi in vedenjem ter merjenje učinkovitosti psiholoških posegov.
Študija raziskovalcev temelji na dolgi zgodovini preučevanja besed, ki jih ljudje uporabljajo kot način razumevanja svojih občutkov in duševnih stanj, vendar so pri analizi podatkov v bistvu uporabili "odprt" in ne "zaprt" pristop.
"S pristopom" zaprtega besedišča "," je dejala podoktorska sodelavka Margaret Kern, "psihologi lahko izberejo seznam besed, za katere menijo, da označujejo pozitivna čustva, na primer" zadovoljen "," navdušen "ali" čudovit "in nato poglejte na pogostost uporabe teh besed kot način, kako izmeriti, kako srečna je ta oseba.
Vendar imajo pristopi zaprtega besedišča več omejitev, vključno s tem, da ne merijo vedno tistega, kar nameravajo izmeriti. "
"Na primer," je dejal Ungar, "lahko ugotovimo, da energetski sektor uporablja bolj negativna čustvena beseda, preprosto zato, ker bolj uporabljajo besedo" surov ". Toda to kaže na potrebo po uporabi večbesednih izrazov za razumevanje predvidenega pomena.
"Surova nafta" se razlikuje od "surove nafte", prav tako pa je "bolezen" drugačna kot zgolj "bolezen". "
Druga neločljiva omejitev pristopa zaprtega besedišča je ta, da se opira na vnaprej zastavljen, določen nabor besed. Takšna študija bi lahko potrdila, da depresivni ljudje resnično pogosteje uporabljajo pričakovane besede (na primer »žalosten«), vendar ne morejo ustvariti novih spoznanj (da manj govorijo o športu ali družabnih dejavnostih kot na primer srečni ljudje).
Pretekle študije psihološkega jezika so se nujno zanašale na pristope z zaprtim besediščem, saj so njihovi majhni vzorci odprtih pristopov naredili nepraktične. Pojav množičnih jezikovnih nizov podatkov, ki jih omogočajo družbeni mediji, zdaj omogoča kvalitativno različne analize.
"Večina besed se zgodi redko - katerikoli vzorec pisanja, vključno s posodobitvami statusa Facebooka, vsebuje le majhen del povprečnega besedišča," poroča H. Andrew Schwartz, podoktorski sodelavec na področju računalništva in informatike.
»To pomeni, da morate za vse, razen za najpogostejše besede, napisati vzorce mnogih ljudi, da se povežete s psihološkimi lastnostmi. Tradicionalne študije so odkrile zanimive povezave z vnaprej izbranimi kategorijami besed, kot sta „pozitivno čustvo“ ali „funkcionalne besede“.
Milijarde besednih primerov, ki so na voljo v družabnih omrežjih, pa nam omogočajo, da poiščemo vzorce na veliko bogatejši ravni. «
Nasprotno pa pristop odprtega besedišča izvablja pomembne besede in besedne zveze iz samega vzorca. Z več kot 700 milijoni besed, besednih zvez in tem, izkopanih iz vzorca sporočil statusa Facebooka v tej študiji, je bilo dovolj podatkov, da smo lahko prebrskali stotine pogostih besed in besednih zvez in našli odprt jezik, ki je bolj smiselno povezan s posebnimi značilnostmi.
Ta velika velikost podatkov je bila ključnega pomena za določeno tehniko, ki jo je ekipa uporabila, znano kot diferencialna analiza jezika ali DLA.
Raziskovalci so z DLA izolirali besede in besedne zveze, ki so se zbrale okoli različnih značilnosti, o katerih so se prostovoljci prijavili v vprašalnikih: starost, spol in ocene za osebnostne lastnosti "velike peterke" - ekstraverzija, prijaznost, vestnost, nevrotičnost in odprtost.
Model Big Five je bil izbran, saj gre za pogost in dobro preučen način kvantificiranja osebnostnih lastnosti, vendar bi lahko metodo raziskovalcev uporabili za modele, ki merijo druge značilnosti, vključno z depresijo ali srečo.
Za vizualizacijo njihovih rezultatov so raziskovalci ustvarili oblake besed, ki so povzeli jezik, ki je statistično napovedal dano lastnost, pri čemer je bila korelacijska moč besede v dani gruči predstavljena z njeno velikostjo. Na primer, oblak besed, ki prikazuje jezik, ki ga uporabljajo ekstraverti, vidno vsebuje besede in besedne zveze, kot so »zabava«, »odlična noč« in »hit me up«, medtem ko besedni oblak za introverte vsebuje veliko sklicev na japonske medije in čustvene simbole.
"Morda se zdi očitno, da bi super ekstravertirana oseba veliko govorila o zabavah," je dejal Eichstaedt, "toda vsi ti oblaki besed v celoti predstavljajo okno v psihološki svet ljudi z dano lastnostjo. Mnogo stvari se zdi dejansko očitno in vsak predmet je smiseln, toda ali bi si mislili na vse ali celo na večino? "
Martin Seligman, programski direktor razloži: "Ko se vprašam, kako je biti ekstrovert?" "Kako je biti najstnica?" "Kako je biti shizofreni ali nevrotik?" Ali "Kako je biti Stari 70 let? 'Ti oblaki besed prihajajo bistveno bolj do bistva kot vsi obstoječi vprašalniki. "
Da bi preizkusili, kako natančno zajemajo lastnosti ljudi s svojim pristopom odprtega besedišča, so raziskovalci razdelili prostovoljce v dve skupini in ugotovili, ali je mogoče uporabiti statistični model, pridobljen iz ene skupine, za sklepanje o lastnostih druge. Za tri četrtine prostovoljcev so raziskovalci s tehnikami strojnega učenja ustvarili model besed in besednih zvez, ki napovedujejo odgovore na vprašalnik.
Ta model so nato uporabili za napoved starosti, spola in osebnosti za preostalo četrtletje na podlagi svojih objav na Facebooku.
"Model je bil 92-odstotno natančen pri napovedovanju spola prostovoljca glede na njegovo uporabo jezika," je dejal Schwartz, "in lahko bi v treh letih predvideli starost osebe v več kot polovici časa.
"Naše osebnostne napovedi so že po naravi manj natančne, vendar so skoraj tako dobre, kot če uporabimo rezultate vprašalnika nekega dne za napoved odgovorov na isti vprašalnik drugega dne."
S pristopom odprtega besedišča, za katerega se je izkazalo, da je enako ali bolj napovedljiv kot zaprt pristop, so raziskovalci z besednimi oblaki ustvarili nov vpogled v razmerja med besedami in lastnostmi. Na primer, udeleženci, ki so dosegli nizko oceno na nevrotični lestvici (tj. Tisti z najbolj čustveno stabilnostjo), so uporabili večje število besed, ki so se nanašale na aktivna, družbena prizadevanja, na primer »deskanje na snegu«, »srečanje« ali »košarka«.
»To ne zagotavlja, da boste s športom manj nevrotični; lahko se zgodi, da se zaradi nevrotizma ljudje izogibajo športu, «je dejal Ungar. "Vendar kaže, da bi morali raziskati možnost, da bi nevrotični posamezniki postali bolj čustveno stabilni, če bi se več ukvarjali s športom."
Z oblikovanjem napovednega modela osebnosti, ki temelji na jeziku družbenih medijev, lahko raziskovalci zdaj lažje pristopijo k takšnim vprašanjem. Namesto da bi milijone ljudi prosili, naj izpolnijo ankete, bodo morda v prihodnosti izvedli študije, tako da bodo prostovoljci svoje anonimne študije poslali v Facebook ali Twitter
"Raziskovalci te osebnostne lastnosti že desetletja preučujejo teoretično," je dejal Eichstaedt, "zdaj pa imajo preprosto okno, kako oblikujejo moderno življenje v dobi Facebooka."
Vir: Univerza v Pensilvaniji
