এখানে এমন প্রমাণ রয়েছে যে ফেসবুক আপনাকে আপনার বন্ধুদের চেয়ে ভাল জানবে

আমাদের পরিবার ও বন্ধুবান্ধবদের চেয়ে কেহ আমাদের আরও ভাল জানে না, তাই না? কে কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে আমরা কীভাবে ভাল এবং খারাপ সংবাদ সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া জানাব, বা মিষ্টান্নের জন্য পাই বা আইসক্রিম বেছে নেব কিনা

ফেসবুকের জন্য। কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয় এবং স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা ব্যাক্তিগত পরীক্ষায় যেমন লোকদের নিজস্ব উত্তর, তেমনি তাদের নিকটতম পরিবার এবং বন্ধুবান্ধবদের সাথে ফেসবুক লাইকগুলি কীভাবে মিলে যায় তা অধ্যয়ন করে। স্বামী বা স্ত্রী ব্যতীত বেশিরভাগ অবজেক্ট, ব্র্যান্ড, লোক, সংগীত বা বইয়ের কম্পিউটারের সাথে কম্পিউটার তার ব্যক্তির নিকটতম লোকের চেয়ে ব্যক্তির ব্যক্তিত্বের পূর্বাভাস দিতে আরও ভাল ছিল। (তারা এখনও আমাদের ভাল জানেন, এটি মনে হয়।)

ক্যামব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের সাইকোমেট্রিক্স সেন্টারের পিএইচডি শিক্ষার্থী উ ইউইউ এবং তার সহকর্মীরা পূর্বে অনুসন্ধান করেছিলেন যে কম্পিউটার মডেলগুলি কীভাবে ডেমোগ্রাফিক এবং মানসিক বৈশিষ্ট্যের পূর্বাভাস দিতে পারে মানুষ। তবে হার মুভি থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে তারা ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়নে মডেলগুলি কী করবে তা সম্পর্কে কৌতূহল ছিল। তারা ফেসবুকের ৮,,২২০ জন ব্যক্তিকে 100-প্রশ্ন বিশিষ্ট ব্যক্তিত্ব জরিপটি সম্পূর্ণ করতে বলেছিল যা নির্ধারিত করেছে যে তারা তথাকথিত বিগ ফাইভ বৈশিষ্ট্যগুলিতে কোথায় দাঁড়িয়েছে: খোলামেলাতা, আন্তরিকতা, প্রত্যর্পণ, সম্মতি এবং স্নায়ুবিকতা। তারপরে তারা তাদের ফেসবুক লাইকগুলি এমন একটি মডেল তৈরি করতে বিশ্লেষণ করেছিলেন যেখানে পছন্দগুলি বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত ছিল। উদাহরণস্বরূপ, মেডিটেশন, টেড আলোচনা এবং সালভাদোর ডালি পছন্দকারীরা খোলামেলাতে উচ্চতর স্কোরের ঝোঁক দেখাতেন, অন্যদিকে যারা রিয়েলিটি স্টার স্নুকি পছন্দ করেন, নাচতেন এবং পার্টি করতেন তারা আরও বহির্মুখী ছিলেন।

গড়ে ফেসবুকে লোকেরা 227 জন ছিল একজন গড় মানব বিচারকের (অন্য কথায়, বন্ধু) তুলনায় কম্পিউটারের পক্ষে ব্যক্তিত্বের উন্নত ভবিষ্যদ্বাণী হওয়ার মতো এটি যথেষ্ট তথ্য ছিল এবং স্ত্রী হিসাবে প্রায় ভাল as যত বেশি পছন্দ, কম্পিউটার তত উন্নত। কম্পিউটারের কোনও কাজের সহকর্মীকে ছাড়িয়ে নিতে কেবল 10 টি পছন্দ লেগেছে, উদাহরণস্বরূপ, বন্ধুর চেয়ে ভাল করার জন্য 70 এবং পরিবারের সদস্যকে আউটস্কোর করতে to

"আমরা জানি লোকেরা ভবিষ্যদ্বাণী করাতে বেশ ভাল ব্যক্তিত্ব বৈশিষ্ট্য, কারণ এটি আমাদের সমস্ত মিথস্ক্রিয়া মধ্যে যেমন একটি গুরুত্বপূর্ণ জিনিস, "Youyou বলেছেন। "তবে আমরা ফেসবুক লাইকগুলির মতো একক ধরণের ডিজিটাল ডেটা ব্যবহার করে কম্পিউটারগুলি কীভাবে বেশিরভাগ বন্ধুদের চেয়ে আরও ভাল করতে সক্ষম হয়েছিল তা দেখে আমরা অবাক হয়েছি” "

কম্পিউটারগুলি এমন ভাল ভবিষ্যদ্বাণীকারী কারণ তারা সমস্ত পছন্দগুলি নিতে পারে স্ট্যানফোর্ডের কম্পিউটার সায়েন্স বিভাগের ইউইউ-র সহ-লেখক মাইকেল কোসিনস্কি বলেছেন, মূল মূল্য হিসাবে এবং তাদের সাথে সমান আচরণ করুন। লোকেরা তথ্য ভুলে যাওয়ার প্রবণতা থাকে যদি তা মনের শীর্ষে না থাকে এবং স্মরণীয় বা সাম্প্রতিক ঘটনাগুলিকে আরও বেশি ওজন দেয়, সম্ভাব্যত আমাদের মূল্যায়নের পক্ষপাত করে। তবে কম্পিউটারগুলি তথ্যের প্রতিটি অংশকে উদ্দেশ্যমূলকভাবে আচরণ করতে পারে

তবুও, কম্পিউটার কৌশলটি সর্বদা সম্পূর্ণ সঠিক হয় না। এটি মানুষের মেজাজ এবং আচরণ এবং চেহারাগুলি পরিবর্তনের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে পারে না এবং মানুষ কুখ্যাতভাবে গতিশীল হওয়ার কারণে এটি সমস্যা হতে পারে। (যে ব্যক্তিরা এক্সট্রাওশন স্কেলে উচ্চতর স্কোর করেছে, উদাহরণস্বরূপ, তারা নতুন লোকের সাথে সাক্ষাত করতে পছন্দ করেছে তবে অবিচ্ছিন্নভাবে পছন্দ করেছেন টিফানি & amp; কোং, যখন যারা বেশি বিবেকবান ছিলেন তারা পর্বত বাইক চালানো এবং মোটরসাইকেলের পক্ষে পছন্দ প্রকাশ করেছিলেন।) তবে কোসিনস্কি মনে করেন যে এই ধরণের কম্পিউটার মডেলিং ক্যারিয়ার পরিকল্পনা এবং চাকরি নিয়োগের মতো প্রক্রিয়াগুলিতে সহায়তা করতে পারে। কেবলমাত্র কাজের বাজারে প্রবেশ করা লোকেরা এই জাতীয় ব্যক্তিত্বের প্রোফাইলিং থেকে উপকৃত হতে পারে, যা সেগুলিতে সঠিক শিল্প এবং চাকরীর সাথে আরও ভালভাবে সংযুক্ত করতে পারে। একটি মুক্ত আত্মা যিনি ভ্রমণ করতে, অন্বেষণ করতে এবং ঝুঁকি নিতে পছন্দ করেন, উদাহরণস্বরূপ, সম্ভবত অ্যাকাউন্টেন্ট হিসাবে খুশি হতে পারে না, তবে একজন অন্তর্মুখী ব্যক্তি বিপণন বা জনসংযোগের অবস্থানের পক্ষে আদর্শ নন

কোসিনস্কি আরও অনুমান করেছেন যে কম্পিউটারগুলি চাকরির নিয়োগকে আরও কার্যকর করতে পারে। অনেক সংস্থাগুলি ব্যক্তিত্বের প্রশ্নপত্রগুলি বিশেষত উচ্চ-স্তরের নির্বাহীদের সন্ধানের সময় ব্যবহার করেন, তবে এই জাতীয় প্রশ্নাবলিগুলি ভুল এবং অবিশ্বস্ত হতে পারে, কারণ প্রার্থীরা যে উত্তর দেখতে চায় তাদের মনে হয় যে সংস্থাটি দেখতে চায় এমন উত্তর দিতে উত্সাহিত হয়। কম্পিউটারগুলি এই প্রশ্নাবলীর চেয়ে আরও সঠিক ব্যক্তিত্বের প্রোফাইল নিয়ে আসতে সক্ষম হতে পারে, যদি ফেসবুকের ডেটা কোনও ইঙ্গিত দেয়।

কোসিনস্কি স্বীকার করেছেন যে এই জাতীয় মডেলগুলি প্রয়োগ করা জটিল। তিনি বলেন, "আমাদের যদি সত্যিই সতর্ক হতে হবে এবং তা নিশ্চিত করতে হবে যে আমরা লোকদের বিরক্ত করব না এবং আবেদনকারী এবং নিয়োগকর্তার মধ্যে আস্থা ভঙ্গকারী কোনও কিছুই না করি, যদি নিয়োগকারী সুস্পষ্ট সম্মতি ছাড়াই পরীক্ষা শুরু করেন," says "তবে আমরা অবশ্যই আশা করি যে এই প্রযুক্তিগুলি আরও উন্নত মানব জীবনের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে” "