論文の概要: Personality Profiling: How informative are social media profiles in predicting personal information?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13065v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 03:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:12:03.552868
• Title: Personality Profiling: How informative are social media profiles in predicting personal information?
• Title（参考訳）: パーソナリティ・プロファイリング:ソーシャルメディア・プロフィールは個人情報の予測にどの程度有益か?
• Authors: Joshua Watt, Jonathan Tuke and Lewis Mitchell
• Abstract要約: パーソナリティ・プロファイリングは、ターゲット広告、政治キャンペーン、ワクチンキャンペーンのために企業によって利用されてきた。 我々は,マイアーズ・ブリッグス(Myers-Briggs,マイアーズ・ブリッグス)のパーソナリティをプロファイリングするために,人々のオンラインデジタルフットプリントがどの程度活用できるかを検討することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.046040036610482664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personality profiling has been utilised by companies for targeted advertising, political campaigns and vaccine campaigns. However, the accuracy and versatility of such models still remains relatively unknown. Consequently, we aim to explore the extent to which peoples' online digital footprints can be used to profile their Myers-Briggs personality type. We analyse and compare the results of four models: logistic regression, naive Bayes, support vector machines (SVMs) and random forests. We discover that a SVM model achieves the best accuracy of 20.95% for predicting someones complete personality type. However, logistic regression models perform only marginally worse and are significantly faster to train and perform predictions. We discover that many labelled datasets present substantial class imbalances of personal characteristics on social media, including our own. As a result, we highlight the need for attentive consideration when reporting model performance on these datasets and compare a number of methods for fixing the class-imbalance problems. Moreover, we develop a statistical framework for assessing the importance of different sets of features in our models. We discover some features to be more informative than others in the Intuitive/Sensory (p = 0.032) and Thinking/Feeling (p = 0.019) models. While we apply these methods to Myers-Briggs personality profiling, they could be more generally used for any labelling of individuals on social media.
• Abstract（参考訳）: パーソナリティ・プロファイリングは、ターゲット広告、政治キャンペーン、ワクチンキャンペーンなどに利用されてきた。 しかし、そのようなモデルの精度と汎用性はいまだによく分かっていない。 そこで本稿では,マイアーズ・ブリッグス・パーソナリティ・タイプをプロファイリングするために,人々のオンラインデジタルフットプリントがどの程度活用できるかを検討する。 我々は,ロジスティック回帰,ナイーブベイズ,サポートベクターマシン(svm),ランダムフォレストという4つのモデルの結果を分析し比較した。 我々は,SVMモデルが完全な性格型を予測する上で,20.95%の精度を達成することを発見した。 しかし、ロジスティック回帰モデルはわずかに悪化し、予測の訓練と実行が大幅に高速化される。 多くのラベル付きデータセットが、私たち自身を含むソーシャルメディア上の個人的特徴の実質的な階級的不均衡を示すことがわかった。 その結果,これらのデータセット上でモデル性能を報告する際の注意深い考察の必要性を強調し,クラス不均衡問題を解決するための方法をいくつか比較した。 さらに,モデルにおける異なる特徴集合の重要性を評価するための統計的枠組みを開発した。 Intuitive/Sensory (p = 0.032) モデルや Thinking/Feeling (p = 0.019) モデルでは、いくつかの特徴が他の機能よりも有益である。 これらの手法をマイアーズ・ブリッグス・パーソナリティ・プロファイリングに適用するが,ソーシャルメディア上での個人ラベル付けにはより一般的である。

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