Bugün öğrendim ki: Bilgisayarların bir iş arkadaşından daha doğru bir şekilde kişiliği tahmin etmesi için sadece 10 Beğeniye, bir arkadaş veya oda arkadaşından daha iyi performans göstermesi için 70'e ve bir aile üyesini geride bırakması için 150'ye ihtiyacı vardı. Bu 2015'teydi!
Bugün PNAS dergisinde yayınlanan yeni bir araştırma, bilgisayarların ve insanların kişiliklerimiz hakkında doğru yargılarda bulunma yeteneklerini karşılaştırıyor. İnsanların yargıları, yargılanan bireyle olan yakınlıklarına dayanırken, bilgisayar modelleri belirli bir dijital sinyal kullanmıştır: Facebook Beğenileri.
Sonuçlar, Facebook Beğenilerini madencilik yaparak bilgisayar modelinin, bir kişinin kişiliğini çoğu arkadaşından ve ailesinden daha doğru bir şekilde tahmin edebildiğini göstermektedir. Analiz edilecek yeterince Beğeni verildiğinde, yalnızca bir kişinin eşi, geniş psikolojik özellikler açısından bilgisayarın doğruluğuna rakip olmuştur.
Cambridge ve Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bulgunun, bilgisayarların bireyin psikolojik özelliklerini saf veri analizi yoluyla keşfetme kapasitesinin "vurgulu bir göstergesi" olduğunu, makinelerin bizi düşündüğümüzden daha iyi tanıdığını gösterdiğini ve daha fazla sosyal insan-bilgisayar etkileşimine giden yolda "önemli bir kilometre taşı" olduğunu ifade etmektedir.
Cambridge'in Psikometrik Merkezi'nden baş yazar Wu Youyou, "Gelecekte, bilgisayarlar psikolojik özelliklerimizi çıkarabilir ve buna göre tepki verebilir, duygusal zekâya ve sosyal becerilere sahip makinelerin ortaya çıkmasına yol açabilir" dedi.
"Bu bağlamda, Her gibi bilim kurgu filmlerinde tasvir edilen insan-bilgisayar etkileşimleri, elimizin altında gibi görünüyor."
Araştırmacılar, bu sonuçların, bu tür teknoloji geliştikçe gizlilik konusunda endişelere yol açabileceğini söylüyor; araştırma ekibi, kullanıcılara dijital izlerinin tam kontrolünü veren politikaları destekliyor.
Çalışmada, bir bilgisayar, sadece on Beğeni analiz ederek, konu hakkındaki kişiliği bir iş arkadaşından daha doğru bir şekilde tahmin edebiliyordu; yetmiş Beğeniyle bir arkadaştan veya oda arkadaşından, yüz elli Beğeniyle bir aile üyesinden (ebeveyn, kardeş) ve üç yüz Beğeniyle bir eşten daha doğru bir tahminde bulunabiliyordu.
Ortalama bir Facebook kullanıcısının yaklaşık 227 Beğeniye sahip olduğunu (ve bu sayının sürekli arttığını) göz önüne alındığında, araştırmacılar, bu tür bir yapay zekânın bizi en yakın arkadaşlarımızdan daha iyi tanıma potansiyeline sahip olduğunu söylüyor.
En son sonuçlar, Mart 2013'te yayınlanan ve çeşitli psikolojik ve demografik özelliklerin Facebook Beğenileri aracılığıyla şaşırtıcı bir doğrulukla tahmin edilebileceğini gösteren Cambridge Üniversitesi'nin önceki çalışmalarına dayanıyor.
Yeni çalışmada, araştırmacılar Facebook'ta 86.220 gönüllüden oluşan bir örneklem kullandı; bu gönüllüler 'myPersonality' uygulaması aracılığıyla 100 maddelik bir kişilik anketini doldurdu ve Beğenilerine erişim sağladı.
Bu sonuçlar, psikolojik uygulamalarda "büyük beş" özellikler olarak bilinen (açıklık, sorumluluk, dışadönüklük, uyumluluk ve duygusal dengesizlik) - OCEAN modeli - için öz bildirimli kişilik puanları sağladı. Bu sayede araştırmacılar, belirli özelliklerin yüksek seviyeleri ile hangi Beğenilerin eşleştiğini belirleyebildi; örneğin, "Salvador Dali" veya "meditasyon" beğenilmesi, yüksek derecede açıklık gösteriyordu.
'myPersonality' uygulamasının kullanıcıları daha sonra, arkadaşlarını ve ailelerini kullanıcının psikolojik özelliklerini daha kısa bir kişilik testi aracılığıyla değerlendirmeye davet etme seçeneğine sahipti. Çalışmadaki insan yargıçlar bunlardı - Facebook'ta arkadaş veya aile olarak listelenenler, bir konunun kişiliğini 10 maddeli bir anket kullanarak değerlendirdikleri kişilerdi.
Araştırmacılar, bir arkadaş veya aile üyesi tarafından yargılanan 17.622 katılımcı ve ikisi tarafından yargılanan 14.410 katılımcı örneği elde etti.
Bu ölçümlerin doğruluğunu değerlendirmek için, yıllar boyunca insanların meslektaşlarının, ailelerinin vb. kişiliğini nasıl yargıladığına bakan önceki psikolojik çalışmaların bir meta-analiziyle çevrimiçi kişilik yargıları doğrulandı. Araştırmacılar, çevrimiçi değerlerinin, yıllara dayanan bireysel araştırma sonuçlarının ortalamalarına benzer olduğunu buldu.
Bu şekilde, araştırmacılar bilgisayar algoritmaları ile insanların yaptıkları kişilik yargıları arasında doğruluk karşılaştırmaları yapabildiler. Yeterince Beğeni verildiğinde, bilgisayarlar bir kişinin öz bildirimli kişiliğine, kardeşlerinden, annelerinden veya eşlerinden daha yakın bir şekilde yaklaşıyordu.
Stanford'daki ortak yazar ve araştırmacı Dr. Michal Kosinski, makinelerin bu sonuçları mümkün kılan birkaç önemli avantaja sahip olduğunu söylüyor: büyük miktarda bilgiyi saklama ve erişme ve onu "Büyük Veri" tekniklerini kullanarak algoritmalar aracılığıyla analiz etme yeteneği.
"Büyük Veri ve makine öğrenimi, insan zihninin zorlandığı bir doğruluk sağlıyor, çünkü insanlar genellikle tek veya iki örneğe çok fazla önem veriyorlar veya irrasyonel düşünme yollarına giriyorlar" dedi. Bununla birlikte, yazarlar bazı özelliklerin tespitinin insan yeteneklerine bırakılması gerektiğini kabul ediyorlar; dijital iz bırakmayan veya ince bilişselliğe bağımlı olanlar.
Çalışmanın yazarları, otomatikleştirilmiş, doğru ve ucuz kişilik değerlendirmelerinin, işe alımdan romansa kadar birçok yönden toplumsal ve kişisel karar vermeyi geliştirebileceğini yazıyor.
Cambridge'li ortak yazar Dr. David Stillwell, "Kişiliği yargılama yeteneği, günlük kararlardan, evlenilecek, güvenilecek, işe alınacak veya başkan olarak seçilecek kişiler gibi uzun vadeli planlara kadar sosyal yaşamın temel bir bileşenidir" dedi. Bu tür veri analizi sonuçlarının, insanların kararlar verirken yardım etmeye yararları olabilir.
Youyou açıklıyor: "İşe alım görevlileri, adayları kişiliğine göre işlere daha iyi eşleştirebilir; ürünler ve hizmetler, kullanıcılarının karakterlerine ve değişen ruh hallerine en iyi şekilde uyacak şekilde davranışlarını ayarlayabilir.
"İnsanlar, önemli yaşam kararları verirken (etkinlikler, kariyer yolları veya hatta romantik ortaklar seçmek gibi) kendi sezgilerini ve yargılarını bu tür veri analiziyle desteklemeyi tercih edebilir. Veri odaklı bu tür kararlar, insanların yaşamlarını iyileştirebilir." dedi.
Araştırmacılar, bu tür veri madenciliğinin ve çıkarımlarının, bazı dijital hizmet sağlayıcıları tarafından şu anda kullanılan tekniklerin özelliklerine sahip olduğunu ve çoğu kişi için, makinelerin alışkanlıklarımızı büyük ölçekte açık bir kitap gibi okuduğu bir geleceğin gizlilik konusunda endişelenenler için distopik görünebileceğini söylüyor.
Araştırmacılar tarafından paylaşılan bir endişe. Kosinski, "Umarız tüketiciler, teknoloji geliştiricileri ve politika yapıcılar, gizliliği koruyan yasaları ve teknolojileri destekleyerek ve kullanıcıların dijital izlerine tam kontrol sağlayarak bu zorluklarla başa çıkacaklardır" dedi.