심리분석에 인공지능과 빅데이터 활용

심리측정 분석을 위한 인공지능과 빅데이터 활용

인공지능(AI)과 빅데이터는 채용 담당자가 개인의 성격과 행동 스타일을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

아마도 빅데이터의 가장 큰 수혜자는 인공지능 분야일 것입니다.

이 두 기술을 결합하면 심리 측정 분석을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 심리측정학에서 인공지능과 빅데이터의 영향을 연구하는 것은 이 분야의 향후 발전을 위해 매우 중요할 것입니다.

심리측정 평가가 영향을 미칠 수 있는 영역의 수는 정말 놀랍습니다. 채용 중 구직자 평가부터 국가 캠페인 실행, 마케팅에서 법 집행에 이르기까지 심리 측정 평가는 대규모 집단의 맥박이나 개인의 성격 특성을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 정당이든 기업이든 조직이 심리측정학의 빅데이터 기능을 완전히 활용한다면 각 전장에서 거의 난공불락의 이점을 얻을 수 있습니다.

심리측정학의 인공지능과 빅데이터 응용 분야

우리 모두가 알고 있듯이 디지털화는 사람들의 삶의 거의 모든 측면에 침투하고 있습니다. 따라서 인공지능, 빅데이터 등의 기술이 심리측정학 분야에 자연스럽게 영향을 미치게 될 것입니다. 인공지능의 놀라운 데이터 처리 및 분석 능력은 오늘날 잘 알려져 있습니다. 이러한 속성을 빅 데이터의 포괄적인 특성과 결합하는 것은 심리 측정학의 성장과 발전을 위한 로켓 연료를 제공하는 것과 같습니다. 인공 지능과 빅 데이터가 심리 측정학에서 무엇(또는 어느 정도)을 달성할 수 있는지 궁금하십니까? 다음은 몇 가지 답변입니다.

1. 후보자 모집

과거 심리 테스트에서는 이러한 목적으로 종종 로지스틱 회귀 분석을 사용했습니다. 이러한 기술에는 장점이 있지만 이 분야에서 인공 지능(빅 데이터로 보완)의 성과와 비교할 수는 없습니다. 예를 들어 HR 리더는 머신러닝을 사용하여 후보자의 강점과 약점을 식별할 수 있습니다. 이를 위해 HR 리더는 면접이나 원격 면접 중에 후보자에게 일련의 질문을 합니다. 응시자가 질문에 답변하면 태도, 말투, 표정 등을 AI 카메라를 통해 모두 모니터링할 수 있다. 인터뷰 후 채용 담당자는 AI를 사용하여 후보자의 관점과 판단, 공감 및 감성 지능은 물론 참여, 의사 결정 및 감독 능력을 평가합니다. 이러한 특성은 후보자가 어떻게 공동 문제 해결에 참여하고 압박이 심한 상황에서 결정적인 역할을 하는지 이해하기 위해 판단되고 평가됩니다.

의사결정 능력과 문제 해결 능력 외에도 후보자가 엄격한 기한 내에 각자의 직무를 완수하는 능력도 인공지능과 빅데이터의 도움을 받아 평가할 수 있습니다. 인터뷰 및 채용 연습 외에도 다른 기술을 사용하여 후보자의 성격을 평가할 수 있습니다. 예를 들어 채용 담당자는 후보자의 소셜 미디어 페이지를 탐색하여 후보자의 성격 특성과 일반적인 주제에 대한 의견을 알아볼 수 있습니다. 누군가의 소셜 미디어 페이지를 보는 것이 그 사람의 견해를 부정적으로 평가하는 방법이 되어서는 안 됩니다. 대신, 이는 후보자가 자신의 아이디어를 구두 또는 시각적으로 어떻게 표현하는지에 대한 좋은 척도입니다. 요컨대, 후보자의 의사소통 능력은 어느 정도 이런 방식으로 결정될 수 있습니다. 인공 지능과 빅 데이터는 채용 담당자가 웹에서 이 데이터를 찾은 다음 패턴 및 이상 인식을 통해 처리하여 후보자의 잠재적인 성격 특성을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 외에도 기계 학습을 사용하여 증강 현실 도구를 후보자 모집에 통합할 수 있습니다. 증강 현실 도구는 실제 운영 위기를 처리하는 후보자의 능력을 평가하기 위해 실제 세계와 유사한 시뮬레이션을 생성할 수 있습니다. 인공 지능은 방대한 빅 데이터 저장소를 사용하여 이 테스트에서 후보자의 성과를 평가합니다. 증강 현실은 인공 지능의 힘과 엄청난 규모의 빅 데이터 없이는 불가능했던 후보자 모집 및 선택에 완전히 새로운 차원을 추가합니다.

2. 선거 활동

Cambridge Analytica가 도널드 트럼프 전 미국 대통령의 2016년 선거 승리를 어떻게 도왔는지 들어보셨을 것입니다. 트럼프 씨의 캠페인은 역대 가장 데이터 중심적인 정치 캠페인 중 하나였습니다. 그러나 탐구하기 전에 심리측정 분석의 주요 목적을 이해하는 것이 중요합니다.

심리 테스트는 먼저 개인(또는 그룹)에 대한 정보는 물론 다양한 주제에 대한 좋아하는 것, 싫어하는 것, 견해 및 의견을 얻는 데 사용됩니다. 데이터 수집기가 이 정보를 처리하는 방법은 원하는 최종 결과의 유형에 따라 다릅니다. 이런 경우 빅데이터와 인공지능을 활용하면 주 또는 국가 전반에 걸쳐 심리평가의 범위를 확대하는 데 도움이 될 수 있다. 개인의 성격을 조사하여 특정 제품이나 서비스를 구매하도록 설득할 수 있다는 것이 입증되었습니다. 또한 이 정보는 개인이 선거에서 특정 후보자나 정당에 투표하도록 설득하는 데 사용될 수 있습니다.

2016년 미국 대통령 선거에 영향을 미친 Cambridge Analytica의 역할을 살펴보겠습니다.

기술 회사가 캠페인 이전부터 한동안 트럼프 대통령의 캠페인과 연관되어 있었다는 징후가 있습니다. 이 그룹은 선거에서 우위를 점하기 위해 심리측정 인공지능과 빅데이터를 활용했습니다. 이전 후보자들이 주로 인구통계학적 주장을 활용하고 다른 핵심 유권자 문제에 초점을 맞추었기 때문에 이러한 접근 방식은 특히 획기적입니다. Cambridge Analytica는 고급 심리측정학을 혼합하여 긍정적인 최종 결과를 생성합니다.

선거에서 성공하기 위해 조직에서는 OCEAN 모델, AI 기반 시스템 및 모델로 개인을 공격하는 개념, 고급 빅 데이터 분석과 같은 몇 가지 일반적인 도구 외에도 행동 과학 및 유권자 모니터링을 사용합니다.

이 프로세스의 초기 단계에서는 조직이 Facebook과 같은 유명 조직의 소셜 미디어 페이지에서 수백만 명의 개인에 대한 대량의 데이터를 구매해야 했습니다. 이러한 기록 외에도 계류 중인 유지 관리 청구서, 토지 및 재산 등록부, 쇼핑 데이터, 제품 및 서비스 구매 내역 등의 세부 정보도 수집되어 면밀히 분석됩니다. 메시지가 길고 넓다면 이는 여러 사람과 각 사람의 여러 측면을 다룬다는 의미입니다. 즉, 빅데이터. 이 모든 정보를 수집한 후 영국 회사는 데이터를 집계하고 정리했습니다. 또한 조직은 Big Five 성격 특성에 따라 각 사람을 다르게 분류하는 인공 지능 도구를 배포했습니다.

이 정보를 바탕으로 공화당 대선 후보들은 연설에서 더 취약하고 더 쉽게 조작될 유권자를 대상으로 합니다. 심지어 선거 연설도 사회 모든 계층의 개인이 공감할 수 있도록 세심하게 조정되고 맞춤화되었습니다. 이 회사는 고도의 데이터 기반 노력으로 500만 달러 이상의 수익을 창출했습니다. 그러나 트럼프 대통령의 압승의 진짜 영웅은 인공지능과 빅데이터였다.

3. 제품 및 서비스 마케팅

위에서 언급했듯이 인공 지능과 빅 데이터를 사용하면 잠재 고객의 특성, 선호도 및 선호도를 이해하여 특정 타겟 광고로 받은 편지함을 가득 채울 수 있습니다. 마케팅 목적으로 조직은 고객의 소셜 미디어 페이지, 디지털 소매업체의 구매 내역, 경우에 따라 문자 메시지까지 포함한 빅 데이터를 사용합니다.

심리측정학에서 빅데이터 사용의 어려움

인공지능과 비교하여 빅데이터는 위의 응용 분야에서 틀림없이 더 중요합니다. 이제 우리는 심리 측정학에서 인공 지능과 빅 데이터의 응용 분야 중 일부를 살펴보았으므로 조직이 성격 분석에 빅 데이터를 사용할 때 직면할 수 있는 과제는 다음과 같습니다.

1. 빅 데이터와 인공 지능 제공으로 인한 문제. 지능형 시스템은 분석된 정보의 신뢰성과 관련이 있습니다. 빅데이터의 신뢰성은 기존 데이터와 기술, 인공지능 알고리즘에 의해 심각한 영향을 받을 것이다. 빅 데이터의 혼란과 복잡성은 예측과 높은 수준의 결정을 내릴 때 AI 시스템에 문제를 일으킬 수 있습니다.

2. 인공지능의 편견은 언제나 기술이 극복해야 할 문제였습니다. 빅데이터가 추가되면서 AI 결과물의 공정성은 여전히 ​​문제로 남을 수 있다. 또한, 인공지능과 빅데이터의 영향력 범위는 인터넷이라는 폐쇄된 온실에 의해 어느 정도 제한된다고 할 수도 있다. 따라서 경제적으로 취약한 개인이나 가구는 인터넷에 접속할 수 없고 컴퓨팅 기기를 구입할 수 없기 때문에 빅데이터로는 이들에 대한 정보를 담기에는 부족한 경우가 많습니다.

3. 신뢰성과 공정성 다음에는 사용자 개인 정보 보호 문제가 따릅니다. 보시다시피 인공 지능과 빅 데이터는 사용자 데이터를 광범위하게 사용하여(때로는 사용자의 서명 동의 없이) 최종 결과를 생성합니다. 따라서 빅데이터와 인공지능은 이와 관련해 계속해서 윤리적 딜레마에 직면해 있다.

심리측정학 분야에서는 인공지능과 빅데이터의 수많은 기능이 매우 중요합니다. 그러나 추가적인 개선을 위해 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 그러나 이러한 기술이 거의 지속적으로 발전하고 있다는 점을 고려할 때 이러한 기술이 향후 심리측정학의 범위를 더욱 심화시킬 수 있다는 것은 확실합니다. 그동안 빅데이터와 인공지능은 위의 목적 등을 달성하기 위해 심리측정 연구 분야에 계속해서 남을 것이다.

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