Мы любим проводить время за различными гаджетами. Передовые цифровые технологии позволяют нам развлекаться и учиться, работать и общаться. Но почему одновременно социальные сети могут усугублять проблему одиночества и усиливать симптомы депрессии? Кто или что заставляет нас возвращать глаза в экран и оставлять за собой как можно больше цифровых следов? Почему наши данные становятся «новой нефтью», и, чтобы эффективно добывать их, техногиганты идут на многочисленные ухищрения?

Я и мой смартфон

Психоинформатика, новая научная дисциплина на стыке компьютерных наук и психологии, позволяет анализировать психические состояния человека на основе данных со смартфонов и других цифровых следов «интернета вещей» (Internet of Things).

У этого метода колоссальный потенциал, но в неправильных руках он может оказаться разрушительным

В 2011 году появилась работа, посвященная определению личностных характеристик по лог-файлам смартфонов. В лог-файлах (журнале, где регистрируются действия пользователя) хранится подробная информация о том, что именно произошло на устройстве. Когда оно включилось? Когда я открыл и закрыл то или иное приложение? Кто звонил мне вчера в 16:03? На углу какой улицы в Кёльне я находился позавчера в 14:14?

Участники исследования дали авторам доступ ко всем своим взаимодействиям со смартфоном, чтобы установить связь между информацией в лог-файлах и личностными характеристиками людей. Кроме того, все участники исследования прошли анкетирование, чтобы у учёных появилось представление об их характере.

Исследование показало: многие из записанных в журнале переменных, например, количество принятых звонков, коррелируют с уровнем экстраверсии.

Иными словами, чем больше было количество входящих звонков на смартфонах, тем выше участники оценивали свой показатель экстраверсии

Теперь мы знаем, что человек, которому часто звонят, с чуть большей вероятностью относится к экстравертам (а может быть, он вообще душа компании!), но мы по-прежнему говорим о вероятностных взаимозависимостях, обладающих лишь некоторой степенью достоверности для описания исследуемой выборки.

Можем ли мы повысить предсказательную силу нашей теории с помощью дополнительных мер? Да!

Подбрасывание монетки

Прогноз станет ещё точнее, если в статистическом анализе одновременно будет учитываться больше данных со смартфона. К примеру, лог-файлы содержат бесчисленное количество информации о звонках, и её всю можно проанализировать. Взять хотя бы такие параметры, как продолжительность телефонных разговоров, количество входящих и исходящих звонков, количество различных людей, с которыми человек контактирует, или размер активной и пассивной социальной сети (под термином «активная социальная сеть» подразумеваются люди, с которыми человек регулярно общается). Эта информация представляет для нас интерес, поскольку многие хранят в памяти телефона номера, по которым уже давно не звонят.

Итак, теперь мы можем сопоставить и подвергнуть статистическому анализу все эти переменные одновременно и сделать предположения о характере человека или других его личностных качествах. В частности, мы можем применить статистический метод машинного обучения, чтобы объединить множество источников данных в одну статистическую модель.

После медианного разделения личностных переменных (например, разделения их на две группы по признаку экстраверсии/интроверсии) точность предсказания характеристики достигла 75,9 процента, а в случае черты «добросовестность» – 74,4 процента. Иными словами, вероятность правильных прогнозов при оценке личностных черт на основе данных смартфона стала значительно выше, чем при подбрасывании монетки. Без медианного разделения, но с применением самых современных статистических методов и сбора со смартфона нескольких категорий данных (касающихся общения, прослушивания музыки, передвижений и так далее) у 624 участников исследования удалось достичь коэффициента корреляции 0,40.

Big Data

Что же мы можем в итоге сказать о смартфоне как инструменте для диагностики личности? Психологи, говоря о научных работах, любят использовать образ трёх слепцов из индийского фольклора, которые пытаются понять, что представляет собой легендарное животное – слон.

Первый слепой ощупывает хобот и говорит, что он похож на змею. Второй, стоящий сбоку от слона, напротив, чувствует гигантскую стену. Третий, стоящий у хвоста, сообщает, что животное больше похоже на копье. Мораль сей басни такова: изучение отдельных элементов часто не позволяет увидеть картину целиком.

Чтобы получить максимально точное представление о человеке, необходимо также изучить его поведение с разных сторон и как можно точнее зафиксировать интересующую нас переменную (в данном случае характер) с помощью психометрии.

Ещё в 2012 году был опубликован «Манифест психологии смартфонов», в котором предсказывались грядущие изменения в психологических исследованиях из-за широкого распространения смартфонов.

Если задуматься о том, сколько в современном телефоне датчиков, мы поймем, что, пожалуй, только начинаем осмыслять смартфоны как источник данных, особенно если учесть, как мало внимания им раньше уделяли психодиагностические исследования. Например, психодиагностика могла бы рассмотреть, как переменные окружающей среды влияют на настроение человека, исходя из информации о яркости освещения или погоде. Допустим, если датчики фиксируют, что в помещении, где находится смартфон, светит солнце, участники исследования могут чувствовать себя бодрее.