L'utilisation d'un smartphone peut révéler vos traits de personnalité

L’utilisation d’un smartphone génère inévitablement des masses de données numériques accessibles à d’autres, et ces données fournissent des indices sur la personnalité de l’utilisateur. Dans une nouvelle étude allemande, une équipe de chercheurs de Ludwig-Maximilians-Universitaet (LMU) dirigée par le psychologue Dr Markus Bühner a exploré à quel point ces indices sont vraiment révélateurs.

Les chercheurs ont cherché à déterminer si les données conventionnelles collectées passivement par les smartphones (telles que les heures ou les fréquences d'utilisation) fournissent des informations sur la personnalité des utilisateurs. La réponse était assez claire.

«Oui, l'analyse automatisée de ces données nous permet de tirer des conclusions sur la personnalité des utilisateurs, du moins pour la plupart des grandes dimensions de la personnalité», a déclaré le Dr Clemens Stachl, qui travaillait auparavant avec Markus Bühner (président des méthodologies psychologiques and Diagnostics at LMU) et est maintenant chercheur à l'Université de Stanford en Californie.

Les résultats sont publiés dans la revue PNAS.

Pour l'étude, l'équipe LMU a recruté 624 volontaires pour leur projet PhoneStudy. Les participants ont rempli un questionnaire détaillé décrivant leurs traits de personnalité et ont installé une application qui avait été spécialement développée pour l'étude sur leurs téléphones pendant 30 jours.

L'application a été développée pour collecter des informations codées relatives à leur comportement. L'équipe s'est principalement intéressée aux données relatives aux modes de communication, au comportement social et à la mobilité, ainsi qu'au choix et à la consommation de musique des utilisateurs, à la sélection des applications utilisées et à la répartition temporelle de l'utilisation de leur téléphone au cours de la journée.

Toutes les données sur la personnalité et l'utilisation du smartphone ont ensuite été analysées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, qui ont été formés pour reconnaître et extraire des modèles à partir des données comportementales, et relier ces modèles aux informations glanées dans les enquêtes de personnalité. La capacité des algorithmes à prédire les traits de personnalité des utilisateurs a ensuite été contre-validée sur la base d'un nouvel ensemble de données.

«La partie de loin la plus difficile du projet a été le prétraitement de l'énorme quantité de données collectées et la formation des algorithmes prédictifs», a déclaré Stachl. «En effet, pour effectuer les calculs nécessaires, nous avons dû recourir au cluster d'ordinateurs hautes performances du Leibniz Supercomputing Center de Garching (LRZ).»

L'équipe s'est concentrée sur les cinq dimensions de la personnalité les plus importantes (les Big Five) identifiées par les psychologues, ce qui leur a permis de caractériser les différences de personnalité entre les individus de manière globale.

Ces dimensions comprennent les suivantes: (1) ouverture (volonté d'adopter de nouvelles idées, expériences et valeurs), (2) conscience (fiabilité, ponctualité, ambition et discipline), (3) extraversion (sociabilité, assertivité, aventureux, dynamisme et convivialité) ), (4) agréable (volonté de faire confiance aux autres, bonne humeur, extravertie, obligeante, serviable) et (5) stabilité émotionnelle (confiance en soi, sérénité, positivité, maîtrise de soi).

L'analyse révèle que l'algorithme a effectivement réussi à obtenir la plupart de ces traits de personnalité à partir de l'utilisation d'un smartphone. En outre, les résultats offrent des indices sur les types de comportement numérique les plus informatifs pour les auto-évaluations spécifiques de la personnalité.

Par exemple, les données relatives aux modes de communication et au comportement social (comme en témoigne l'utilisation du smartphone) étaient fortement liées aux niveaux d'extraversion autodéclarée, tandis que les informations relatives aux schémas d'activité de jour et de nuit étaient significativement prédictives des degrés autodéclarés de conscience. Notamment, les liens avec la catégorie «ouverture» ne sont apparus que lorsque des types de données très contrastés (par exemple, l'utilisation d'applications) ont été combinés.

Les résultats sont d'une grande valeur pour les chercheurs, car la plupart des études ont été presque exclusivement basées sur des auto-évaluations. La méthode conventionnelle s'est avérée suffisamment fiable pour prédire les niveaux de réussite professionnelle, par exemple.

«Néanmoins, nous en savons encore très peu sur la manière dont les gens se comportent réellement dans leur vie quotidienne - à part ce qu'ils choisissent de nous dire dans nos questionnaires», a déclaré Bühner. «Grâce à leur large diffusion, leur utilisation intensive et leur très haut niveau de performances, les smartphones sont un outil idéal pour sonder les relations entre les comportements autodéclarés et réels.

Stachl est conscient que ses recherches pourraient stimuler davantage l'appétit des entreprises informatiques dominantes pour les données. En plus de réglementer l'utilisation des données collectées passivement et de renforcer les droits à la vie privée, nous devons également jeter un regard complet sur le domaine de l'intelligence artificielle, a-t-il déclaré.

«L'utilisateur, et non la machine, doit être au centre des recherches dans ce domaine. Ce serait une grave erreur d’adopter des méthodes d’apprentissage basées sur la machine sans prendre sérieusement en considération leurs implications plus larges. Le potentiel de ces applications - à la fois dans la recherche et dans les affaires - est énorme.

«Les opportunités ouvertes par la société actuelle basée sur les données amélioreront sans aucun doute la vie d'un grand nombre de personnes», a déclaré Stachl. «Mais nous devons nous assurer que toutes les couches de la population partagent les avantages offerts par les technologies numériques.»

Source: Ludwig-Maximilians-Universitaet