Trong cuốn sách có tựa High Fidelity của Nick Hornby phát hành vào năm 1995, ông cho biết: "Những thứ thực sự quan trọng là những thứ mọi người muốn, không phải thứ mọi người đang làm", và nghiên cứu trên dựa vào ý tưởng này.
Ảnh minh họa Internet.
Nghiên cứu vừa được công bố trực tuyến trên kỷ yếu của Việt Hàn lâm Khoa học Mỹ trong tuần này. Các nhà nghiên cứu của Đại học Stanford và Đại học Cambridge (Anh) cho biết máy tính có thể sử dụng trạng thái thích (like) trên Facebook để đánh giá tính cách của một người tốt hơn so với bạn bè.
Nhóm nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ 86.220 tình nguyện viên bằng một bảng câu hỏi thể hiện các cá tính tiêu chuẩn, với 100 thang đo 5 đặc điểm quan trọng về nhân cách của một người, đó là sự cởi mở, tận tâm, hướng ngoại, tán thành và nhạy cảm.
Sau đó, họ đưa bạn bè trên Facebook và thành viên gia đình người thử nghiệm điền vào bảng câu hỏi với 10 đề mục về họ. Song song đó, họ cũng cho chạy một mô hình máy tính để thực hiện các đánh giá về cá tính dựa trên trạng thái "like" trên Facebook. Kết quả thật bất ngờ khi máy tính cho ra các dự đoán về nhân cách tốt hơn so với bạn bè theo từng thang điểm “like”.
Chẳng hạn, với thang 10 “like”, máy tính đã cho thấy sự vượt trội hơn so với các đối thủ. Với mẫu 70 “like”, nó cũng tốt hơn so với các bạn bè cùng phòng với người tham gia. Với 150 “like”, chúng đánh giá chính xác hơn so với các thành viên trong gia đình. Vợ hoặc chồng có vẻ là đối tượng khó khăn nhất để máy tính đánh bại, nhưng dựa trên 300 “like”, mọi thứ đã hoàn toàn khác, máy tính đã dự đoán tính cách tốt hơn so một nửa kia.
Trong thực tế, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng khi nói đến hoạt động trên Facebook, các dự đoán từ máy tính chính xác hơn so với con người.
Theo các nhà nghiên cứu, mục Like trên Facebook có thể chẩn đoán cá tính của người dùng, vì chúng thể hiện khá rõ các đặc điểm về tính cách hoạt động của mỗi con người. Ví dụ, người tham gia có tính cởi mở cao sẽ có xu hướng thích nói chuyện, còn người có tính hướng ngoại lại thích tiệc tùng, chương trình thực tế hoặc nhảy múa...
