（原標(biāo)題：5 secrets machine learning knows about you from your social media posts）

網(wǎng)易科技訊 3月29日消息，據(jù)VentureBeat報(bào)道，當(dāng)Cambridge Analytica等大數(shù)據(jù)公司宣稱自己影響到2016年美國總統(tǒng)大選后，它們立刻成為媒體關(guān)注的重點(diǎn)。這些公司通過社交媒體貼文和第三方數(shù)據(jù)推斷出用戶的性格特征，并利用高度可操縱化的廣告影響民意。利用購物習(xí)慣、雜志訂閱、Facebook“點(diǎn)贊”以及其他高達(dá)5000項(xiàng)輸入等大量數(shù)據(jù)，Cambridge Analytica等公司可以對(duì)美國2.2億成年人的性格作出預(yù)測(cè)。

有了這些非常詳細(xì)的“檔案”，Cambridge Analytica就可以針對(duì)你的性格進(jìn)行“行為微定位”。但是這家公司并非唯一這樣做的機(jī)構(gòu)。財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)的品牌營銷員、數(shù)字廣告上以及各種各樣的分析公司，都在通過分析社交媒體和公開貼文尋找影響消費(fèi)者的更好機(jī)會(huì)。初步研究顯示，針對(duì)消費(fèi)者性格推出的廣告，在Facebook上獲得點(diǎn)擊率高達(dá)63%。

如果你在Facebook或Twitter上非常活躍，你的社交媒體資料可能泄露你的很多信息，這些信息可被廣告商利用。美國賓夕法尼亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授萊爾?昂加爾（Lyle Ungar）利用他的職業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法從文本中提取洞見，重點(diǎn)關(guān)注你的Facebook和Twitter貼文，特別是與你的健康和福祉有關(guān)的內(nèi)容。

經(jīng)過對(duì)你社交媒體行為進(jìn)行數(shù)年研究，昂加爾及其團(tuán)隊(duì)可以對(duì)你做出以下五項(xiàng)推測(cè)：

1.年齡和性別

女性來自金星，男性來自火星。當(dāng)你分析男女在社交媒體上使用的語言時(shí)，這種區(qū)別就更加明顯。女性更多使用情緒詞匯、第一人稱，更多提及心理和社交過程。而男性大量使用臟話和游戲術(shù)語，他們的占有欲更強(qiáng)，比如總會(huì)加上“我的妻子”、“我的女友”，女性則只使用丈夫或男友。

在自我表達(dá)過程中，男女在年齡方面的差異也很大。即使使用類似短語，也可以看出你是否足夠“成熟”。昂加爾及其團(tuán)隊(duì)在MyPersonality項(xiàng)目中分析了7.5萬份Facebook資料，才得出上訴結(jié)論。如果你覺得好奇，可以在昂加爾的網(wǎng)站（http://www.wwbp.org/agegender.html）上嘗試下年齡或性別預(yù)測(cè)，看看其預(yù)測(cè)模型是否足夠準(zhǔn)確。

2.性格特征

麥爾斯-布瑞格斯性格類型指標(biāo)（Myers-Briggs）可能很受歡迎，開放性、盡責(zé)性、外向性、宜人性以及神經(jīng)質(zhì)等五大性格特征，在預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出更高的預(yù)測(cè)價(jià)值。但性格特征畢竟不是實(shí)物，你不可能精確到小數(shù)點(diǎn)后多少位。在最好的情況下，在進(jìn)行實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)，研究人員會(huì)發(fā)現(xiàn)“弱陽性”和“負(fù)相關(guān)性”。

如果你想知道自己在神經(jīng)質(zhì)測(cè)試中得分多少，IPIP-300是可用到的更全面測(cè)試之一。你也可以使用昂加爾的社交媒體資料分析法。除了年齡和性別，性格特征在我們的語言表達(dá)中也截然不同。顯然，外向性的人等不及參加派對(duì)，而內(nèi)向性的人多沉迷于動(dòng)漫、互聯(lián)網(wǎng)以及游戲等。

即使個(gè)人資料中的照片選擇，也會(huì)泄露我們的性格特征。性格非常開放的人更有可能選擇藝術(shù)性和非正統(tǒng)性照片，而且這些照片都不是他們自己的面孔。他們也有更好的審美感，選擇對(duì)比對(duì)、清晰度以及飽和度更高的照片。而盡責(zé)性的人則會(huì)做出相反的選擇，他們通常張貼自己的正面照，而且只有臉部。外向性的人傾向于張貼自己與其他人的合影。

3.職業(yè)

如果你沒有與職業(yè)社交網(wǎng)站LinkedIn上的人聯(lián)系，你可能不會(huì)去看他們的資料和當(dāng)前職位。事實(shí)證明，他們?cè)赥witter上的公開發(fā)言也可能隱秘地揭示這個(gè)信息。這并不令人感到驚訝。高管們通常會(huì)寫有關(guān)商業(yè)或金融新聞方面的東西，而低級(jí)職員會(huì)用更多時(shí)間討論個(gè)人興趣愛好，而非與工作相關(guān)的主題。昂加爾的同事丹尼爾?彼得洛（Daniel Preotiuc-Pietro）及其團(tuán)隊(duì)能夠通過分析Twitter上的用語，非常準(zhǔn)確地分析出某人的職業(yè)。

4.自戀與精神變態(tài)者

通過社交媒體語言，你還可以發(fā)現(xiàn)令人毛骨悚然的東西。自戀者追求聲望、地位以及其他人的艷羨，而精神變態(tài)者缺乏悔念、敏感性，對(duì)道德毫不關(guān)心。喜好權(quán)謀的人故意操縱和利用其他人實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。這些人類行為的陰暗面可被合并稱為“黑暗三弦”。正如預(yù)期的那樣，精神變態(tài)者更多使用攻擊性和暴力語言，比如殺戮、憤怒以及其他負(fù)面情緒用語。權(quán)謀者大量使用垃圾郵件和廣告貼文。行為分析也可發(fā)現(xiàn)這些性格特征。自戀者更有可能發(fā)布涉及地理位置的推文，不太可能發(fā)布重復(fù)性貼文或標(biāo)簽，這顯示他們對(duì)推文進(jìn)行了精心策劃。

5.死于心臟病的可能性

在2015年研究論文中，昂加爾及其團(tuán)隊(duì)描述了一種模式，只使用Twitter上的數(shù)據(jù)就能預(yù)測(cè)心臟病的死亡率，甚至比其他傳統(tǒng)因素（包括人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)）與健康危險(xiǎn)因素（比如吸煙、糖尿病、高血壓以及肥胖）相結(jié)合的方法更準(zhǔn)確。在人際關(guān)系惡劣和慢性壓力下，心臟病會(huì)加重。昂加爾及其團(tuán)隊(duì)追蹤反映負(fù)面社會(huì)交往、負(fù)面情緒（比如憤怒）以及脫離社會(huì)的語言，這些標(biāo)志都是心血管疾病死亡的更精確預(yù)兆。（小小）