왜 당신의 페이스 북과 당신의 성격 사이의 연결이 실제로 존재 하는가?

왜 당신의 페이스 북과 당신의 성격 사이의 연결이 실제로 존재 하는가?

이번 주 개인 정보 보호 캠페인 참가자는 Facebook의 박수 갈채 차단 결정 큰 영국 보험 회사 Admiral은 젊은 사람들의 소셜 미디어 데이터를 사용하여 자동차 보험료를 책정하는 것을 돕습니다. 그러나 이것은 이러한 목적으로 소셜 미디어 정보를 사용하는 것에 대한 논쟁의 시작일뿐입니다. 잠시 동안 프라이버시 문제를 제쳐 두는 것은 이것을하기에 매우 유효한 사회적 이유가 있습니다. 사실 그것은 수많은 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.

Admiral은 젊은 고객의 페이스 북 대화와 "좋아하는"사람들을 (자신의 허락하에) 그들이 위험도가 낮은 운전자인지, £ 150까지의 할인 혜택을받을 자격이 있는지 평가하려고했습니다. 그러나 페이스 북은 신속하게 제독의 계획을 저지하는 자신의 이용 약관에 위배된다고 발표했습니다.

어떤면에서이 문제에 관해서라도 제독의 계획 뒤에있는 과학을 이해하고 크고 작은 회사의 확실한 계획을 이해하는 것이 중요합니다. 사실, 내 연구는 소셜 미디어 데이터를 사용하여 그러한 예측을하는 것이 매우 정확할 수 있다고 제안합니다.

2015에서 평균 Facebook 사용자는 영화에서부터 정치인에 이르기까지 225 사물을 좋아했으며 "나는 바삭 바삭한 잎을 밟고 싶다.".

저의 동료들과 저는 6m 페이스 북 사용자들의 성격을 측정하고 그들의 결과에 대한 피드백을주는 옵트 인 설문 조사를 통해 데이터를 수집했습니다. 그런 다음 Facebook 활동이 0과 1 사이의 숫자를 사용하여 자신의 성격을 예측할 수있는 정도를 측정했습니다. 수치가 높을수록 상관 관계는 강해집니다.

60,000 사용자의 '좋아요'를 사용하여 자기보고 된 심리적 특성을 예측한다., 우리는 "Likes"와 성격 간의 상관 관계가 0.56임을 발견했습니다. 원근감을 표현하기 위해 직장 동료에게 자신의 성격을 예측하도록 요청하면 정확도는 0.27이며 친구들은 0.45에서 가족을 예측할 수 있으며 0.50에서는 가족을 예측할 수 있으며 누군가의 배우자조차도 0.58에서만 예측할 수 있습니다. 다시 말해서, 컴퓨터는 남편이나 아내와 거의 비슷하게 당신을 알고 있습니다. 그리고 거의 모든 사람들보다 더 낫습니다.

"감각 추구 자"(새롭고 다양하며 위험한 경험을 찾는 외향적 인 사람) 가난한 자동차 보험 위험. Facebook에서는 '급류 래프팅'과 '번지 점핑'을 좋아하고 '칠린', '멋진 밤'및 기괴하게 'soooooooo'와 같은 문구를 사용하는 사람들이 Facebook에 있습니다.


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온라인 데이터가 위조하기가 놀랍도록 어렵 기 때문에 우리는 그러한 시스템에 자신감을 가질 수 있습니다. 페이스 북에서 일어나는 모든 일은 타임 스탬프가 찍히므로, 갑자기 체스와 읽기 (예 : 내향의 예측 자)와 같은 자동차 보험을 신청하기 전날 - 당사자와 음주에 대해 수년간 이야기 한 후 - 시스템을 쉽게 수행 할 수 있다면 그걸 고르시오.

사회적 이익

기록에 따르면, 나는이 경우 소셜 미디어 데이터가 젊은 사람들과 사회에 도움이 될 수있는 사용으로부터 금지되었다는 것은 수치스러운 일이라고 생각합니다. 대부분의 젊은이들은 진지하게 운전하며 많은 사람들이 보험금 청구를하지 않습니다. 그러나 스릴을 추구하고 값 비싼 사고로 모든 사람의 보험료를 인상하는 소수자와 구별 할 방법이 없습니다.

오래된 운전자는 무보수 보너스를 쌓을 시간이 있습니다. 그러나 새로운 운전자는 모두 프리미엄을 설정하는 데 사용되는 전통적인 인구 통계 및 지리적 데이터를 통해 동일하게 보입니다. 성숙하고 스스로 제어한다는 소셜 미디어 데이터가있는 청소년은 £ 150 할인 혜택을 누릴 자격이 있음을 증명할 수있는 기회가있었습니다. 영국의 17-22 살 비용에 대한 가장 저렴한 종합 보험이 제공된다는 점을 감안할 때 이것은 아주 좋은 저축이었을 것입니다 £ 1,287 / 년.

우리 소셜 미디어 데이터가 우리를 위해 그리고 우리 모두를 위해 사용될 수있는 방법은 많습니다. 그래서 우리는이 같은 더 많은 전투를 보게됩니다. 제독 사건은 재정적 모델링에서 디지털 발자국을 사용하는 것만 큼 앞뒤가 멀어지는 것의 시작으로 기억 될 수 있습니다. 기타 소셜 네트워크, 휴대 전화, 로열티 카드 및 소위 말하는 수십억 개의 센서를 보관할 수 있습니다 사물의 인터넷 모두 심리적 특성을 예측할 수있는 데이터를 수집합니다.

우리가 사회적 유용성 대 개인 정보 보호 문제에 대해 토론 할 때 앞으로 많은 부름이있을 것입니다. 그러나 제 생각에는 이것이 하나도 아닙니다. 회사가 데이터를 투명하게 그리고 동의하에 사용하는 한, 매우 정확한 데이터로 보이는 것에 의존하기 위해 보험 거래의 당사자를 두지 않는 것이 어떻습니까?

대화

저자에 관하여

데이비드 스틸 웰 빅 데이터 분석 및 양적 사회 과학 강사, 캠브리지 판사 비즈니스 스쿨

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