オッズは、テレビ番組、バンド、ローカルビジネス、または製品のFacebookページを「いいね」と決めたとき、そのクリックが大きな影響を与えるとは思わなかったということです。 友人にあなたの興味について少し見せたり、ニュースフィードにページのステータスを更新したりすることがあります。
ただし、「いいね」は、Facebookで誰でも見ることができます。友達として承認していない人でもです。 また、米国科学アカデミー論文集で本日発表された新しい研究では、研究者グループがユーザーの「好み」を取得し、年齢、民族などの膨大な情報を正確に推測できるコンピュータープログラムを作成しました。 、IQ、政治的傾向、薬物使用のレベル、さらには性的指向さえも。
この研究では、研究グループ（ケンブリッジ大学のサイコメトリックスラボとマイクロソフトリサーチケンブリッジのパートナーシップ）が、FacebookのmyPersonalityアプリを通じて分析用のプロファイルと「いいね」を提供することを選択した58, 000人のアメリカ人Facebookユーザーのデータを分析しました。 研究者はこれらの「いいね」をアルゴリズムに入れ、特にこのプロジェクト用に構築し、さまざまな特性に関するモデルの予測を、分析のためにFacebookプロファイルのコンテンツを送信したユーザーについて特定の知識と比較しました。同様に。
調査対象の特性のペア（たとえば、白人またはアフリカ系アメリカ人、または民主党または共和党）について、研究者はユーザーのペアを選択し、1人が各カテゴリに属し、アルゴリズムは単にどのユーザーがどのカテゴリに適合するかに盲目的に選択する必要がありましたカテゴリを推測することは100％完璧ではありませんでしたが、多くの予測には驚くほど正確でした。
たとえば、どのユーザーが95％の時間で白人とアフリカ系アメリカ人、88％の時間で民主党と共和党員、82％の時間でクリスチャンとイスラム教徒であるかを正しく推測しました。 考慮される特性の多くを予測する際の精度の内訳（リマインダーとして、値1はモデルが100％正確であることを意味します）は以下のとおりです。
このモデルは、非常に正確なユーザー特性の範囲を予測しました。 （PNAS / Kosinski et。al。経由の画像） ほとんどのユーザーにとって、このレベルの精度は、考慮される特性にリンクする可能性のある明らかな「いいね」に依存していませんでした。 たとえば、同性愛者であると特定されたユーザーのうち、同性愛者の結婚やその他の関連ページが「好き」だったユーザーは5％未満でした。
その代わりに、アルゴリズムは、一見無関係な「いいね」のトンを集約して、ユーザーを予測可能な類似性を共有するクラスにグループ化しました。 「好き」と性格テストの結果（myPersonalityアプリの一部）を比較することで、「雷雨」、「コルバートレポート」、「科学」、または「カーリーフライド」が「好き」なユーザーがすべていることがわかりました。持っていない人よりも少し高いIQを持っている可能性が高いです。 同様に、「Mac Cosmetics」または「Wicked The Musical」が「好き」な男性ユーザーは同性愛者である可能性がわずかに高く、一方「Wu-Tang Clan」または「Shaq」が好きなユーザーはわずかに少なかった。
ユーザーのすべての「いいね」を分析することで、アルゴリズムはそれらの全体的なポートレートを作成できましたが、その精度は各ユーザーの「いいね」の数に大きく影響されました。 1〜10の「いいね」のローエンドの人にとって、予測は偶然よりも優れていませんでしたが、150〜300の「いいね」の人の場合、アルゴリズムはユーザーの特性をさらによく推測する能力を向上させることができました。
研究者は主に、公開されている情報がどれだけ私たちについて伝えることができるかを示すために研究を実施しました。 性的指向、政治的見解、または薬物を使用しているかどうかを公に投稿しないかもしれませんが、この種のプログラムはあなたの「好き」を分析し、関係なくかなり正確な推測をすることができます。
ユーザーはサードパーティのアプリを介して分析のために「いいね」とプロファイルを送信しましたが、Facebookのデフォルトのプライバシー設定は、「いいね」が誰にでも公開されることを意味します。 すでにFacebookのアルゴリズムはこれらのいいね！を使用して、ユーザーのニュースフィードに含まれるストーリーを決定し、広告主はそれらにアクセスして、閲覧中に表示する最も効果的な広告を決定できます。
