ソーシャルプロファイリング

ソーシャルプロファイリングとは、ソーシャルメディアユーザーのプロフィールをそのユーザーのソーシャルデータを使用して構築するプロセスです。一般的に、プロファイリングとは、コンピューター化されたアルゴリズムとテクノロジーを使用して個人のプロフィールを生成するデータサイエンスのプロセスを指します。 ^[1] LinkedIn、Google+、Facebook、Twitterなどを含む、人気のソーシャルネットワークの急増により、この情報を共有するためのさまざまなプラットフォームがあります。^[2]

個人のソーシャルデータとは、オンラインまたはオフラインで生成される個人データを指します^[3]（詳細については、ソーシャルデータ革命を参照してください）。言語、場所、興味など、これらのデータの多くをソーシャルメディアやソーシャルネットワークを通じて共有しています。ユーザーは複数のソーシャルメディアプラットフォームに参加しており、これらのプラットフォーム間のプロファイルはさまざまな方法を使用してリンクされ、^[4]興味、場所、コンテンツ、友人リストを取得できます。これらの情報はすべて、個人のソーシャルプロファイルを作成するために使用できます。

情報収集に対するユーザーの満足度を満たすことは、ますます困難になっています。これは、オンライン データが爆発的に増加したために生成される「ノイズ」が多すぎて、情報収集のプロセスに影響するためです。ソーシャル プロファイリングは、ソーシャル ネットワーク データを使用して生成されたユーザー プロファイルを考慮しながら、パーソナライズされた検索の概念を導入することで、ユーザーの要求を満たす際に直面する課題を克服するための新しいアプローチです。ある研究では、ソーシャル メディア データからユーザーのソーシャル プロファイル属性を推測する研究をレビューし、個人およびグループのプロファイリングとして分類しています。既存の手法と、使用されているデータ ソース、制限、および課題が強調されています。

採用されている主なアプローチには、機械学習、オントロジー、ファジー論理などがあります。ほとんどの研究では、 TwitterやFacebookのソーシャルメディアデータが、ユーザーの社会的属性を推測するために使用されています。文献によると、年齢、性別、自宅の場所、健康、感情、意見、関係、影響力などのユーザーの社会的属性はまだ調査する必要があることがわかりました。^[5]

オンラインコンテンツがますます増加した結果、集中型検索エンジンの結果の精度が低下しました。^{[6] [7]}もはやユーザーの情報需要を満たすことができません。検索結果の範囲を広げる可能性のある解決策は、多数の集中型検索エンジンから情報を収集するアプローチであるメタ検索エンジンです。その結果、収集プロセスで生成されるデータが多すぎてノイズが多すぎる^という新たな問題が発生します。

そのため、パーソナライズされたメタ検索エンジンと呼ばれる新しい技術が開発されました。これは、ユーザーのプロフィール（主にソーシャル プロフィール）を利用して検索結果をフィルターします。ユーザーのプロフィールは、ユーザーが手動で選択した興味、ユーザーの検索履歴、個人のソーシャル ネットワーク データなど、さまざまな要素の組み合わせになります。^[6]

サミュエル・D・ウォーレン2世とルイス・ブランダイス（1890）によると、個人情報の漏洩や悪用は人々の感情を傷つけ、人々の生活に多大な損害を与える可能性がある。^[8]ソーシャルネットワークは人々に親密なオンライン交流へのアクセスを提供するため、情報アクセス制御、情報取引、プライバシー問題、ソーシャルメディア上のつながりや関係は重要な研究分野となり、一般の人々の関心の対象となっている。

Ricard Fogues と他の共著者は、「プライバシーのメカニズムはどれも、その基礎にアクセス制御があり、それが「許可の与え方、どの要素を非公開にできるか、アクセスルールの定義方法など」を規定している」と述べています。^[9]現在のソーシャルメディアアカウントのアクセス制御は、依然として非常に単純化されている傾向があり、ソーシャルネットワークアカウントの関係のカテゴリの多様性は非常に限られています。ほとんどのプラットフォームでは、ユーザーと他のユーザーの関係は「友達」または「友達以外」に分類されるだけであり、人々は自分の社会的サークル内の「友達」に重要な情報を漏らす可能性がありますが、意識的に情報を共有したいユーザーには必ずしも漏らさない可能性があります。^[9]以下のセクションでは、ソーシャルメディアのプロファイリングと、ソーシャルメディアアカウントのプロファイリング情報で達成できることについて説明します。

写真や生活活動（新しい仕事、趣味など）の最新情報など、多くの情報がオンラインソーシャルネットワーク上で自発的に共有されています。人々は、これらのリンクを許可しない限り、異なるプラットフォーム上の異なるソーシャルネットワークアカウントがリンクされることはないと安心しています。しかし、ダイアン・ガンによると、オンラインで収集された情報により、「Foursquare、Instagram、LinkedIn、Facebook、Google+などの他のソーシャルネットワーキングサイトで対象者を特定することができ、より多くの個人情報が漏洩しました」。^[10]

ソーシャル ネットワーキング プラットフォームの大半は、その機能に「オプトアウト アプローチ」を採用しています。プライバシーを保護したい場合は、プライバシー設定を確認して変更するのはユーザー自身の責任です。プライバシー設定の多くはデフォルト オプションに設定されています。^[10]大手ソーシャル ネットワーク プラットフォームはジオタグ機能を開発し、広く使用されています。これは懸念すべきことです。ユーザーの 39% がプロファイリング ハッキングを経験しており、78% の強盗が主要なソーシャル メディア ネットワークと Google ストリートビューを使用して被害者を選択し、驚くべきことに 54% の強盗が、人々がステータス アップデートと位置情報を投稿したときに空き家に侵入しようとしました。^[11]

ソーシャルメディアアカウントの作成と維持、および他のアカウントとの関係は、さまざまな社会的成果に関連しています。^[12] 2015年には、多くの企業にとって顧客関係管理が不可欠であり、部分的にFacebookを通じて行われています。^[13]ソーシャルメディアの出現と普及以前は、顧客の識別は主に企業が直接取得できる情報に基づいていました。^[14]たとえば、顧客の購入プロセスやアンケート/ロイヤルティプログラムを完了するという自発的な行為を通じて取得できます。しかし、ソーシャルメディアの台頭により、利用可能なデータに基づいて顧客のプロファイル/モデルを構築するアプローチは大幅に減少しました。現在、マーケティング担当者はFacebookを通じて顧客情報を求めることが増えています。 ^[13]これには、ユーザーがFacebookのすべてのユーザーまたは一部のユーザーに開示するさまざまな情報が含まれます。名前、性別、生年月日、電子メールアドレス、性的指向、婚姻状況、興味、趣味、好きなスポーツチーム、好きなアスリート、好きな音楽、そしてさらに重要なのはFacebookのつながりです。^[13]

しかし、プライバシー ポリシーの設計により、Facebook で本当の情報を取得するのは簡単なことではありません。多くの場合、Facebook ユーザーは本当の情報を開示することを拒否するか (場合によっては仮名を使用)、情報を友人にのみ公開するように設定するため、あなたのページに「いいね!」した Facebook ユーザーを特定することも困難です。ユーザーとクラスター ユーザーのオンライン プロファイリングを行うために、マーケティング担当者や企業は、Facebook Insight ページから各ユーザーの性別、IP アドレスと都市、特定のユーザーに「いいね!」したユーザー、ユーザーが「いいね!」したすべてのページのリスト (トランザクション データ)、ユーザーがフォローしている他のユーザー (通常表示されない最初の 500 人を超える場合でも)、および公開されているすべての共有データにアクセスできます。^[13]

2006年3月にインターネット上で初めて公開されたTwitterは、ユーザーがわずか280文字で他のユーザーとつながり、コミュニケーションをとることができるプラットフォームです。^[10] Facebookと同様に、Twitterもユーザーが重要な情報を漏らすための重要なトンネルであり、多くの場合は無意識のうちに漏らされ、他の人がアクセスして収集することができます。

レイチェル・ヌワーによると、5,000人以上のユーザーによる1,080万件のツイートのサンプルでは、​​投稿され公開されている情報からユーザーの収入範囲を明らかにするのに十分であるとのこと。^[15]ペンシルベニア大学のポスドク研究員であるダニエル・プレオツィウク・ピエトロ氏とその同僚は、ユーザーの90%を対応する収入グループに分類することができた。彼らが収集した既存のデータは、機械学習モデルに入力された後、各収入グループの特徴に関する信頼性の高い予測を生成した。^[15]

Streamd.inと呼ばれるモバイルアプリは、ツイートに添付された位置情報を使用してGoogleマップ上にライブツイートを表示し、現実世界でのユーザーの動きを追跡します。^[10]

ソーシャルメディアネットワークの出現と普遍性は、画像と視覚情報の普及の役割を高めました。^[16]ソーシャルメディア上の多くの種類の視覚情報は、作成者からのメッセージ、位置情報、およびその他の個人情報を送信します。たとえば、ユーザーはランドマークが見える自分の写真を投稿する場合があり、これにより他のユーザーが自分の場所を特定できます。 Cristina Segalin、Dong Seon Cheng、Marco Cristaniによる研究では、ユーザーの投稿写真をプロファイリングすると、性格や気分などの個人的特徴が明らかになることがわかりました。^[16]この研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が導入されています。これは、Hoenig（Hoenig、2005）によって定義された計算美学CA（「計算方法」、「人間の美的観点」、「客観的なアプローチに焦点を当てる必要性」^[16]を強調）の主な特徴に基づいています。 このツールは写真のコンテンツを抽出して識別できます。

「ルールベースのFlickrタグ推奨システム」という研究で、著者は主にユーザープロフィールやその他のウェブリソースに基づいたパーソナライズされたタグ推奨を提案しています。[ ¹⁷ ]これは、「ウェブコンテンツのインデックス作成」、「マルチメディアデータの検索」、エンタープライズウェブ検索など、多くの面で有用であることが証明されています。^[17]

2011年、マーケティング担当者や小売業者は、ソーシャルメディア上に独自のページを作成し、情報を投稿したり、コンテストに参加するためにいいねやシェアをお願いしたりすることで、市場での存在感を高めています。2011年の調査によると、平均して、人は1日あたり約23分間ソーシャルネットワーキングサイトに費やしています。^[18]そのため、中小企業から大企業まで、ユーザーの行動情報、評価、レビューなどの収集に投資しています。^[19]

2006 年まで、オンラインでのコミュニケーションは、人々がオンラインで過ごす時間の長さという点では、コンテンツ主導ではありませんでした。しかし、コンテンツの共有と作成は、一般的なソーシャル メディア ユーザーの主なオンライン アクティビティであり、オンライン マーケティングを永久に変えました。^[20]『Advanced Social media Marketing』^{[21] という}本の中で、著者は、ニューヨークのウェディング プランナーが Facebook でマーケティングを行う際にオーディエンスを特定する方法の例を示しています。これらのカテゴリには、(1) 米国に住んでいる人、(2) ニューヨークから 50 マイル以内に住んでいる人、(3) 21 歳以上、(4) 婚約中の女性などが含まれます。^[21]クリック単価を支払うか、インプレッション/ビュー単価を支払うかに関係なく、「Facebook マーケットプレイス広告とスポンサー ストーリーのコストは、最大入札額と同じオーディエンスに対する競争によって決まります」。^[21]クリックのコストは通常​​、1 回あたり 0.5 ～ 1.5 ドルです。

Kloutは、ソーシャルプロファイリングによってユーザーの社会的影響力を評価することに重点を置いた人気のオンラインツールです。複数のソーシャルメディアプラットフォーム（ Facebook、Twitterなど）とさまざまな側面を考慮して、1から100までのユーザーのスコアを生成します。投稿のいいねの数やLinkedInでのつながりに関係なく、ソーシャルメディアには豊富な個人情報が含まれています。Kloutは、人の影響力を示す単一のスコアを生成します。^[22]

チャド・エドワーズによる「 Klout はどのくらいあるか...情報源の信頼性に関するシステム生成キューのテスト」という研究では、Klout スコアが人々の信頼性の認識に影響を与える可能性があるとされています。 ^[23] Klout スコアは、人々の影響力にアクセスするための 1 つのスコアにまとめられた人気の方法になりつつありますが、便利なツールであると同時に偏ったツールにもなり得ます。デビッド・ウェスターマンによる、ソーシャルメディアのフォロワーが人々の判断にどのように影響するかという研究では、Klout が持つ可能性のある偏りが示されています。^[24]ある研究では、参加者は、ページのフォロワーという 1 つの主要な独立変数のみを持つ 6 つの同一の模擬 Twitter ページを表示するよう求められました。結果は、同様のコンテンツにもかかわらず、フォロワーが多すぎるページも少なすぎるページも信頼性を低下させることを示しています。Klout スコアも同様の偏りの影響を受ける可能性があります。^[24]

これは採用プロセス中に使用されることもありますが、依然として議論の余地があります。

Kred は各ユーザーに影響スコアを割り当てるだけでなく、各ユーザーが Kred プロファイルと Kred アカウントを申請できるようにします。このプラットフォームを通じて、各ユーザーはトップインフルエンサーがオンライン コミュニティとどのように関わっているか、また各オンライン アクションが自分の影響スコアにどのような影響を与えたかを確認できます。

Kred が聴衆に与える影響力の拡大に関するいくつかの提案は次のとおりです。(1) 聴衆に対して寛大になり、友人のコンテンツを自由に快適に共有し、他の人にツイートする。(2) オンライン コミュニティに参加する。(3) 有意義なコンテンツを作成して共有する。(4) オンラインで進捗状況を追跡する。

Follower Wonk は特に Twitter 分析を対象としており、ユーザーがフォロワーの人口統計を理解し、どのアクティビティがフォロワーから最も肯定的なフィードバックを引き出すかを判断するためにアクティビティを最適化するのに役立ちます。

Keyhole は、Instagram、Twitter、Facebook のハッシュタグ データを追跡するハッシュタグ追跡および分析デバイスです。これは、どのトップ インフルエンサーが特定のハッシュタグを使用しているか、およびそのハッシュタグに関するその他の人口統計情報を追跡できるサービスです。Web サイトでハッシュタグを入力すると、現在このタグを使用しているユーザーが自動的にランダムにサンプリングされ、ユーザーが関心のある各ハッシュタグを分析できるようになります。

インターネットとソーシャルメディアの普及により、オンライン活動家は活動のための新しいプラットフォームと最も人気のあるツールの両方を手に入れました。オンライン活動は大きな論争やトレンドを巻き起こすかもしれませんが、実際に参加したり、関連するイベントのために犠牲を払ったりする人はほとんどいません。オンライン活動家のプロフィールを分析することは興味深いトピックになります。中国、ラテンアメリカ、米国のオンライン活動家に関するハープと共著者による研究では、ラテンアメリカと中国のオンライン活動家の大部分は男性で、平均収入は10,000ドル以下ですが、米国のオンライン活動家の大部分は女性で、平均収入は30,000ドルから69,999ドルです。米国のオンライン活動家の教育レベルは大学院卒である傾向があるのに対し、他の国の活動家の教育レベルは低いです。^[25]

オンラインで共有されているコンテンツを詳しく調べてみると、オンラインで最も共有されている情報には次の 5 つの種類があることがわかります。

1. 資金調達：3か国のうち、中国の活動家は資金調達に関するコンテンツが最も多くなっています。
2. リンクを投稿する: ラテンアメリカの活動家はリンクの投稿に最も力を入れています。
3. 議論や討論を促進するため: ラテンアメリカと中国の活動家は、アメリカの活動家よりも議論や討論を促進するコンテンツを多く投稿しています。
4. お知らせやニュースなどの情報を投稿する: アメリカの活動家は、他の国の活動家よりもそのようなコンテンツを多く投稿しています。
5. ジャーナリストとのコミュニケーション：このセクションでは、中国の活動家が主導権を握ります。

中国政府は「国民の金融信用度」、社会行動、さらには政治行動をスコアリングすることを目的とした「社会信用システム」の確立を望んでいる。 ^{[26]このシステムはビッグデータとソーシャルプロファイリング技術を組み合わせたものになる。BBC}ニュースのセリア・ハットンによると、中国国民全員が国家データベースに登録することが求められ、そのデータベースには財政情報、政治行動、社会行動、軽微な交通違反を含む日常生活が含まれており、自動的に計算される。これは国民の信頼性を評価する単一のスコアである。^[27]

信用スコア、社会的影響力スコア、その他の包括的な人物評価は、他の国では珍しくありません。しかし、中国の「社会信用システム」は、この単一のスコアが個人のあらゆる側面を反映する可能性があるため、依然として議論の的となっています。^[27]実際、「社会信用システムについては、多くのことが不明のままです」。^[26]

中国では社会信用スコアの導入は依然として議論の的となっているが、中国政府は2018年までにこのシステムを完全に導入することを目指している。 ^{[28]ジェイク・ラバンド（米}中ビジネス協議 会北京事務所副所長）によると、信用スコアが低いと「融資、雇用、党員資格が制限され、不動産取引や旅行も制限される」という。社会信用スコアは法的基準だけでなく、契約違反などの社会的基準にも左右される。しかし、このシステムで分析されるデータは膨大であるため、大企業にとってはプライバシーに関する大きな懸念となっている。

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