機械学習がソーシャルメディアのプロフィールから明らかにする5つの秘密

[51CTO.com クイック翻訳] 現在、大手データ企業は機械学習技術を積極的に活用し、人間社会におけるさまざまな行動傾向を判断しています。彼らはソーシャルメディアから得た個人データを使って性格特性を推測し、その結果を広告や世論の判断のためにサードパーティのメーカーに提供します。ケンブリッジ・アナリティカなどのデータ企業は、買い物習慣、雑誌の定期購読、Facebookのフォロワー数、その他最大5,000の興味など、さまざまなデータポイントを使用して、米国の成人2億2,000万人の性格予測モデルを構築した。

もちろん、この種の分析イニシアチブを取っているのは彼らだけではありません。実際、フォーチュン 500 企業のマーケティング担当者、デジタル広告主、分析ベンダーはすべて、消費者をより適切に誘導するためにこのアプローチを採用しています。初期の調査によると、パーソナライズされたターゲティングにより、Facebook 広告キャンペーンのクリックが最大 63% 増加することがわかっています。

したがって、あなたもソーシャル メディアで積極的に活動することを楽しんでいる人であれば、機械学習によってソーシャル プロフィールについて明らかにできる 5 つの秘密に注目する価値は間違いなくあります。

1. 年齢と性別

女性は金星から、男性は火星から来ています。ソーシャルメディアで使用される言語に関しては、男女の違いはさらに顕著です。

男性は「xbox」のようなゲーム用語を多く使用し、無意識のうちに罵倒語を使っている傾向があります。彼らはまた、「私の妻」や「私のガールフレンド」という表現を頻繁に使用します。女性は「夫」や「ボーイフレンド」のみを使用し、「私の」を修飾語として追加することはほとんどありません。年齢層も表現スタイルに大きな影響を与えます。 「素晴らしい」や「ワクワクする」といった表現は、年齢層によってさまざまな表現方法があります。

MyPersonalityプロジェクトでは、アンガー氏のチームは75,000件のFacebookプロフィールを分析した。ご興味がございましたら、ここをクリックして Ungar の Web サイトにアクセスし、分析結果が年齢と性別の予測に正確かどうかを体験することもできます。

2. 性格特性

この研究で、ウンガーは開放性、誠実性、外向性、妥協性、神経症傾向（略してOCEAN）という5つの性格特性を提唱し、これらは確かに実際の行動に対する高い予測値を示しました。性格は正確な身体的特徴ではないので、小数点以下何桁まで計算しても正確な答えは得られません。実際、研究者がしばしば発見するのは、これらの特徴と予測される結果の間に弱い正または負の相関関係があることです。

同様に、興味のある方はここをクリックして IPIP-300 テストを受け、OCEAN テストのスコアを確認することができます。

性別や年齢と同様に、性格特性も上記の言語表現に影響を与えます。外向的な人はさまざまなパーティー活動に参加することに熱心である傾向がありますが、内向的な人はアニメ、漫画、インターネット、そしてもちろんポケモンに夢中です。

さらに、個人プロフィールのプロフィール写真でも、自分の性格特性を表現することができます。開放性のレベルが高い人は、強い芸術的スタイルとよりユニークな個性を持つアバターを選択する可能性があります。彼らは美的感覚も優れており、コントラスト、シャープネス、彩度の高い高品質の写真を選択します。意識の高いユーザーは、一般的な期待、つまり本物の顔写真と一致する判断を下す傾向があります。外向的なユーザーは、生活写真を通して自分自身を表現する傾向があります。

3. 仕事

LinkedIn で誰かとつながっていない場合、その人のプロフィールや現在の職業を表示できない場合があります。しかし、Twitter上でユーザーが使用する言葉に重要な手がかりが含まれている可能性があることが判明しました。

管理職は通常、ビジネスや金融のニュースについて話し合うのに対し、下位レベルの従業員は仕事関連の話題よりも個人的な興味について話し合うことに多くの時間を費やしていることは明らかです。

4. ナルシシズムと精神病質的傾向

さらに、ソーシャルメディア上の表現を使用して、そのような「変な人」を排除することもできます。ナルシシストはしばしば他人からの注目を求め、地位や称賛を切望します。サイコパスは反省の気持ちがなく、過敏で、道徳心がありません。さらに、マキャベリストのユーザーは意図的に他人を操作し、搾取します。人間の行動のこれらの暗い側面が組み合わさって、「ダーク トライアド」と呼ばれるものが形成されます。

予想通り、サイコパスは「死」や「怒り」といった、より攻撃的で暴力的な言葉を使い、否定的な感情状態を示す傾向があった。ジャンクコンテンツや広告コンテンツの大半は、権力を求めるユーザーによって投稿されています。

さらに、行動と性格特性の間には分析可能な相関関係があります。ナルシストは位置情報付きのツイートを投稿する傾向が高く、重複したコンテンツやハッシュタグを投稿することはほとんどない。これは、ナルシストが投稿を慎重に選別していることを示唆している。

5. 心臓病のリスク

2015年の研究論文で、アンガー氏のチームはツイッターデータにのみ適用され、人口動態、社会経済、喫煙や糖尿病などの健康リスクを含む従来の要因よりも正確に心臓病による死亡率を予測するモデルについて説明した。

心臓病は、敵対的な人間関係や慢性的なストレスによって引き起こされることが多いです。アンガー氏と彼のチームは、怒り、反社会的行動、さらには仕事を辞めることの話など、社会的交流に反映されるさまざまな否定的な感情を追跡した。これらの兆候は、心血管疾患の発症率と死亡率をより正確に予測できることが示されています。

元のタイトル:ソーシャルメディアの投稿から機械学習があなたについて知る 5 つの秘密

原作者：マリヤ・ヤオ

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]