[论文解读] 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 67

一句话总结

本文提出一种机器学习方法，通过用户在社交网络平台（SNS）上的行为（如动态转发、表情符号使用、愤怒博客比例、好友数量等）来预测五大性格特质（开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质）。研究发现在线行为与人格维度存在强相关性，预测准确度合理，并验证了既有的行为-人格关联。

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).

研究动机与目标

• 开发一种基于行为的自动方法，从在线社交网络行为中预测五大性格特质。
• 通过使用客观、可观察的SNS行为，克服心理研究中自评量表的局限性。
• 通过将用户人格与在线行为模式关联，实现SNS平台的个性化服务。
• 利用大规模SNS数据而非传统调查方法，验证已知的行为-人格关联。

提出的方法

• 本研究使用来自中国SNS平台人人网（RenRen）的用户行为数据集，包括动态更新、博客内容、好友数量及互动指标。
• 提取的特征包括自评评论比例、表情符号使用情况、愤怒博客比例、好友数量、留言本使用情况以及近期动态频率。
• 采用基于信息增益比的决策树特征选择方法，识别每种人格维度最具预测力的特征。
• 利用行为特征进行监督学习，预测五大性格特质（开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质）的每个维度。
• 通过信息增益比分析识别出根特征和次级根特征，突出每种人格特质最具影响力的的行为指标。
• 该方法实现了无需依赖自评心理量表的自动化、可扩展的人格预测。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否基于SNS上的用户行为，以合理准确度预测五大性格特质？
• RQ2 哪些具体的在线行为与五大人格维度的相关性最强？
• RQ3 本研究识别出的行为指标与心理学文献中已报道的行为-人格关联相比如何？
• RQ4 自动化人格预测在多大程度上可提升SNS平台的个性化推荐与用户体验？
• RQ5 在线行为与线下人格特质的一致性如何？虚拟世界与现实世界互动中的行为差异有哪些？

主要发现

• 外向性与动态转发比例（zzstatus）呈正相关，表明在线互动中更具社交性。
• 神经质与引发愤怒情绪的博客比例（angryblogproportion）呈正相关，反映情绪反应性。
• 宜人性与较高的自评评论比例（p(selfcomment)）以及博客中表情符号的使用增加有关。
• 尽责性与更高的留言本使用频率以及虚拟货币使用量（zidou）增加相关，表明具有助人和有条理的行为特征。
• 开放性与频繁使用SNS（usage）以及近期动态更新频率高（recentstatus）密切相关，表明具有好奇心和寻求新奇的倾向。
• 特征信息增益比分析表明，好友数量是外向性和神经质的首要预测因子，凸显其在人格-行为映射中的核心地位。