In particolare, lo studio utilizza l’aumento del gradiente per componenti per dimostrare che le funzionalità di rete, come il numero di Tweet e il numero di Mi piace e l’uso delle parole su Twitter sono predittivi della salute sociale (ad esempio, estroversione) e mentale (ad esempio, ansia) personalità, rispettivamente.
I risultati potrebbero portare nuove tecnologie alla diagnostica della salute mentale e spinte personalizzate
[Punti]
- Tratti di personalità ampi e attributi come estroversione e QI sono stati previsti dalle informazioni di Twitter
- Le informazioni di rete e linguistiche dall’utilizzo di Twitter predicono la personalità sociale e la salute mentale
- I risultati potrebbero portare a nuove tecnologie per la diagnostica della salute mentale e spinte personalizzate
Il Principle Investigator HARUNO Masahiko e il Dr. MORI Kazuma del Center for Information and Neural Networks (CiNet), National Institute of Information and Communications Technology (NICT, President: TOKUDA Hideyuki, Ph.D.), riferiscono l’uso dell’apprendimento automatico a analizzare il comportamento su Twitter e prevedere un’ampia gamma di tratti e attributi della personalità come intelligenza ed estroversione. In particolare, lo studio utilizza l’aumento del gradiente per componenti per dimostrare che le funzionalità di rete, come il numero di Tweet e il numero di Mi piace, e l’uso delle parole su Twitter sono predittivi della salute sociale (ad esempio, estroversione) e mentale (ad esempio, ansia) personalità, rispettivamente. Questo approccio può fornire un nuovo modo per la diagnostica della salute mentale e le sollecitazioni personalizzate.
Il nuovo studio è stato pubblicato su Journal of Personality online giovedì 20 agosto 2020.
I servizi di social media (SNS) sono diventati rapidamente strumenti universali per la comunicazione. Ricerche precedenti hanno dimostrato che le informazioni sull’uso di Facebook e Twitter possono rivelare tratti della personalità di base e del corso basati sul Big 5. Tuttavia, quali tipi di informazioni SNS possono essere utilizzati per individuare tratti e attributi specifici della personalità sono sconosciuti. C’è un crescente interesse su quali tratti e attributi della personalità possono essere previsti analizzando le informazioni SNS e con quanta precisione tali informazioni riflettono l’utente.
A: punteggi misurati e previsti di estroversione Big5.
B: previsioni da informazioni di rete.
C: previsione dalla statistica delle parole.
D: previsione dall’uso della parola (borsa di parole).
Le prestazioni sono state valutate in base ai coefficienti di correlazione tra la personalità misurata e i punteggi degli attributi e quelli previsti.
Le linee continue, tratteggiate e punteggiate mostrano p = 0,05 / 52, p = 0,01 / 52 e p = 0,001 / 52, rispettivamente.
Lo studio del Dr. MORI e del Principle Investigator HARUNO ha scoperto che è possibile prevedere un’ampia gamma di tratti e attributi della personalità analizzando quattro diversi tipi di comportamenti degli utenti su Twitter (ad esempio, funzionalità di rete, tempo, statistiche delle parole e utilizzo delle parole).
Un’analisi statistica ha trovato correlazioni significative tra la personalità misurata e i punteggi degli attributi e quelli previsti, con coefficienti di correlazione intorno a 0,25. Questo valore non è sufficiente per determinare con precisione i tratti della personalità di un individuo, ma con un campione di popolazione sufficientemente ampio, questa tecnologia può fornire risultati informativi.
Lo studio ha raccolto informazioni sui social media da 239 partecipanti (156 uomini, 83 donne; età media 22,4 anni) che hanno anche effettuato test di personalità che hanno misurato 24 tratti e attributi della personalità (52 sottoscale). Delle 52 sottoscale, le informazioni di Twitter potrebbero essere utilizzate in modo affidabile per prevederne 23. La Figura 2A mostra una correlazione positiva (coefficiente di correlazione = 0,44) tra i punteggi di estroversione Big 5 misurati e previsti sulla base di una procedura di convalida incrociata 10 volte eseguita 10 volte (Bonferroni corretto p valore di 0,05 / 52).
L’analisi ha rivelato che diversi tratti della personalità sociale come estroversione, empatia e autismo potevano essere previsti dalle caratteristiche della rete (Figura 2B). Altri tratti della personalità come lo stato socioeconomico, il fumo / alcol e persino la depressione o la schizofrenia erano prevedibili dalle caratteristiche dell’uso del linguaggio (Figura 2C e D). La previsione dal tempo era più difficile da correlare con le personalità misurate, ma mostrava una correlazione significativa con l’intelligenza e l’orientamento al valore sociale.
Stiamo espandendo l’analisi a migliaia di soggetti. Il metodo descritto in questo studio potrebbe essere utilizzato per la diagnostica della salute mentale e spinte personalizzate per agire sui comportamenti delle persone. Fornirà anche informazioni sui meccanismi neurali alla base delle differenze individuali nei tratti della personalità.