現(xiàn)在不乏這樣的智能設(shè)備，能夠隨時(shí)隨地監(jiān)測我們每天的走路步數(shù)磨镶、呼吸模式溃蔫、血糖高低，然而琳猫，很少有一種算法能告訴人們伟叛，「我是一個(gè)什么樣的人」。

IBM 的沃森分析系統(tǒng)最近做了一個(gè)有趣的試驗(yàn)脐嫂。他們根據(jù)美國國家公共電臺科技記者阿爾蒂沙哈尼（Aarti Shahani）的 Facebook 與 Twitter 內(nèi)容统刮，分析了沙哈尼的性格特征紊遵。

讓我們來看看這張分析結(jié)果的餅狀圖，圓周上的每一棟「小樓」代表著記者的一個(gè)特征侥蒙，一共大約 50 棟暗膜，其高矮程度反映出不同特征在她身上的強(qiáng)烈程度。

在看完這個(gè)圖后鞭衩，沙哈尼認(rèn)為分析結(jié)果極其準(zhǔn)確学搜。「我覺得自己被暴露了论衍，實(shí)際上一點(diǎn)都不想公開這個(gè)表格恒水。」她對媒體 Fast Company 表示道饲齐。

其中一項(xiàng)結(jié)果認(rèn)為沙哈尼具有 83% 的「挑戰(zhàn)權(quán)威傾向」，她承認(rèn)這種特質(zhì)從小到大都伴隨著她咧最。該算法也揭示出了她的一些隱藏特質(zhì)捂人，即便親密朋友也不一定了解。更厲害的是矢沿，在分析 Facebook 與 Twitter 兩個(gè)截然不同的載體時(shí)滥搭，沃森依然給出了類似的判斷。

利用這種算法捣鲸，IBM 推出了個(gè)性見解（Personal Insights）服務(wù)瑟匆，這種服務(wù)提供了一個(gè)應(yīng)用程序編程接口（API），使應(yīng)用程序能夠從社交媒體栽惶、企業(yè)數(shù)據(jù)中獲得信息愁溜，再通過語言分析來推斷個(gè)人性格與社會特征。

不難預(yù)見外厂，該服務(wù)有潛力被運(yùn)用到商業(yè)領(lǐng)域冕象。據(jù)報(bào)道，投放廣告時(shí)汁蝶，如果選擇擁有「開放性」特質(zhì)渐扮，并排列在強(qiáng)度前 10% 的用戶，點(diǎn)擊率則會相應(yīng)地增加 6.8% 到 11.3%掖棉，增粉率也會有 4.7% 到 8.8% 的提高墓律。

IBM 的高級研究者 Rama Akkiraju 認(rèn)為，利用該服務(wù)幔亥，公關(guān)公司更容易尋找「友好」的新聞人士耻讽；編輯可以發(fā)掘符合媒介風(fēng)格的記者；而這種算法如果運(yùn)用到雇傭上紫谷，則會幫助企業(yè)接觸更合適的員工齐饮。對個(gè)人而言捐寥，它或許會助我們一臂之力，縮小合適伴侶的選擇范圍祖驱。

然而握恳，不排除潛在的競爭者故意編布社交內(nèi)容來糊弄算法的可能性。再怎么說捺僻，一旦知道了這種算法的存在乡洼，大概有許多人都會在發(fā)布內(nèi)容時(shí)變身「心機(jī)婊」吧？

IBM 稱已聯(lián)合商業(yè)伙伴一起研究如何使用個(gè)性見解服務(wù)匕坯。例如束昵，社交數(shù)據(jù)公司 StatSocial 就正在運(yùn)用這個(gè)算法來分析成千上萬消費(fèi)者的性格特點(diǎn)以及價(jià)值理念。

如果有興趣葛峻，你可以在這里嘗試個(gè)性見解服務(wù)的測試版锹雏，在輸入至少 3500 個(gè)英文單詞的內(nèi)容后，沃森會迅速在頁面上產(chǎn)生相應(yīng)的分析术奖。我在網(wǎng)站上分析 Lady Gaga 的 Twitter礁遵，得到了幾點(diǎn)對「雷母」性格有意思的總結(jié)：「你的選擇來自對聲望的渴望」、「別人很難讓你難堪」采记。