Алгоритм научился предсказывать семейное положение по трем соцсетям

Студентка Университета ИТМО Ксения Бурая и ее коллеги научили алгоритм предсказывать семейное положение пользователей c точностью до 86%, используя данные трех соцсетей вместо одной.

Ученые полагают, что в будущем эти результаты помогут составлять психологический портрет человека. Доклад об исследовании девушка представит на одном из самых значимых научных событий в своей области — AAAI Conference on Artificial Intelligence, которая пройдет 4−9 февраля в Сан-Франциско.

Программисты из Университета ИТМО в Санкт-Петербурге и Национального Университета Сингапура выяснили, что профилирование пользователя сразу по нескольким соцсетям позволяет уточнить его индивидуальные черты. В частности, исследователи сконцентрировались на такой характеристике, как семейное положение, и, объединив данные из Twitter, Instagram и Foursquare, научили алгоритм предсказывать этот параметр с точностью до 86%, что на 17% точнее, чем по одной из соцсетей.

Чтобы алгоритм понимал данные, на которых его будут обучать, ученые превратили активность пользователей из Нью-Йорка, Сингапура и Лондона в наборы, или векторы, из таких параметров, как средний размер твита, наиболее частые объекты на фото, распределение чекинов и так далее. Затем к этим векторам программисты применили базовые модели машинного обучения.

Способы описания личности человека по социальным сетям Ксения Бурая исследует в рамках стажировки в Национальном университете Сингапура. Она собирает и анализирует данные пользователей, а затем адаптирует их под шкалу психотипов MBTI (Myers-Briggs Type Indicator), основанную на тезисах Юнга.

По данным Университета ИТМО.