心理測定分析のための人工知能とビッグデータの使用

人工知能とビッグデータを心理測定分析に使用する

人工知能 (AI) とビッグデータは、採用担当者が個人の性格や行動スタイルをより深く理解するのに役立ちます。

おそらく、ビッグ データの最大の受益者は人工知能の分野です。

これら 2 つの手法を組み合わせると、心理測定分析を次のレベルに引き上げることができます。心理測定における人工知能とビッグデータの影響を研究することは、この分野の将来の改善にとって非常に重要です。

心理測定的評価が影響を与える可能性がある分野の数は、本当に気が遠くなるようなものです。採用時の求職者の評価から全国キャンペーンの実施、マーケティングから法執行まで、心理測定による評価は、大勢の人々の脈拍や個人の性格特性を理解する上で重要な役割を果たします。政党であれ企業であれ、組織が心理測定のビッグデータ機能を最大限に活用すれば、それぞれの戦場でほぼ確実な優位性を得ることができます。

心理測定における人工知能とビッグデータの応用分野

周知のとおり、デジタル化は人々の生活のほぼすべての側面に浸透しています。したがって、人工知能やビッグデータなどのテクノロジーは、心理測定の分野にも当然影響を及ぼします。人工知能の驚異的なデータ処理能力と分析能力は、今日ではよく知られています。これらの特性をビッグデータの包括的な性質と組み合わせるのは、心理測定学の成長と発展のためのロケット燃料を提供するようなものです。人工知能とビッグデータが心理測定で何を (またはどの程度) 達成できるのか疑問に思いませんか? 以下にいくつかの答えがあります:

1. 候補者の募集

心理テストは通常​​、過去に行われてきました。ロジスティック回帰分析を使用します。これらのテクノロジーには利点がありますが、この分野における人工知能（ビッグデータによって補完される）の成果にはまったく匹敵しません。たとえば、人事リーダーは機械学習を使用して候補者の長所と短所を特定できます。これを行うために、人事リーダーは面接またはリモート面接中に候補者に一連の質問をします。候補者が質問に答えるとき、候補者の態度、口調、表情はすべて AI カメラで監視できます。面接後、採用担当者は AI を使用して候補者の視点と判断、共感と心の知能指数、エンゲージメント、意思決定、監督の能力を評価します。これらの属性は、候補者がどのように協力して問題解決に取り組み、プレッシャーのかかる状況で決定的な役割を果たすかを理解するために判断および評価されます。

意思決定能力と問題解決能力に加えて、厳格な期限内にそれぞれの仕事を完了する候補者の能力も、人工知能とビッグデータの助けを借りて評価できます。面接や採用演習に加えて、候補者の性格を評価するために他の手法も使用できます。たとえば、採用担当者は候補者のソーシャル メディア ページを閲覧して、候補者の性格特性や一般的なトピックに関する意見を知ることができます。誰かのソーシャルメディアページを閲覧することは、その人の意見を否定的に評価するものであってはなりません。代わりに、これは候補者が自分の考えを口頭または視覚的にどのように表現するかを示す良い尺度です。つまり、応募者のコミュニケーション能力は、このようにしてある程度判断できるのです。人工知能とビッグデータは、採用担当者がこのデータを Web 上で見つけ、パターン認識と異常認識を通じて処理して候補者の潜在的な性格特性を見つけるのに役立ちます。

これに加えて、機械学習をさらに使用して、拡張現実ツールを候補者の採用に統合することもできます。拡張現実ツールを使用すると、現実世界のようなシミュレーションを作成して、実際の運用上の危機に対処する候補者の能力を評価できます。人工知能はビッグデータの膨大なリポジトリを使用して、このテストでの受験者の成績を評価します。拡張現実は、候補者の採用と選考にまったく新しい次元を加えます。これは、人工知能の力と驚異的な範囲のビッグデータなしでは不可能です。

2. 選挙キャンペーン

ケンブリッジ アナリティカが 2016 年の選挙でドナルド トランプ元大統領の勝利にどのように貢献したかを聞いたことがあるかもしれません。トランプ氏の選挙運動は、これまでで最もデータ主導型の政治運動の一つだった。ただし、探究する前に、心理測定分析の主な目的を理解することが重要です。

心理テストは、まず個人 (または人々のグループ) に関する情報と、さまざまなトピックに関する好き嫌い、見解や意見を取得するために使用されます。データ コレクターがこの情報をどのように処理するかは、必要な最終結果のタイプによって異なります。この場合、ビッグデータと人工知能は、州または国全体に心理的評価の範囲を拡大するのに役立ちます。特定の製品やサービスを購入するよう説得するために、人の性格を調査できることが証明されています。さらに、この情報は、選挙で特定の候補者または政党に投票するよう個人を説得するために使用できます。

2016 年の米国大統領選挙に影響を与えたケンブリッジ アナリティカの役割を見てみましょう。

このテクノロジー企業は、選挙運動前からトランプ氏の選挙運動に関与していた兆候がある。このグループは選挙で有利になるために心理測定人工知能とビッグデータを利用しました。これまでの候補者は主に人口動態に関する議論を活用し、他の有権者の問題の中核に焦点を当てていたため、このアプローチは特に画期的である。 Cambridge Analytica は、高度な心理測定をミックスに取り入れて、肯定的な最終結果を生み出します。

選挙で成功するために、この組織は、OCEAN モデル、AI 主導のシステムとモデル、高度なビッグデータを個人に攻撃する概念などの一般的なツールに加えて、行動科学と有権者の監視を使用しています。分析する。

このプロセスの初期段階では、組織は Facebook などの有名な組織のソーシャル メディア ページから何百万人もの個人に関する大量のデータを購入する必要がありました。このような記録に加えて、保留中のメンテナンス請求書、土地や不動産の登記簿、ショッピングデータ、製品やサービスの購入履歴などの詳細も収集され、慎重に分析されます。メッセージが長くて幅広い場合、それは複数の人々と各人のいくつかの側面をカバーしていることを意味します。いわばビッグデータです。このすべての情報を収集した後、英国の会社はデータを集約して整理しました。さらに、この組織は、ビッグ 5 の性格特性に基づいて各人を別々に分類する人工知能ツールを導入しました。

この情報に基づいて、共和党大統領候補者は、より脆弱で操作されやすいスピーチで有権者に語りかけました。選挙のスピーチですら、社会のあらゆる層の人々の共感を呼ぶように注意深く調整され、調整されています。同社は、高度なデータ主導の取り組みにより、500 万ドルを超える収益を生み出しています。しかし、トランプ氏の圧勝の本当の主役は人工知能とビッグデータだった。

3. 製品とサービスのマーケティング

前述したように、特定の的を絞ったマーケティングを行うために、人工知能とビッグデータを使用して、潜在的な顧客の特徴、好み、好みを理解することができます。広告が受信箱に溢れています。マーケティング目的で、組織は顧客のソーシャル メディア ページ、デジタル小売業者の購入履歴、場合によってはテキスト メッセージなどのビッグ データを使用します。

心理測定におけるビッグデータ使用の課題

人工知能と比較して、上記の応用分野ではビッグデータがおそらくより重要です。心理測定における人工知能とビッグデータの応用分野の一部を見てきたところで、組織が性格分析にビッグデータを使用する際に直面する可能性のある課題を以下に示します:

1. ビッグデータがもたらすものこの問題は、分析のために AI システムに提供される情報の信頼性に関係します。ビッグデータの信頼性は、既存のデータ、テクノロジー、人工知能アルゴリズムによって深刻な影響を受けるでしょう。ビッグデータの混沌と複雑さは、AI システムが予測や高度な意思決定を行う際に問題を引き起こす可能性があります。

2. 人工知能における偏見は常にテクノロジーが克服する必要がある問題です。ビッグデータの追加により、AI 出力の公平性が依然として問題となる可能性があります。また、人工知能やビッグデータの影響範囲は、インターネットという閉じた温室によってある程度限定されているとも言えます。したがって、多くの場合、経済的に恵まれない個人や世帯に関する情報を含めるにはビッグ データが不十分です。これらの人々はインターネットにアクセスできず、コンピューティング デバイスを購入できないためです。

3. 信頼性と公平性の次には、ユーザーのプライバシーという課題が生じます。ご覧のとおり、人工知能とビッグデータは、最終結果を生み出すためにユーザー データを (場合によってはユーザーの署名付き同意なしで) 広範囲に利用します。したがって、ビッグデータと人工知能は、この点で倫理的なジレンマに直面し続けています。

人工知能とビッグデータの無数の機能は、心理測定の分野にとって重要です。ただし、さらなる改善のためには対処する必要があるいくつかの課題があります。しかし、心理測定がほぼ継続的に発展していることを考えると、これらの技術が将来、心理測定の範囲をさらに深めることができることは確かです。その間、ビッグデータと人工知能は、上記の目的などを達成するために、心理測定研究の分野に留まり続けるでしょう。

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