Vi visar att lättillgängliga digitala register av beteende, Facebook Gilles, kan användas för att automatiskt och exakt förutsäga en rad mycket känsliga personliga attribut inklusive: sexuell läggning, etnicitet, religiösa och politiska åsikter, personlighetsdrag, intelligens, lycka, användning av beroendeframkallande ämnen, föräldrar separation, ålder och kön. Analysen som presenteras är baserad på en datauppsättning på över 58 000 frivilliga som tillhandahöll sina Facebook Gilles, detaljerade demografiska profiler, och resultaten av flera psykometriska tester. Den föreslagna modellen använder dimensionalitetsreduktion för förbehandling av data från Likes, som sedan förs in i logistisk/ linjär regression för att förutsäga individuella psykodemografiska profiler från Likes. Modellen diskriminerar rätt mellan homosexuella och heterosexuella män i 88 % av fallen, afroamerikaner och kaukasiska amerikaner i 95 % av fallen och mellan demokrater och republikaner i 85 % av fallen. För personligheten egenskapen "öppenhet", förutsägelse noggrannhet är nära den test-test noggrannheten av en standard personlighetstest. Vi ger exempel på associationer mellan attribut och Likes och diskuterar implikationer för online personalisering och integritet. sociala nätverk - beräknings samhällsvetenskap - maskininlärning - big data - data mining -psychological assessment
Kosinski m.fl. REF tillämpar statistiska regressionsmodeller på Facebook "Gillar" för att förutsäga känsliga attribut, inklusive politiska åsikter och sexuell läggning.
Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior
{'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': ['Medicine', 'Psychology']}