Исследователи научили алгоритм предсказывать этот параметр с точностью до 86%, что на 17% точнее, чем по одной из соцсетей. Учёные полагают, что в будущем эти результаты помогут составлять психологический портрет человека. Чтобы алгоритм понимал данные, на которых его будут обучать, учёные превратили активность пользователей из Нью-Йорка, Сингапура и Лондона в векторы (наборы) из таких параметров, как средний размер твита, наиболее частые объекты на фото, распределение чекинов и так далее. Затем к этим векторам программисты применили базовые модели машинного обучения. Кроме того, эти данные проанализировали с «позиции» шкалы психотипов MBTI (Myers-Briggs Type Indicator). Она характеризует человека с точки зрения того, как он взаимодействует с миром, что, в свою очередь, проще всего узнать из соцсетей.

Ксения объясняет: «Согласно многим научным источникам, психотип человека тесно связан с его семейным положением. Поэтому мы решили проверить, насколько точно сможем предсказать этот параметр, чтобы в будущем использовать его для определения психотипа».

Профилирование пользователя по соцсетям, как считает студентка, может быть полезно в широком спектре областей. Например, специалисты по персоналу смогут заранее узнавать больше о людях, которые приходят к ним устраиваться на работу. Вероятно, характеристика личности по активности в соцсетях позволит вычислять членов опасных группировок, а также находить людей, склонных к депрессии или самоубийству, и предлагать им своевременную помощь.

Авторы расценивают доклад на AAAI как задел для дальнейшего исследования, поэтому в их планах продолжить работу, чтобы опубликовать её результаты в международном рецензируемом научном журнале.