-
szigetva: @Sándorné Szatmári: Kérlek, fejezd be a hülyeséget. Egyszer-kétszer talán vicces, de most ...2024. 11. 13, 12:05 Szótekerészeti agybukfenc
-
Sándorné Szatmári: @Sándorné Szatmári: 12 kiegészítés: -A mai angolban a "kulcs" szó időben csak oda helyezhe...2024. 11. 13, 11:33 Szótekerészeti agybukfenc
-
Sándorné Szatmári: @szigetva: "..„ké” milyen meggondolásból jelentene 'eszközt', abba bele se merek gondolni....2024. 11. 13, 10:55 Szótekerészeti agybukfenc
-
szigetva: @Sándorné Szatmári: Metaforák helyett akkor mondd azt, hogy nt > nn. (Egyébként ezt se ...2024. 11. 13, 10:42 Szótekerészeti agybukfenc
-
Sándorné Szatmári: @szigetva: 9 Gondolom félre értettél..: "....Csakhogy akkor a „keményebbé vált” volna" írt...2024. 11. 13, 10:06 Szótekerészeti agybukfenc
Kálmán László nyelvész, a nyest szerkesztőségének alapembere, a hazai nyelvtudomány és nyelvi ismeretterjesztés legendás alakjának rovata volt ez.
- Elhunyt Kálmán László, a Nyelvész, aki megmondja
- Így műveld a nyelvedet
- Utoljára a bicigliről
- Start nyelvstratégia!
- Változás és „igénytelenség”
Kálmán László korábbi cikkeit itt találja.
Ha legutóbb kimaradt, most itt az új lehetőség!
Ha ma csak egyetlen nyelvészeti kísérletben vesz részt, mindenképp ez legyen az!
Finnugor nyelvrokonság: hazugság
A határozott névelő, ami azt jelenti, hogy ‘te’
Az oroszok már a fejünkön vannak!
egueguegueguegu-eguegueguegueguegu...
75000 fő Facebook-posztjainak nyelvi elemzéséből kiderül, milyen 70 évesnek, tinédzsernek vagy pszichopatának lenni. Sőt, a közösségi oldalakra tett bejegyzések alapján azt is meg lehet jósolni, hogy mennyi idős és milyen nemű valaki.
A közösségi média korszakában élünk. Ez azt is jelenti, hogy mindinkább betekintést engedünk a magánéletünkbe. De nem kell rögtön a kompromittáló fényképekre gondolni, a közösségi oldalakon csupán a nyelvhasználatunk alapján is sok mindent elárulunk magunkról. A pennsylvaniai egyetem kutatói éppen ezt próbálták számszerűsíteni: mennyi mindent árul el rólunk a nyelvhasználatunk a közösségi oldalakon egy hagyományos kérdőíves személyiségteszthez képest? Tanulmányuk a PLOS ONE online tudományos lapban jelent meg, amiről a Science Daily készített beszámolót.
Az oldal az ajánló után folytatódik...
A kutatásban 75000 fő vett részt. Először ki kellett tölteniük egy hagyományos személyiségtesztet egy facebookos alkalmazás segítségével, majd elérhetővé kellett tenniük a kutatás céljaira a közösségi oldalon tett bejegyzéseiket. A kutatók ezeknek a bejegyzéseknek a nyelvi jellegzetességeit vizsgálták meg, és ebből következtettek a személyiségre.
Az elemzés alapján olyan számítógépes modelleket tudtak létrehozni, amelyek segítségével megjósolható az egyének életkora, társadalmi neme (gender), sőt az is, hogy hogyan töltenének ki egy szokványos személyiségtesztet. A kutatókat is meglepte, hogy ezek a modellek mennyire pontos előrejelzéseket adtak: a társadalmi nemet például az esetek 92 százalékában jósolta korrektül a modell, amely kizárólag a facebookos bejegyzések nyelvi sajátságaira alapozott. Ezeknek az úgynevezett nyitott modelleknek a sikeressége azt mutatja, hogy új irányokat vehet a személyiségvonásokat és a viselkedést kutató pszichológiai irányzat, és ezáltal a gyakorlati (terápiás) alkalmazások is hatékonyabbá válhatnak.
Csak szavak...
A nyelvhasználat megfigyelése azzal a céllal, hogy következtetéseket vonjunk le egy egyén érzelmeire, tulajdonságaira és viselkedésére nézve, egyáltalán nem új módszer a pszichológiában. A fő különbség abban áll, hogy most az adatok elemzésében nem „zárt”, hanem „nyitott” megközelítést alkalmaztak.
Mi e kettő között a különbség? – Margaret Kern, a kutatásban részt vevő egyik tudós így magyarázza: „A zárt megközelítésben a pszichológusok listázzák azokat a szavakat, amelyek szerintük például pozitív érzelmeket fejeznek ki – ilyen az elégedett, a csodálatos, a fantasztikus stb. –, majd megvizsgálják, hogy egy adott személy milyen gyakorisággal használja ezeket a szavakat. A szavak előfordulási gyakoriságából pedig következtetnek arra, hogy az illető mennyire tekinthető boldognak. Ennek a megközelítésnek persze jól érzékelhető korlátai vannak; a legsúlyosabb az, hogy nem minden esetben méri azt, amit mérni szeretnének vele.”
Lyle Ungar, a kutatás másik résztvevője a következő példákat hozza fel: „Ilyen alapon valaki azt a következtetést is levonhatná, hogy az az angol nyelvű beszélő, aki az energiaszektorban dolgozik, gyakrabban használ negatív tartalmú kifejezéseket pusztán azért, mert az angol crude (’nyers, goromba’) szót gyakrabban használja, ugyanis az szerepel egy összetett kifejezésben (crude oil – ’nyersolaj’) , amely a szaknyelve része. És ilyenek a hétköznapi nyelvben is előfordulnak: a being sick of (’elege van belőle’) nem ugyanaz, mint a being sick (’beteg’).” És persze ilyen példákat a magyar nyelvből is találhatunk: megőrülni valamiért nem ugyanaz, mint megőrülni.
A másik hátránya ennek a zárt szókészlettel dolgozó megközelítésnek, hogy egy előzetesen kidolgozott, változatlan szólistára alapoz. Így arra például kifejezetten jól használható, hogy megerősítsük, amit amúgy is tudunk, hogy például a depresszióban szenvedők gyakrabban használnak a lehangoltságra vonatkozó kifejezéseket, amilyen a szomorú. Arra viszont kevés az esély, hogy új összefüggéseket találjanak ezzel a módszerrel – például, hogy a depressziósok kevesebbet beszélnek a sportolásról és a közösségi programokról, mint azok, akiket boldognak tartunk.
Szófelhők
Az eddigi pszichológiai vizsgálatok, amelyek a nyelvhasználatot vették alapul, szükségképpen a zárt megközelítést alkalmazták, hiszen a kevés adat miatt gyakorlatilag nem volt megvalósítható a nyílt megközelítés alkalmazása. Azáltal azonban, hogy – például a közösségi oldalakon – mind nagyobb mennyiségű nyelvi adat gyűlik össze, lehetőség nyílik új módszerek alkalmazására. „A legtöbb szó ritkán fordul elő. Bármely írásos adat csak töredékét használja az átlagos, mindennapi szókincsnek” – magyarázza H. Andrew Schwartz, a kutatás vezetője. „Ez azt jelenti, hogy rengeteg embertől kell nyelvi adatot gyűjteni ahhoz, hogy valódi kapcsolatot lehessen találni a nyelvhasználat és a személyiségjegyek között.” A nyitott megközelítésben tehát nem előre megadott kategóriákkal („negatív érzelmek”) és szavakkal (szomorú) dolgoznak, hanem felhasználják azt a milliárdos nagyságrendű szókészletet, amely a közösségi oldalon használatos. Így alakul ki a nyelvhasználat elemzése alapján azon kifejezések nyitott listája, amelyek jellegzetesek egy-egy személyiségvonás esetén.
A hatalmas adatmennyiség tehát elengedhetetlen volt ahhoz, hogy az úgynevezett DLA-technikát (differential language analysis) alkalmazhassák. Ennek segítségével a tudósok azokat a szavakat szűrték ki, amelyek jellemzőnek tekinthetők egy-egy, az alanyok által kitöltött kérdőívben szereplő tulajdonság szempontjából – mint például az életkor, a nem, és az öt nagy személyiségjegyre A vizsgált öt nagy személyiségjegy a következő: extravertáltság, csapatjátékosság, lelkiismeretesség, neurocitás való hajlam és nyitottság. vonatkozó adatok. Utóbbit azért választották, mert ez a leginkább bevett módja a személyiség karakterizálásának, és más dimenziók (például a depresszió – boldogság) jellemzésére is használható.
Hogy eredményeiket vizualizálják, a kutatók úgynevezett szófelhőket hoztak létre: ezekről leolvasható, hogy statisztikailag mely szó használata jellemzi leginkább az adott tulajdonságot – legyen az életkor, nem vagy valamilyen személyiségjegy. A legnagyobb betűmérettel szereplő szó a leginkább jellemző, és ahogyan csökken a betűméret, úgy egyre kevésbé gyakori az egyes kifejezések előfordulása. Például az extravertált személyiségű emberek esetében az olyan szavak, mint a party (’buli’), great night (’nagyszerű este’) jellemzőek, míg az introvertáltaknál a japán médiára és az emotikonokra való hivatkozások karakterisztikusak.
(Forrás: University of Pennsylvania)
„Elég egyértelműnek tűnik, hogy egy nagyon extravertált személy rengeteget fog beszélni a bulizásról” – mondja Johannes Eichstaedt, a vizsgálatban részt vevő egyik kutató. „Ha azonban egymás mellett megnézzük ezeket a szófelhőket, és összehasonlítjuk őket, akkor valós rálátást nyerhetünk az adott személyiségjegyű emberekre. Sok minden ebből rég ismeretes, de tehetünk új felfedezéseket is.” Ha azt a kérdést tesszük fel, hogy „Milyen egy extravertált ember?”, vagy hogy „Milyen tizenéves lánynak lenni?”, esetleg, hogy „Milyen skizofrénnek lenni?”, vagy hogy „Milyen 70 évesnek lenni?”, ezek a szófelhők sokkal többet mondanak, mint a szokványos személyiségtesztek.
Jóslás...
Hogy teszteljék, hogy mennyire pontosan sikerült megragadniuk a személyiségjegyeket, a kutatók két csoportra osztották a részt vevő önkénteseket, és az egyik csoportnál kialakított statisztikai modellt alkalmazták a másikra, majd megnézték, mennyire fedik egymást az eredmények. Az önkéntesek háromnegyede esetében gépi tanulási eljárásokat alkalmaztak, hogy felépítsék a szavak és kifejezések modelljét, amely megjósolja a résztvevőknek a tesztben adott válaszait. Ezt a modellt használták fel a maradék egynegyed tulajdonságainak a jóslására – a Facebook-bejegyzéseik alapján.
„A modell 92 százalékos pontossággal tudta megjósolni az illető társadalmi nemét. Az életkort az esetek felében tudtunk 3 éves pontossággal megadni. A személyiségre vonatkozó jóslások persze jóval kevésbé pontosak, de majdnem olyan eredményesek, mint egy személyiségteszt” – összegezte eredményeiket Schwartz. A nyitott modell tehát jobb predikciós erővel bír, mint a zárt.
Forrás
Facebook Data Used to Predict Users’ Age, Gender and Personality Traits