IBM Watson：告诉我您的社交媒体帐户，我会告诉您您是谁

IBM Watson进行个性分析的示例IBM Watson

认知系统最近研究了NPR记者Aarti Shahani的身份（应她的个人要求）。为了进行分析，我们使用了Facebook和Twitter上的记者帐户以及诸如Personality Insights API之类的资源。根据Aarti所说，结果非常准确。

起初，记者甚至不想发布收到的信息，但后来她决定采取此步骤。因此，沙哈尼（Shahani）以图表的形式发布了一个计算机分析其性格结果的示例，该图表明了一个人的性格的主要特征。

这位记者说：“这是一个饼图，显示了大约50个字符特征，每个特征都有一个百分比。”
Aarti Shahani中最明显的趋势是对公认权威的挑战，Watson将此特征评为95％。记者证实了结果的正确性。

认知系统还欣赏新闻工作者的其他不太明显的性格特征。例如，在这种情况下，外向性仅获得了35％，因此不可能称呼Shahani非常开放。

对于IBM的发展而言，人物性格特征（技术本身）的“映射”并不是像其他领域（包括市场营销）那样被开发用于应用心理学和精神病学。

例如，IBM发现，开放程度高，情感范围低（神经病）的人更喜欢通过访问各种资源而最常点击的广告。此外，如果被问到这些人物，这些人物会更积极地转发他们的新闻。

Shahani惊讶于IBM Watson能够同时使用她的Facebook帐户和Twitter对她的性格进行准确评估。同时，她在一个社交网络和另一个社交网络中的行为差异很大，而且非常明显。

记者说：“在Facebook上，我就是我，在Twitter上，我变成了挑剔的人。” “我认为系统会使用不同的帐户对我的性格进行不同的评估，但事实并非如此-评估几乎相同，这令我感到惊讶，” Shahani继续说道。

至于欺骗IBM Watson的机会，仍然未知如何更改社交网络上消息样式的必要性，以便系统对个性进行不同的评估。人们必须想到，这种操纵将随着诸如IBM的开源身份分析之类的工具的出现而变得普遍。

“如果我知道我的潜在雇主将使用此工具来分析我的性格，我该怎么做才能做出更积极的评估？”，记者问。她认为，许多人将尝试为已知目的操纵此类工具。

为了分析她的个性，记者使用了仍然不向公众开放的可用工具（例如，写作风格分析）和IBM服务。

IBM当前正在与合作伙伴一起使用Watson API将Personality Insights推向世界。

您可以在链接上收听Shahani的故事。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN388891/