Die meisten persönlichen Geräte: Forscher prüfen, in wie viel psychologische Daten smartphones generieren

Jeder, der verwendet ein smartphone-unweigerlich erzeugt Massen von digitalen Daten, die anderen zugänglich sind, und diese Daten liefern Hinweise auf die Benutzer, die Persönlichkeit. Psychologen an der LMU studieren, wie aufschlussreich diese Hinweise sind.

Für die meisten Menschen auf der ganzen Welt, smartphones sind ein fester und unverzichtbarer Bestandteil des täglichen Lebens. Die digitalen Daten, die diese Geräte unaufhörlich sammeln, sind eine wahre Goldgrube—nicht nur für die fünf größten amerikanischen IT-Unternehmen, die von Ihnen Gebrauch machen, für Werbe-Zwecke verwendet. Sie sind auch von großem Interesse in anderen Kontexten. Zum Beispiel, computational social-Wissenschaftler nutzen smartphone-Daten, um zu lernen, mehr über Persönlichkeitsmerkmale und das soziale Verhalten. In einer Studie, die im journal PNAS, ein team von Forschern unter der Leitung der LMU-Psychologe Markus Bühner festgelegt, um zu bestimmen, ob konventionelle Daten passiv gesammelt, von smartphones (wie z.B. Zeiten oder Frequenzen verwenden) geben Einblicke in die Nutzer-Persönlichkeiten. Die Antwort war eindeutig. „Ja, die automatisierte Analyse dieser Daten erlaubt Rückschlüsse auf die Persönlichkeiten der Nutzer, zumindest für die wichtigsten Dimensionen der Persönlichkeit“, sagt Clemens Stachl, der gemeinsam mit Markus Bühner (Lehrstuhl für Psychologische Methoden und Diagnostik an der LMU) und ist jetzt ein Forscher an der Stanford University in Kalifornien.

Das LMU-team rekrutiert 624 freiwillige für Ihre PhoneStudy Projekt. Die Teilnehmer einigten sich auf das ausfüllen eines umfangreichen Fragebogens, die Beschreibung Ihrer Persönlichkeit, und installieren Sie eine app, die entwickelt wurde speziell für die Studie auf Ihren Handys für 30 Tage. Die app wurde entwickelt, zu sammeln codierte Informationen in Bezug auf das Verhalten der Nutzer. Die Forscher waren vor allem interessiert an Daten über Kommunikationsverhalten, Soziales Verhalten und Mobilität, zusammen mit dem Auswahl für die Nutzer und den Konsum von Musik, die Auswahl der apps verwendet wird, und die zeitliche Verteilung Ihrer Handy-Nutzung im Laufe des Tages. Alle Daten, die auf Persönlichkeit und smartphone-Nutzung, wurden dann analysiert, mit Hilfe von machine-learning-algorithmen, die trainiert wurden, erkennen und extrahieren von mustern aus der Verhaltens-Daten und beziehen Sie diese Muster, um die Informationen stammen von der Persönlichkeit Umfragen. Die Fähigkeit der algorithmen, um vorherzusagen, den Persönlichkeitsmerkmalen der Nutzer war dann cross-validiert auf der Grundlage eines neuen Datensatzes. „Der mit Abstand schwierigste Teil des Projektes war die Aufbereitung der riesigen Menge von Daten gesammelt, und die Ausbildung der predictive algorithmen“, sagt Stachl. „In der Tat, um die notwendigen Berechnungen, die wir hatten, zu greifen, um die cluster von high-performance-Computer am Leibniz-Rechenzentrum in Garching (LRZ).“

Die Forscher konzentrierten sich auf die fünf bedeutendsten Persönlichkeit Dimensionen (Big Five), die von Psychologen, die es Ihnen ermöglichen, zu charakterisieren Persönlichkeit Unterschiede zwischen Individuen in einer umfassenden Weise. Diese Maße beziehen sich auf die Selbsteinschätzung der Beitrag von jeder der folgenden Merkmale zu einer bestimmten einzelnen Persönlichkeit: (1) Offenheit (Bereitschaft, neue Ideen, Erfahrungen und Werte), (2) Gewissenhaftigkeit (Zuverlässigkeit, Pünktlichkeit, Ehrgeiz und Disziplin), (3) extraversion (Geselligkeit, Durchsetzungsfähigkeit, adventurousness, Dynamik und Freundlichkeit), (4) Verträglichkeit (Bereitschaft, anderen Menschen zu Vertrauen, gutmütig, kontaktfreudig, zuvorkommend, hilfsbereit) und (5) emotionale Stabilität (Selbstvertrauen, gelassenheit, Positivität, self-control). Die automatische Analyse ergab, dass der Algorithmus war in der Tat in der Lage, erfolgreich zu leiten die meisten dieser Persönlichkeitsmerkmale aus der Kombination der vielfältigen Elemente Ihrer smartphone-Nutzung. Darüber hinaus werden die Ergebnisse geben Hinweise darauf, welche Arten von digitalen Verhalten sind die meisten informativ für spezielle self-assessments der Persönlichkeit. Zum Beispiel, Daten über Kommunikationsverhalten und das soziale Verhalten (die sich durch smartphone-Nutzung) korreliert stark mit dem Ausmaß der selbst berichteten extraversion, während die Informationen in Bezug auf die Muster von Tag und Nacht-Aktivität war signifikant prädiktive selbst berichtete Grad an Gewissenhaftigkeit. Insbesondere die Verknüpfungen mit den Kategorien „Offenheit“ wurde erst offensichtlich, wenn sehr unterschiedliche Arten von Daten (z.B. app-Nutzung) kombiniert wurden.

Die Ergebnisse der Studie sind von großem Wert für Forscher, die Untersuchungen haben sich bislang fast ausschließlich auf Selbsteinschätzungen. Die herkömmliche Methode hat sich als hinreichend zuverlässig in der Vorhersage des Niveaus der beruflichen Erfolg, zum Beispiel. „Dennoch wissen wir noch sehr wenig darüber, wie sich Menschen tatsächlich Verhalten sich in Ihrem täglichen Leben—abgesehen von dem, was Sie sagen uns, auf unseren Fragebögen“, sagt Markus Bühner. „Dank Ihrer breiten Verteilung, Ihre intensive Nutzung und Ihre sehr hohe Leistung, smartphones sind ein ideales Werkzeug, mit dem erforschen der Zusammenhänge zwischen der selbst berichteten und Reale Verhaltensmuster.“