211service.com
Psychologen gebruiken sociaal netwerkgedrag om persoonlijkheidstype te voorspellen
Een van de fundamenten van de moderne psychologie is dat de menselijke persoonlijkheid kan worden beschreven in termen van vijf verschillende vormen van gedrag. Dit zijn:
1. Agreeableness - behulpzaam, coöperatief en sympathiek zijn tegenover anderen
2. Consciëntieusheid - gedisciplineerd, georganiseerd en prestatiegericht zijn
3. Extraversie - een hogere mate van gezelligheid, assertiviteit en spraakzaamheid hebben
4. Neuroticisme – de mate van emotionele stabiliteit, impulsbeheersing en angst
5. Openheid – een sterke intellectuele nieuwsgierigheid en een voorkeur voor nieuwigheid en variatie
Psychologen hebben veel tijd en jaren besteed aan het ontwikkelen van tests die mensen volgens deze criteria kunnen classificeren.
Vandaag zeggen Shuotian Bai van de Graduate University of Chinese Academy of Sciences in Peking en een paar vrienden dat ze een online versie van de test hebben ontwikkeld die de persoonlijkheidskenmerken van een persoon kan bepalen aan de hand van hun gedrag op een sociaal netwerk zoals Facebook of Renren, een steeds populairder wordende Chinese concurrent.
Hun methode is relatief eenvoudig. Deze jongens vroegen iets meer dan 200 Chinese studenten met Renren-accounts om online een standaard persoonlijkheidstest in te vullen, de Big Five Inventory, die in de jaren negentig werd ontwikkeld aan de University of California, Berkeley.
Tegelijkertijd analyseerden deze jongens de Renren-pagina's van elke student, waarbij ze hun leeftijd en geslacht en verschillende aspecten van hun online gedrag registreerden, zoals de frequentie van hun blogposts en de emotionele inhoud van de posts, zoals boos, grappig of verrast enzovoort.
Tot slot gebruikten ze verschillende rekentechnieken om verbanden te leggen tussen de resultaten van de persoonlijkheidstests en het online gedrag.
Het blijkt, zeggen ze, dat verschillende online gedragingen een goede indicator zijn voor het persoonlijkheidstype. Gewetensvolle mensen posten bijvoorbeeld eerder om hulp, zoals een locatie of e-mailadres; een teken van extraversie is een verhoogd gebruik van emoticons; de frequentie van statusupdates correleert met openheid; en een maatstaf voor neuroticisme is de snelheid waarmee blogposts boze reacties krijgen.
Op basis van deze correlaties zeggen deze jongens dat ze het persoonlijkheidstype automatisch kunnen voorspellen door simpelweg naar de sociale netwerkstatistieken van een persoon te kijken.
Dat kan erg handig zijn voor sociale netwerken. Shuotian en comapny wijzen erop dat een netwerk dit kan gebruiken om specifieke diensten aan te bevelen. Ze geven het nogal naïeve voorbeeld van een uitgaande gebruiker die misschien de voorkeur geeft aan internationaal nieuws en graag vrienden maakt met anderen.
Andere scenario's zijn minstens even waarschijnlijk. Een dergelijke benadering kan bijvoorbeeld helpen om aanbevelingssystemen in het algemeen te verbeteren. Misschien hebben mensen met vergelijkbare persoonlijkheidskenmerken meer kans om dezelfde smaak te delen in boeken, films of elkaar.
Het ligt ook voor de hand dat sociale netwerken deze gegevens voor commercieel gewin zouden gebruiken; om bijvoorbeeld specifieke advertenties op gebruikers te richten. En ten slotte is er de zorg dat een dergelijke techniek zou kunnen worden gebruikt om kwetsbare personen te identificeren die het meest vatbaar zijn voor snode overtuiging.
Afgezien van de ethiek, zijn er ook bepaalde vraagtekens bij het resultaat. Een belangrijk voorbehoud is hoe de reactie van mensen op online psychologiestudies verschilt van die op andere momenten. Dat zou duidelijk enige vooringenomenheid kunnen introduceren. Dan zijn er de meer algemene vragen over hoe online en offline gedrag verschilt en hoe deze tests per cultuur verschillen. Dit zijn dingen die Shuotian en Co. in de toekomst willen bestuderen.
Ondertussen wordt het steeds duidelijker dat de gegevens die verband houden met ons online gedrag een rijke en waardevolle bron van informatie zijn over onze diepste natuur.
Referentie: arxiv.org/abs/1204.4809 : Big-Five persoonlijkheidsvoorspelling op basis van gebruikersgedrag op sociale netwerksites