SNS 분석으로 가족들보다 성격을 더 정확히 알 수 있다 Computers know you better than your spouse or siblings

渶-美 연구진 페이스북 ‘좋아요’ 클릭 분석해 

성격 맞히는 알고리즘 개발


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누구보다 자신을 잘 이해해 주는 인공지능 컴퓨터와 사랑에 빠지는 한 남자의 이야기.’


작년 5월 개봉한 영화 ‘그녀(Her)’의 줄거리다. 과연 사람이 컴퓨터를 통해 위로를 받고, 사랑에 빠지는 날이 올까.

 

적어도 직장 동료나 가족보다 개인의 성향을 더 잘 이해하는 인공지능 프로그램을 만드는 것은 가능하다는 연구 결과가 나왔다.

 

영국 케임브리지대와 미국 스탠퍼드대 공동연구진은 컴퓨터 알고리즘으로 개인이 페이스북에 남긴 ‘좋아요’ 정보를 분석해서 직장 동료나 가족보다 더 정확하게 성격을 분석하는 데 성공했다고 12일 밝혔다.

 

연구를 진행한 케임브리지대 심리측정센터 우 유유 박사는 “10개 이상의 ‘좋아요’ 정보를 분석하면 직장 동료보다 정확하게, 150개 이상을 분석하면 가족보다 정확하게 개인의 성격을 예측할 수 있다”고 말했다.

 

연구진은 페이스북 이용자가 누른 ‘좋아요’ 정보를 분석해서 당사자의 성격 특성을 분석하는 인공지능 알고리즘을 만들었다. 가입자 한 사람이 페이스북에 남긴 ‘좋아요’ 수가 평균 227개라는 사실을 바탕으로 이를 분석해서 당사자의 취향과 성격을 추정하기로 한 것이다.

 

이 프로그램의 정확성을 검증하기 위해 연구진은 심리검사용 앱인 ‘마이퍼스널리티(myPersonality)’를 만들고 연구 참가자들을 모집했다. 이 앱을 내려받은 8만6220명이 자기 성격을 설명하는 100문제의 설문에 응답해 제출했다.

 

연구진은 이 설문결과를 널리 쓰이고 있는 심리측정 방법으로 분석해서 개인의 성격을 외향적, 개방적, 우호적, 성실성, 신경증적 성향으로 구분했다. 그 결과를 컴퓨터 예측과 비교한 결과 컴퓨터 분석이 약 56%의 정확도로 참가자의 성격을 예측하는 것으로 확인됐다. 이는 친구와 가족보다도 정확하게 예측한 결과다.

 

실험 참가자의 주변 지인들은 참가자의 성격을 얼마나 정확하게 예측하는지 애플리케이션을 통해 알아본 결과 배우자를 제외하고는 모두 연구진이 개발한 컴퓨터 알고리즘보다 예측 정확도가 낮았다.

 

특히 회사 동료의 예측 정확도와 비교했을 때는 컴퓨터가 페이스북 ‘좋아요’ 정보 10개만 분석해도 대상자의 성격을 더욱 정확하게 알아맞혔다. 친구의 경우 70개, 가족의 경우 150개, 배우자의 경우에는 300개 이상을 분석하면 컴퓨터가 더 정확하게 성격을 알아맞힐 수 있었다.

 

마이클 코신스키 스탠퍼드대 박사는 “사람의 경우 한두 가지 정보에 너무 큰 의미를 부여하는 경우가 있다”며 “인공지능은 광범위한 정보를 객관적으로 분석할 수 있기 때문에 사람보다 정확하게 분석할 수 있는 것”이라고 말했다.

 

하지만 개인의 성격을 판단할 수 있는 정보 자체가 제한적일 경우에는 인공지능의 분석이 사람의 직관과 미묘한 인지 능력을 따라갈 수 없다. 연구 결과에서도 분석하는 ‘좋아요’ 개수가 많을수록 정확도가 더 높아졌다.

 

코신스키 교수는 “이 성격 분석 알고리즘을 발전시키면 구직자와 직업의 궁합을 분석해 주거나, 선거에서 누구를 뽑을지 결정하는 데에도 도움을 줄 수 있다”고 말했다.

 

이번 연구 결과는 ‘국립과학원회보(PNAS)’ 12일자에 게재됐다.

동아사이언스 최영준 기자 jxabbey@donga.com



 

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Ever feel misunderstood by colleagues, friends or even your spouse? Perhaps a computer, with a little help from your social networking profile, will be able to figure you out.

New research suggests that a computer model is a better judge of an individual’s personality than those closest to them. The judgment is based on an analysis of what people “like” on Facebook.


Researchers at the University of Cambridge and Stanford University admitted the findings may be considered “creepy” by some but said they could also lead to technological advances, such as helping artificially intelligent (AI) machines better understand the emotional needs of their human creators.


In the study released on Monday, researchers analysed thousands of Facebook users, tracking the pages on which they clicked its “like” button, the blue thumbs-up symbol familiar to the social network’s 1.2bn users worldwide. These likes, of anything from company brands to a cat video, are seen by a user’s friends but can often be viewed by anyone else on the internet.

Users on the site gave the scientists access to their Facebook “likes” and completed a personality questionnaire created by psychologists. More than 17,000 volunteers then invited friends and family to judge a user’s psychological traits through a different test. This allowed researchers to compare human judgment to machines, finding that when given enough data the computer model scored higher than siblings, parents and even spouses in understanding the character of a loved one.


The model was able to judge personality more accurately than a work colleague though analysing just 10 Facebook likes, a friend with 70 likes, a family member through 150 likes, and a wife or husband using 300 likes. On average, a Facebook user has 227 likes on their social network profile.


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“What this says is that a computer can understand a person and may eventually be able to react to them as an individual,” said David Stillwell, co-author of the study and deputy director of the psychometrics centre at Cambridge university. “The scenario presented in Her [the Hollywood science-fiction movie] where a man starts dating an advanced AI is not impossible.”


The study was published in the Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) journal. It built on work from a 2013 study that showed that an analysis of Facebook likes could help predict characteristics such as a user’s IQ, political preference, drug use, sexual orientation and if their parents separated when they were young.


Mr Stillwell said he understood that some people might have privacy concerns with the findings. “It is creepy, but we should ask, why is it creepy?” he said. “It’s not necessarily a bad thing for computers to understand us as individuals. But [there are problems with] companies like Facebook and Google, which are not transparent on how they do their online advertising. They don’t explain why you’re seeing this advert.”


Facebook declined to comment.

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