SlideShare a Scribd company logo
1 of 13
Download to read offline
Социальные сети –мощный источник
данных они позволяют оценить
личность заемщика.
Этот тренд называется психометрия по социальным сетям –первое
массовое упоминание об этой технологии связано со скандальными
статьями приписывающими Дональду Трампу победу благодаря
эффективным инструментам анализа данных в соц.сетях.
Оценка психологических черт пользователей по социальным сетям –
относительно новая идея –пионером в этой области является
компания IBM с решением IBM Watson Personality Insights.
Различные исследования проводимые в мире показали,что
существует сильная связь между психологическими чертами и
склонностью к риску/дефолтам.
В настоящее время в мире существуют
следующие виды альтрнативных источников
данных для скоринга
Мобильная предоплата
Психометрическое тестирование
Социальные данные
Оплата / транзакции электронной торговли
1
2
3
4
Мы сфокусируемся только на социальных данных и их возможной эволюции
Поставщик решений
Lenddo
Страны
Филиппины,Колумбия
Цели применения
Кредитные карты (возобновляемый кредит)
Краткосрочные потребительские кредиты
Поставщик решений
DemystData
Страны
Соединенные Штаты,Великобритания,Индонезия,
Таиланд и другие рынки,Мексика и Канада
Цели применения
Микрозаймы,Кредиты в рассрочку,
Краткосрочные кредиты,
Сельскохозяйственные кредиты,Кредиты для МСБ,
Кредиты на солнечные батареи,
Кредиты на улучшение жилищных условий
Кто,где и для чего сейчас применяет
скоринг по социальным сетям
Поставщик решений
Kreditech
Страны
Польша,Испания,Россия,Чехия и Мексика
Цели применения
Краткосрочные микрокредиты
Российские компании –Скориста и Double Data
Кто,где и для чего сейчас применяет
скоринг по социальным сетям
Что можно узнать о клиенте
Личностные черты
Сексуальная ориентация
Политические и религиозные
предпочтения
Интересы
Уровень интеллекта
Как это можно использовать
Скоринга
Сегментирования клиентов
Лидогенерации
Управления просроченной задолженностью
Кросс-продаж
Индивидуального дизайна
(Если говорить о цифрах,то один из самых любимых кейсов в Англии был о том,когда
использование look-a-like сегментов VisualDNA в рекламной кампании топового
мобильного оператора увеличило показатели CTR в 10 раз.
Это можно применять для:
Точность определения психометрических
данных по данным соц.сетей
The Psychometrics Centre
Мера точности Точность
Личностные черты Correlation 0,35-0,5
Сексуальная ориентация AUC 0,75-0,88
Политические и религиозные предпочтения AUC 0,76-0,79
Интересы AUC 0,72
Уровень интелекта Correlation 0,47
Точность полученных результатов для MBTI
Точность полученных результатов для Big Five
Дихотомия Точность (Accuracy) AUC Бенчмарк (1)
(Точность (Accuracy)
E/I 0.86 0.96 0.73
S/N 0.72 0.69 0.77
F/T 0.75 0.71 0.61
J/P 0.67 0.65 0.55
Дихотомия Mean absolute error Бенчмарк (2)
(Mean absolute error)
(1) Plank, Barbara, and Dirk Hovy. Personality Traits on Twitter -or- How to Get 1,500 Personality Tests in a Week.
Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA 2015) (September 2015): pp. 92-98.
(2) Golbeck, Jennifer, Cristina Robles, Michon Edmondson, and Karen Turner. Predicting Personality from Twitter. Proceedings of IEEE International Conference on Social Computing (2011).
Доброжелательность 0.18 0.13
Добросовестность 0.12 0.14
Экстраверсия 0.16 0.16
Эмоциональная стабильность 0,12 0.18
Открытость опыту 0.07 0.12
Точность IBM Watson Personality Insights
Построение модели анализа данных
соц.сетей для нужд банковского скоринга
Результаты обучения и тестирования модели для соц.сети “Вконтакте”
Тренировочная Тестовая
Индекс AUC 0,66 0,7
Индекс Gini, % 30 40
Индекс KS, % 20 33
Точность классификации, % 60,37 64,37
Показатель
Как использовать
Можно пойти дальше и связать во едино технологии
анализа данных соц.сетей,психометрии и технологии
распознания лиц –и получить инструмент для
маретингового исследования посетителей –кто это,
откуда,чем интересуется в соц.сетях и жизни.
Разработкой подобного проекта и занимается
компания Relation Rate.
Спасибо за внимание!

More Related Content

Similar to Как социальные сети влияют на скоринг

Dmitriev Социология больших данных
Dmitriev Социология больших данныхDmitriev Социология больших данных
Dmitriev Социология больших данныхAtner Yegorov
 
Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...
Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...
Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...Medstrakh
 
социальные технологии, как инструмент управления бизнесом
  социальные технологии, как инструмент управления бизнесом  социальные технологии, как инструмент управления бизнесом
социальные технологии, как инструмент управления бизнесомVasikinbox
 
Опросы общественного мнения: следующие 25 лет
Опросы общественного мнения: следующие 25 летОпросы общественного мнения: следующие 25 лет
Опросы общественного мнения: следующие 25 летВЦИОМ
 
Хачатур Арушанов, PalitrumLab
Хачатур Арушанов, PalitrumLabХачатур Арушанов, PalitrumLab
Хачатур Арушанов, PalitrumLabconnectica -lab
 
Net mind -измерение эффективности ксо
Net mind  -измерение эффективности ксо Net mind  -измерение эффективности ксо
Net mind -измерение эффективности ксо Creatoric
 
ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)
ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)
ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)Max Kornev
 
SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?
SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?
SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?Alexander Semeonov
 
Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...
Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...
Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...Natalie Sokolova
 
когнитивные технологии, Ibm
когнитивные технологии, Ibmкогнитивные технологии, Ibm
когнитивные технологии, IbmSkolkovo Robotics Center
 
Когнитивные технологии
Когнитивные технологииКогнитивные технологии
Когнитивные технологииSkolkovo Robotics Center
 
YouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиа
YouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиаYouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиа
YouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиаYouScan
 
что такое социология
что такое социологиячто такое социология
что такое социологияHelen Goryatcheva
 
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии Evgeniy Pavlovskiy
 
Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...
Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...
Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...Wobot
 
Нейрохимия коммуникаций
Нейрохимия коммуникацийНейрохимия коммуникаций
Нейрохимия коммуникацийMikhail Belyaev
 

Similar to Как социальные сети влияют на скоринг (20)

Dmitriev Социология больших данных
Dmitriev Социология больших данныхDmitriev Социология больших данных
Dmitriev Социология больших данных
 
Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...
Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...
Психологическое таргетирование (микромаркетинг) и управление биосоциальным ци...
 
социальные технологии, как инструмент управления бизнесом
  социальные технологии, как инструмент управления бизнесом  социальные технологии, как инструмент управления бизнесом
социальные технологии, как инструмент управления бизнесом
 
Границы и тенденции бизнес-исследований _ Тамара Кулинкович _ www.businessres...
Границы и тенденции бизнес-исследований _ Тамара Кулинкович _ www.businessres...Границы и тенденции бизнес-исследований _ Тамара Кулинкович _ www.businessres...
Границы и тенденции бизнес-исследований _ Тамара Кулинкович _ www.businessres...
 
Опросы общественного мнения: следующие 25 лет
Опросы общественного мнения: следующие 25 летОпросы общественного мнения: следующие 25 лет
Опросы общественного мнения: следующие 25 лет
 
Хачатур Арушанов, PalitrumLab
Хачатур Арушанов, PalitrumLabХачатур Арушанов, PalitrumLab
Хачатур Арушанов, PalitrumLab
 
Net mind -измерение эффективности ксо
Net mind  -измерение эффективности ксо Net mind  -измерение эффективности ксо
Net mind -измерение эффективности ксо
 
ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)
ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)
ФинУ_Т.3.Общественное мнение (кому)
 
Seniors YSC2022
Seniors YSC2022Seniors YSC2022
Seniors YSC2022
 
SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?
SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?
SNA во времена Big Data: насколько социален ваш анализ социальных сетей?
 
Cubisma
CubismaCubisma
Cubisma
 
Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...
Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...
Трансформация угроз в информационным пространстве: от технологических к социа...
 
когнитивные технологии, Ibm
когнитивные технологии, Ibmкогнитивные технологии, Ibm
когнитивные технологии, Ibm
 
Когнитивные технологии
Когнитивные технологииКогнитивные технологии
Когнитивные технологии
 
YouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиа
YouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиаYouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиа
YouScan: вебинар по аналитической работе в соцмедиа
 
Targmath yandex
Targmath yandexTargmath yandex
Targmath yandex
 
что такое социология
что такое социологиячто такое социология
что такое социология
 
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
 
Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...
Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...
Wobot "Open innovations 2013" (Открытые инновации). Исследования социальных м...
 
Нейрохимия коммуникаций
Нейрохимия коммуникацийНейрохимия коммуникаций
Нейрохимия коммуникаций
 

More from rusbase

Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере rusbase
 
P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство rusbase
 
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech RussiaFrancis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russiarusbase
 
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech RussiaРуслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech RussiaАлексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech RussiaАлексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech RussiaАлексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russiarusbase
 
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech RussiaМаксим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russiarusbase
 
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017rusbase
 
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016rusbase
 
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016rusbase
 
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016rusbase
 
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016rusbase
 
Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016
Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016
Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016rusbase
 
Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016rusbase
 
Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016
Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016
Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016rusbase
 
Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016
Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016
Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016rusbase
 
Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016
Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016
Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016rusbase
 
Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016
Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016
Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016rusbase
 
Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016
Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016
Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016rusbase
 

More from rusbase (20)

Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
 
P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство
 
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech RussiaFrancis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
 
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech RussiaРуслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
 
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech RussiaАлексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
 
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech RussiaАлексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
 
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech RussiaАлексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
 
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech RussiaМаксим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
 
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
 
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
 
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
 
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
 
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
 
Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016
Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016
Сергей Лоншаков — проект "Дрон сотрудник" — ICBDA2016
 
Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
 
Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016
Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016
Антон Бут и Екатерина Огнева – Билайн – ICBDA 2016
 
Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016
Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016
Анатолий Климчук – ARTOX Media International – ICBDA 2016
 
Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016
Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016
Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016
 
Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016
Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016
Александр Воронов – BURDA – ICBDA 2016
 
Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016
Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016
Евгений Никульчев — МТИ — ICBDA2016
 

Как социальные сети влияют на скоринг

  • 1.
  • 2. Социальные сети –мощный источник данных они позволяют оценить личность заемщика. Этот тренд называется психометрия по социальным сетям –первое массовое упоминание об этой технологии связано со скандальными статьями приписывающими Дональду Трампу победу благодаря эффективным инструментам анализа данных в соц.сетях. Оценка психологических черт пользователей по социальным сетям – относительно новая идея –пионером в этой области является компания IBM с решением IBM Watson Personality Insights. Различные исследования проводимые в мире показали,что существует сильная связь между психологическими чертами и склонностью к риску/дефолтам.
  • 3. В настоящее время в мире существуют следующие виды альтрнативных источников данных для скоринга Мобильная предоплата Психометрическое тестирование Социальные данные Оплата / транзакции электронной торговли 1 2 3 4 Мы сфокусируемся только на социальных данных и их возможной эволюции
  • 4. Поставщик решений Lenddo Страны Филиппины,Колумбия Цели применения Кредитные карты (возобновляемый кредит) Краткосрочные потребительские кредиты Поставщик решений DemystData Страны Соединенные Штаты,Великобритания,Индонезия, Таиланд и другие рынки,Мексика и Канада Цели применения Микрозаймы,Кредиты в рассрочку, Краткосрочные кредиты, Сельскохозяйственные кредиты,Кредиты для МСБ, Кредиты на солнечные батареи, Кредиты на улучшение жилищных условий Кто,где и для чего сейчас применяет скоринг по социальным сетям Поставщик решений Kreditech Страны Польша,Испания,Россия,Чехия и Мексика Цели применения Краткосрочные микрокредиты
  • 5. Российские компании –Скориста и Double Data Кто,где и для чего сейчас применяет скоринг по социальным сетям
  • 6. Что можно узнать о клиенте Личностные черты Сексуальная ориентация Политические и религиозные предпочтения Интересы Уровень интеллекта
  • 7. Как это можно использовать Скоринга Сегментирования клиентов Лидогенерации Управления просроченной задолженностью Кросс-продаж Индивидуального дизайна (Если говорить о цифрах,то один из самых любимых кейсов в Англии был о том,когда использование look-a-like сегментов VisualDNA в рекламной кампании топового мобильного оператора увеличило показатели CTR в 10 раз. Это можно применять для:
  • 8. Точность определения психометрических данных по данным соц.сетей The Psychometrics Centre Мера точности Точность Личностные черты Correlation 0,35-0,5 Сексуальная ориентация AUC 0,75-0,88 Политические и религиозные предпочтения AUC 0,76-0,79 Интересы AUC 0,72 Уровень интелекта Correlation 0,47
  • 9. Точность полученных результатов для MBTI Точность полученных результатов для Big Five Дихотомия Точность (Accuracy) AUC Бенчмарк (1) (Точность (Accuracy) E/I 0.86 0.96 0.73 S/N 0.72 0.69 0.77 F/T 0.75 0.71 0.61 J/P 0.67 0.65 0.55 Дихотомия Mean absolute error Бенчмарк (2) (Mean absolute error) (1) Plank, Barbara, and Dirk Hovy. Personality Traits on Twitter -or- How to Get 1,500 Personality Tests in a Week. Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA 2015) (September 2015): pp. 92-98. (2) Golbeck, Jennifer, Cristina Robles, Michon Edmondson, and Karen Turner. Predicting Personality from Twitter. Proceedings of IEEE International Conference on Social Computing (2011). Доброжелательность 0.18 0.13 Добросовестность 0.12 0.14 Экстраверсия 0.16 0.16 Эмоциональная стабильность 0,12 0.18 Открытость опыту 0.07 0.12
  • 10. Точность IBM Watson Personality Insights
  • 11. Построение модели анализа данных соц.сетей для нужд банковского скоринга Результаты обучения и тестирования модели для соц.сети “Вконтакте” Тренировочная Тестовая Индекс AUC 0,66 0,7 Индекс Gini, % 30 40 Индекс KS, % 20 33 Точность классификации, % 60,37 64,37 Показатель
  • 12. Как использовать Можно пойти дальше и связать во едино технологии анализа данных соц.сетей,психометрии и технологии распознания лиц –и получить инструмент для маретингового исследования посетителей –кто это, откуда,чем интересуется в соц.сетях и жизни. Разработкой подобного проекта и занимается компания Relation Rate.