Psikologi

Selasa, 12 Maret 2013 - Berbagai estimasi atribut dan kepribadian seseorang yang diperoleh dari analisis data Suka di Facebook ini dapat membentuk potret pribadi yang akurat dari jutaan pengguna di seluruh dunia.

---

Sebagai pengguna Facebook, apa yang membuat Anda meng-klik “Suka”? Hati-hati, dengan meng-klik Suka, mungkin Anda sudah menambah data tentang jati diri Anda. Penelitian terbaru yang diterbitkan dalam jurnal PNAS menunjukkan estimasi yang cukup akurat mengenai ras, usia, IQ, seksualitas, kepribadian, penggunaan narkoba dan pandangan politik dari para pengguna Facebook. Akurasi estimasi yang diperoleh dari analisis otomatis ini hanya didasarkan pada data Suka di Facebook.

Dalam studi ini, para peneliti mendeskripsikan data Suka di Facebook sebagai rekaman digital “kelas generik” – serupa dengan sejarah pencarian dan penjelajahan web di internet – serta menunjukkan bahwa teknik yang digunakan dalam studi ini dapat dimanfaatkan untuk mengekstrak informasi sensitif dari hampir semua orang yang online secara teratur.

Para peneliti dari Psychometrics Centre Cambridge, bekerjasama dengan Microsoft Research Cambridge, menganalisis dataset lebih dari 58.000 pengguna Facebook di Amerika Serikat, yang dengan sukarela mengizinkan para peneliti memasukkan data Suka, profil demografis dan hasil tes psikometri mereka ke dalam aplikasi myPersonality.

Data Suka para pengguna di Facebook dimasukkan ke dalam algoritma serta diperkuat dengan informasi dari profil dan tes kepribadian mereka.

Para peneliti menciptakan model statistik yang mampu memprediksi rincian pribadi dengan hanya berdasarkan data Suka di Facebook. Model ini terbukti  88% akurat dalam menentukan seksualitas kaum pria, 95% akurat dalam membedakan Afrika-Amerika dengan Kaukasia Amerika, serta 85% akurat dalam membedakan pandangan politik Republik dengan Demokrat. Penganut Kristen dan Muslim mampu diklasifikasikan secara tepat dari 82% kasus yang tersedia, dan akurasi prediksi untuk status hubungan dan penyalahgunaan obat mencapai antara 65 dan 73%. Beberapa di antara pengguna yang meng-klik Suka mengungkap atributnya secara eksplisit. Sebagai contoh, kurang dari 5% dari pengguna gay meng-klik Suka pada topik Pernikahan Gay.

Gambar di`atas grafik dari aplikasi bernama You Are What You Like Facebook. (Kredit: Davis Stillwell, University of Cambridge)

Akurasi prediksi ini mengandalkan ‘inferensi’ – menggabungkan sejumlah besar data Suka yang kurang informatif namun lebih populer, seperti topik musik dan acara TV, untuk menghasilkan profil pribadi yang tajam. Bahkan informasi pribadi yang tampak samar-samar seperti, apakah si pengguna sudah terpisah dengan orangtuanya sebelum ia berusia 21 tahun, mencapai akurasi hingga 60%, cukup untuk bisa dijadikan informasi “berharga bagi para pengiklan”, ungkap para peneliti.

Para peneliti juga menguji kepribadian yang meliputi kecerdasan, kestabilan emosi, keterbukaan dan fleksibilitas. Meskipun sifat-sifat terpendam ini jauh lebih sulit untuk diukur, keakuratan analisisnya sangat mencolok. Studi pada sifat keterbukaan bahkan mengungkapkan, cukup dengan pengamatan data Suka saja sudah sama informatifnya dengan nilai tes kepribadian aktual seseorang

Secara keseluruhan, para peneliti yakin bahwa berbagai estimasi atribut dan kepribadian seseorang yang diperoleh dari analisis data Suka di Facebook ini dapat membentuk potret pribadi yang akurat dari jutaan pengguna di seluruh dunia.

Menurut para peneliti, hasil analisis otomatis ini mungkin bisa menjadi sebuah revolusi dalam bidang tes psikologis yang, berdasarkan penelitian ini, bisa dilakukan dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya, tanpa harus melalui kuesioner dan proses penilaian yang memakan biaya.

“Kami yakin, hasil penelitian kami, yang didasarkan pada data Suka di Facebook ini, berlaku untuk lingkup perilaku online yang lebih luas lagi,” tutur Michal Kosinski, Direktur Operasi di Psychometric Centre, yang melakukan penelitian ini bersama rekan-rekannya, David Stillwell dan Thore Graepel dari Microsoft Research.

“Prediksi serupa bisa dihasilkan dari segala macam data digital, dengan jenis ‘inferensi’ sekunder ini dihasilkan dengan akurasi yang luar biasa – secara statistik memprediksi informasi sensitif seseorang yang mungkin tak ingin diungkap. Dengan adanya berbagai ‘jejak’ digital yang ditinggalkan seseorang, maka akan semakin sulit baginya untuk mengontrolnya.

Mengingat aplikasi ini bisa digunakan oleh berbagai pihak, baik oleh periklanan, pemerintah, atau bahkan perorangan, untuk tujuan memprediksi secara akurat informasi yang sangat sensitif, para peneliti memperingatkan akan potensi yang bisa mengancam privasi para pengguna Facebook.

“Saya seorang penggemar besar dan pengguna aktif teknologi baru yang menakjubkan, termasuk Facebook. Saya menghargai rekomendasi-rekomendasi buku otomatis, atau pilihan berita dari Facebook yang paling relevan untuk Newsfeed saya,” kata Kosinski, “Namun, saya bisa membayangkan situasi di mana data dan teknologi yang sama digunakan pula untuk memprediksi pandangan politik atau orientasi seksual, dan itu menjadi ancaman bagi kebebasan atau bahkan hidup.”

“Adanya kemungkinan hal ini bisa terjadi, akan membuat orang enggan menggunakan teknologi digital dan mengurangi kepercayaan antara individu dan institusi – menghambat kemajuan teknologi dan ekonomi. Para pengguna perlu disediakan transparansi dan kontrol atas informasi mereka.”

Thore Graepel berharap penelitian ini akan memberi kontribusi pada diskusi-diskusi yang menyoroti pentingnya menjaga privasi para pengguna: “Konsumen mengharapkan penyediaan perlindungan privasi yang kuat ke dalam produk dan layanan yang mereka gunakan, dan penelitian ini juga dapat berfungsi sebagai pengingat bagi konsumen untuk hati-hati saat berbagi informasi secara online, gunakan kontrol privasi dan jangan pernah berbagi konten dengan pihak yang tak dikenal.”

David Stillwell menambahkan, “Saya telah menggunakan Facebook sejak tahun 2005, dan saya akan terus menggunakannya. Tapi mungkin saya akan lebih berhati-hati menggunakan pengaturan privasi yang disediakan Facebook.”

Kredit: University of Cambridge
Jurnal: Peter Hastie, Maximilian H. Ulbrich, Hui-Li Wanga, Ryan J. Arant, Anthony G. Lau, Zhenjie Zhang, Ehud Y. Isacoff, Lu Chen. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior Supporting Information. PNAS, March 11, 2013; doi:10.1073/pnas.1218772110 [abstract]