Мир Новый алгоритм научился предсказывать семейное положение по трем соцсетям
Студентка Университета ИТМО Ксения Бурая и ее коллеги научили алгоритм предсказывать семейное положение пользователей c точностью до 86%, используя данные трех соцсетей вместо одной
Ученые полагают, что в будущем эти результаты помогут составлять психологический портрет человека. Доклад об исследовании Бурая представит на конференции AAAI по искусственному интеллекту, которая пройдет 4-9 февраля в Сан-Франциско.
Программисты из Университета ИТМО в Санкт-Петербурге и Национального университета Сингапура выяснили, что профилирование пользователя сразу по нескольким соцсетям позволяет уточнить его индивидуальные черты. В частности, исследователи сконцентрировались на такой характеристике, как семейное положение, и, объединив данные из Twitter, Instagram и Foursquare, научили алгоритм предсказывать этот параметр с точностью до 86%, что на 17% точнее, чем по одной из соцсетей.
Чтобы алгоритм понимал данные, на которых его будут обучать, ученые превратили активность пользователей из Нью-Йорка, Сингапура и Лондона в наборы, или векторы, из таких параметров, как средний размер твита, наиболее частые объекты на фото, распределение чекинов и так далее. Затем к этим векторам программисты применили базовые модели машинного обучения.
Способы описания личности человека по социальным сетям Ксения Бурая, соавтор статьи, магистрантка кафедры компьютерных технологий и научная сотрудница Международной лаборатории «Компьютерные технологии», исследует в рамках стажировки в Национальном университете Сингапура. Она собирает и анализирует данные пользователей, а затем адаптирует их под шкалу психотипов MBTI (Myers-Briggs Type Indicator). Данная шкала характеризует человека с точки зрения того, как он взаимодействует с миром, что, в свою очередь, проще всего узнать из соцсетей.
Профилирование пользователя, как считает Бурая, может быть полезно в широком спектре областей. Например, рекрутеры смогут заранее узнать больше о людях, которые устраиваются на работу. Если говорить глобально, характеристика личности по активности в соцсетях позволит вычислять членов опасных группировок, а также находить людей, склонных к депрессии или самоубийству, и предлагать им своевременную помощь.
Следующая →
Программисты из Университета ИТМО в Санкт-Петербурге и Национального университета Сингапура выяснили, что профилирование пользователя сразу по нескольким соцсетям позволяет уточнить его индивидуальные черты. В частности, исследователи сконцентрировались на такой характеристике, как семейное положение, и, объединив данные из Twitter, Instagram и Foursquare, научили алгоритм предсказывать этот параметр с точностью до 86%, что на 17% точнее, чем по одной из соцсетей.
Чтобы алгоритм понимал данные, на которых его будут обучать, ученые превратили активность пользователей из Нью-Йорка, Сингапура и Лондона в наборы, или векторы, из таких параметров, как средний размер твита, наиболее частые объекты на фото, распределение чекинов и так далее. Затем к этим векторам программисты применили базовые модели машинного обучения.
Способы описания личности человека по социальным сетям Ксения Бурая, соавтор статьи, магистрантка кафедры компьютерных технологий и научная сотрудница Международной лаборатории «Компьютерные технологии», исследует в рамках стажировки в Национальном университете Сингапура. Она собирает и анализирует данные пользователей, а затем адаптирует их под шкалу психотипов MBTI (Myers-Briggs Type Indicator). Данная шкала характеризует человека с точки зрения того, как он взаимодействует с миром, что, в свою очередь, проще всего узнать из соцсетей.
Профилирование пользователя, как считает Бурая, может быть полезно в широком спектре областей. Например, рекрутеры смогут заранее узнать больше о людях, которые устраиваются на работу. Если говорить глобально, характеристика личности по активности в соцсетях позволит вычислять членов опасных группировок, а также находить людей, склонных к депрессии или самоубийству, и предлагать им своевременную помощь.
