Новые боги. Как онлайн-платформы манипулируют нашим выбором и что вернет нам свободу

В последнее время появилось бесчисленное количество исследований, посвященных взаимосвязи между цифровыми следами пользователей фейсбука и их чертами личности. Теперь было бы полезно применить метааналитический подход. Метаанализ позволяет изучить корреляцию между рассматриваемыми переменными сразу во многих исследованиях по определенной теме.

В данном случае становится любопытно: насколько велика статистическая предсказательная сила различных цифровых следов в фейсбуке при определении характера человека?[302] Этот вопрос немного шире, чем работа Косински и его коллег, поскольку в ходе других исследований для прогнозирования личностных черт анализировались не только лайки. Научная литература по психоинформатике знает примеры, когда психологические переменные пытались определить по частоте публикаций и смены статусов и количествеу людей, с которыми общается пользователь. Это лишь несколько вариантов бесчисленных переменных.

Я был очень рад, когда мой итальянский коллега Давиде Маренго из Туринского университета получил стипендию и смог поработать в моей лаборатории в городе Ульм в течение нескольких месяцев. Поскольку зимние месяцы в Ульме всегда немного мрачные и очень туманные, у нас было достаточно времени, чтобы полностью сосредоточиться на наших исследовательских проектах.

В ноябре 2019 года мы приступили к завершению метаанализа литературы, посвященной фейсбуку, который готовили несколько месяцев. Можно было бы, конечно, проанализировать и другие медиаплатформы, чтобы ответить на вопрос об успешности предсказательной силы данных из всех соцсетей. Однако я все же думаю, что сфокусироваться именно на фейсбуке было верным решением, ведь там больше всего пользователей.

В ходе обширного штудирования литературы (более чем 900 работ) мы отобрали ядро из 21 статьи, в которых черты личности прогнозировались исходя из данных в фейсбуке. Затем они были включены в итоговую оценку. В ходе метаанализа мы обнаружили несколько интересных моментов[303]

. Во-первых, коэффициент корреляции между цифровыми следами на фейсбуке и личностными характеристиками составил 0,34 по всем характеристикам, входящим в «большую пятерку» (0,34 × 0,34 = 0,115, т. е. примерно 12 % дисперсии). Во-вторых, наиболее сильной оказалась корреляция с уровнем экстраверсии. Все результаты представлены в таблице 4.1.

К слову, наш метаанализ показал, что прогноз становится точнее, если учитывать как можно больше различных форм цифровых следов.

Табл. 4.1. Взаимосвязь между параметрами «большой пятерки» и данными фейсбука в метаанализе Маренго и Монтага (2020; см. примечание 303)

Поскольку мы рассматривали только следы на фейсбуке, стоит упомянуть и другой метаанализ данных, проведенный Дэнни Азукаром (совместно с Давиде Маренго). Они определяли предсказательную силу цифровых следов за пределами фейсбука[304]

. Этот анализ дал схожие с нашими результаты.

Итак, я могу оценить психические характеристики групп онлайн-пользователей, например характер. Но что мне это даст?

Работа Михала Косински вызвала настоящую волну обсуждений в научном сообществе прежде всего из-за ее связи со скандалом вокруг Cambridge Analytica. Бытует мнение, что то исследование стало методологической основой для теневой деятельности компании. Однако я убежден, что эта работа в любом случае, даже без истории с Cambridge Analytica, вызвала бы большой резонанс, поскольку она имеет огромное значение для дальнейшего развития психоинформатической диагностики. Результаты убедительно показывают, какую информацию можно извлечь из «простого» источника цифровых данных (например, лайков).

Теперь мы знаем, что наши цифровые следы позволяют предсказать некоторые дихотомические переменные, такие как пол человека, с высокой степенью точности, а метрические переменные, такие как характер, – достаточно точно, но с некоторыми ограничениями (по крайней мере при условии больших выборок данных и при соответствующей структуре исследования). Но как можно воспользоваться этими знаниями и даже повлиять с их помощью на исход избирательной кампании?