Rusya ve Singapurlu bilim adamları, üç sosyal ağdan elde edilen verileri kullanarak yüzde 86'lık hassasiyetle kullanıcıların evlilik durumlarını öngören bir algoritma oluşturdu.
[img width=300 height=180]http://www.uyanangenclik.com/gallery/1_17_11_17_4_28_02.png[/img]
Sınama işlemi sırasında program, evli olan 45. ABD Başkanı Donald Trump'i bekar olarak nitelendirdi. Geliştiricilere göre, bu tutarsızlık, Trump'ın medyadaki anormal etkinliği nedeniyle ortaya çıktı. İşadamı Twitter'da bir bekar gibi görünüyor. Çalışma, San Francisco'daki Yapay Zeka Konulu AAAI Konferansında bildirildi.
Saint Petersburg, Rusya'daki ITMO Üniversitesi'nden ve Singapur Ulusal Üniversitesi'nden matematikçiler, kullanıcıları sadece bir taneden çok sosyal ağlarla profillendirmenin bireyler hakkında ayrıntılı bilgi edinmeyi mümkün kıldığını öğrendiler. Araştırmacılar özellikle evlilik durumu gibi özelliklere odaklandılar. Twitter, Instagram ve Foursquare'teki verileri birleştiren algoritmaya, bu parametreyi yüzde 86 hassasiyet ile tahmin etmeyi öğretti; yalnızca bir sosyal ağı kullanmaktan yüzde 17 daha yüksekti.
Algoritma, İngilizce konuşan hesapları inceleyebilir.
Nasıl çalıştığını göstermek için, ITMO Üniversitesi Bilgisayar Teknolojisi Bölümü öğretim üyesi Andrey Filchenkov, Birleşik Devletler'in 44. ve 45. Başkanları Barack Obama ve Donald Trump'ın tweet'lerini topladı ve analiz etti. Bu verilere dayanarak, algoritma Obama'nın medeni halini teyit etti, ancak Donald Trump'ın bir bekar olduğunu kararlaştırdı. Bu düzensizlik, Trump'un kendisinin sosyal medya hesaplarını güncellememesi, bunun yerine güncelleme yapmak için asistanları istihdam etmesi ile açıklanabilir. "Hepimiz karısı Melania'yı biliyoruz," diyor araştırmacı. Fakat bu durumda, Trump'un bütün yardımcılarının evli olup olmadıklarını inceliyoruz, Trump'ın kim olduğunu tahmin etmiyoruz, ancak sosyal medyayı kim çalıştırıyor "
Veri girdisini anlamaya yönelik algoritmayı eğitmek için bilim adamları, New York, Singapur ve Londra'daki kullanıcıların etkinliğini analiz etti ve fotoğrafın en sık kullanılan nesneleri olan ortalama tweet boyutu da dahil olmak üzere çeşitli parametrelerin setleri veya vektörleri oluşturdu. -dağıtım vb. Sonra geliştiriciler bu vektörleri temel makine öğrenme modellerinde kullandılar.
ITMO Üniversitesi araştırmacısı Kseniya Buraya'nın ortak yazarı, Singapur Ulusal Üniversitesi'nde staj yapıyor ve burada insan kişiliklerini sosyal ağlar vasıtasıyla tanımlıyor. Kullanıcı verilerini bu algoritma ile işler ve bilgileri Jung tezlerine dayanan psikolojik tiplerin bir ölçüsü olan Myers-Briggs Tip Göstergesi (MBTI) uyarlar.
Ölçek, bir kişiyi dünyayla nasıl etkileşime girdiği konusunda açıklar ve toplumsal medyadan öğrenmek en kolay yoldur. Buraya, "Birçok bilimsel kaynak, bir kişinin psikolojik türünü medeni durumuyla ilişkilendiriyor ve gelecekte de bu pozisyondaki insan psikolojik portreleri yapmak için onu ne kadar iyi tahmin edebildiğimizi kontrol etmeye karar verdik" diye açıklıyor.
Bilim insanlarına göre, kullanıcı profillemesi, geniş bir uygulama yelpazesine sahip olabilir. Örneğin, işe alım görevlileri, bir iş başvurusunda bulunan insanlar hakkında daha fazla bilgi edinebilirler. Daha genel olarak, sosyal medyada etkinlik yoluyla kişiliği karakterize etmek, yasadışı grupları ortaya çıkarmanın yanı sıra, ilgili destek için depresyona veya intihar eğilimli kişileri belirleyebilir. Yazarlar raporu daha ileri çalışmalar için bir temel olarak görüyorlar. Bir hakemli uluslararası dergide yayına başlamak için araştırmaya devam edecekler.
|
0 Yanıt
1980 Gösterim