File:L’IA explicable & application exploitant la data comportementales pour profilage psychologique.png
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Français : Informatique de la personnalité : illustration montrant la position de l’IA explicable dans les applications qui exploitent les données comportementales pour le profilage psychologique.
L’ère de l’information est caractérisée par une multitude de données générées par les utilisateurs qui sont collectées à chaque pas d’un utilisateur dans l’environnement numérique. Ces empreintes numériques sont de plus en plus disponibles pour les universitaires, les entreprises et les gouvernements et il a été démontré qu’elles fournissent des informations très intimes sur la vie des gens ainsi que sur la façon dont ils pensent, ressentent et se comportent. Par exemple, les empreintes numériques peuvent être utilisées pour prédire les traits de personnalité, la santé mentale, l’orientation sexuelle et politique ou l’intelligence. Le processus de traduction des empreintes numériques en profils psychologiques significatifs à l’aide de l’apprentissage automatique a été appelé « profilage psychologique » et conduit à des applications dans divers domaines allant du marketing à l’emploi en passant par la santé mentale. depuis le milieu des années 2010, les chercheurs ont exploité une grande variété de sources de données pour le profilage psychologique, dont les données des médias sociaux (par exemple, les mentions J’aime et les mises à jour de statut sur Facebook), les données de détection mobile, les préférences d’écoute de la musique, les comportements de mobilité et même des enregistrements de transactions financières ! source CC-BY-SA 4.0 : Yanou Ramon, R.A. Farrokhnia, Sandra C. Matz, David Martens, Explainable AI for Psychological Profiling from Behavioral Data: An Application to Big Five Personality Predictions from Financial Transaction Records, Information, 10.3390/info12120518, 12, 12, (518), (2021). https://doi.org/10.3390/info12120518 English: Explainable AI for Psychological Profiling from Behavioral Data
The information age is characterized by a wealth of user-generated data that is collected with every step a user takes in the digital environment. These digital footprints are increasingly available for academics, businesses and governments and have been shown to provide highly intimate insights into people’s lives as well as the ways in which they think, feel and behave. For example, digital footprints can be used to predict personality traits, mental health, sexual and political orientation or intelligence. The process of translating digital footprints into meaningful psychological profiles with the help of machine learning has been termed ‘psychological profiling’, and drives applications in a variety of areas ranging from marketing to employment to mental health (see Figure 1 for a conceptual overview). As Matz et al. define it, psychological profiling is “the automated assessment of psychological traits from digital footprints.” Over the past decade, researchers have been tapping into a broad variety of data sources for psychological profiling, including social media data (e.g., Facebook likes and status updates), mobile sensing data, music listening preferences , mobility behaviors as well as financial transaction records. source CC-BY-SA 4.0 : Yanou Ramon, R.A. Farrokhnia, Sandra C. Matz, David Martens, Explainable AI for Psychological Profiling from Behavioral Data: An Application to Big Five Personality Predictions from Financial Transaction Records, Information, 10.3390/info12120518, 12, 12, (518), (2021). https://doi.org/10.3390/info12120518 |
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| Source | https://www.mdpi.com/2078-2489/12/12/518 |
| Author | Yanou Ramon, R.A. Farrokhnia, Sandra C. Matz & David Martens |
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| current | 18:17, 14 March 2024 | | 3,078 × 1,630 (150 KB) | Lamiot (talk | contribs) | Uploaded a work by Yanou Ramon, R.A. Farrokhnia, Sandra C. Matz & David Martens from https://www.mdpi.com/2078-2489/12/12/518 with UploadWizard |
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