הערכת אישיות באמצעות ניתוח לשוני ממוחשב של מסרים בפייסבוק

Park, G., Schwartz, H. A., Eichstaedt, J. C., Kern, M. L., Kosinski, M., Stillwell, D. J., ... & Seligman, M. E. (2015). Automatic personality assessment through social media language. Journal of personality and social psychology, 108(6), 934.‏  http://www.peggykern.org/uploads/5/6/6/7/56678211/park_2015_-_automatic_personality_assessment_through_social_media_language.pdf

כיצד פסיכולוגים מעריכים אישיות?  קיימות שלוש דרכים עיקריות:  באמצעות ראיון (שיחה עם הקליינט), באמצעות שאלונים (שהקליינט ממלא על עצמו ו/או שאנשים שמכירים אותו, כמו הורים או מורים או חברים, ממלאים עליו), ובאמצעות מבחנים השלכתיים (למשל, מבקשים מהקליינט לספר סיפורים על תמונות שהוא רואה.  ההנחה היא שהדרך בה הקליינט מספר את הסיפורים וכן תכני הסיפורים  - כמו למשל, האינטראקציה בין הדמויות בסיפורים  - משקפים היבטים שונים באישיות של הקליינט).  ניתן להעריך היבטים מסויימים של האישיות גם באמצעות סימולציות של מצבים שונים הנערכות בדרך כלל באופן קבוצתי.

האם ניתן להעריך אישיות באמצעות "החתימה האלקטרונית" שכל אחד מאיתנו משאיר אחריו?  אין לי ספק בכך שמסרים שאנו כותבים במדיה החברתית משקפים היבטים שונים של האישיות שלנו.  סביר להניח שברגע שיפותחו מבחנים בעלי נורמות, שהם גם מהימנים ותקפים, להערכת אישיות באמצעות ניתוח מסרים שאנו כותבים במדיה החברתית – הם יכנסו לשימוש מאסיבי.  מבחנים כאלה יהיו זולים, קלים ומהירים מאד.  ניתן יהיה לקבל "פרופיל אישיותי" של אדם באמצעותם בתוך מספר שניות.  ניתן לחשוב על שימוש במבחנים כאלה  הן על ידי פסיכולוגים והן על ידי גורמים אחרים כגון חברות מסחריות המעוניינות לגייס כוח אדם או אולי אתרי היכרויות...הדבר מעלה סוגיות אתיות כגון הערכת אישיות של אנשים ללא ידיעתם, הערכת אישיות המבוססת על חומרים שאנשים כתבו שנים קודם למועד ההערכה, מבלי שיחשבו שבעתיד החומרים שהם כתבו ישמשו להערכת אישיותם, ועוד.

במחקר זה השתמשו החוקרים PARK  וחבריו (ביניהם פרופ' מרטין סליגמן הנודע) בתוכנה להערכה מבוססת שפה LBA  - Language Based Assessment              כדי לנתח מסרים בפייסבוק.  הם ניסו לנבא תכונות אישיות של אנשים באמצעות השפה בה הם משתמשים בפייסבוק. 

בניגוד לדרכים המקובלות להערכת אישיות, בהן אנשים יודעים שהם נמצאים במצב של "מבחן" והדבר עלול או עשוי לשנות את האופן בו הם מגיבים (מכיוון שהם מעוניינים להציג את עצמם באופן הטוב ביותר), אנשים כותבים מסרים בפייסבוק במצבים חברתיים טבעיים, ונוטים לשתף במידע רב על עצמם.  החוקרים יצאו מנקודת הנחה שאנשים בדרך כלל מציגים בפייסבוק את העצמי האמיתית שלהם.  בניגוד לדרכים המקובלות להערכת אישיות, המתבצעות בנקודת זמן מסויימת ומסיקות מסקנות על האישיות על פי התפקוד והתגובות של האדם באותה נקודת זמן בחייו, הערכה המבוססת על הדרך בה האדם מתבטא בפייסבוק לוקחת בחשבון את התבטאויותיו על פני שנים רבות ולא בנקודת זמן אחת.    

 תוכנת LBA  מנתחת את השימוש שאנשים עושים במלים בודדות, בסימנים שאינם מלים (למשל אמוטיקונים, סימני קריאה), בביטויים (למשל "או מיי גוד"), ובנושאים (מקבצים של מלים שיש ביניהן קשר סמנטי הנוטות להופיע יחד אצל האדם הנבדק).  

החוקרים בנו באמצעות מערכת LBA מודל מנבא של האישיות המבוסס על מדגם של יותר מ – 66 אלף משתמשי פייסבוק.  הם בדקו את המודל עם מדגם נוסף של 5000 משתמשי פייסבוק.  המשתתפים במחקר נבחרו מתוך קבוצת האנשים שהשתמשו באפליקצית myPersonality.  אפליקציה זו מאפשרת למשתמשים בה לעבור סדרה של מבחנים פסיכולוגים ולשתף את התוצאות שלהם עם חברים.  אפליקציה זו הותקנה על ידי כ – 4.5 מיליון משתמשים בין השנים 2007-2012.  כל המשתמשים הסכימו לכך שייעשה שימוש אנונימי בתגובות שלהם למבחנים הפסיכולוגים למטרות מחקר.  פארק וחבריו השתמשו במידע של תת קבוצה של משתמשי myPersonality, שהרשו לאפליקציה לגשת לסטטוסים שלהם בפייסבוק.   פארק וחבריו כללו במדגם רק אנשים שכתבו לפחות 1000 מלים במסרי הסטטוס שלהם, ושהיו צעירים מגיל 65.  כל המשתתפים במחקר כתבו בין ינואר 2009 ובין נובמבר 2011 מעל 15 מיליון מסרים בפייסבוק, ואלה המסרים בהם נעשה שימוש במחקר זה.  כל משתתף כתב בממוצע 4107 מלים בתקופת זמן זו.   

כל המשתתפים במחקר מילאו באפליקצית myPersonality שאלוני אישיות שבדקו את חמש התכונות הגדולות של האישיות שלהם – ה BIG5. 

וכעת כמה מלים על חמש התכונות הגדולות לפני שאני ממשיכה בתיאור המחקר של פארק וחבריו:

חמש התכונות הגדולות הן תוצר של ניתוחי גורמים שביצע ריימונד קאטל ואחריו החוקרים Costa & McCrae (1992) על מספר גדול מאד של תכונות אישיות. 

אלו הן חמש התכונות הגדולות:

פתיחות – OPENNESS – נטיה לסקרנות, דמיון, מקוריות, אופקים רחבים, אינטליגנציה גבוהה, רגישות אמנותית.

מצפוניות -  conscientiousness              נטיה לזהירות, יסודיות, אחריות, ארגון ותכנון, עבודה מאומצת, התמדה ומשמעת עצמית.

מוחצנות – EXTRAVERSION     נטיה לחברותיות, אסרטיביות, דברנות ופעלתנות.

נעימות-      AGREEABLENESS            נטיה לאדיבות, גמישות, בטחון ואמון, מזג נוח, שיתוף פעולה, סלחנות וסובלנות.

יציבות רגשית – NEUROTICISM - נטיה לחוש חרדה, דיכאון, כעס, מבוכה, דאגה, רגשנות וחוסר בטחון.

מרבית התיאורטיקנים של האישיות רואים את תכונת האופי כסלע האם, כיחידה הבסיסית של האישיות.  תכונות כמו מוחצנות ונעימות מתארים את ההבדלים הבסיסיים ביותר בין אנשים, הבדלים שניתן לזהותם בקלות מתוך התנהגויות אנושיות מעבר למצבים ולזמן.  התכונות הללו כה בסיסיות, שהן בולטות כבר בגיל הינקות.  יש תינוקות שנוטים להיות שמחים ויש שנוטים לחוש מצוקה, יש תינוקות סקרנים כלפי סביבתם, ויש תינוקות הרבה יותר עצורים.  ההבדלים הגדולים בטמפרמנט בחדשי החיים הראשונים מתפתחים בהדרגה לתכונות אופי.  

נחזור כעת למחקר של פארק וחבריו.

כאמור, פארק וחבריו ניסו לנבא את חמש התכונות הגדולות של אנשים באמצעות השפה בה הם משתמשים בפייסבוק.  הם גילו, שהניבוי באמצעות תוכנת LBA  היה במתאם חיובי בינוני עם תוצאות שאלוני חמש התכונות הגדולות שמילאו אותם אנשים על עצמם.  המתאמים היו 0.43 עם פתיחות, 0.37 עם מצפוניות, 0.42 עם החצנה, 0.35 עם נעימות ועם נוירוטיסיזם.  המתאם הכללי של ה – LBA  עם שאלון חמש התכונות הגדולות היה 0.38.    

הניבויים של חמש התכונות הגדולות באמצעות LBA  היו יציבים לאורך זמן של ששה חדשים.  מתאמים בין ניבויים של חמש התכונות הגדולות באמצעות LBA, שנערכו בהפרשי זמן של חצי שנה, היו 0.70 בממוצע.  בהשוואה לכך, מתאמים בין העברות חוזרות של שאלונים הבודקים את חמש התכונות הגדולות נעים בין 0.65 ל – 0.85.  ניתן להסיק שיציבות הניבוי בשיטת LBA  לא נופלת מזו של שאלונים. 

עד כמה עולים הניבויים של חמש התכונות הגדולות באמצעות LBA  בקנה אחד עם שאלונים שמילאו חברים של המשתתפים על חמש התכונות הגדולות של המשתתפים?   המתאם בין שאלוני דיווח עצמי שמילאו המשתתפים על עצמם לבין שאלונים שמילאו חבריהם עליהם היה 0.32.  המתאם בין שאלוני דיווח עצמי שמילאו המשתתפים על עצמם לבין הניבויים של LBA  היה, כאמור למעלה, 0.38.  כך שהניבויים של LBA  התאימו יותר לשאלונים שאנשים מילאו על עצמם מאשר לשאלונים שחבריהם מילאו עליהם.  אך החוקרים מציינים שהמתאם בין שאלוני דיווח עצמי שמילאו המשתתפים על עצמם לבין שאלונים שמילאו חבריהם עליהם היה במחקר זה נמוך יותר מכפי שמתקבל במחקרים בדרך כלל.  המתאם בין השאלונים שמילאו החברים לבין LBA  היה 0.24.   

המלים, הביטויים והנושאים הלשוניים מתוך המדגם, שקיבלו את המתאם הגבוה ביותר עם כל תכונה מחמש התכונות הגדולות עלו בקנה אחד עם דפוסים של חשיבה, רגשות והתנהגויות שמאפיינים כל תכונה.    בתרשים המרתק המופיע למטה ניתן לראות את מאפייני השפה שהיו משותפים לאנשים גבוהים במוחצנות לעומת נמוכים במוחצנות (אנשים מופנמים).  כל "ענן מלים" מכיל את מאה המלים והביטויים עם המתאמים הגבוהים ביותר עם מוחצנות גבוהה ועם מוחצנות נמוכה.  גודל המלים הוא פרופורציונלי לגודל המתאם.  הצבע מייצג את שכיחות המלים (ככל שמלה היא אדומה יותר – היא שכיחה יותר).   

לחצו על התרשים להגדלה.

אפשר לראות שאנשים מוחצנים נוטים להשתמש במלים כמו "אהבה", "הערב", "מסיבה", "נרגש" ו"מדהים".  מלים וביטויים הקשורים במוחצנות גבוהה משקפות רגשות חיוביים (למשל, "אהבה", "יפה"), התלהבות ("הכי טוב", "טרפתי", "נלהב") וחברותיות (למשל, "מסיבה", "להסתובב עם" , "ארוחת ערב עם").  מצד שני, השפה של אנשים נמוכים בהחצנה (כלומר, מופנמים) משקפת מוקד פנימי יותר (למשל, "אני", "אני לא", "אני צריך"), עניין גדול יותר בחפצים מאשר באנשים (למשל, "מחשב", "ספר", "כימיה") והססנות (למשל, "אולי", "אני מניח ש", "נראה ש"). 

מומלץ להציץ במאמר הפתוח לקריאה על הרשת, ולראות את ענני המלים לארבע התכונות הגדולות האחרות.  זה מאד משעשע (לפחות אותי...).

החוקרים מסכמים ואומרים שניתן להשתמש ב - LBA כדי להשלים וכדי להרחיב מדדים מסורתיים להערכת אישיות.  שיטות אלו יוכלו להוות בעתיד חלופה לשאלונים.   החוקרים מעריכים, שהערכת אישיות באמצעות ניתוח "חתימה אלקטרונית" תלך ותתפתח.  יש מחקרים שמצאו שניתן לנבא מאפייני אישיות של משתמשי פייסבוק באמצעות התבוננות בדפוסי הלייקים שלהם.  יש מחקרים שמנבאים מאפייני אישיות באמצעות בחינת תדירות כתיבת סטטוסים וזמן תגובה לסטטוסים.  מן הסתם לכל מקור מידע (לייקים, תדירות כתיבת סטטוסים, זמן תגובה לסטטוסים, LBA ודרכים אחרות לנתח מידע מרשתות חברתיות) יש תרומה מיוחדת ושונה לניבוי של תכונות או מאפייני אישיות.  לכן סביר להניח שיתפתחו מודלים שישלבו מקורות מידע שונים כדי ליצור הערכת אישיות טובה יותר. 

והנה מישהו גבוה בתכונת המוחצנות:

https://www.youtube.com/watch?v=6XtsxiQ6PWo