心理測定分析における AI とビッグデータの活用

心理測定分析における AI とビッグデータの活用

人工知能 (AI) とビッグデータは、採用担当者が個人の性格や行動様式をより深く理解するのに役立ちます。

おそらく、ビッグデータの最大の受益者は人工知能の分野でしょう。

これら 2 つの手法を組み合わせることで、心理測定分析を新たなレベルに引き上げることができます。心理測定学における人工知能とビッグデータの影響を研究することは、この分野の将来の改善にとって非常に重要です。

心理測定評価が影響を与えることができる領域の数は、実に驚くほど多いです。採用時の求職者評価から全国的なキャンペーン、マーケティングから法執行まで、心理測定評価は、大規模な集団の脈動や個人の性格特性を理解する上で重要な役割を果たします。政党であれ企業であれ、組織が心理測定学のビッグデータ機能を十分に活用すれば、それぞれの戦場でほぼ無敵の優位性を獲得できるだろう。

心理測定学における人工知能とビッグデータの応用分野

周知のとおり、デジタル化は人々の生活のほぼすべての側面に浸透しています。したがって、人工知能やビッグデータなどのテクノロジーが心理測定学の分野にも影響を与えるのは当然です。人工知能の驚異的なデータ処理および分析能力は、今日ではよく知られています。これらの特性とビッグデータの包括的な性質を組み合わせることは、心理測定学の成長と発展にとってロケット燃料のようなものです。心理測定学において AI とビッグデータで何が（あるいはどれだけ）達成できるのか疑問に思っていませんか? ここにいくつかの答えがあります:

1. 候補者の募集

過去の心理テストでは、分析目的でロジスティック回帰がよく使用されてきました。これらのテクノロジーには利点があるものの、この分野における人工知能（ビッグデータ支援）の成果と比べることはできません。たとえば、人事リーダーは機械学習を使用して候補者の長所と短所を特定できます。これを実現するために、人事リーダーは、対面またはリモート面接中に求職者に一連の質問をします。受験者が質問に答える際、その態度、声のトーン、表情などがすべて AI カメラで監視されます。面接後、採用担当者は AI を使用して、候補者の視点や判断力、共感力や感情的知性、さらにはエンゲージメント、意思決定、監督能力を評価します。これらの特性は、候補者がどのように協力して問題解決に取り組み、プレッシャーのかかる状況で決定的な役割を果たすことができるかを理解するために判断および評価されます。

意思決定能力や問題解決能力に加え、AI やビッグデータを活用して、候補者が厳しい期限内にそれぞれの仕事を完了できる能力を評価することもできます。面接や採用活動に加えて、他の手法を使って候補者の性格を評価することもできます。たとえば、採用担当者は候補者のソーシャル メディア ページを閲覧して、性格特性や一般的なトピックに関する意見を把握することができます。誰かのソーシャル メディア ページを見ることは、その人の意見を否定的に判断する手段であってはなりません。むしろ、これは候補者が自分の考えを口頭または視覚的にどのように表現するかを測る良い指標となります。つまり、このようにして応募者のコミュニケーション能力をある程度判断できるのです。人工知能とビッグデータは、採用担当者がインターネット上でこのデータを探し出し、パターン認識と異常認識を通じて処理し、求職者の潜在的な性格特性を見つけるのに役立ちます。

これ以外にも、機械学習は候補者の採用に拡張現実ツールを統合するためにも使用できます。拡張現実ツールは、現実世界のようなシミュレーションを作成し、候補者が実際の運用上の危機に対処する能力を評価することができます。人工知能は、ビッグデータの膨大な情報ベースを使用して、このテストにおける受験者の成績を評価します。拡張現実は、AI の力と驚異的な範囲のビッグデータなしには実現できない、候補者の募集と選考にまったく新しい次元を追加します。

2. 選挙活動

ケンブリッジ・アナリティカがドナルド・トランプ前米大統領の2016年選挙勝利を支援したという話を聞いたことがあるかもしれない。トランプ氏の選挙運動は、これまでで最もデータに基づいた政治運動の一つだった。ただし、これを検討する前に、心理測定分析の主な目的を理解することが重要です。

心理テストは、主に個人（または集団）に関する情報、またさまざまなトピックに対する好き嫌い、見解、意見などを取得するために使用されます。データ収集者がこの情報をどのように利用するかは、望ましい最終結果の種類によって異なります。この場合、ビッグデータと人工知能は、州や国全体での心理学的評価の範囲を拡大するのに役立ちます。ある人の性格を研究することで、その人に特定の商品やサービスを購入するよう説得できることが判明しました。さらに重要なことは、この情報を使用して、選挙で特定の候補者または政党に投票するよう個人を説得できることです。

2016年の米国大統領選挙に影響を与えたケンブリッジ・アナリティカの役割を見てみましょう。

このテクノロジー企業は選挙前からしばらくトランプ氏の選挙運動と関係があったことを示す兆候がある。このグループは選挙で有利になるために心理測定人工知能とビッグデータを利用した。これまでの候補者は主に人口統計学的観点を活用し、有権者にとっての他の中核的な問題に焦点を当ててきたため、このアプローチは特に画期的である。 Cambridge Analytica は、肯定的な最終結果を生み出すために、高度な心理測定法を導入しました。

選挙に勝つために、このグループは行動科学と有権者の監視に加え、OCEAN モデルなどの一般的なツールも活用し、AI 駆動のシステムとモデルを通じて個人に概念を集中的に浸透させ、ビッグ データ分析を高度化しました。

プロセスの初期段階では、グループはFacebookなどの有名組織のソーシャルメディアページから何百万人もの個人に関する大量のデータを購入する必要があった。こうした記録のほかにも、未払いの修理代金、土地や不動産の登記簿、買い物データ、商品やサービスの購入履歴などの詳細も収集され、慎重に分析されます。メッセージが長くて幅広い場合、それは複数の人々と各人の複数の側面をカバーしていることを意味します。つまり、ビッグデータです。英国企業は、このすべての情報を収集した後、データを集約して整理します。さらに、同組織は、5つの主要な性格特性に基づいて各人を別々に分類するための人工知能ツールを導入しました。

この情報を基に、共和党の大統領候補者は演説を通じて、より脆弱で操作されやすい有権者をターゲットにしている。選挙演説でさえ、社会のあらゆる階層の人々の共感を呼ぶように注意深く調整され、調整されます。同社は、高度にデータ主導の取り組みにより、500万ドル以上の収益を上げている。しかし、トランプ氏の圧勝の真のヒーローは人工知能とビッグデータだった。

3. 製品およびサービスのマーケティング

前述のように、AI とビッグデータを使用することで、潜在顧客の特徴、好み、嗜好を理解し、特定のターゲット広告を彼らの受信箱に大量に送信することができます。組織はマーケティングの目的で、顧客のソーシャル メディア ページ、デジタル小売業者からの購入履歴、場合によってはテキスト メッセージなどのビッグ データを使用します。

心理測定学におけるビッグデータの使用の課題

人工知能と比較すると、ビッグデータは上記の応用分野でより重要であると言えます。ここまで、心理測定学における AI とビッグデータの応用分野をいくつか見てきましたが、ここでは、性格プロファイリングにビッグデータを使用する際に組織が直面する可能性のある課題について説明します。

1. ビッグデータによってもたらされる問題は、分析のために人工知能システムに提供される情報の信頼性に関連しています。ビッグデータの信頼性は、既存のデータ、テクノロジー、人工知能アルゴリズムによって深刻な影響を受けます。ビッグデータの乱雑さと複雑さは、AI システムが予測や高レベルの意思決定を行う際に問題を引き起こす可能性があります。

2. 人工知能における偏見は、常にテクノロジーが克服しなければならない問題でした。ビッグデータが加わっても、AI 出力の公平性は依然として問題となる可能性があります。また、人工知能やビッグデータの影響範囲は、インターネットという閉鎖的な温室によってある程度制限されているともいえます。したがって、多くの場合、ビッグデータには、インターネットにアクセスできず、コンピューティング デバイスを購入できない経済的に恵まれない個人や家族に関する情報を含めるには不十分です。

3. 信頼性と公平性の次には、ユーザーのプライバシーという課題が続きます。ご覧のとおり、AI とビッグ データは、最終結果を生成するためにユーザー データを広範に活用します (場合によってはユーザーの署名入りの同意なしに)。したがって、ビッグデータと人工知能は、この点で倫理的なジレンマに直面し続けています。

人工知能とビッグデータの多様な機能は、心理測定学の分野にとって極めて重要です。しかし、さらなる改善のためには解決すべき課題がいくつかあります。しかし、確かなのは、これらの技術がほぼ継続的に発展し、将来的に心理測定学の範囲をさらに深めることができるということです。その間、ビッグデータと人工知能は、上記の目的などを達成するために、心理測定学の研究の領域に留まり続けるでしょう。