هذا دليل على أن Facebook يعرفك أفضل من أصدقائك

لا أحد يعرفنا أفضل من عائلتنا وأصدقائنا ، أليس كذلك؟ من يمكنه توقع رد فعلنا على الأخبار الجيدة والسيئة ، أو اختيار الفطيرة أو الآيس كريم للحلوى.

Facebook على سبيل المثال. درس باحثون في جامعتي كامبريدج وستانفورد كيف تتوافق الإعجابات على Facebook مع إجابات الأشخاص في اختبارات الشخصية ، وكذلك إجابات أسرهم وأصدقائهم المقربين. مع وجود عدد كافٍ من الإعجابات للأشياء أو العلامات التجارية أو الأشخاص أو الموسيقى أو الكتب ، كان الكمبيوتر أفضل في التنبؤ بشخصية الشخص أكثر من معظم الأشخاص الأقرب إليهم - باستثناء الأزواج. (يبدو أنهم يعرفوننا جيدًا على ما يبدو).

كانت وو يويو ، طالبة دكتوراه في مركز القياس النفسي بجامعة كامبريدج ، وزملاؤها قد بحثوا سابقًا في كيفية قدرة نماذج الكمبيوتر على التنبؤ بالسمات الديموغرافية والنفسية في اشخاص. لكن مستوحاة من فيلم هي ، كانوا فضوليين حول كيفية قيام العارضات بتقييم سمات الشخصية. لقد طلبوا من 86220 شخصًا على Facebook إكمال استطلاع شخصي مكون من 100 سؤال حدد مكانهم فيما يسمى بالسمات الخمس الكبرى: الانفتاح والضمير والانبساط والقبول والعصابية. ثم قاموا بتحليل الإعجابات على Facebook لإنشاء نموذج تم فيه ربط الإعجابات بالسمات. كان محبو التأمل ومحادثات TED وسلفادور دالي ، على سبيل المثال ، يميلون إلى تحقيق درجات أعلى في الانفتاح ، في حين أن أولئك الذين أحبوا نجم الواقع Snookie والرقص والحفلات كانوا أكثر انفتاحًا.

في المتوسط ​​، كان لدى الأشخاص على Facebook 227 الإعجابات ، وكانت هذه معلومات كافية للكمبيوتر ليكون مؤشرًا أفضل على الشخصية من القاضي البشري العادي (بمعنى آخر ، صديق) ، وتقريباً مثل الزوج. كلما زاد عدد الإعجابات ، كان الكمبيوتر أفضل. احتاج الكمبيوتر إلى 10 إعجابات فقط ليتفوق على زميل في العمل ، على سبيل المثال ، 70 لأداء أفضل من صديق ، و 150 لإعجاب أحد أفراد الأسرة.

"نحن نعلم أن الأشخاص بارعون جدًا في التنبؤ بالأشخاص سمات الشخصية ، لأنها شيء مهم للغاية في جميع تفاعلاتنا ، "يقول Youyou. "لكننا فوجئنا كيف تمكنت أجهزة الكمبيوتر من القيام بعمل أفضل من معظم الأصدقاء باستخدام نوع واحد فقط من البيانات الرقمية مثل Facebook الإعجابات."

تعد أجهزة الكمبيوتر منبئات جيدة لأنها يمكن أن تأخذ كل الإعجابات بالقيمة الاسمية وتعاملهم على قدم المساواة ، كما يقول المؤلف المشارك لـ Youyou ، Michal Kosinski من قسم علوم الكمبيوتر في جامعة ستانفورد. يميل الأشخاص إلى نسيان المعلومات إذا لم تكن في قمة اهتماماتهم ويميلون إلى إعطاء وزن أكبر للأحداث التي لا تُنسى أو الأحداث الأخيرة ، مما قد يؤدي إلى تحيز تقييماتنا. ولكن يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعامل مع كل جزء من المعلومات بموضوعية.

ومع ذلك ، فإن إستراتيجية الكمبيوتر ليست دائمًا دقيقة تمامًا. لا يمكن أن يأخذ في الحسبان التغييرات في مزاج الناس وسلوكياتهم وآفاقهم ، ونظرًا لأن الناس معروفون بالديناميكية ، فقد تكون هذه مشكلة. (الأشخاص الذين سجلوا درجات أعلى على مقياس الانبساط ، على سبيل المثال ، أحبوا مقابلة أشخاص جدد ولكنهم أيضًا أحبوا Tiffany & amp؛ Co. بشكل غير مفهوم ، بينما أعرب أولئك الذين كانوا أكثر وعيًا عن تفضيلهم لركوب الدراجات الجبلية والدراجات النارية). يمكن أن تساعد نمذجة الكمبيوتر في عمليات مثل التخطيط الوظيفي والتوظيف. يمكن للأشخاص الذين يدخلون سوق العمل للتو الاستفادة من مثل هذا التصنيف الشخصي ، والذي يمكن أن يربطهم بشكل أفضل بالصناعات والوظائف المناسبة في تلك القطاعات. الروح الحرة التي تحب السفر والاستكشاف والمجازفة ، على سبيل المثال ، من المحتمل ألا تكون سعيدة كمحاسب ، في حين أن الشخص الانطوائي لن يكون مثالياً لمنصب تسويق أو علاقات عامة.

كما يتوقع كوسينسكي أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تبسط عملية التوظيف. تستخدم العديد من الشركات استبيانات الشخصية ، لا سيما عند البحث عن مديرين تنفيذيين رفيعي المستوى ، ولكن مثل هذه الاستبيانات قد تكون غير دقيقة وغير موثوقة ، حيث يتم تحفيز المرشحين لتقديم الإجابات التي يعتقدون أن الشركة تريد رؤيتها. قد تتمكن أجهزة الكمبيوتر من التوصل إلى ملف تعريف شخصي أكثر دقة من هذه الاستبيانات ، إذا كانت بيانات Facebook تشير إلى أي شيء.

يدرك Kosinski أن تطبيق مثل هذه النماذج أمر صعب. يقول: "علينا أن نكون حذرين حقًا ونتأكد من أننا لا نزعج الناس ولا نفعل أي شيء ينتهك الثقة بين مقدم الطلب وصاحب العمل ، إذا بدأ صاحب العمل الاختبار دون موافقة صريحة". "لكننا بالتأكيد نأمل أن يتم استخدام هذه التقنيات لتحسين حياة الإنسان."