전기전자 디지털 흔적을 사용하여 개성을 판단하는 컴퓨터

2015.01.20 19:44

졸리운_곰 조회 수:455

디지털 흔적을 사용하여 개성을 판단하는 컴퓨터

http://mirian.kisti.re.kr/futuremonitor/view.jsp?cn=GTB2015010234&service_code=03
KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 2015-01-19




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페이스북에 기초하여 친구들, 가족들 또는 그들의 파트너들보다 사람들의 개성을 컴퓨터가 더 잘 판단할 수 있다는 연구결과를 연구원들이 발견하였다. 새로운 알고리즘을 사용하여 연구원들은 파트너나 부모들만큼이나 정확하게 사람들의 개성을 나타낼 수 있기 위해서 평균적인 라이크 인공지능(Likes artificial intelligence (AI))에 대한 평규적인 수치를 산출하고 있다.

PNAS 저널에 발표되어진 새로운 연구결과는 개성에 관하여 정확한 판단을 하는 컴퓨터와 사람의 능력을 비교하였다. 사람들의 판단은 개인과의 친분도에 기초하지만 컴퓨터 모델들은 페이스북 라이크(Facebook Likes)와 같은 특정한 디지털 신호를 사용하게 된다.

연구결과는 페이스북 라이크를 마이닝함으로써 컴퓨터 모델이 개인들의 개성을 가까운 친구나 가족들보다 더 정확하게 예측할 수 있다는 것을 보여주었다. 라이크를 충분히 분석하기 위해서 사람들의 배우자는 광범위한 심리학적 특징의 정확도라는 측면에 대하여 컴퓨터와 라이벌로 경쟁하게 되었다.

캠브리지대학교와 스탠포드대학교의 연구원들은 단순한 데이터 분석을 통해서 개인들의 심리학적인 특징을 발견하는 컴퓨터 능력을 확실하게 증명하는 것으로 이 연구 발견을 나타내고 있다. 기계는 우리가 이전에 생각했던 것보다 우리에 대하여 더 잘 알 수 있다는 것을 보여줌으로써 더욱더 사회적으로 변화하는 HCI(human-computer interactions)분야의 발전에 대한 중요한 단계를 말해주는 것이다.

“미래에 컴퓨터는 우리의 심리적인 특징을 추측할 수 있게 될 것이며, 이에 따라서 반응하게 될 것이다. 그래서 감정적으로 지능적이며, 사회적인 기술을 가진 기계가 출현하도록 만들어질 것”이라고 주 저자인 캠브리지대학교의 정신측정학센터의 Wu Youyou가 말했다. 그리고 “이러한 맥락에서 HCI는 허(Her)와 같은 과학공상영화를 통해서 우리의 생활 속의 한 부분이 되는 것으로 묘사되고 있다”고 덧붙였다.

연구원들은 이러한 연구결과가 기술이 개발되는 것처럼 개인정보보호에 대한 관심을 불러일으키게 될 것이라고 말했다. 그리고 연구팀은 디지털 흔적에 대한 완벽한 제어를 할 수 있는 정책들은 지지하고 있다.

이 연구에서 컴퓨터는 10개의 라이크를 분석함으로써 직장 동료들보다 더 정확하게 실험참가자들의 개성을 예측할 수 있었다. 또한 70개의 라이크를 갖는 친구 또는 동거인(룸메이트), 150개를 갖는 가족 구성원(부모, 형제자매) 및 300개를 갖는 배우자들보다 더 정확하게 예측하였다.

평균적으로 페이스북 사용자들이 약 227개의 라이크를 가진다는 것을 감안하였을 때, 이러한 종류의 AI는 우리의 가장 가까운 동료들보다 우리에 관하여 더 잘 파악하고 있는 잠재력을 가지게 된다고 연구원들이 말했다.

최근 연구는 2013년에 발표된 캠브리지 대학교의 이전 연구를 토대로 만들어진 것으로서, 다양한 심리학적 및 인구통계학적인 특징들이 페이스북 라이크를 통해서 매우 놀라운 정확도를 예측할 수 있다는 것을 보여주었다.

새로운 연구에서 연구원들은 페이스북에서 86,220명의 지원자들에 대한 샘플을 사용하였다. 이들은 마이퍼스낼러티(myPersonality) 앱과 그들의 라이크를 통해서 제공된 100가지의 개성에 대한 질문을 완성하였다.

이러한 결과는 개방성, 양심, 외향성 및 친절함 및 신경질적임이라는 5가지 특성인 OCEAN 모델을 통해서 심리적인 행동에 대한 자기기록적인 개성 점수를 제공하게 된다. 이것을 통해서 연구원들은 라이크가 더 높은 특별한 개성점수를 산출했다는 것을 밝힐 수 있었다. 즉, 살바도르 달리를 좋아하는 것 또는 명상이 더 높은 개방성 점수를 보여주었다.

마이퍼스낼러티 앱에서 사용자들은 단축되어진 개성 테스트 버전을 통해서 사용자들의 심리적인 특징을 판단하기 위해 친구와 가족을 방문하는 옵션을 가지게 된다. 이 연구에서 사람들은 페이스북에서 친구나 가족으로 나열된 사람들에게 10가지 질문을 사용하여 참가자들의 개성에 대한 판단을 나타낼 수 있었다.

연구원들은 한 명의 친구 또는 가족 구성원들에 의해서 판단된 17,622명의 참여자들의 샘플을 가질 수 있었으며, 두 명의 친구나 가족 구성원에 의해서 판단되어진 14,410명의 샘플을 가질 수 있었다.

이러한 판단의 정확도를 알아내기 위해서, 온라인 개성 판단은 수십 년 동안 이루어진 심리적인 연구에 대한 메타분석을 입증하게 되었다. 연구원들은 여러 해 동안 사람들을 통해서 이루어진 수치들이 온라인 수치와 비슷하다는 것을 발견하였다.

이러한 방법에서 연구원들은 컴퓨터 알고리즘들과 사람에 의한 개성 판단간의 정확도를 비교할 수 있었다. 충분한 라이크가 주어진다면, 컴퓨터는 형제, 어머니 또는 부모들보다 자각적인 개성에 더 가까워질 수 있게 되었다.

공동저자이며, 스탠포드대학교의 연구원인 Michal Kosinski 박사는 이 연구결과가 방대한 정보를 보유하고 액세스할 수 있는 능력과 빅 데이터 기술을 이용한 알고리즘을 가지고 분석할 수 있는 능력을 보유하는 여러 가지 잇이점을 가지게 될 것이라고 말했다.

“빅 데이터와 기계학습은 사람들이 오랜 시간에 걸쳐서 성취하게 되는 정확도를 제공해주게 된다. 왜냐하면 사람들은 한 가지 또는 두 가지 사례에 너무 많은 비중을 두게 되며, 비합리적인 방법의 사고로 치우칠 수 있기 때문”이라고 그가 말했다. 그럼에도 불구하고 저자들은 몇 가지 특징들을 감지하는 것은 디지털 흔적 없이 또는 미묘하게 인지함 없이도 사람들의 능력으로 남아있게 될 것이라는 점을 인정하였다.

이 연구의 저자들은 자동화되고, 정확하며, 저렴한 개성 평가가 여러 가지 방면에서 사회적이며, 개인적인 의사결정을 향상시켜줄 수 있을 것이라고 말했다. 즉, 신규 모집에서부터 로맨스까지 이르게 될 것이다.

“개성을 판단하는 능력은 매일의 결정에서부터 누구와 결혼하고, 신뢰하며, 고용하거나 또는 대통령을 뽑느냐와 같은 장기적인 계획에 이르기까지 사회적인 생활에 대한 필수적 구성요소가 된다. 데이터 분석과 같은 이 연구결과는 결정을 내려야 되는 시점에 사람들에게 유용한 도움이 될 수 있을 것"이라고 캠브리지대학교의 공동저자인 David Stillwell 박사가 말했다.

Youyou는 “모집인들은 그들의 개성에 따라서 직업에 잘 맞는 후보를 매치시킬 것이다. 상품과 서비스는 사용자들의 개성에 가장 잘 맞도록 행동을 맞출 수 있을 것이며, 분위기를 변화시키게 될 것이다. 사람들은 행동을 선택하고, 경력이 되는 분야, 심지어 낭만적인 파트너를 선택하는 것과 같이 인생의 중요한 결정을 하게 될 때 이러한 종류의 데이터 분석을 가지고 인지와 판단을 증강시킬 수 있게 될 것이다. 이와 같이 데이터를 통한 결정은 사람들의 삶을 더욱 향상시킬 수 있게 될 것”이라고 말했다.

이러한 종류의 데이터 마이닝과 추론이 현재 몇 군데의 디지털 서비스 제공업체들에 의해서 사용되고 있는 기술의 특징을 가질 수 있게 해준다고 연구원들이 말했다. 그리고 여러 사람들을 위해 대규모로 공개되어 기계가 습관을 읽게 되는 미래는 개인정보보호에 관심을 갖는 것에 대하여 반(反) 이상향이 될 수 있다.

“소비자들, 기술 개발업체들 및 정책결정자들은 개인정보보호 법률과 기술을 지원하여 이러한 문제들을 해결할 수 있을 것이며, 디지털 흔적에 대하여 사용자를 완전하게 제어할 수 있게 되기를 우리는 바라고 있다”고 Kosinski가 말했다. 

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