Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Mọi người sử dụng điện thoại thông minh không thể tránh khỏi việc tạo ra hàng loạt dữ liệu kỹ thuật số mà người khác có thể truy cập và những dữ liệu này cung cấp manh mối cho tính cách của người dùng. Các nhà tâm lý học hiện đang nghiên cứu làm thế nào tiết lộ những manh mối này.
Mọi người sử dụng điện thoại thông minh không thể tránh khỏi việc tạo ra hàng loạt dữ liệu kỹ thuật số mà người khác có thể truy cập và những dữ liệu này cung cấp manh mối cho tính cách của người dùng. Các nhà tâm lý học tại Ludwig-Maximilians-Universitaet ở Munich (LMU) đang nghiên cứu cách tiết lộ những manh mối này.
Đối với hầu hết mọi người trên thế giới, điện thoại thông minh đã trở thành một thành phần không thể thiếu và không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của họ. Dữ liệu kỹ thuật số mà các thiết bị này không ngừng thu thập là một mỏ vàng thực sự – không chỉ cho năm công ty CNTT lớn nhất của Mỹ, những người sử dụng chúng cho mục đích quảng cáo. Họ cũng được quan tâm đáng kể trong các bối cảnh khác. Chẳng hạn, các nhà khoa học xã hội tính toán sử dụng dữ liệu điện thoại thông minh để tìm hiểu thêm về đặc điểm tính cách và hành vi xã hội. Trong một nghiên cứu xuất hiện trên tạp chí PNAS, một nhóm các nhà nghiên cứu do nhà tâm lý học LMU Markus Bühner dẫn đầu đã xác định liệu dữ liệu thông thường được thu thập thụ động bởi điện thoại thông minh (như thời gian hoặc tần suất sử dụng) có cung cấp thông tin chi tiết về tính cách của người dùng hay không. Câu trả lời đã rõ ràng. “Có, phân tích tự động các dữ liệu này cho phép chúng tôi đưa ra kết luận về tính cách của người dùng, ít nhất là đối với hầu hết các khía cạnh chính của tính cách”, Clemens Stachl, người từng làm việc với Markus Bühner (Chủ tịch Phương pháp và Chẩn đoán Tâm lý học tại LMU) và hiện là nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford ở California.
Nhóm LMU đã tuyển dụng 624 tình nguyện viên cho dự án PhoneStudy của họ. Những người tham gia đồng ý điền vào một bảng câu hỏi mở rộng mô tả các đặc điểm tính cách của họ và cài đặt một ứng dụng được phát triển đặc biệt cho nghiên cứu trên điện thoại của họ trong 30 ngày. Ứng dụng được thiết kế để thu thập thông tin được mã hóa liên quan đến hành vi của người dùng. Các nhà nghiên cứu chủ yếu quan tâm đến dữ liệu liên quan đến các kiểu giao tiếp, hành vi xã hội và tính di động, cùng với sự lựa chọn và tiêu thụ âm nhạc của người dùng, lựa chọn các ứng dụng được sử dụng và phân phối thời gian sử dụng điện thoại của họ trong suốt cả ngày. Tất cả dữ liệu về tính cách và việc sử dụng điện thoại thông minh sau đó đã được phân tích với sự trợ giúp của các thuật toán học máy, được đào tạo để nhận ra và trích xuất các mẫu từ dữ liệu hành vi, và liên quan các mẫu này với thông tin thu được từ các khảo sát tính cách. Khả năng của các thuật toán để dự đoán các đặc điểm tính cách của người dùng sau đó được xác thực chéo trên cơ sở một bộ dữ liệu mới. “Cho đến nay, phần khó nhất của dự án là xử lý trước lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập và đào tạo các thuật toán dự đoán,” Stachl nói. “Trên thực tế, để thực hiện các tính toán cần thiết, chúng tôi đã phải dùng đến cụm máy tính hiệu năng cao tại Trung tâm siêu máy tính Leibniz ở Garched (LRZ).”
Các nhà nghiên cứu tập trung vào năm khía cạnh tính cách quan trọng nhất (Big Five) được xác định bởi các nhà tâm lý học, cho phép họ mô tả sự khác biệt về tính cách giữa các cá nhân một cách toàn diện. Các khía cạnh này liên quan đến sự đóng góp tự đánh giá của từng đặc điểm sau đối với tính cách của một cá nhân nhất định: (1) cởi mở (sẵn sàng chấp nhận những ý tưởng, kinh nghiệm và giá trị mới), (2) có ý thức (đáng tin cậy, đúng giờ, tham vọng và kỷ luật) , (3) thái quá (hòa đồng, quyết đoán, thích phiêu lưu, năng động và thân thiện), (4) dễ chịu (sẵn sàng tin tưởng người khác, tốt bụng, hướng ngoại, có nghĩa vụ, có ích) và (5) ổn định về cảm xúc , tự kiểm soát). Phân tích tự động tiết lộ rằng thuật toán thực sự có thể rút ra thành công hầu hết các đặc điểm tính cách này từ sự kết hợp của các yếu tố đa dạng trong việc sử dụng điện thoại thông minh của họ. Hơn nữa, kết quả cung cấp gợi ý về loại hành vi kỹ thuật số nào có nhiều thông tin nhất để tự đánh giá tính cách cụ thể. Ví dụ, dữ liệu liên quan đến các kiểu giao tiếp và hành vi xã hội (được phản ánh qua việc sử dụng điện thoại thông minh) có mối tương quan mạnh mẽ với mức độ vượt mức tự báo cáo, trong khi thông tin liên quan đến mô hình hoạt động ban ngày và ban đêm có thể dự đoán đáng kể mức độ tự báo cáo . Đáng chú ý, các liên kết với danh mục ‘độ mở’ chỉ trở nên rõ ràng khi các loại dữ liệu rất khác nhau (ví dụ: sử dụng ứng dụng) được kết hợp.
Các kết quả của nghiên cứu có giá trị lớn đối với các nhà nghiên cứu, vì các nghiên cứu cho đến nay hầu như chỉ dựa trên các đánh giá bản thân. Phương pháp thông thường đã được chứng minh là đủ đáng tin cậy để dự đoán mức độ thành công chuyên nghiệp, ví dụ. “Tuy nhiên, chúng tôi vẫn biết rất ít về cách mọi người thực sự cư xử trong cuộc sống hàng ngày của họ – ngoài những gì họ chọn để nói với chúng tôi về bảng câu hỏi của chúng tôi,” Markus Bühner chia sẻ. “Nhờ phân phối rộng rãi, sử dụng chuyên sâu và hiệu suất rất cao, điện thoại thông minh là một công cụ lý tưởng để thăm dò mối quan hệ giữa các mẫu hành vi tự báo cáo và thực tế.
Clemens Stachl nhận thức được rằng nghiên cứu của mình có thể kích thích hơn nữa sự thèm ăn của các công ty CNTT thống trị dữ liệu. Ngoài việc điều chỉnh việc sử dụng dữ liệu được thu thập thụ động và tăng cường quyền đối với quyền riêng tư, chúng ta cũng cần có cái nhìn toàn diện về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Người dùng không phải máy móc, phải là trọng tâm chính của nghiên cứu trong lĩnh vực này. Sẽ là một sai lầm nghiêm trọng khi áp dụng các phương pháp học tập dựa trên máy mà không xem xét nghiêm túc về ý nghĩa rộng hơn của chúng. Tiềm năng của các ứng dụng này – trong cả nghiên cứu và kinh doanh – là rất lớn. Các cơ hội mở ra bởi xã hội dựa trên dữ liệu ngày nay chắc chắn sẽ cải thiện cuộc sống của số lượng lớn người dân.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Ludwig-Maximilians-Đại học München . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :