भविष्यवाणी अपने व्यक्तित्व अपने स्मार्टफोन से डेटा — ScienceDaily


हर किसी का उपयोग करता है जो एक स्मार्टफोन अनिवार्यत: उत्पन्न करता है आम जनता के डिजिटल डेटा पहुंच रहे हैं कि दूसरों के लिए, और इन आंकड़ों सुराग प्रदान करने के लिए उपयोगकर्ता के व्यक्तित्व. मनोवैज्ञानिकों पर लुडविग-Maximilians-Universitaet में म्यूनिख (LMU) का अध्ययन कर रहे हैं कि कैसे का खुलासा इन सुराग हैं.

ज्यादातर लोगों के लिए, दुनिया भर में स्मार्टफोन बन गया है एक अभिन्न और अनिवार्य घटक अपने दैनिक जीवन की । डिजिटल डेटा है कि इन उपकरणों के लगातार इकट्ठा कर रहे हैं एक सत्य सोने की खान है-न केवल के लिए पांच सबसे बड़े अमेरिकी आईटी कंपनियों, जो उन्हें का उपयोग कर विज्ञापन उद्देश्यों के लिए. वे भी कर रहे हैं काफी रुचि अन्य संदर्भों में. उदाहरण के लिए, कम्प्यूटेशनल सामाजिक वैज्ञानिकों स्मार्टफोन का उपयोग करने के क्रम में डेटा के बारे में अधिक जानने के व्यक्तित्व लक्षण और सामाजिक व्यवहार. एक अध्ययन में प्रकट होता है कि पत्रिका में PNAS, शोधकर्ताओं की एक टीम के नेतृत्व में LMU मनोवैज्ञानिक मार्कस Bühner बाहर सेट निर्धारित करने के लिए पारंपरिक डेटा निष्क्रिय द्वारा एकत्र smartphones (जैसे समय या आवृत्तियों का उपयोग) में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, उपयोगकर्ताओं को’ व्यक्तित्व हैं । जवाब स्पष्ट किया गया था में कटौती । “हाँ, स्वचालित इन आंकड़ों के विश्लेषण की अनुमति है करने के लिए हमें के बारे में निष्कर्ष आकर्षित व्यक्तित्व के उपयोगकर्ताओं, कम से कम के लिए सबसे प्रमुख व्यक्तित्व के आयाम कहते हैं,” क्लेमेंस Stachl का इस्तेमाल किया, जो साथ काम करने के लिए मार्कस Bühner (कुर्सी के मनोवैज्ञानिक तरीकों और निदान पर LMU) और अब एक शोधकर्ता स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय कैलिफोर्निया में.

LMU टीम भर्ती 624 स्वयंसेवकों के लिए अपने PhoneStudy परियोजना है । प्रतिभागियों पर सहमत हुए बाहर भरने के लिए एक व्यापक प्रश्नावली का वर्णन उनके व्यक्तित्व लक्षण, और स्थापित करने के लिए है कि एक app विकसित किया गया था विशेष रूप से अध्ययन के लिए उनके फोन पर 30 दिनों के लिए. अनुप्रयोग डिजाइन किया गया था इकट्ठा करने के लिए कोडित संबंधित जानकारी का व्यवहार करने के लिए उपयोगकर्ता. शोधकर्ताओं थे में मुख्य रूप से रुचि डेटा से संबंधित करने के लिए संचार पैटर्न, सामाजिक व्यवहार और गतिशीलता के साथ एक साथ, उपयोगकर्ताओं को’ विकल्प और खपत के संगीत, क्षुधा का चयन किया जाता है, और लौकिक वितरण के लिए अपने फोन के उपयोग के पाठ्यक्रम पर दिन. पर सभी डेटा व्यक्तित्व और स्मार्टफोन का उपयोग करें तो थे विश्लेषण के साथ सहायता के लिए मशीन सीखने एल्गोरिदम, जो प्रशिक्षित किया गया पहचान करने के लिए और निकालने के पैटर्न से व्यवहार डेटा, और संबंधित करने के लिए इन नमूनों से प्राप्त जानकारी के व्यक्तित्व सर्वेक्षण. की क्षमता के एल्गोरिदम की भविष्यवाणी करने के लिए व्यक्तित्व लक्षण के उपयोगकर्ताओं था तो पार मान्य के आधार पर एक नया डाटासेट. “अब तक का सबसे मुश्किल परियोजना का हिस्सा था, और पूर्व प्रसंस्करण के लिए डेटा की विशाल राशि एकत्र की है और प्रशिक्षण के भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम कहते हैं,” Stachl. “वास्तव में, क्रम में प्रदर्शन करने के लिए आवश्यक गणना, हम करने के लिए किया था करने के लिए उपाय क्लस्टर के उच्च प्रदर्शन कंप्यूटर पर लाइबनिट्स सुपरकंप्यूटिंग सेंटर में Garching (LRZ).”

शोधकर्ताओं पर ध्यान केंद्रित पांच सबसे महत्वपूर्ण व्यक्तित्व आयाम (पांच) द्वारा की पहचान मनोवैज्ञानिकों सक्षम है, जो उन्हें चिह्नित करने के लिए व्यक्तित्व मतभेद के बीच में व्यक्तियों के लिए एक व्यापक तरीका है । इन आयामों से संबंधित हैं करने के लिए आत्म-मूल्यांकन के योगदान में से प्रत्येक के निम्नलिखित लक्षण के लिए एक भी व्यक्ति के व्यक्तित्व: (1) खुलापन (इच्छा को अपनाने के लिए नए विचारों, अनुभवों और मूल्यों), (2) ईमानदारी (dependability, समय की पाबंदी, ambitiousness और अनुशासन), (3) बहिर्मुखता (सुशीलता, मुखरता, adventurousness, गतिशीलता और मित्रता), (4) सहमतता (इच्छा पर भरोसा करने के लिए, दूसरों के अच्छे स्वभाव, निवर्तमान, ऋणी, उपयोगी) और (5) भावनात्मक स्थिरता (आत्म-विश्वास, धैर्य, सकारात्मकता, आत्म-नियंत्रण). स्वचालित विश्लेषण से पता चला है कि एल्गोरिथ्म वास्तव में था करने में सक्षम सफलतापूर्वक प्राप्त की सबसे इन व्यक्तित्व लक्षण के संयोजन से विविध तत्वों के अपने स्मार्टफोन का उपयोग. इसके अलावा, परिणाम संकेत प्रदान के रूप में करने के लिए किस प्रकार की डिजिटल व्यवहार कर रहे हैं, सबसे जानकारीपूर्ण के लिए विशिष्ट आत्म-आकलन के व्यक्तित्व. उदाहरण के लिए, डेटा से संबंधित करने के लिए संचार पैटर्न और सामाजिक व्यवहार (से परिलक्षित के रूप में स्मार्टफोन का उपयोग करें) सहसंबद्ध दृढ़ता के स्तर के साथ स्वयं रिपोर्ट बहिर्मुखता, जबकि जानकारी के लिए संबंधित पैटर्न के दिन और रात के समय गतिविधि काफी था भविष्य कहनेवाला के आत्म-रिपोर्ट की डिग्री conscientiousness. विशेष रूप से, के साथ लिंक की श्रेणी के ‘खुलेपन’ ही स्पष्ट हो गया जब अत्यधिक असमान प्रकार के डेटा (उदाहरण के लिए, अनुप्रयोग के उपयोग) संयुक्त थे ।

अध्ययन के परिणामों के महान मूल्य के हैं के लिए शोधकर्ताओं के रूप में, अध्ययनों से अब तक लगभग विशेष रूप से के आधार पर स्व-आकलन. पारंपरिक विधि सिद्ध किया जा करने के लिए पर्याप्त रूप में विश्वसनीय भविष्यवाणी के स्तर की व्यावसायिक सफलता, उदाहरण के लिए. “फिर भी, हम अभी भी बहुत कम जानते हैं के बारे में कैसे लोगों को वास्तव में व्यवहार में अपने रोजमर्रा के जीवन से अलग-वे क्या चुनते हैं हमें बताने के लिए हमारे प्रश्नावली कहते हैं,” Markus Bühner. “धन्यवाद करने के लिए उनके व्यापक वितरण, उनके गहन का उपयोग करें और अपने बहुत ही उच्च प्रदर्शन के स्तर, कर रहे हैं smartphones के लिए एक आदर्श उपकरण के साथ जो जांच करने के लिए के बीच संबंधों को स्व-रिपोर्ट और वास्तविक व्यवहार के पैटर्न.

क्लेमेंस Stachl बारे में पता है कि अपने शोध हो सकता है और आगे को प्रोत्साहित भूख की प्रमुख आईटी कंपनियों के लिए डेटा. इसके अलावा करने के लिए उपयोग के विनियमन के निष्क्रिय एकत्र डेटा और मजबूत बनाने के अधिकार गोपनीयता के लिए, हम भी लेने के लिए की जरूरत पर एक व्यापक देखो कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में, वह कहते हैं. “उपयोगकर्ता, नहीं, मशीन होना चाहिए के प्राथमिक ध्यान केंद्रित इस क्षेत्र में अनुसंधान. यह एक गंभीर गलती को अपनाने के लिए मशीन-आधारित विधियों सीखने के बिना गंभीर विचार के अपने व्यापक निहितार्थ.” क्षमता के इन आवेदनों — दोनों में अनुसंधान और व्यापार-जबरदस्त है । “के अवसर खोल दिया है आज के डेटा पर ही आधारित समाज निस्संदेह जीवन में सुधार के लोगों की बड़ी संख्या,” Stachl कहते हैं. “लेकिन हम यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सभी वर्गों की आबादी के साझा लाभ की पेशकश के द्वारा डिजिटल प्रौद्योगिकी.”



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