Votre empreinte numérique reflète votre personnalité, affirment les chercheurs

Si vous aviez la moindre idée que votre présence sur les réseaux sociaux trahissait votre jeu, vous auriez absolument raison. Un professeur de comportement de Stanford dit qu'il a développé des modèles informatiques pour trouver des liens entre l'activité en ligne des utilisateurs des médias sociaux et leurs personnalités réelles.

L'exploration de Big Data peut être utilisée pour interroger vos «partages» et «likes» sur les réseaux sociaux afin de prédire si vos parents ont divorcé ou non; si vous fumez, buvez ou prenez de la drogue; votre orientation sexuelle et plus encore, explique le Dr Michal Kosinski, professeur adjoint en comportement organisationnel à la Stanford Graduate School of Business.

Prédicteur Facebook

Kosinski dit que les ordinateurs peuvent identifier les traits d'un large éventail d'empreintes numériques.

"Des mesures générales, telles que le nombre de vos amis, le nombre de vos" j'aime ", le nombre de fois que vous vous connectez à Facebook, le nombre de tweets que vous avez", lorsqu'ils sont combinés, peuvent être un bon indicateur de qui vous êtes, a déclaré Kosinski. dans une interview avec Stanford News.

Big Data informatique

Mais ce n'est que le calcul numérique des nombres qui fournit les résultats. Ce n'est pas bon de simplement passer en revue manuellement les goûts et les aversions d'une personne, par exemple sur Facebook, et de faire une supposition.

"Peu de" likes "de Facebook sont si manifestement liés à la personnalité ou à d'autres traits au point de permettre à un être humain de les utiliser pour formuler des jugements précis", dit-il.

Cependant, lorsque vous incluez de grandes quantités de ce type de données à filtrer, les ordinateurs peuvent déchiffrer les personnalités.

Traitement humain

"Nous, les humains, avec notre capacité limitée à traiter simultanément plus de quelques faits à la fois, sommes plutôt mauvais", a-t-il déclaré dans l'article..

Mais si vous autorisez un ordinateur à combiner de grandes quantités de «subtiles informations», il peut arriver à des prédictions précises.

Les années sont importantes

Je l'ai essayé, mais il n'y avait pas assez de données dans mon compte Facebook pour que le modèle informatique de l'étude puisse me comprendre du tout. Un nombre insuffisant de mes «j'aime» correspond à ceux de la base de données.

Cause possible: je n'utilise pas beaucoup Facebook, et Kosinski parle d'utiliser des années d'histoire de Facebook dans son analyse.

Semblant?

Bien sûr, une grande question serait: pouvez-vous faire semblant? La réponse n'est probablement pas beaucoup. Ce sont les années de données qui contribuent aux résultats.

Ces années de «j'aime» et d'autres interactions sur les réseaux sociaux, il est difficile pour les gens de se déformer, pense Kosinski.

"Il est facile pour les gens de se faire une fausse image, par exemple, dans une interview d'une demi-heure ou lors d'un premier rendez-vous. Il est beaucoup plus difficile de surveiller vos apparitions et opinions au cours des années de votre histoire Facebook", a-t-il déclaré dans l'interview de Stanford News..

Perception publique

Mais en tout cas, la manipulation de la perception en ligne ne sera probablement pas différente de l'orchestration que l'on crée dans la vraie vie.

"Nous sommes simplement toujours impliqués dans beaucoup de contrôle d'image lorsque nous interagissons avec les autres", dit-il.

Cependant, "d'une certaine manière, Facebook et d'autres médias sociaux pourraient transmettre des informations plus proches de nous-mêmes que celles que nous révélons dans une interaction en face à face", ajoute-t-il..

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