“online personalization とprivacy”の問題を提起
これを押すパターンでその人の特性がわかる
Facebook Likesの行動デジタル記録に簡単にアクセスすることで、自動的に、そして、正確に、個人のセンシティブな部分を予測可能となる。例えば、性的指向、民族、宗教、政治観念、パーソナリティー特性、インテリジェンス、幸福度、薬物依存、両親の離婚、年齢、性別など
この分析では、Facebook Likesの58,000超データセットベースに行われ、詳細な住民統計特性 、いくつかのpsychometric testの結果をベースに行われた。
このモデルで、 ホモセクシュアルかどうかを88%で正確に判別、アフリカ系アメリカ人か白人系アメリカ人かを95%で、共和党か民主党かを85%で当てる。
パーソナリティー特性としての“Openness”予測正確性は、標準パーソナリティー試験の検査・再検査再現性と近い。
Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior
PNAS 2013 110 (15) 5733-5734; doi:10.1073/iti1513110
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