Social-Media-Algorithmus-IDs Trump als nicht verheiratet
Als Wissenschaftler aus Russland und Singapur einen von ihnen entwickelten Algorithmus testeten, der den Familienstand anhand von Daten aus drei sozialen Netzwerken vorhersagt, stellten sie fest, dass das Programm Präsident Donald Trump als Single identifizierte. Er ist tatsächlich mit Melania Trump, seiner dritten Frau, verheiratet.
Laut den Entwicklern des Algorithmus ist diese Inkonsistenz auf Trumps abnormale Aktivität in den Medien zurückzuführen: Er und seine Mitarbeiter nutzen Twitter wie einen Junggesellen.
Mathematiker der ITMO-Universität in Sankt Petersburg, Russland, und der Nationalen Universität von Singapur stellten fest, dass die Profilerstellung von Benutzern über mehrere soziale Netzwerke und nicht nur über ein Netzwerk es ermöglicht, spezifische Details über Personen zu erfahren. Insbesondere konzentrierten sich die Forscher auf den Familienstand.
Sie kombinierten Daten von Twitter, Instagram und Foursquare und lehrten den Algorithmus, diesen Parameter mit einer Genauigkeit von 86 Prozent vorherzusagen, 17 Prozent höher als bei Verwendung nur eines sozialen Netzwerks.
Laut den Forschern kann der Algorithmus jedes englischsprachige Konto untersuchen. Um zu demonstrieren, wie das Programm funktioniert, sammelte und analysierte Andrey Filchenkov, Associate Professor für Computertechnologie an der ITMO University, Tweets von Präsident Barack Obama und Trump.
Basierend auf diesen Daten bestätigte der Algorithmus Obamas Familienstand, kam jedoch zu dem Schluss, dass Trump ein Junggeselle ist.
Diese Unregelmäßigkeit kann durch die Tatsache erklärt werden, dass Trump selbst seine Social-Media-Konten nicht aktualisiert, sagten die Forscher.
"Wir alle wissen von seiner Frau Melania", sagte Filchenkov. "Aber in diesem Fall untersuchen wir, ob alle Assistenten von Trump verheiratet sind oder nicht. Wir raten nicht, wer Trump ist, sondern wer seine sozialen Medien betreibt. “
Um den Algorithmus zum Verständnis der Daten zu trainieren, wandelten die Wissenschaftler die Aktivitäten von Benutzern aus New York, Singapur und London in Sätze oder Vektoren von Parametern um, z. B. durchschnittliche Tweet-Größe, die häufigsten Objekte auf einem Foto, Einchecken Verteilung und so weiter. Dann verwendeten Entwickler diese Vektoren in grundlegenden Modellen des maschinellen Lernens.
Die Co-Autorin Kseniya Buraya, eine Forscherin an der ITMO University, absolviert ein Praktikum an der National University of Singapore, wo sie Ansätze zur Beschreibung der menschlichen Persönlichkeit über soziale Netzwerke untersucht. Sie verarbeitet Benutzerdaten mit diesem Algorithmus und passt die Informationen dann an den Myers-Briggs-Typindikator (MBTI) an, eine Skala psychologischer Typen.
Die Skala beschreibt eine Person in Bezug darauf, wie sie mit der Welt interagiert, was wiederum am einfachsten aus sozialen Medien zu lernen ist.
"Viele wissenschaftliche Quellen verbinden den psychologischen Typ einer Person mit ihrem Familienstand", sagte Buraya. "Deshalb haben wir uns entschlossen zu prüfen, wie genau wir diesen Parameter vorhersagen können, um ihn für zukünftige psychologische Porträts von Menschen zu verwenden."
Benutzerprofile können laut den Forschern eine breite Palette von Anwendungen haben. Zum Beispiel können Personalvermittler mehr über Personen erfahren, die sich für eine Stelle bewerben. Die Charakterisierung der Persönlichkeit durch Aktivitäten in sozialen Medien könnte auch dazu beitragen, illegale Gruppen zu entdecken sowie Menschen zu finden, die anfällig für Depressionen oder Selbstmord sind, und sie unterstützen, sagten die Forscher.
Die Studie wurde auf der AAAI-Konferenz für künstliche Intelligenz in San Francisco vorgestellt.
Quelle: ITMO University
