科学家：你每天使用的智能手机数据都被用来分析

科学家：你每天使用的智能手机数据都被用来分析

每个使用智能手机的人都不可避免地会产生大量可供他人访问的数字数据，这些数据为了解用户的个性提供了线索。路德维希-马克西米利安-慕尼黑大学的心理学家们正在研究这些线索的揭示性。

对世界上大多数人来说，智能手机已经成为他们日常生活中不可或缺的一部分。这些设备不断收集的数字数据是名副其实的金矿——不仅仅是对各大信息技术公司而言，他们利用这些数据来做广告。他们在其他情况下也很感兴趣。例如，计算社会科学家利用智能手机数据来了解更多的个性特征和社会行为。

发表在《PNAS》杂志上的一项研究中，由慕尼黑大学心理学家马库斯·布纳领导的一组研究人员，着手确定智能手机被动收集的常规数据(如使用时间或频率)是否能洞察用户的个性。答案是明确的。

克莱门斯·斯塔尔（之前是慕尼黑大学心理学方法论和诊断学系主任）曾与马库斯·布纳共事，现在是加州斯坦福大学的研究员。他说：“是的，对这些数据的自动分析确实让我们能够得出关于用户个性的结论，至少在个性的大部分主要方面是如此。”

慕尼黑大学团队为他们的电话学习项目招募了624名志愿者。参与者同意填写一份详细的调查问卷，描述他们的性格特征，并在他们的手机上安装一个专门为这项研究开发的应用程序，时间为30天。该应用程序旨在收集与用户行为相关的编码信息。

研究人员主要对与通讯模式、社会行为和移动性相关的数据感兴趣，以及用户对音乐的选择和消费，使用的应用程序的选择，以及他们在一天中使用手机的时间分布。然后，在机器学习算法的帮助下，对所有关于人格和智能手机使用的数据进行分析。

机器学习算法经过训练，能够从行为数据中识别和提取模式，并将这些模式与人格调查中获得的信息联系起来。然后在新的数据集的基础上交叉验证算法预测用户个性特征的能力。

“到目前为止，这个项目最困难的部分是收集的大量数据的预处理和预测算法的训练，”斯塔尔说。“事实上，为了进行必要的计算，我们不得不求助于位于加辛的莱布尼茨超级计算中心的高性能计算机集群。”

研究人员将注意力集中在心理学家确定的五个最重要的人格维度(大五)，这使他们能够全面地描述个体之间的人格差异。

这些维度与自我评估的下列每个特征对特定个体人格的贡献有关：

(1)开放性(愿意采纳新的想法、经验和价值观)；

(2)责任心(可靠性、准时性、雄心和纪律性)；

(3)外向性(社会性、自信性、冒险性、活力和友好性)；

(4)宜人性(愿意信任他人、脾气好、外向、乐于助人和乐于助人)；

(5)情绪稳定性(自信、平静、积极、自我控制)。

自动分析显示，该算法确实能够成功地从智能手机使用的各种因素的组合中获得大多数这些个性特征。此外，这些结果提供了关于哪种类型的数字行为对特定的个性自我评估最有用的线索。例如，与沟通模式和社会行为(通过智能手机的使用来反映)相关的数据与自我报告的外向程度密切相关，而与白天和晚上活动模式相关的信息则显著预测自我报告的认真程度。

值得注意的是，只有当高度不同类型的数据(例如，应用程序使用)结合在一起时，与“开放性”类别的联系才变得明显。

本研究的结果对于研究者来说非常有价值，因为迄今为止的研究几乎都是基于自我评价。例如，在预测职业成功水平方面，传统方法已被证明是足够可靠的。“尽管如此，我们仍然对人们在日常生活中实际的行为知之甚少——除了他们在问卷中选择告诉我们的以外，”马库斯·布纳说。“由于智能手机的广泛分布、广泛使用以及高水平的性能，智能手机成为了一种理想的工具，用来探索自我报告和真实行为模式之间的关系。”

克莱门斯·斯塔克意识到他的研究可能会进一步刺激占主导地位的IT公司对数据的需求。他说，除了规范被动收集的数据的使用和加强隐私权，我们还需要全面审视人工智能领域。

用户，而不是机器，必须是这个领域研究的主要焦点。如果不认真考虑其更广泛的影响就采用基于机器的学习方法，那将是一个严重的错误。这些应用在研究和商业方面的潜力都是巨大的。

斯塔尔最后说：“当今数据驱动型社会所带来的机遇无疑将改善许多人的生活，但我们必须确保所有阶层的人都能分享数字技术带来的好处。”

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