Att döma andras personligheter är en viktig färdighet i ett framgångsrikt socialt liv, eftersom personligheten är en viktig drivkraft bakom människors interaktioner, beteenden och känslor. Även om exakta personlighetsbedömningar härrör från social-kognitiva färdigheter, visar utvecklingen inom maskininlärning att datormodeller också kan göra giltiga bedömningar. I denna studie jämförs noggrannheten hos mänskliga och datorbaserade personlighetsbedömningar med hjälp av ett urval av 86 220 frivilliga som genomförde ett frågeformulär om 100 punkters personlighet. Vi visar att (i) datorprognoser baserade på ett generiskt digitalt fotavtryck (Facebook Likes) är mer exakta (r = 0.56) än de som görs av deltagarnas Facebook-vänner med hjälp av ett personlighetsfrågeformulär (r = 0.49); (ii) datormodeller visar högre interjudge-överenskommelse; och (iii) datapersonlighetsbedömningar har högre extern giltighet när det gäller att förutsäga livsutfall såsom substansanvändning, politiska attityder och fysisk hälsa; för vissa utfall överträffar de till och med de självvärderade personlighetspoängen. Datorer som överträffar människor i personlighetsbedömning innebär betydande möjligheter och utmaningar inom områdena psykologisk bedömning, marknadsföring och integritet. personlighetsbedömning  på sociala medier  och beräknings samhällsvetenskap  och artificiell intelligens. big data P erceiving och att bedöma andra människors personlighetsdrag är en väsentlig del av det sociala livet (1, 2). Människor använder personlighetsbedömningar för att fatta dagliga beslut och långsiktiga planer i sitt personliga liv och yrkesliv, till exempel vem de ska vara vänner, gifta sig, lita på, anställa eller välja som president (3). Ju mer exakt domen är, desto bättre är beslutet (2, 4, 5). Tidigare forskning har visat att människor är ganska bra på att bedöma varandras personligheter (6-8); även kompletta främlingar kan göra giltiga personlighetsbedömningar efter att ha tittat på en kort video som presenterar ett urval av beteende (9, 10). Även om man vanligtvis tror att exakta personlighetsuppfattningar härrör från den mänskliga hjärnans sociala och kognitiva färdigheter, visar den senaste tidens utveckling inom maskininlärning och statistik att datormodeller också kan göra giltiga personlighetsbedömningar genom att använda digitala register över mänskligt beteende (11, 12).* Men den jämförande noggrannheten hos data och mänskliga bedömningar är fortfarande okänd; denna studie tar itu med denna lucka. Personlighetsdrag, liksom många andra psykologiska dimensioner, är latenta och kan inte mätas direkt; olika perspektiv finns när det gäller bedömningskriterierna för bedömningsnoggrannhet (3, 5). Vi antog det realistiska synsättet, som utgår från att personlighetsdrag representerar verkliga individuella egenskaper, och personlighetsbedömningarnas riktighet kan jämföras med tre nyckelkriterier: självsamband, interjudgeavtal och extern giltighet (1, 5, 7). Vi tillämpar dessa riktmärken på ett urval av 86 220 frivilliga, † som fyllde i den 100-punkts International Personality Partikel Pool (IPIPP) Five-Factor Modell av personlighet (13) frågeformulär (14), mätning egenskaper öppenhet, samvetsgrannhet, extraversion, angenämhet och neuroticism. Datorbaserade personlighetsbedömningar, baserade på Facebooklikes, erhölls för 70,520 deltagare. Likes visades tidigare att framgångsrikt förutsäga personlighet och andra psykologiska egenskaper (11). Vi använde LASSO (minst absolut krymp- och urvalsoperatör) linjär regression (15) med 10-faldig korsvalidering, så att bedömningar för varje deltagare gjordes med hjälp av modeller som utvecklats på olika delurval av deltagare och deras Likes. Gillar används av Facebook-användare för att uttrycka positiv association med online och offline objekt, såsom produkter, aktiviteter, sport, musiker, böcker, restauranger eller webbplatser. Med tanke på mångfalden av objekt, ämnen, varumärken och människor som kan vara omtyckta och antalet Facebook-användare (>1,3 miljarder), Likes representerar en av de mest generiska typerna av digitala fotavtryck. Till exempel, att gilla ett varumärke eller en produkt erbjuder en proxy för konsumenternas preferenser och inköp beteende, musik-relaterade Likes avslöjar musik smak, och omtyckta webbplatser gör det möjligt att approximera webbsurfning beteende. Like-baserad modeller erbjuder därför en bra proxy för vad som kan uppnås baserat på ett brett utbud av andra digitala fotavtryck såsom webbsurfning loggar, webbsökningar, eller inköp poster (11). Mänsklig personlighetsbedömning erhölls från deltagarnas Facebook-vänner, som ombads att beskriva en given I denna studie jämförs riktigheten i personlighetsbedömning en allestädes närvarande och viktig social-kognitiv aktivitet-mellan datormodeller och människor. Med hjälp av flera kriterier visar vi att datorernas bedömningar av människors personligheter utifrån deras digitala fotavtryck är mer korrekta och giltiga än bedömningar som görs av deras nära vänner eller bekanta (vänner, familj, make/maka, kollegor osv.). Våra resultat belyser att människors personligheter kan förutsägas automatiskt och utan att involvera mänskliga social-kognitiva färdigheter. Det prov som användes i denna studie erhölls från myPersonity-projektet. myPersonlighet var en populär Facebook-applikation som erbjöd sina användare psykometriska tester och feedback på sina poäng. Eftersom uppgifterna är sekundära, anonymiserade, tidigare publicerades i det offentliga området, och ursprungligen samlades in med ett uttryckligt opt-in samtycke för återanvändning för forskningsändamål utöver det ursprungliga projektet, behövdes inget IRB-godkännande. Detta bekräftades dessutom av den psykologiska forskningsetiska kommittén vid universitetet i Cambridge. www.pnas.org/cgi/doi/10. 1073/pnas.1418680112 PNAS Early Edition 1 av 5 deltagare med hjälp av en 10-punktsversion av IPIP-personlighetsmåttet. För att beräkna själv-annat avtal och extern giltighet använde vi ett urval av 17 622 deltagare som bedömdes av en vän; för att beräkna interdomeavtal använde vi ett urval av 14 410 deltagare som bedömdes av två vänner. Ett diagram som illustrerar metoderna visas i bild. 1................................................................ Självständigt avtal. Det primära kriteriet för omdömesmässig exakthet är en självklarhet: i vilken utsträckning en extern bedömning överensstämmer med målets självbedömning (16), som vanligen används som ett samband mellan Pearsons produkt och ögonblick. Själv-andra överenskommelse bestämdes genom att korrelera deltagarnas poäng med de bedömningar som gjorts av människor och datormodeller (Fig. 1).................................................................. Eftersom själven-annat avtal varierar kraftigt med relationens längd och sammanhang (17, 18), jämförde vi vidare våra resultat med dem som tidigare publicerats i en meta-analys av Connely och Ones (19), inklusive uppskattningar för olika kategorier av mänskliga domare: vänner, makar, familjemedlemmar, sambor och arbetskamrater. För att ta hänsyn till enkäternas mätfel har uppskattningar av självengagemang tagits bort med hjälp av Cronbachs α-tillförlitlighetskoefficienter. Datamodellens mätfel antogs vara 0, vilket resulterade i de lägre (konservativa) uppskattningarna av självsamverkan för datorbaserade bedömningar. Desattering tillät också direkta jämförelser av mänskliga själv-andra överenskommelser med dem som rapporterats av Connely och Ones (19), som följde samma förfarande. Resultaten presenteras i bild. 2 visar att datorers genomsnittliga noggrannhet över de fem stora dragen (röd linje) stadigt ökar med antalet Likes tillgängliga på deltagarens profil (x axel). Datormodeller behöver bara 100 Gillar att överträffa en genomsnittlig mänsklig domare i det nuvarande provet (r = 0,49; blå punkt). Jämfört med noggrannheten hos olika människodomare som rapporterats i metaanalysen (19) behöver datormodellerna 10, 70, 150 respektive 300 like för att överträffa en genomsnittlig arbetskamrat, sambo eller vän, familjemedlem och make/maka (gray points). Detaljerade resultat för mänskliga domare finns i tabell S1. Hur exakt är datorn, med tanke på en genomsnittlig person? Vår senaste uppskattning av ett genomsnittligt antal Likes per individ är 227 (95% CI = 224, 230), § och den förväntade datornoggrannheten för detta antal Likes är lika med r = 0,56. Denna noggrannhet är betydligt bättre än en genomsnittlig mänsklig domare (z = 3,68, P < 0,001) och jämförbar med en genomsnittlig make/maka, den bästa av mänskliga domare (r = 0,58, z = −1,68, P = 0,09). Den maximala datorprestanda som observerades i denna studie nådde r = 0,66 för deltagare med mer än 500 likes. Det ungefärliga loglinjära förhållandet mellan antalet Gilles och datorns noggrannhet, som visas i bild. 2, tyder på att öka mängden signaler utöver vad som fanns i denna studie kan ytterligare öka noggrannheten, även om vinster förväntas minska. Varför är Likes diagnos av personlighet? Att utforska Likes mest prediktiva av ett givet drag visar att de representerar aktiviteter, attityder och preferenser i hög grad i linje med de fem stora teorierna. Till exempel, deltagare med stor öppenhet för upplevelser tenderar att gilla Salvador Dalí, meditation, eller TED tal; (15), en för varje självklassad Big Fem personlighet drag (tredje panelen). En 10-faldig korsvalidering tillämpas för att undvika övermontering: provet är slumpmässigt uppdelat i 10 lika stora undergrupper; 9 undergrupper används för att träna modellen (steg 1), som sedan tillämpas på den återstående undergruppen för att förutsäga personlighetspoängen (steg 2). Detta förfarande upprepas 10 gånger för att förutsäga personligheten för hela provet. Modellerna bygger på att deltagarna har minst 20 Gilles. För att uppskatta den noggrannhet som kan uppnås med mindre än 20 Gilles, tillämpade vi regressionsmodellerna på slumpmässiga undergrupper av 1-19 Gilles för alla deltagare. deltagare med hög extraversion tenderar att gilla festande, Snookie (verklighet show stjärna), eller dans. Själv annan överenskommelse uppskattningar för enskilda Big Five egenskaper (Fig.2) visar att Likes-baserade modeller är mer diagnostiska av vissa egenskaper än av andra. Särskilt hög noggrannhet observerades för öppenhet-en egenskap som man vet annars är svår att bedöma på grund av låg observerbarhet (20, 21). Detta resultat stämmer överens med tidigare rön som visar att främlingars personlighetsbedömningar, baserade på ett digitalt fotavtryck såsom innehållet på personliga webbplatser (22), är mer korrekta när det gäller öppenhet. Eftersom öppenhet till stor del uttrycks genom individers intressen, preferenser och värderingar hävdar vi att den digitala miljön ger en mängd relevanta ledtrådar som presenteras på ett mycket observerbart sätt. Det är intressant att lägga märke till att människo - och datorbedömningar fångar olika delar av personligheten. I tabell S2 förtecknas korrelationer och partiella korrelationer (alla ouppmärksammade) mellan självvärderingar, datorbedömningar och mänskliga bedömningar, baserade på ett delurval av deltagare (n = 1.919) för vilka det fanns både data- och mänskliga bedömningar. Den genomsnittliga samstämmigheten mellan data- och mänskliga bedömningar (r = 0,37) är relativt hög, men den drivs främst av deras korrelationer med självvärderingar, vilket representeras av den låga partiella korrelationen (r = 0,07) mellan dator- och mänskliga bedömningar. Betydande partiella korrelationer mellan själv-klassningar och både dator (r = 0,38) och mänskliga bedömningar (r = 0,42) tyder på att dator- och människobedömningar var och en ger unik information. Överenskommelse mellan domare. En annan indikation på domens riktighet, interjudgeöverenskommelsen, bygger på uppfattningen att två domare som är överens är mer benägna att vara korrekta än de som inte gör det (3, 23-25). Överenskommelsen mellan domarna för människor beräknades med hjälp av ett delprov på 14 410 deltagare som bedömdes av två vänner. Eftersom domarna var aggregerade (genomsnittliga) på insamling (dvs. vi inte lagra domar separat för domarna), användes en formel för att beräkna deras interkorrelation (SI Text). Interjudgeavtal för datormodeller beräknades genom att slumpmässigt dela upp Likes i två halvor och utveckla två separata modeller enligt det förfarande som beskrivs i föregående avsnitt. Den genomsnittliga samstämmigheten mellan datormodeller, uttryckt som Pearson produkt-moment korrelation över de fem stora dragen (r = 0,62), var mycket högre än den uppskattning för mänskliga domare som observerades i denna studie (r = 0,38, { z = 36.8, P < 0,001) eller i meta-analysen (19) (r = 0,41, z = 41.99, P < 0,001). Alla resultat korrigerades för dämpning. Extern giltighet. Det tredje måttet på omdömesnoggrannhet, extern giltighet, fokuserar på hur väl en bedömning förutsäger externa kriterier, såsom verkliga beteende, beteenderelaterade egenskaper och livsutfall (3). Deltagarnas självvärderade personlighetspoäng, liksom människors och datorers bedömningar, infördes i regressionsmodeller (linjära eller logistiska för kontinuerliga respektive dikotoma variabler) för att förutsäga 13 livsutfall och egenskaper som tidigare visat sig vara relaterade till personligheten: livstillfredsställelse, depression, politisk orientering, självövervakning, impulsivitet, värden, sensationella intressen, studiefält, substansanvändning, fysisk hälsa, sociala nätverksegenskaper och Facebook-aktiviteter (se tabell S3 för detaljerade beskrivningar). Noggrannheten hos dessa förutsägelser, eller den externa giltigheten, uttrycks som korrelationer mellan Pearsons produkt och moment för kontinuerliga variabler, eller area under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) för dikotomiska variabler. Som visas i bild. 3, den externa giltigheten av datordomarna var högre än för mänskliga domare i 12 av de 13 kriterierna (utom livstillfredsställelse). Dessutom var datamodellernas externa validitet till och med bättre än självklassad personlighet i 4 av de 13 kriterierna: Facebookaktiviteter, substansanvändning, studieområde och nätverksstorlek; och jämförbara när det gäller att förutsäga politiska attityder och sociala nätverksegenskaper. Eftersom de flesta av utfallsvariablerna är självrapporter, förväntas personlighetens självvärderingars höga externa giltighet. Det är därför slående att Likes-baserade bedömningar fortfarande var bättre på att förutsäga variabler såsom studiefält eller självklassad substansanvändning, trots att de delade mer metodvarians med självvärderingar av personlighet. Dessutom syftade de datorbaserade modellerna till att förutsäga personlighetspoäng och inte livsutfall. I själva verket, Likes-baserade modeller, som direkt syftar till att förutsäga sådana variabler, kan uppnå ännu högre noggrannhet (11). Våra resultat visar att datorbaserade modeller är betydligt mer exakta än människor i en central social-kognitiv uppgift: personlighetsbedömning. Datorbaserade bedömningar (r = 0.56) korrelerar starkare med deltagarnas självvärderingar än genomsnittliga mänskliga bedömningar gör (r = 0.49). Dessutom visade datormodeller högre interjudge-överenskommelse och högre extern giltighet (datorbaserade personlighetsbedömningar var mer användbara för att förutsäga livsutfall och andra beteenderelaterade egenskaper än mänskliga bedömningar). Den potentiella tillväxten i både förfining av datormodellerna och mängden av det digitala fotavtrycket kan leda till att datormodeller överträffar människor ännu mer beslutsamt. Enligt den realistiska noggrannhetsmodellen beror riktigheten i personlighetsbedömningen på tillgängligheten och mängden relevant beteendeinformation, tillsammans med domarnas förmåga att upptäcka och använda den korrekt (1, 2, 5). En sådan konceptualisering avslöjar ett par stora fördelar som datorer har framför människor. För det första har datorer kapacitet att lagra en enorm mängd information, vilket är svårt för människor att behålla och få tillgång till. För det andra, hur datorer använder information-genom statistisk modellering-generates konsekventa algoritmer som optimerar den dömande noggrannheten, medan människor påverkas av olika motivationsfördomar (26). Ändå har mänskliga uppfattningar fördelen av att vara flexibel och kunna fånga många undermedvetna signaler som är otillgängliga för maskiner. Eftersom de fem stora personlighetsdragen endast representerar vissa aspekter av människans personlighet, kan mänskliga bedömningar fortfarande vara bättre på att beskriva andra egenskaper som kräver subtil kognition eller som är mindre uppenbara i digitalt beteende. Vår studie är begränsad i och med att mänskliga domare endast kunde beskriva deltagarna med hjälp av ett 10-bitars-långt frågeformulär om de fem stora dragen. I själva verket kan de ha mer kunskap än vad som bedömdes i frågeformuläret. Automatiserade, korrekta och billiga verktyg för personlighetsbedömning kan påverka samhället på många sätt: marknadsföringsmeddelanden kan skräddarsys efter användarnas personligheter; rekryterare kan bättre matcha kandidater med jobb som bygger på deras personlighet; produkter och tjänster kan anpassa deras beteende så att de bäst matchar deras användares karaktärer och ändrade humör; och forskare kan samla in personlighetsdata utan att belasta deltagarna med långa frågeformulär. Dessutom kan människor i framtiden överge sina egna psykologiska bedömningar och förlita sig på datorer när de fattar viktiga beslut i livet, som att välja aktiviteter, karriärvägar eller till och med romantiska partners. Det är möjligt att sådana datadrivna beslut kommer att förbättra människors liv. Men kunskap om människors personligheter kan också användas för att manipulera och påverka dem (27). Förståeligt nog kan människor misstro eller förkasta digital teknik efter att ha insett att deras regering, internetleverantör, webbläsare, sociala nätverk online, eller sökmotor kan sluta sig till sina personliga egenskaper mer exakt än deras närmaste familjemedlemmar. Vi hoppas att konsumenter, teknikutvecklare och beslutsfattare kommer att ta itu med dessa utmaningar genom att stödja lagar och teknik som skyddar privatlivet och ge användarna full kontroll över sina digitala fotavtryck. Populärkulturen har skildrat robotar som överträffar människor när det gäller att göra psykologiska slutledningar. I filmen Hennes, till exempel, huvudpersonen blir förälskad i hans operativsystem. Genom att kurera och analysera hans digitala skivor kan hans dator förstå och svara på hans tankar och behov mycket bättre än andra människor, inklusive hans långvariga flickvän och närmaste vänner. Vår forskning, tillsammans med utveckling inom robotik, k, ** ger empiriska belägg för att ett sådant scenario blir allt mer sannolikt när verktyg för digital utvärdering mognar. Förmågan att korrekt bedöma psykologiska egenskaper och tillstånd, med hjälp av digitala fotavtryck beteende, upptar en viktig milstolpe på vägen mot mer sociala människa-datorinteraktioner. Bilda. 3............................................................... Den externa giltigheten av personlighetsbedömningar och självvärderingar över olika livstidsutfall, uttryckt som korrelation (kontinuerliga variabler; Övre) eller AUC (dikotomiska variabler; Lägre). De röda, gula och blå barerna anger den yttre giltigheten av självvärderingar, mänskliga domar och datorbedömningar. Till exempel, självvärderade poäng gör det möjligt att förutsäga nätverksstorlek med noggrannhet r = 0,23, mänskliga bedömningar uppnå r = 0,17 noggrannhet (eller 0,06 mindre än själv-klassningar), medan datorbaserade bedömningar uppnå r = 0,24 noggrannhet (eller 0,01 mer än själv-klassningar). Sammansatta variabler (dvs. variabler som representerar noggrannheten i genomsnitt över några delvariabler) markeras med en asterisk; se tabell S4 för detaljerade resultat. Resultaten beställs med datorns noggrannhet. # AUC är en motsvarighet till sannolikheten att korrekt klassificera två slumpmässigt utvalda deltagare, en från varje klass, såsom liberala vs konservativa politiska åsikter. Observera att för dikotoma variabler motsvarar den slumpmässiga gissningsgrunden ett AUC = 0,50.
Du och Al. REF visar att Facebook "gillar" kan användas för att förutsäga poängen av BIG5 personlighetsdrag.
Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}