Nutzung künstlicher Intelligenz und Big Data für psychometrische Analysen

Künstliche Intelligenz und Big Data für psychometrische Analysen nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data können Personalvermittlern dabei helfen, die Persönlichkeit und den Verhaltensstil einer Person besser zu verstehen.

Der vielleicht größte Nutznießer von Big Data ist der Bereich der künstlichen Intelligenz.

In Kombination können diese beiden Techniken die psychometrische Analyse auf die nächste Stufe heben. Die Untersuchung der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Big Data auf die Psychometrie wird für zukünftige Verbesserungen auf diesem Gebiet von entscheidender Bedeutung sein.

Die Anzahl der Bereiche, in denen eine psychometrische Beurteilung Auswirkungen haben kann, ist wirklich überwältigend. Von der Beurteilung von Bewerbern bei der Einstellung bis zur Durchführung landesweiter Kampagnen, vom Marketing bis zur Strafverfolgung spielen psychometrische Beurteilungen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, den Puls großer Personengruppen oder die Persönlichkeitsmerkmale einer Einzelperson zu verstehen. Wenn Organisationen, ob politische Parteien oder Unternehmen, die Big-Data-Funktionen der Psychometrie voll ausschöpfen, können sie sich auf ihren jeweiligen Schlachtfeldern einen nahezu uneinholbaren Vorteil verschaffen.

Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz und Big Data in der Psychometrie

Wie wir alle wissen, dringt die Digitalisierung in nahezu alle Bereiche des Lebens der Menschen ein. Daher werden Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data natürlich auch Auswirkungen auf den Bereich der Psychometrie haben. Die unglaublichen Datenverarbeitungs- und Analysefähigkeiten künstlicher Intelligenz sind heutzutage allgemein bekannt. Die Kombination dieser Eigenschaften mit der umfassenden Natur von Big Data ist wie die Bereitstellung von Raketentreibstoff für das Wachstum und die Entwicklung der Psychometrie. Sie fragen sich, was (oder in welchem ​​Umfang) künstliche Intelligenz und Big Data in der Psychometrie bewirken können? Hier sind einige Antworten:

1. Kandidatenrekrutierung

Bei psychologischen Tests wurde in der Vergangenheit häufig die logistische Regressionsanalyse eingesetzt. Obwohl diese Technologien ihre Vorteile haben, sind sie einfach nicht mit den Errungenschaften der künstlichen Intelligenz (ergänzt durch Big Data) in diesem Bereich vergleichbar. Personalleiter können beispielsweise maschinelles Lernen nutzen, um die Stärken und Schwächen von Kandidaten zu identifizieren. Zu diesem Zweck stellen Personalleiter den Kandidaten in Vorstellungsgesprächen oder Remote-Interviews eine Reihe von Fragen. Wenn Kandidaten Fragen beantworten, können ihr Verhalten, ihr Tonfall und ihre Mimik durch KI-Kameras überwacht werden. Nach dem Vorstellungsgespräch nutzen Personalvermittler KI, um die Perspektive und das Urteilsvermögen, das Einfühlungsvermögen und die emotionale Intelligenz des Kandidaten sowie dessen Engagement, Entscheidungsfindung und Aufsichtsfähigkeiten zu beurteilen. Diese Eigenschaften werden beurteilt und bewertet, um zu verstehen, wie sich der Kandidat an der gemeinsamen Problemlösung beteiligt und in Situationen mit hohem Druck eine entscheidende Rolle spielt.

Neben der Entscheidungs- und Problemlösungsfähigkeit kann mithilfe von künstlicher Intelligenz und Big Data auch die Fähigkeit der Kandidaten beurteilt werden, ihre jeweilige Stelle innerhalb strenger Fristen zu erledigen. Neben Vorstellungsgesprächen und Einstellungsübungen können auch andere Techniken zur Beurteilung der Persönlichkeit eines Kandidaten eingesetzt werden. Ein Personalvermittler kann beispielsweise die Social-Media-Seiten eines Kandidaten durchsuchen, um mehr über dessen Persönlichkeitsmerkmale und Meinungen zu allgemeinen Themen zu erfahren. Das Betrachten der Social-Media-Seite einer Person sollte keine Möglichkeit sein, deren Ansichten negativ zu bewerten. Stattdessen ist dies ein gutes Maß dafür, wie ein Kandidat seine Ideen verbal oder visuell zum Ausdruck bringt. Kurz gesagt, die Kommunikationsfähigkeiten des Kandidaten können auf diese Weise bis zu einem gewissen Grad ermittelt werden. Künstliche Intelligenz und Big Data können Personalvermittlern dabei helfen, diese Daten im Internet zu finden und sie dann durch Muster- und Anomalieerkennung zu verarbeiten, um potenzielle Persönlichkeitsmerkmale von Kandidaten zu ermitteln.

Darüber hinaus kann maschinelles Lernen auch dazu genutzt werden, Augmented-Reality-Tools in die Kandidatenrekrutierung zu integrieren. Augmented-Reality-Tools können realitätsnahe Simulationen erstellen, um die Fähigkeit von Kandidaten zu beurteilen, mit tatsächlichen Betriebskrisen umzugehen. Künstliche Intelligenz nutzt den riesigen Bestand an Big Data, um die Leistung der Kandidaten bei diesem Test zu bewerten. Augmented Reality verleiht der Kandidatenrekrutierung und -auswahl eine völlig neue Dimension, die ohne die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz und den atemberaubenden Umfang von Big Data nicht möglich wäre.

2. Wahlkampf

Sie haben vielleicht gehört, wie Cambridge Analytica dem ehemaligen US-Präsidenten Donald Trump geholfen hat, die Wahl 2016 zu gewinnen. Der Wahlkampf von Herrn Trump war einer der am stärksten datengesteuerten politischen Kampagnen aller Zeiten. Bevor wir uns damit befassen, ist es jedoch wichtig, den Hauptzweck der psychometrischen Analyse zu verstehen.

Psychologische Tests werden zunächst verwendet, um Informationen über eine Einzelperson (oder eine Gruppe von Menschen) sowie deren Vorlieben, Abneigungen, Ansichten und Meinungen zu verschiedenen Themen zu erhalten. Wie der Datensammler diese Informationen verarbeitet, hängt von der Art des gewünschten Endergebnisses ab. In diesem Fall können Big Data und künstliche Intelligenz dazu beitragen, den Umfang psychologischer Untersuchungen auf den gesamten Bundesstaat oder das ganze Land auszuweiten. Es ist erwiesen, dass die Persönlichkeit eines Menschen erforscht werden kann, um ihn zum Kauf bestimmter Produkte oder Dienstleistungen zu bewegen. Darüber hinaus können diese Informationen genutzt werden, um Einzelpersonen davon zu überzeugen, bei einer Wahl für einen bestimmten Kandidaten oder eine bestimmte Partei zu stimmen.

Werfen wir einen Blick auf die Rolle von Cambridge Analytica bei der Beeinflussung der US-Präsidentschaftswahl 2016.

Es gibt Hinweise darauf, dass das Technologieunternehmen schon seit einiger Zeit vor dem Wahlkampf mit Herrn Trumps Wahlkampf in Verbindung gebracht wird. Die Gruppe nutzte psychometrische künstliche Intelligenz und Big Data, um sich einen Wahlvorteil zu verschaffen. Dieser Ansatz ist besonders bahnbrechend, da frühere Kandidaten vor allem demografische Argumente genutzt und sich auf andere Kernthemen der Wähler konzentriert haben. Cambridge Analytica bringt fortschrittliche Psychometrie in den Mix ein, um positive Endergebnisse zu erzielen.

Um bei der Wahl erfolgreich zu sein, nutzt die Organisation Verhaltensforschung und Wählerüberwachung sowie einige gängige Tools wie das OCEAN-Modell, das Konzept der Bombardierung von Einzelpersonen mit KI-gesteuerten Systemen und Modellen sowie fortschrittliche Big-Data-Analysen.

In der Anfangsphase dieses Prozesses musste die Organisation große Datenmengen über Millionen von Personen von Social-Media-Seiten bekannter Organisationen wie Facebook erwerben. Zusätzlich zu diesen Aufzeichnungen werden auch Details wie ausstehende Wartungsrechnungen, Grund- und Eigentumsregister, Einkaufsdaten, Kaufhistorie von Produkten und Dienstleistungen usw. erfasst und sorgfältig analysiert. Wenn die Botschaft lang und breit ist, bedeutet das, dass sie mehrere Personen und mehrere Aspekte jeder Person abdeckt. Mit anderen Worten: Big Data. Nachdem alle diese Informationen gesammelt waren, aggregierte und organisierte das britische Unternehmen die Daten. Darüber hinaus hat die Organisation künstliche Intelligenz eingesetzt, um jede Person anhand der Big Five-Persönlichkeitsmerkmale unterschiedlich zu klassifizieren.

Basierend auf diesen Informationen zielen republikanische Präsidentschaftskandidaten in ihren Reden auf Wähler ab, die verletzlicher und leichter zu manipulieren sind. Sogar Wahlreden wurden sorgfältig abgestimmt und maßgeschneidert, um bei Menschen aus allen Teilen der Gesellschaft Anklang zu finden. Das Unternehmen hat durch seine stark datengesteuerten Bemühungen einen Umsatz von über 5 Millionen US-Dollar erwirtschaftet. Doch die wahren Helden bei Herrn Trumps Erdrutschsieg waren künstliche Intelligenz und Big Data.

3. Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen

Wie oben erwähnt, können künstliche Intelligenz und Big Data genutzt werden, um die Eigenschaften, Vorlieben und Vorlieben potenzieller Kunden zu verstehen, um deren Posteingänge mit spezifischen, zielgerichteten Anzeigen zu überfluten. Für Marketingzwecke nutzen Unternehmen große Datenmengen, darunter die Social-Media-Seiten der Kunden, die Kaufhistorie digitaler Einzelhändler und in manchen Fällen sogar Textnachrichten.

Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data in der Psychometrie

Im Vergleich zur künstlichen Intelligenz ist Big Data in den oben genannten Anwendungsbereichen wohl wichtiger. Nachdem wir nun einige Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz und Big Data in der Psychometrie kennengelernt haben, sind hier die Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Verwendung von Big Data für die Persönlichkeitsanalyse konfrontiert sein können:

1. Probleme, die durch Big Data und die Bereitstellung künstlicher Intelligenz verursacht werden Bei intelligenten Systemen geht es um die Zuverlässigkeit der analysierten Informationen. Die Zuverlässigkeit von Big Data wird durch die vorhandenen Daten, Technologien und Algorithmen der künstlichen Intelligenz erheblich beeinträchtigt. Das Chaos und die Komplexität von Big Data können für KI-Systeme bei Vorhersagen und Entscheidungen auf hoher Ebene zu Problemen führen.

2. Verzerrungen in der künstlichen Intelligenz waren schon immer ein Problem, das die Technologie überwinden muss. Mit der Hinzufügung von Big Data könnte die Fairness der KI-Ausgaben weiterhin ein Problem bleiben. Darüber hinaus lässt sich auch sagen, dass der Einflussbereich von Künstlicher Intelligenz und Big Data durch das geschlossene Gewächshaus des Internets teilweise eingeschränkt wird. Daher reicht Big Data in vielen Fällen nicht aus, um Informationen über wirtschaftlich benachteiligte Personen oder Haushalte zu erfassen, da diese Personen keinen Zugang zum Internet haben und keine Computergeräte kaufen können.

3. Nach Zuverlässigkeit und Fairness kommt die Herausforderung der Privatsphäre der Nutzer. Wie man sieht, nutzen künstliche Intelligenz und Big Data in großem Umfang Benutzerdaten (manchmal ohne die unterschriebene Einwilligung des Benutzers), um Endergebnisse zu erzielen. Daher stehen Big Data und künstliche Intelligenz in dieser Hinsicht weiterhin vor ethischen Dilemmata.

Die unzähligen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz und Big Data sind für den Bereich der Psychometrie von entscheidender Bedeutung. Es gibt jedoch einige Herausforderungen, die für weitere Verbesserungen angegangen werden müssen. Es ist jedoch sicher, dass diese Techniken angesichts ihrer nahezu kontinuierlichen Weiterentwicklung den Umfang der Psychometrie in Zukunft weiter vertiefen können. In der Zwischenzeit werden Big Data und künstliche Intelligenz weiterhin im Bereich der psychometrischen Forschung verbleiben, um die oben genannten und weitere Ziele zu erreichen.

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