• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Цифровые следы

Что позволяет узнать о человеке его поведение в сети

ISTOCK

По действиям, которые пользователь совершает в цифровом пространстве, можно прогнозировать черты его личности, эмоциональные состояния, ценности и поведение. Например, при помощи анализа цифровых следов можно выяснить, насколько пунктуальным может быть человек в погашении кредитов, оплате сотовой связи и готов ли он к участию в благотворительных проектах. Тому, как развивается и работает цифровая психометрика посвящена статья в журнале «Психология» НИУ ВШЭ.

Проще всего «вычислить» экстраверсию и открытость опыту

К цифровым следам относятся размещаемые в сети тексты, изображения, особенности интернет-серфинга, «лайки», а также телефонные звонки, геолокация и финансовые транзакции.

В 2016 году, когда Дональд Трамп победил на выборах в США, появилась популярная версия о большой заслуге в этой победе технологий Big Data и психологического таргетирования. Суть версии заключалась в том, что пользователям социальных сетей в период предвыборной кампании выдавалась таргетированная реклама на основе составленных на них психологических портретов. Подобные технологии использовались политиками и ранее, но именно громкая победа Трампа привлекла к ним внимание.

Что можно прогнозировать при помощи анализа цифровых следов:

Личностные черты (наибольшая точность при анализе личностных черт по «Большой пятерке» (Big Five) – экстраверсия, открытость опыту, добросовестность, нейротизм, дружелюбие)

Эмоциональные состояния (например, тревога, депрессия)

Мотивы, ценности

Поведение (например, покупательское поведение, пунктуальность в исполнении взятых обязательств, социальная активность)

Активнее всего прогнозируются личностные черты «Большой пятерки». По степени успешности прогнозов они располагаются следующим образом: экстраверсия, открытость опыту, добросовестность, нейротизм, дружелюбие.

Красноречивые тексты и картинки

Чаще всего в качестве источников данных для цифровой психометрики используют тексты. Пример тому — исследование американского ученого Тэла Яркони, который работая с текстами блогеров, с высокой точностью определил их личностные особенности.

Для каждой личностной черты он выделил группы слов, наиболее сильно связанных со значениями шкал опросника Big Five.

Что ближе человеку, если он чаще использует (+) или не использует (-) в своих текстах следующие слова:

бар, концерт, толпа (+), книги, кошки, компьютер (-) – экстраверсия,

прекрасный, чувства, радость (+), идиот, сексуальный, глупый, насилие (-) – дружелюбие,

раздраженный, стресс, ужасный (+), земля, гора, дорога (-) – нейротизм,

культура, фильмы, луна (+), ненавидеть, молитва, умолять (-) – открытость опыту,

настойчивость, дисциплина, снэк, овощи (+), кровавый, солдат, глупый (-) – добросовестность.

Другим источником информации о личностных чертах могут быть размещаемые изображения. Какой характерный набор изображений присущ каждой личностной черте показывает исследование группы ученых из Барселоны (2018), в котором использовалась социальная сеть «Инстаграм».
О чем говорят размещаемые изображения в соцсетях:

 открытость опыту: книги, луна, небо (+), изображения на тему любви (-),

 добросовестность: еда (+), люди (-),

 экстраверсия: большие скопления людей (+), кошки, книги, вязаные предметы одежды (-),

 дружелюбие: цветы (+), обнаженные торсы, а также изображения, включающие текст (-),

 нейротизм: животные (+), пейзажи (-).

В исследованиях нет исчерпывающих объяснений, почему те или иные изображения или слова могут быть связаны с определенными чертами личностями. Но, например, изображение людей связано с ориентацией на внешние впечатления, а для добросовестности как черты – это не свойственно, отмечает автор обзора Виктория Овсянникова.

Цифровая картина депрессии

Эмоциональные состояния с помощью цифровых следов прогнозировать сложнее. Тем не менее, это возможно. Так, например, в одном из исследований (2019) было обнаружено, что фотографии в профиле депрессивных людей имеют меньше признаков хорошего настроения (изображения улыбок и смеха), они эмоционально нейтральны и менее экспрессивны. Изображение часто размыто, на фото отсутствуют другие люди, и что важно – картины праздников, спорта, разного рода развлечений и т.п., – все то, что приносит радость.

Исследователи обнаружили, что в цифровом контенте депрессивных людей нет непосредственных индикаторов депрессии: слез, плача, плохого настроения. То есть, о депрессии они сигнализируют косвенным образом, не размещая, например, картинок, демонстрирующих позитивные эмоции. Ученые связывают подобную особенность с влиянием культурных норм: во многих странах принято поддерживать свой позитивный образ в глазах других, что отражается в публикуемом контенте.

С ценностями все сложнее

Сегодня при помощи цифровых следов прогнозируются и ценности. Но точность таких прогнозов несколько ниже, чем личностных черт и эмоциональных состояний.

Лучше всего ценности прогнозируются на основании текстов, в которых обсуждаются связанные с ними темы (что для человека важно? какие у него жизненные цели?). Но поскольку основная масса сообщений в социальных сетях слабо связана с этой проблематикой, то и точность прогнозов невысокая, отмечают ученые.

Цифровые следы пытаются также использовать для прогнозирования удовлетворенности жизнью. Но ситуация такая же, как и с ценностями. Удовлетворенность жизнью – величина динамическая, постоянно изменяющаяся под воздействием жизненных обстоятельств, а потому сложно прогнозируемая.

Зачем нужна цифровая психометрика

Анализ цифровых следов может быть применим в разных сферах. Естественно, это маркетинг. В случае рекламной кампании выявление личностных особенностей интересуемой аудитории – задача крайне сложная, а порой и невыполнимая. «При помощи же цифровых следов можно осуществлять диагностику буквально за несколько часов или дней», – отмечают исследователи.

Используя цифровую психометрику, можно прогнозировать, насколько пунктуален будет человек при оплате кредитов или сотовой связи, как он отреагирует на просьбу о пожертвовании или медицинскую рекомендацию. Тут правда возникают вопросы этического порядка, касающиеся защиты прав и личной информации пользователей. Эти вопросы, как отмечает Виктория Овсянникова, обсуждаются в научных кругах и однозначно требуют правового регулирования.
IQ


Авторы исследования:
Владислав Латынов, Институт психологии РАН
Виктория Овсянникова, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории когнитивных исследований НИУ ВШЭ
Автор текста: Селина Марина Владимировна, 2 июня