Eine neue Studie der Princeton University beleuchtet den Zusammenhang zwischen der Verwendung von Smartphones, assoziieren Verhaltensdaten, und Persönlichkeitsmerkmale.
Betitelt “Vorhersage der Persönlichkeit anhand von Verhaltensmustern, die mit Smartphones erfasst wurden“, Die Studie untersucht, inwieweit Einzelpersonen’ Persönlichkeitsdimensionen (bewertet auf breiter und enger Ebene, gemäß der Forschung) kann basierend auf sechs Verhaltensklassen vorhergesagt werden:
1) Kommunikation und soziales Verhalten;
2) Musikkonsum;
3) Nutzung von Anwendungen;
4) Mobilität;
5) allgemeine Telefonaktivität;
6) Tag- und nächtliche Aktivität, in einer großen Stichprobe.
Die kreuzvalidierten Ergebnisse zeigen welche Big Five Persönlichkeitsdimensionen sind vorhersehbar und welche spezifischen Verhaltensmuster welche Dimensionen anzeigen, Offenlegung von Kommunikation und sozialem Verhalten als insgesamt am prädiktivsten.
Die Ergebnisse unterstreichen auch die Vorteile und Gefahren der weit verbreiteten Erfassung von Smartphone-Daten, sagt das Forschungsteam.
Unsere digitalen Fußabdrücke
Vielleicht kennen Sie den Begriff gut. Digitaler Fußabdruck, manchmal genannt “digitaler Schatten“, bezeichnet den einzigartigen Satz unserer nachvollziehbaren digitalen Aktivitäten, Aktionen, Beiträge und Kommunikation über das Internet oder auf digitalen Geräten. Eines der Datenschutzbedenken in Bezug auf digitale Fußabdrücke, die von Plattformen sozialer Netzwerke abgeleitet werden, besteht darin, dass sie verschiedene psychologische Merkmale von Personen offenbaren können, einschließlich Persönlichkeitsmerkmale.
Wie vom Forschungsteam erklärt, “Es wurde gezeigt, dass die Big Five-Persönlichkeitsmerkmale ein breites Spektrum von Lebensergebnissen in den Bereichen Gesundheit vorhersagen, politische Beteiligung, persönliche und romantische Beziehungen, Kaufverhalten, und akademische und berufliche Leistung. Datengesteuerte Rückschlüsse auf die Persönlichkeitsmerkmale von Personen bieten große Forschungsmöglichkeiten; Sie haben jedoch auch erhebliche Auswirkungen auf die Privatsphäre des Einzelnen, da sie eine auf der Persönlichkeit basierende Ausrichtung und Manipulation ermöglichen“.
Dieses Bild wird mit der Verwendung von Smartphones komplexer. Smartphones können sammeln “eine weitaus breitere, feinkörnige Reihe von täglichen Verhaltensweisen” aus den sozialen Medien genommen. Smartphones, im allgemeinen, ein großes Risiko für die Privatsphäre darstellen:
Die integrierten Sensoren eines Smartphones und die Protokollierungsfunktionen des Geräts (z.B., App-Nutzungsprotokolle, Medien- und Website-Konsum, Lage, Kommunikation, Bildschirmaktivität) können von Apps genutzt werden, um tägliche Verhaltensweisen aufzuzeichnen, die sowohl auf den Geräten selbst als auch in unmittelbarer Nähe zu ihnen ausgeführt werden.
Über Smartphones gesammelte Datensätze können für die Zwecke der psychologischen Forschung fruchtbar sein, wertvolle Fundstücke liefern. Jedoch, Diese Daten enthalten normalerweise Tonnen von privaten Informationen und sollten nicht ohne die ausdrückliche Zustimmung von Einzelpersonen gesammelt werden. Leider, Die Illusion der Zustimmung wird noch trüber, da die meisten Benutzer die von ihnen bereitgestellten Daten nicht kennen, oder werden oft dazu verleitet, noch mehr Details zu liefern.
Benutzer neigen auch dazu, zu kämpfen “aktuelle Berechtigungssysteme zu verstehen, die unspezifisch und unwirksam sind, um die Erfassung personenbezogener Daten von Smartphones zu verhindern.” Weiter, Viele App-Entwickler entdecken kreative Seitenkanäle, um routinemäßig Daten von Mobilgeräten zu extrahieren, unabhängig von der Erlaubnis des Gerätebesitzers.
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“Vorhersage der Persönlichkeit anhand von Verhaltensmustern, die mit Smartphones erfasst wurden”: die Ergebnisse
Die Ergebnisse zeigen, dass das Forscherteam mithilfe von Verhaltensmustern, die aus Nutzungsdaten von Smartphones abgeleitet wurden, erfolgreich das Niveau der Big Five-Persönlichkeitsmerkmale vorhergesagt hat, für mehr als die Hälfte der Domänen und Facetten, oder 57% aller Persönlichkeitsdimensionen. Die Ergebnisse deuten auch auf Unterschiede in der Vorhersage der Merkmaldimensionen hin.
Beispielsweise, bei der Vorhersage der “Liebe zur Ordnung und Pflichtgefühl” Facette des Gewissensmerkmals, Der durchschnittliche Akkuladestand des Smartphones ohne Ladekabel war ein entscheidender Datenstrom:
Gewissenhaftigkeit (rmd = 0.31, rsd = 0.13) wurde auch erfolgreich über der Basislinie vorhergesagt, wie waren seine Facetten, außer für die Kompetenz (rmd = 0.19, rsd = 0.11). In Bezug auf die Vorhersageleistung, Die Facettenliebe der Ordnung stand an erster Stelle (rmd = 0.31, rsd = 0.13), gefolgt von Pflichtgefühl (rmd = 0.29, rsd = 0.10), Ambition (rmd = 0.26, rsd = 0.12), Disziplin (rmd = 0.22, rsd = 0.12), und Vorsicht (rmd = 0.20, rsd = 0.12), Der Bericht zeigt.
Was die emotionale Stabilität und ihre Persönlichkeitsdimension betrifft, nur die Facetten von Sorglosigkeit und Selbstbewusstsein wurden signifikant vorhergesagt.
Zusammenfassend, Alle Verhaltensklassen hatten einen gewissen Einfluss auf die Vorhersage der Persönlichkeitsmerkmale. Jedoch, Verhaltensweisen in Bezug auf Kommunikation und soziales Verhalten sowie App-Nutzung erwiesen sich in den Modellen als am bedeutendsten.
Abschließend, Es stellt sich heraus, dass bestimmte Verhaltensklassen einschließlich der App-Nutzung, Musikkonsum, Kommunikation und soziales Verhalten, Mobilitätsverhalten, allgemeine Telefonaktivität, tagsüber vs.. nächtliche Aktivität, waren “deutlich informativ über die verschiedenen Big Five-Merkmaldimensionen.”
Jedoch, Es ist zu beachten, dass die Forschungsergebnisse “eine konservative Schätzung“. Dennoch, Die Ergebnisse zeigen immer noch, wie einfach es ist, Daten von Sensoren und Protokollen von Smartphones abzurufen, sowie die Spezifität von Persönlichkeitsvorhersagen, die aus den so erhaltenen Verhaltensdaten gemacht werden können.
Leben in einer prädiktiven Welt
In 2016, ein ziemlich eigenartiges Projekt wurde gestartet, neugierig synchronisiert Predictive Welt. Das Projekt war ein kollaboratives Datenvisualisierungsprojekt, das vom Psycometrics Center in Gang gesetzt wurde, Sid Lee Paris, und Ubisoft. Das Projekt wurde beschrieben als „ein interaktives Online-Erlebnis, in denen Benutzer entdecken, wie viel ein Cyber-System vorhersagen kann über sie digitale Aufzeichnungen ihres Verhaltens mit."
Es ist bemerkenswert, dass Predictive World die Apply Magic Sauce API verwendet hat, um psychologische Vorhersagen aus Facebook-Daten zu generieren, die Benutzern gehören. Es wurde auch eine maßgeschneiderte Back-End-Dateninfrastruktur verwendet, die von den an dem Projekt beteiligten Forschern erstellt wurde. Wie das Team erklärt, “wir säuberten, Hunderte von offenen Ressourcen manipuliert und fusionierte eine Datenbank zu erstellen, enthaltend 6.3 Milliarden Datenpunkte - 6,347,671,708 um genau zu sein.”
Was Forscher im Grunde tat, war eine Beziehung zwischen verschiedenen Faktoren wie Geschlecht und Gehalt zu etablieren, Lage und Kriminalitätsrisiko, Persönlichkeit und Langlebigkeit. Benutzer können auch mit den Vorhersagen interagieren, um die Ergebnisse zu ändern und die Beziehungen zwischen den Variablen zu erfassen. Das Team hat auch Statistiken aus mehr überprüft und extrahiert als 70 Peer-Review-Artikel die Änderungen auf wissenschaftlicher Forschung Basis anzupassen.
Ein ähnliches Vorhersagesystem wurde in der dritten Staffel der Westworld-Serie gezeigt.
Milena Dimitrova
Ein begeisterter Autor und Content Manager, der seit Projektbeginn bei SensorsTechForum ist. Ein Profi mit 10+ jahrelange Erfahrung in der Erstellung ansprechender Inhalte. Konzentriert sich auf die Privatsphäre der Nutzer und Malware-Entwicklung, sie die feste Überzeugung, in einer Welt, in der Cybersicherheit eine zentrale Rolle spielt. Wenn der gesunde Menschenverstand macht keinen Sinn, sie wird es sich Notizen zu machen. Diese Noten drehen können später in Artikel! Folgen Sie Milena @Milenyim
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