你的電腦比朋友更懂你

2015/01/14 |

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你是一個害羞的悶騷鬼嗎？你或許有辦法對朋友隱藏真實的一面，但是可瞞不過你的電腦，一項關於臉書（Facabook）資料的研究顯示，我們身邊的電子產品比我們最親近的朋友還能夠挖掘出我們最真實的個性。

劍橋大學（University of Cambridge）的心理學家吳悠悠（Youyou Wu）及資訊工程學家麥卡爾庫辛斯基（Michal Kosinski）對於此項研究的靈感來自於電影《雲端情人》（劇情是關於一個男子人與工智慧系統女聲之間的浪漫關係），「透過分析電腦中的使用紀錄，電腦能夠更了解使用者的需要進而做出貼心的回應，這甚至是交往許久的男女朋友也不一定能做到的事。」吳悠悠表示，她及庫辛斯基忍不住想道：這在真實生活中有可能實現嗎？

在2007年他們的同事大衛史迪威（David Stillwell）－另一位劍橋心理學家，設計了一個臉書APP稱為myPersonality，在經過同意後用戶會提供豐富的個人資料，不僅有臉書上的資訊如按讚內容及朋友名單，他們還會經過標準的心理測驗並回答調查問題。而使用者的回報就是心理測驗結果及與其他myPersonality使用者比較分析的概要資料。研究人員因此獲得了完美的數據讓他們有辦法將想法付諸實驗。

在庫辛斯基的幫助之下，myPersonality成為非常熱門的APP，目前大概有超過四百萬的用戶註冊及使用，它也隨之成為科學研究的金礦，2013年一項對於myPersonality的資料分析研究刊載在《美國國家科學院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences，PNAS），由庫辛斯基帶領的研究團隊表示，人們在臉書上所按的讚就足以預測個人特質，如性別、種族、政治傾向甚至是性能力，這篇研究也成為當年非常熱門的文獻之一。

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話說回來，用臉書按讚內容判定使用者是同性戀或異性戀可能不難，但要更精確的判斷一個人的個性就又另當別論了，吳悠悠表示：「實驗結果顯示朋友之間互相判斷彼此的個性還蠻準確的。」。

研究團隊使用一種學界公認的方法來推估一個人的個性特質，研究人員通常稱之為Big Five，其方法是讓受測者填寫一份一百題的問卷，並根據「因素分析」（factor analysis）去解析其答案，用五個主要因素去劃分不同的人格特質：開放性（openness）、責任心（conscientiousness）、外向性（extraversion）、隨和性（agreeableness）、神經質（neuroticism）。實驗結果發現朋友之間可以推測對方可能會怎樣回答問題，「像是在這個測驗中我的外向性得到4.5分（滿分5分），而我的朋友推測我會怎樣回答問題後得到的外向性是4.4分。」吳悠悠表示。

研究團隊聚焦在86,220名使用者，累積過去兩年透過myPersonality APP所完成的Big Five測驗，研究人員使用這些測驗結果加上臉書資料設計一個統計模式，並以此透過臉書按讚內容預測一個人的人格特質。為了比較電腦判斷與人為判斷的準確性，團隊又請來參與者的朋友共17,622位，讓他們假想朋友會如何填寫BIG FIVE問卷，然後分析這些資料。

目前的電腦系統還無法像電影《雲端情人》中的一般聰明撩人，不過透過你臉書中的資料數據，它能夠很快了解你的人格特質及喜好，在比較過參與者的朋友之預測後，電腦預測的準確度平均高出15%，只有配偶預測的準確度高出電腦。

所以我們給臉書留下的印象到底是什麼樣子？若以「開放性」這個因素來說，它能評估一個人崇尚自由主義或是趨於保守傳統，而從此特徵可以稍微窺探其政治傾向，偏向自由的人大多喜歡大衛鮑伊（David Bowie，英國搖滾音樂家）並且是無神論者；而偏向保守的人比較喜歡福斯新聞（FOX NEWS）和林伯（Rush Limbaugh，美國保守派）。其他人格預測比較異常，在「隨和性」的範圍中，比較樂於合作的人大多喜歡電影《神鬼認證》（The Bourne Identity），而偏好競爭的人比較喜歡《燕麥粥》（the Oatmeal），一個有關科學、極客（geek）文化等議題的網路卡通。

柏克萊加州大學（University of California, Berkeley）的心理學家黛娜卡尼（Dana Carney）並未參與研究，但她表示「這是一個對於臉書數據資料很好的利用。」，此研究除了讓我們了解人格特質如何影響我們在生活中做出選擇，黛娜卡尼也提到這對於網路線上行銷也是很好的應用，因為你越了解網路使用者的特質，你越有機會去影響他們。未來的下一步是增加電腦預測的準確性，黛娜卡尼：「可以收集其他網路行為並與臉書按讚做結合，如網頁瀏覽行為，已經有許多企業進行收集。」

參考資料：

Your computer knows you better than your friends do [Science.12.01.2015]