Computer kent je karakter beter dan collega’s en familie
Statistische software is binnenkort prima in staat iemands persoonlijkheid beter vast te stellen dan een collega of familielid.
Iemands karakter accuraat inschatten is heel goed mogelijk door simpelweg Facebook-likes te analyseren met bigdatasystemen. Dat concluderen wetenschappers aan de universiteiten van Cambridge en Stanford.
Facebook-likes
Met een like geeft iemand letterlijk goedkeuring aan bijvoorbeeld een foto of artikel op een sociaal netwerk. Als er maar genoeg likes van één persoon zijn, kunnen computers diens basiskaraktertrekken afleiden. Maar dat werd al in een eerder onderzoek in 2013 geconcludeerd. Nu wilden dezelfde onderzoekers weten of computers dat beter kunnen dan mensen, die er doorgaans heel sterk in zijn.
Daarvoor bekeken ze de Facebookpagina’s van 86.220 vrijwilligers, van wie de meesten ook antwoord gaven op honderd vragen over hun persoonlijkheid en vijf belangrijke psychologische kenmerken: openheid, geweten, extravertheid, aangenaamheid en neuroses. Met een paar rondjes machinelearning werden deze kenmerken vergeleken met de likes. Om een voorbeeld te geven: iemand die Salavador Dali leuk vindt blijkt in hoge mate een open karakter te hebben.
Beter dan een echtgenoot
De resultaten van de algoritmes werden weer vergeleken met de antwoorden op vragenlijsten die werden ingevuld door vrienden en bekenden van de onderzochte persoon.
Wat blijkt? Met amper tien likes kan de computer iemand net zo goed kennen als een collega van de persoon. Met meer dan 70 likes kom je op het niveau van een vriend of kamergenoot. Wil een computer jou beter kennen dan je echtgenoot of familielid, dan heeft hij 300 likes nodig.
Profiel in realtime
De studie is extra interessant gezien de grote hoeveelheid onderzochte mensen, en omdat deze aantoont dat je digitale voetafdruk al erg snel achtergelaten is en al even snel een accurate karakterbeschrijving oplevert.
De resultaten die nu met Facebook zijn achterhaald zijn net zo goed van toepassing op andere online activiteiten, zoals gebruik van Twitter of het streamen van muziek of films, zeggen de onderzoekers.
Niet elk bedrijf heeft misschien het bereik van Facebook, maar er zijn blijkbaar niet zo heel veel data nodig om bijvoorbeeld een bestaand profiel van een online reclamemaker verder te verbeteren met een persoonsanalyse.
Beangstigend? Jazeker, privacyrisico’s lijken met de dag te groeien. Te meer daar deze analyse volgens de wetenschappers ook in realtime plaats kan vinden, en binnen milliseconden een profiel kan opleveren.
Het rapport werd gepubliceerd in Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA.
Meer over big data leer je op het gratis seminar van ZDNet en Smart Business op 5 februari. Meer informatie vind je op de website www.businessmeetsit.be.
