[論文レビュー] Big-Five Personality Prediction Based on User Behaviors at Social Network Sites

Shuotian Bai, Tingshao Zhu+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2012

Impact of Technology on Adolescents参考文献 6被引用数 67

ひとこと要約

本稿では、SNS上のユーザー行動（ステータスの再投稿、絵文字の使用、怒りを誘うブログの割合、友達数など）を特徴量として用い、機械学習的手法により、五人格（開放性、勤勉性、外向性、協同性、神経質性）を予測する手法を提案する。オンライン行動と人格次元との間に強い相関が存在し、妥当な予測精度が達成され、既知の行動-人格関連性が裏付けられている。

ABSTRACT

Many customer services are already available at Social Network Sites (SNSs), including user recommendation and media interaction, to name a few. There are strong desires to provide online users more dedicated and personalized services that fit into individual's need, usually strongly depending on the inner personalities of the user. However, little has been done to conduct proper psychological analysis, crucial for explaining the user's outer behaviors from their inner personality. In this paper, we propose an approach that intends to facilitate this line of research by directly predicting the so called Big-Five Personality from user's SNS behaviors. Comparing to the conventional inventory-based psychological analysis, we demonstrate via experimental studies that users' personalities can be predicted with reasonable precision based on their online behaviors. Except for proving some former behavior-personality correlation results, our experiments show that extraversion is positively related to one's status republishing proportion and neuroticism is positively related to the proportion of one's angry blogs (blogs making people angry).

研究の動機と目的

• オンラインSNS行動に基づく自動的で行動に依存する方法を用いて、五人格を予測する手法の開発。
• 心理的調査における自己報告式インventoriesの限界を克服し、客観的で観察可能なSNS行動を用いる。
• ユーザーのオンライン行動パターンと人格を結びつけることで、SNSにおけるパーソナライズドサービスの実現。
• 従来のアンケート調査手法ではなく、大規模なSNSデータを用いて、既知の行動-人格相関を検証する。

提案手法

• 研究では、中国のSNS「RenRen」のユーザー行動データセットを用い、ステータス更新、ブログ内容、友達数、相互作用メトリクスを含む。
• 特徴量として、自己コメントの割合、絵文字の使用、怒りを誘うブログの割合、友達数、来客帳使用、最近のステータス更新頻度などを抽出。
• 各人格次元の予測に最も寄与する特徴量を特定するために、ゲインレシオを用いた決定木ベースの特徴選択手法を適用。
• 行動特徴量を用いた教師あり学習により、五人格（開放性、勤勉性、外向性、協同性、神経質性）の各々を予測。
• ゲインレシオ分析により、各人格的特徴に最も影響を与える「ルート」および「第二ルート」の特徴量を同定し、各人格的特徴に最も寄与する行動指標を明確化。
• 自己報告心理インventoriesに依存せず、自動的かつスケーラブルな人格予測が可能となる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SNS上のユーザー行動を用いて、五人格を妥当な精度で予測できるか？
• RQ2 どの具体的なオンライン行動が、五人格の各次元と最も強く相関しているか？
• RQ3 本研究で同定された行動指標は、心理学文献で以前に報告された行動-人格相関とどのように比較できるか？
• RQ4 自動化された人格予測は、SNSプラットフォームにおけるパーソナライズドレコメンデーションおよびユーザーエクスペリエンスの向上にどの程度寄与できるか？
• RQ5 オンライン行動はオフラインの人格的特徴とどの程度一貫性を示し、仮想的・現実の相互作用においてどのような行動的差異が存在するか？

主な発見

• 外向性は、ステータス再投稿の割合（zzstatus）と正の相関があり、オンラインでの社会的行動の高さを示す。
• 神経質性は、怒りを誘うブログの割合（angryblogproportion）と正の相関があり、感情の反応性を反映している。
• 協同性は、自己コメントの割合（p(selfcomment)）の上昇およびブログ内での絵文字使用の増加（blogemoticon）と関連している。
• 勤勉性は、来客帳使用の増加およびバーチャル通貨使用の増加（zidou）と関連しており、協力的で組織的行動を示唆している。
• 開放性は、SNS利用頻度（usage）の高さおよび最近のステータス更新頻度（recentstatus）の高さと強く関連しており、好奇心や新奇性への関心を示している。
• 特徴量のゲインレシオ分析により、友達数が外向性および神経質性の両方の予測において上位の予測要因であることが判明し、人格-行動マッピングにおけるその中心的役割が強調された。