Facebook Profilleri Kişiliği Ölçebilir mi?

Facebook'ta sağladığımız profil, kişiliğimizin psikologlar tarafından kullanılan geleneksel yöntemlerle kazandığımızdan daha doğru bir yansıması mı?

Bu, Pennsylvania Üniversitesi'nden disiplinler arası bir grup araştırmacının yanıtlamaya çalıştığı bir sorudur. Şu anda, psikologlar kişiliği değerlendirmek için kendi kendine bildirilen anketler ve anketler dahil olmak üzere çeşitli yöntemler kullanmaktadır.

Yakın zamanda yapılan bir çalışmada, 75.000 kişi bir Facebook uygulaması aracılığıyla gönüllü olarak ortak bir kişilik anketini tamamladı ve Facebook durum güncellemelerini araştırma amacıyla kullanıma sundu. Araştırmacılar daha sonra gönüllülerin dilindeki genel dil kalıplarını araştırdılar.

Çalışma dergide yayınlandı PLOS ONE.

Araştırmacılar, bireylerin yaşını, cinsiyetini ve aldıkları kişilik anketlerine verdikleri yanıtları tahmin edebilen bilgisayar modelleri oluşturdu.

Bu tahmin modelleri şaşırtıcı derecede doğruydu. Örneğin, araştırmacılar kullanıcıların cinsiyetini yalnızca durum güncellemelerinin diline göre tahmin ederken yüzde 92 oranında haklıydı.

Bu "açık" yaklaşımın başarısı, kişilik özellikleri ve davranışları arasındaki bağlantıları araştırmanın ve psikolojik müdahalelerin etkililiğini ölçmenin yeni yollarını ortaya koymaktadır.

Araştırmacıların çalışması, insanların duygularını ve zihinsel durumlarını anlamanın bir yolu olarak kullandıkları kelimeleri çalışmanın uzun bir geçmişine dayanıyor, ancak özündeki verileri analiz etmek için "kapalı" yerine "açık" bir yaklaşım benimsedi.

Doktora sonrası meslektaşı Margaret Kern, "'kapalı bir kelime dağarcığı' yaklaşımında," psikologlar olumlu duyguya işaret ettiğini düşündükleri sözcüklerin bir listesini, 'memnun', 'hevesli' veya 'harika' gibi seçebilirler ve sonra Bir kişinin ne kadar mutlu olduğunu ölçmenin bir yolu olarak bu kelimeleri kullanma sıklığına bakın.

Bununla birlikte, kapalı kelime dağarcığı yaklaşımlarının, ölçmek istediklerini her zaman ölçmemeleri de dahil olmak üzere çeşitli sınırlamaları vardır. "

"Örneğin," dedi Ungar, "enerji sektörünün, sırf 'ham' kelimesini daha çok kullandıkları için daha olumsuz duygu kelimeleri kullandığı görülebilir. Ancak bu, amaçlanan anlamı anlamak için çok kelimeli ifadeler kullanma ihtiyacına işaret eder.

"Ham petrol", "ham petrol" den farklıdır ve aynı şekilde "hasta olmak", yalnızca "hasta olmaktan" farklıdır. "

Kapalı sözcük dağarcığı yaklaşımının doğasında olan bir başka sınırlama, önyargılı, sabit bir sözcük kümesine dayanmasıdır. Böyle bir çalışma, depresyondaki kişilerin gerçekten beklenen kelimeleri ("üzgün" gibi) daha sık kullandıklarını ancak yeni içgörüler üretemediklerini (örneğin spor veya sosyal aktiviteler hakkında mutlu insanlardan daha az konuştuklarını) doğrulayabilir.

Geçmişteki psikolojik dil çalışmaları, küçük örneklem boyutları açık yaklaşımları kullanışsız hale getirdiği için mutlaka kapalı kelime yaklaşımlarına dayanıyordu. Sosyal medyanın sağladığı büyük dil veri kümelerinin ortaya çıkışı, artık niteliksel olarak farklı analizlere izin veriyor.

Bilgisayar ve bilgi bilimlerinde doktora sonrası araştırmacı olan H. Andrew Schwartz, "Kelimelerin çoğu nadiren geçiyor - Facebook durum güncellemeleri de dahil olmak üzere herhangi bir yazı örneği, ortalama kelime dağarcığının yalnızca küçük bir bölümünü içeriyor" diyor.

"Bu, en yaygın sözcükler dışındaki tüm sözcükler için, psikolojik özelliklerle bağlantı kurmak için birçok insandan örnek yazmaya ihtiyaç duyduğun anlamına geliyor. Geleneksel çalışmalar, "pozitif duygu" veya "işlev kelimeleri" gibi önceden seçilmiş kelime kategorileriyle ilginç bağlantılar bulmuştur.

Bununla birlikte, sosyal medyada bulunan milyarlarca kelime örneği, kalıpları çok daha zengin bir düzeyde bulmamızı sağlıyor. "

Açık kelime yaklaşımı, aksine, örneğin kendisinden önemli kelimeleri ve cümleleri türetir. Bu araştırmanın Facebook durum mesajlarından 700 milyondan fazla kelime, kelime öbeği ve konu incelendiğinde, yüzlerce yaygın kelime ve kelime öbeğinin ötesine geçmek ve belirli özelliklerle daha anlamlı şekilde ilişkilendirilen açık uçlu bir dil bulmak için yeterli veri vardı.

Bu büyük veri boyutu, ekibin kullandığı, diferansiyel dil analizi veya DLA olarak bilinen spesifik teknik için kritikti.

Araştırmacılar, gönüllülerin anketlerinde kendiliğinden bildirilen çeşitli özelliklerin etrafında toplanan kelimeleri ve cümleleri izole etmek için DLA'yı kullandılar: yaş, cinsiyet ve "Beş Büyük" kişilik özellikleri için puanlar - dışadönüklük, uyumluluk, vicdanlılık, nevrotiklik ve açıklık.

Beş Büyük modeli, kişilik özelliklerini ölçmenin yaygın ve iyi çalışılmış bir yolu olduğu için seçilmiştir, ancak araştırmacıların yöntemi, depresyon veya mutluluk gibi diğer özellikleri ölçen modellere de uygulanabilir.

Araştırmacılar sonuçlarını görselleştirmek için, belirli bir özelliği istatistiksel olarak tahmin eden dili, belirli bir kümedeki bir kelimenin korelasyon gücü boyutuyla temsil edilerek özetleyen kelime bulutları oluşturdular. Örneğin, dışadönükler tarafından kullanılan dili gösteren bir kelime bulutu, "parti", "harika geceler" ve "beni vur" gibi kelime ve ifadeleri belirgin bir şekilde öne çıkarırken, içe dönükler için bir kelime bulutu, Japon medyası ve ifadelerine birçok referans içerir.

Eichstaedt, "Aşırı dışa dönük bir kişinin partiler hakkında çok konuşacağı aşikar görünebilir," dedi, "ama hep birlikte ele alındığında, bu kelime bulutları belirli bir özelliğe sahip insanların psikolojik dünyasına eşi görülmemiş bir pencere açıyor. Gerçeklerden sonra birçok şey aşikar görünüyor ve her öğe mantıklı geliyor, ancak hepsini veya hatta çoğunu düşünür müydünüz? "

Program direktörü Martin Seligman şöyle açıklıyor: “Kendime dışa dönük olmak nasıl bir şey? '' Genç bir kız olmak nasıl bir şey? '' Şizofren olmak ya da nevrotik olmak nasıl bir şey? 'Veya' Olmak nasıl bir şey? 70 yaşında? 'Bu kelime bulutları, var olan tüm anketlerden çok konunun özüne yaklaşıyor. "

Açık sözcük dağarcığı yaklaşımlarıyla insanların özelliklerini ne kadar doğru yakaladıklarını test etmek için araştırmacılar, gönüllüleri iki gruba ayırdı ve bir gruptan toplanan istatistiksel bir modelin diğerinin özelliklerini çıkarmak için kullanılıp kullanılamayacağını gördü. Gönüllülerin dörtte üçü için araştırmacılar, anket yanıtlarını tahmin eden kelime ve ifadelerin bir modelini oluşturmak için makine öğrenme tekniklerini kullandılar.

Daha sonra bu modeli, Facebook gönderilerine dayanarak kalan çeyrek için yaş, cinsiyet ve kişilikleri tahmin etmek için kullandılar.

Schwartz, "Model, bir gönüllünün cinsiyetini dil kullanımından tahmin etmede yüzde 92 doğruydu ve üç yıl içinde bir kişinin yaşını yarıdan fazla tahmin edebiliyorduk." Dedi.

"Kişilik tahminlerimiz doğası gereği daha az doğrudur, ancak bir kişinin aynı ankete başka bir gün vereceği yanıtları tahmin etmek için bir günün anket sonuçlarını kullanmak kadar iyidir."

Açık sözcük dağarcığı yaklaşımının kapalı yaklaşımlardan eşit veya daha fazla öngörücü olduğu gösterilenle, araştırmacılar sözcük bulutlarını kullanarak sözcükler ve özellikler arasındaki ilişkiler hakkında yeni içgörüler elde ettiler. Örneğin, nevrotik ölçekte düşük puan alan katılımcılar (yani en duygusal kararlılığa sahip olanlar), "snowboard", "buluşma" veya "basketbol" gibi aktif, sosyal uğraşlara atıfta bulunan daha fazla sayıda kelime kullandı.

"Bu, spor yapmanın sizi daha az nevrotik yapacağını garanti etmez; Nevrotiklik insanların spor yapmaktan kaçınmasına neden olabilir, ”dedi Ungar. "Ancak, nevrotik bireylerin daha fazla spor yapmaları halinde duygusal olarak daha dengeli hale gelme olasılığını araştırmamız gerektiğini gösteriyor."

Araştırmacılar, sosyal medyanın diline dayalı tahmini bir kişilik modeli oluşturarak bu tür sorulara artık daha kolay yaklaşabilirler. Milyonlarca insandan anketleri doldurmalarını istemek yerine, anonim çalışma için gönüllülerin Facebook veya Twitter beslemelerini göndermeleri sağlanarak gelecekteki çalışmalar yapılabilir.

Eichstaedt, "Araştırmacılar bu kişilik özelliklerini onlarca yıldır teorik olarak inceliyorlar, ancak şimdi Facebook çağında modern yaşamları nasıl şekillendirdiklerine dair basit bir pencereye sahipler" dedi.

Kaynak: Pennsylvania Üniversitesi