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Estoy bastante seguro de que si miras detenidamente el perfil de la línea de tiempo de cualquier amigo, puedes predecir fácilmente lo que sucede en su vida, incluso si puedes escribir toda su vida, también puedes descubrir el hecho oculto que él/Nunca se lo contó ni lo actualizó directamente, pero indirectamente él/ella compartió algo relacionado que le ayudará a analizar su actividad. ¿Es de todos modos posible construir un sistema automatizado que pueda leer y analizar amigos de todo el perfil de Facebook, sus cosas compartidas, me gusta, comentarios, etc. y crear un informe que expondrá todos los hechos de su vida, incluido el oculto, utilizando alguna IA o conceptos de aprendizaje automático?¿Análisis del usuario basado en su perfil de Facebook?

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Hasta cierto punto, pero está hablando de un sistema muy complejo, ya que, por ejemplo, deberá deducir de una URL que al usuario le gustó que sea (digamos) relacionada con la música y que se trata de una banda. Además, querrás saber qué significa que el usuario "gustó" esa página, ¿qué le gustó realmente allí? Otra cosa es que los datos que Facebook le ofrece están sujetos a lo que el usuario le otorga y puede obtenerlo solo si interactúa con su aplicación, debe ofrecer al usuario suficientes incentivos para otorgarle todos los datos, que no es una cosa simple de hacer –

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Además, su IA necesitará saber la diferencia entre la leyenda/descripción y los datos del mensaje en un perfil de usuario, esto a menudo puede combinarse y se agrega a todo tipo de publicaciones, videos, enlaces, fotos, etc. Si alguna vez obtiene su Annabot gateando, haré la fila para probarlo. :-) –

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También tenga en cuenta que dicho informe será un resumen de muchos _modelos_. Entonces, para comenzar, trate de descubrir qué modelos puede obtener. Esto puede ser un modelo de preferencias del usuario, profesión, estilo de comunicación, etc. De hecho, para la mayoría de las tareas prácticas estos modelos separados serán suficientes. – ffriend

Respuesta

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No hay un sistema que automáticamente pueda dar contenido y comprensión como lo está buscando automáticamente. La mente humana es capaz de inferir muchas cosas que las computadoras simplemente no pueden entender. Además, usted (en general) conoce algunas cosas sobre las personas ajenas a Facebook (ya que es amigo suyo) que incluyen muchos detalles que el sistema de análisis no tendrá.

Lo mejor que puede hacer es definir claramente su problema y la pregunta que está haciendo. Hubo un 'gaydar' project at MIT que fue capaz de ver las redes de los estudiantes y en general correlacionar cuáles son homosexuales. Para grupos grandes, encontrarás que funciona en general, pero para una persona individual no vas a poder tener una gran certeza.

Sin embargo, simplemente pedirle a la computadora que 'busque información oculta' no funcionará. Necesitas tener un modelo bastante sólido para trabajar. En general, es probable que necesite una gran cantidad de datos con hechos confirmados para comenzar a probar también ese modelo (se necesitan miles de puntos). Además, con cualquier red social, encontrará que hay una gran cantidad de datos inexactos/falsos en cualquier red social determinada. Las personas hacen una lista errónea todo el tiempo por varias razones (humor, etc.) y esto va a desanimar a tus modelos.

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