从数字行为预测人口统计特征、道德基础与人类价值观
计算机与社会
2018-11-26 v4 人工智能
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社会与信息网络
摘要
包括智能手机在内的个人电子设备可提供行为信号，用于了解个体的特征与偏好。在本研究中，我们探究了人口统计与心理属性同数字行为记录之间的关联，研究对象为 7,633 人的队列，其在性别、年龄、地理分布、教育程度和收入方面与美国人口高度代表。除人口统计数据外，我们收集了经验证的心理测量问卷中关于道德特质与基本人类价值观的自我报告评估，并将此信息与被动收集的自多模态数字数据（来自网页浏览行为与智能手机使用）相结合。随后设计了一个机器学习框架，从行为数据推断人口统计与心理属性。在交叉验证设定下，我们的模型以加权 AUROC 分数（受试者工作特征曲线下面积）衡量，对人口统计属性预测准确度良好，但对道德特质与人类价值观的表现较差。这些结果有待进一步研究，因其仍远未揭示个体的心理构造。这一关联连同我们为各属性提供的最具预测性的特征，或有助于设计个性化服务、传播策略与干预措施，并可用于勾勒具有相似世界观的人群画像。
引用
@article{arxiv.1712.01930,
title = {Predicting Demographics, Moral Foundations, and Human Values from Digital Behaviors},
author = {Kyriaki Kalimeri and Mariano G. Beiro and Matteo Delfino and Robert Raleigh and Ciro Cattuto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.01930},
year = {2018}
}