Psychometric research has been using social network data in an increasing manner, during the last decade. Scientific findings about personality types can provide us with deep psychological insights about users of social networks. Those findings were used by Cambridge Analytica during the Brexit and Donald Trump’s presidential campaign. See more about my research at http://ljubisabojic.com/

1. Psihometrija u istražvanju
društvenih mreža
Dr Ljubiša Bojić
Fakultet inženjerskih nauka
Univerzitet u Kragujevcu
www.ljubisabojic.com
Institut za filozofiju i društvenu teoriju
14. decembar 2018. u Beogradu

2. DOSADAŠNJI REZULTATI PSIHOMETRIJSKIH
ISTRAŽIVANJA DRUŠTVENIH MREŽA

3. Analiza sentimenta
Praćenje odnosa prema nekoj pojavi, osobi, brendu kontestualnom semantičkom analizom.
Osnovni alati napredne semantičke analize Symbols softvera su:
• P Share je analitički alat koji meri nivo pozitivnih stavova, osećanja i raspoloženja ciljane populacije prema
nekoj osobi, usluzi ili brendu.
• N Share plus/minus je analitički alat koji meri nivo negativnih stavova, osećanja i raspoloženja cijane
populacije prema nekoj osobi, usluzi ili brendu.
• PN Ratio je odnos pozitivnih i negativnih stavova i osećanja u onlajn komunikaciji na određenoj teritoriji u
kontekstu neke osobe, usluge ili brenda.
• NP Ratio je odnos negativnih i pozitivnih stavova i osećanja u onlajn komunikaciji na određenoj teritoriji u
kontekstu neke osobe, usluge ili brenda.
Srbobran Branković - Napredna istraživanja komunikacije na društvenim mrežama: jedan analitički model
https://scindeks-clanci.ceon.rs/data/pdf/1452-7405/2014/1452-74051432069B.pdf

4. Lajkovi i procena tipa ličnosti
Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans
http://www.pnas.org/content/112/4/1036.full

5. Osnovni podaci sa tvitera i procena tipova ličnosti
Our Twitter Profiles, Our Selves: Predicting Personality with Twitter
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6113111
Personality Traits on Twitter —or— How to Get 1500 Personality Tests in a Week
http://www.dirkhovy.com/portfolio/papers/download/personality.pdf
Više pratioca indikuje da je po sredi ekstrovertna osoba: ukoliko je prati od 100 do 500 korisnika znači da je
srednje jak ekstrovert u pitanju (0.37). Broj tvitova od 1000 do 5000 značajno predviđa da je u pitanju
introvertna osoba (0.77), dok manje od 500 tvitova je u korelaciji sa ekstrovertima (0.43). Slično, ako je
korisnik član od 5 do 50 lista onda je introvertan (0.64), dok ukoliko je na manje od 5 lista u pitanju je
ekstrovertna osoba. Ovi rezultati podržavaju tezu da introvertne osobe preferiraju onlajn komunikaciju.

6. Ekstrovertne reklame za ekstrovertnu publiku...
Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion
https://www.researchgate.net/publication/321043573_Psychological_targeting_as_an_effective_approach_to_digital_mass_persuasion
Korišćenjem
psihološkog mikro
targetiranja moguće
je dobiti do 40 posto
više klikova i do 50
posto više kupovina

7. Psihometrija i procena tipova ličnosti
Predicting Personality from Twitter
https://www.demenzemedicinagenerale.net/pdf/2011%20-%20Predicting%20Personality%20from%20Twitter.pdf
Ekstroverti često pominju reči iz
kategorija druženja i porodice.
Prijatne osobe često pričaju o hrani a
malo o novcu i dostignućima.
Savesne osobe retko izražavaju
negativna osećanja, tugu i ne vole da
pričaju o smrti dok preferiraju
razgovor o poslu.
Neurotične individue često koriste
reči koje asociraju na čula sluha i
dodira i vole da pominju religiju.
Otvorene osobe vole da razgovaraju
o poslu dok malo koriste reči koje
asociraju na telo i biološke procese.

8. Automatic personality assessment through social media language
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25365036
Procena tipa ličnosti na osnovu upotrebe reči

9. • Pomoću 68 lajkova moguće je zaključiti
boju kože sa 95 posto verovatnoće,
seksualnu orijentaciju sa 88 procenata
verovatnoće, koju partiju podržavate sa
85 procenata verovatnoće
• 70 lajkova su dovoljni da saznamo o toj
osobi više nego što njeni prijatelji znaju
o njoj, 150 ono što njeni roditelji znaju,
300 lajkova ono šta njen partner zna
The Data That Turned the World Upside Down
https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win
Pored tipa ličnosti na osnovu vaših lajkova
moguće je zaključiti mnogo toga...

10. Nova uloga društvenih mreža u logistici
Zalihe treba povećati u blizini škola gde učenici više lajkuju mineralnu dok u školama gde brend nije
toliko popularan treba raditi na marketingu. Na osnovu ove vrste informacije kompanija može da
odluči o slanju promotera mineralne vode blizu škola gde mineralna voda nije toliko popularna ali, da
poveća ostale marketinške aktivnosti na lokacijama dobijenih na osnovu ove vrste mikro-targetriranja
ali i da šalje ciljane onlajn reklame.
Branko Arsić, Petar Spalević, Ljubiša Bojić, Adela Crnišanin - Social networks in logistics system decision-making
http://ljubisabojic.com/social-networks-in-logistics-system-decision-making/

11. KOMERCIJALNA UPOTREBA
PSIHOMETRIJE DRUŠTVENIH MREŽA

12. Demografija objašnjava ko je kupac dok psihografija objašnjava zašto kupuje
https://www.cbinsights.com/research/what-is-psychographics/
Klasična segmentacija ciljnih grupa

13. “Ideja da sve žene trebaju da
prime istu poruku zbog njihovog
pola ili svi Afroamerikanci zbog
njihove rase je apsurdna.“
Aleksandar Niks
Ako ste analitična osoba i ako
vam pošaljem webinar ili video
velika je verovatnoća da vas
neću zaintrigirati. Ako vam
pošaljem analizu, kalkulaciju ili
tabelu onda ću uspeti u tome.
Ako ste osećajna osoba koristiću
više emotivni govor kada vam se
obraćam.
How to turn clicks into votes
https://www.theguardian.com/news/2018/may/06/cambridge-analytica-how-turn-clicks-into-votes-christopher-wylie
Novi način: mikro targetiranje

14. Kembridž analitika
Facebook data: How it was used by Cambridge Analytica
https://www.bbc.com/news/av/technology-43674480/facebook-data-how-it-was-used-by-cambridge-analytica
Znanja iz
naučnih
istraživanja

15. BUDUĆNOST PSIHOMETRIJSKIH
ISTRAŽIVANJA DRUŠTVENIH MREŽA
DIGITAL FOOTPRINT
DATA MINING
MACHINE LEARNING
ARTIFICIAL INTELIGENCE
BIG DATA
PSYCHOMETRICS
SOCIAL PSYCHOLOGY
SENTIMENT
SEMANTIC ANALYSIS
PSYCHOGRAPHICS
NEUROLINGUISTICS
BLOGOSPHERE
SOCIAL NETWORKS
VISUALISATION
SOCIAL PSYCHOLOGY

16. Psihometrijska istaživanja kroz vreme
Prošlost
• Fokus grupa
• Kvalitativno istraživanje
• Povremeno
Sadašnjost
• Društvene mreže
• Kvantitativno istraživanje
• Povremeno
Budućnost
Understanding The ‘Dark Arts’ Of Marketing That Brought Down Cambridge Analytica
https://www.cbinsights.com/research/what-is-psychographics/
• Kompletni digitalni otisak
• Kvantitativno istraživanje
• U realnom vremenu

17. Psihometrijske
kategorije

18. Media Reality Index
Svi znamo da medijima dominiraju negativne
vesti pa je moguće zaključiti da postoji distorcija
u predstavljanju društvene realnosti. Bilo bi
korisno kvantifiovati na neki način tu opšte
poznatu činjenicu pa u tu svrhu predlažem
Media Reality Index. Dve grupe za analizu biće
kreirane u više zemalja. Prva grupa će obuhvatiti
profile na društvenim mrežama svih mas medija
zemlje koja je u pitanju dok će druga grupa
sadržati 1000 slučajno odabranih profila
građana. Kvantitet pozitivnih i negativnih
osećanja iskazanih u sadržajima koje objavljuju
mediji ali i u onima koji objavljuju građani će biti
propračunavan na dnevnom nivou kao i teme o
kojima se priča a kako bismo dobili Media Reality
Index. Ova vrednost može da se izračunava u više
različitih zemalja i da se poredi. Ovaj indeks će se
automatski računati i objavljivati na sajtu sa koga
će moći da se koriste podaci od strane
istraživača. Moguće je da će ova vrsta onlajn
publikacije biti atraktivna za medije i ujedno
poslužiti promociji institucije u okviru koje se
istraživanje sprovodi.

19. Weather & Mood
Vreme i raspoloženje biće
dugoročno istraživanje
kontinuriano objavljivano na
posebnom sajtu, gde će javnost
moći da vidi najnovije nalaze.
Naravno, prvo je potrebno
dokazati tezu da postoji korelacija
između vremenskih parametra i
raspoloženja kod ljudi sa
određenog područja. U zavisnosti
od vremenske prognoze i veštačke
inteligencije možda je moguće
predvideti raspoloženje
populacije.

20. Rules of attraction
Psihometrijski parametri 100 parova
biće upoređeni kako bismo ispitali da li
li se sličnosti ili razlike privlače. U ovom
slučaju, svaki par bi bio posebna
grupa, dok bi takođe postojale
kontrolne grupe u kojima su ljudi koji
nisu u vezi. U tom smislu bilo bi
zanimljivo ispitati da li preferirana čula
imaju veze sa privlačenjem između
osoba. Ovo istraživanje može da bude
dugotrajno jer bi se parovi pratili kroz
vreme pa tako i događaji u njihovim
životima, kao što su raskidi.

21. Psihometrija
u istražvanju
duštvenih mreža
Dr Ljubiša Bojić
Naučni saradnik
Fakultet inženjerskih nauka
Univerzitet u Kragujevcu
ljubisa.bojic@gmail.com
www.ljubisabojic.com
Hvala na pažnji.
Pitanja?