L'algorithme des médias sociaux identifie Trump comme non marié
Lorsque des scientifiques de Russie et de Singapour ont testé un algorithme qu'ils ont créé et qui prédit l'état matrimonial à l'aide de données provenant de trois réseaux sociaux, ils ont trouvé que le programme identifiait le président Donald Trump comme célibataire. Il est en fait marié à Melania Trump, sa troisième épouse.
Selon les développeurs de l'algorithme, cette incohérence est due à l'activité anormale de Trump dans les médias: lui et ses associés utilisent Twitter comme un célibataire.
Des mathématiciens de l'Université ITMO de Saint-Pétersbourg, en Russie, et de l'Université nationale de Singapour ont découvert que le profilage des utilisateurs via plusieurs réseaux sociaux plutôt qu'un seul permet d'apprendre des détails spécifiques sur les individus. En particulier, les chercheurs se sont concentrés sur l'état matrimonial.
En combinant les données de Twitter, Instagram et Foursquare, ils ont appris à l'algorithme à prédire ce paramètre avec une précision de 86%, 17% de plus qu'en utilisant un seul réseau social, ont noté les chercheurs.
Selon les chercheurs, l'algorithme peut examiner n'importe quel compte anglophone. Pour démontrer le fonctionnement du programme, Andrey Filchenkov, professeur agrégé de technologie informatique à l'Université ITMO, a recueilli et analysé les tweets du président Barack Obama et de Trump.
Sur la base de ces données, l'algorithme a confirmé l'état matrimonial d'Obama, mais a conclu que Trump est célibataire.
Cette irrégularité peut s'expliquer par le fait que Trump lui-même ne met pas à jour ses comptes sur les réseaux sociaux, ont déclaré les chercheurs.
«Nous connaissons tous sa femme Melania», a déclaré Filchenkov. «Mais dans ce cas, nous étudions si tous les assistants de Trump sont mariés ou non. Nous ne devinons pas qui est Trump, mais qui gère ses réseaux sociaux.
Pour entraîner l'algorithme à comprendre les données, les scientifiques ont transformé l'activité des utilisateurs de New York, Singapour et Londres en ensembles, ou vecteurs, de paramètres, tels que la taille moyenne des tweets, les objets les plus fréquents sur une photo, l'enregistrement distribution, et ainsi de suite. Ensuite, les développeurs ont utilisé ces vecteurs dans des modèles d'apprentissage automatique de base.
La co-auteure Kseniya Buraya, chercheuse à l'Université ITMO, effectue un stage à l'Université nationale de Singapour, où elle étudie les approches permettant de décrire la personnalité humaine à travers les réseaux sociaux. Elle traite les données des utilisateurs avec cet algorithme, puis adapte les informations au Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), une échelle de types psychologiques.
L'échelle décrit une personne en fonction de la façon dont elle interagit avec le monde, ce qui, à son tour, est le plus facile à apprendre des médias sociaux.
«De nombreuses sources scientifiques associent le type psychologique d’une personne à son état matrimonial», a déclaré Buraya. «Nous avons donc décidé de vérifier avec quelle précision nous pouvons prédire ce paramètre pour l'utiliser pour réaliser à l'avenir des portraits psychologiques humains.»
Le profilage des utilisateurs, selon les chercheurs, peut avoir un large éventail d'applications. Par exemple, les recruteurs peuvent en savoir plus sur les personnes qui postulent pour un emploi. La caractérisation de la personnalité par l'activité sur les réseaux sociaux pourrait également aider à découvrir des groupes illégaux, ainsi qu'à trouver des personnes sujettes à la dépression ou au suicide et à les soutenir, ont déclaré les chercheurs.
L'étude a été présentée à la conférence AAAI sur l'intelligence artificielle à San Francisco.
Source: Université ITMO
