ABSTRACT Med utvecklingen av sociala nätverk har en mängd olika metoder utvecklats för att definiera användarnas personligheter utifrån deras sociala aktiviteter och språkbruksvanor. Särskilda tillvägagångssätt skiljer sig åt när det gäller olika algoritmer för maskininlärning, datakällor och funktionsuppsättningar. Målet med denna uppsats är att undersöka förutsägbarheten av personlighetsdrag hos Facebook-användare baserat på olika funktioner och mått av Big 5-modellen. Vi undersöker förekomsten av strukturer av sociala nätverk och språkliga egenskaper i förhållande till personlighetsinteraktioner med hjälp av myPersonity-projektets datauppsättning. Vi analyserar och jämför fyra maskininlärningsmodeller och utför korrelationen mellan varje funktionsuppsättning och personlighetsdrag. Resultaten för förutsägelsenoggrannheten visar att även om de testas under samma datauppsättning, så överträffar personlighetsförutsägelsesystemet som bygger på XGBoost-klassifiern det genomsnittliga basvärdet för alla funktionsuppsättningar, med en högsta förutsägelsenoggrannhet på 74,2 %. Den bästa förutsägelsen uppnåddes för extraversion draget genom att använda de individuella sociala nätverksanalys funktioner som, vilket uppnådde en högre personlighetsförutsägelse noggrannhet på 78,6%. INDEX TERMS Big 5, funktionsanalys, förutsägelse personlighet, socialt beteende, sociala nätverk.
Målet med detta dokument är att undersöka förutsägbarheten i personlighetsdrag hos Facebook-användare baserat på olika funktioner och mått av de fem stora modellen REF.
Personality Predictions Based on User Behavior on the Facebook Social Media Platform
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}