Die Verwendung von Smartphones kann Ihre Persönlichkeitsmerkmale offenbaren

Durch die Verwendung eines Smartphones werden unvermeidlich viele digitale Daten generiert, auf die andere zugreifen können. Diese Daten liefern Hinweise auf die Persönlichkeit des Benutzers. In einer neuen deutschen Studie untersuchte ein Team von Forschern der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) unter der Leitung des Psychologen Dr. Markus Bühner, wie aufschlussreich diese Hinweise wirklich sind.

Die Forscher wollten herausfinden, ob herkömmliche Daten, die passiv von Smartphones erfasst werden (z. B. Zeiten oder Nutzungshäufigkeiten), Einblicke in die Persönlichkeit der Benutzer bieten. Die Antwort war ziemlich klar.

"Ja, die automatisierte Analyse dieser Daten ermöglicht es uns, zumindest für die meisten wichtigen Persönlichkeitsdimensionen Rückschlüsse auf die Persönlichkeit der Benutzer zu ziehen", sagte Dr. Clemens Stachl, der früher mit Markus Bühner (Lehrstuhl für Psychologische Methoden) zusammengearbeitet hatte und Diagnostik an der LMU) und ist jetzt Forscher an der Stanford University in Kalifornien.

Die Ergebnisse werden in der Zeitschrift veröffentlicht PNAS.

Für die Studie rekrutierte das LMU-Team 624 Freiwillige für ihr PhoneStudy-Projekt. Die Teilnehmer füllten einen umfangreichen Fragebogen aus, in dem ihre Persönlichkeitsmerkmale beschrieben wurden, und installierten 30 Tage lang eine speziell für die Studie entwickelte App auf ihren Handys.

Die App wurde entwickelt, um codierte Informationen zu ihrem Verhalten zu sammeln. Das Team interessierte sich hauptsächlich für Daten zu Kommunikationsmustern, sozialem Verhalten und Mobilität sowie zur Auswahl und zum Konsum von Musik durch die Benutzer, zur Auswahl der verwendeten Apps und zur zeitlichen Verteilung ihrer Telefonnutzung im Laufe des Tages.

Alle Daten zur Persönlichkeits- und Smartphone-Nutzung wurden dann mit Hilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen analysiert, die darauf trainiert wurden, Muster aus den Verhaltensdaten zu erkennen und zu extrahieren und diese Muster mit den Informationen zu verknüpfen, die aus den Persönlichkeitsumfragen gewonnen wurden. Die Fähigkeit der Algorithmen, die Persönlichkeitsmerkmale der Benutzer vorherzusagen, wurde dann auf der Grundlage eines neuen Datensatzes gegenseitig validiert.

"Der mit Abstand schwierigste Teil des Projekts war die Vorverarbeitung der riesigen Datenmenge und das Training der Vorhersagealgorithmen", sagte Stachl. "Um die erforderlichen Berechnungen durchführen zu können, mussten wir auf das Cluster von Hochleistungscomputern im Leibniz Supercomputing Center in Garching (LRZ) zurückgreifen."

Das Team konzentrierte sich auf die fünf wichtigsten Persönlichkeitsdimensionen (die Big Five), die von Psychologen identifiziert wurden, um Persönlichkeitsunterschiede zwischen Individuen umfassend zu charakterisieren.

Diese Dimensionen umfassen Folgendes: (1) Offenheit (Bereitschaft, neue Ideen, Erfahrungen und Werte anzunehmen), (2) Gewissenhaftigkeit (Zuverlässigkeit, Pünktlichkeit, Ehrgeiz und Disziplin), (3) Extraversion (Geselligkeit, Durchsetzungsvermögen, Abenteuerlust, Dynamik und Freundlichkeit) ), (4) Verträglichkeit (Bereitschaft, anderen zu vertrauen, gutmütig, kontaktfreudig, zuvorkommend, hilfsbereit) und (5) emotionale Stabilität (Selbstvertrauen, Gleichmut, Positivität, Selbstkontrolle).

Die Analyse zeigt, dass der Algorithmus tatsächlich in der Lage war, die meisten dieser Persönlichkeitsmerkmale durch die Verwendung von Smartphones erfolgreich zu erhalten. Darüber hinaus bieten die Ergebnisse Hinweise darauf, welche Arten von digitalem Verhalten für eine spezifische Selbsteinschätzung der Persönlichkeit am aussagekräftigsten sind.

Zum Beispiel waren Daten in Bezug auf Kommunikationsmuster und soziales Verhalten (wie sie sich in der Nutzung von Smartphones widerspiegeln) stark mit dem Grad der selbst berichteten Extraversion verbunden, während Informationen in Bezug auf Muster der Tag- und Nachtaktivität die selbst berichteten Grade von signifikant vorhersagten Gewissenhaftigkeit. Insbesondere wurden Verknüpfungen mit der Kategorie "Offenheit" erst sichtbar, wenn stark kontrastierende Datentypen (z. B. App-Nutzung) kombiniert wurden.

Die Ergebnisse sind für Forscher von großem Wert, da die meisten Studien fast ausschließlich auf Selbstberichten beruhen. Die konventionelle Methode hat sich beispielsweise bei der Vorhersage des beruflichen Erfolgs als ausreichend zuverlässig erwiesen.

„Trotzdem wissen wir immer noch sehr wenig darüber, wie sich Menschen in ihrem Alltag tatsächlich verhalten - abgesehen davon, was sie uns in unseren Fragebögen mitteilen“, sagte Bühner. "Aufgrund ihrer breiten Verbreitung, ihrer intensiven Nutzung und ihres sehr hohen Leistungsniveaus sind Smartphones ein ideales Werkzeug, um die Beziehungen zwischen selbst berichteten und realen Verhaltensmustern zu untersuchen."

Stachl ist sich bewusst, dass seine Forschung den Appetit der dominierenden IT-Unternehmen auf Daten weiter anregen könnte. Neben der Regulierung der Verwendung passiv gesammelter Daten und der Stärkung der Rechte auf Privatsphäre müssen wir auch einen umfassenden Blick auf das Gebiet der künstlichen Intelligenz werfen, sagte er.

„Der Benutzer, nicht die Maschine, muss im Mittelpunkt der Forschung in diesem Bereich stehen. Es wäre ein schwerwiegender Fehler, maschinenbasierte Lernmethoden anzuwenden, ohne ihre umfassenderen Auswirkungen ernsthaft zu berücksichtigen. Das Potenzial dieser Anwendungen - sowohl in der Forschung als auch in der Wirtschaft - ist enorm.

"Die Möglichkeiten, die die heutige datengetriebene Gesellschaft eröffnet, werden zweifellos das Leben einer großen Anzahl von Menschen verbessern", sagte Stachl. "Wir müssen jedoch sicherstellen, dass alle Bevölkerungsgruppen die Vorteile digitaler Technologien teilen."

Quelle: Ludwig-Maximilians-Universität