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03/17 PERSONALquarterly
ABSTRACT
Forschungsfrage:
Lassen sich Social-Media-Daten zur Prognose von Persönlichkeitsmerkma-
len nutzen?
Methodik:
Vergleich prädiktiver Algorithmen basierend auf maschinellen Lernverfahren,
die einen empirisch erhobenen Datensatz der Social-Media-Plattform Xing auswerten.
Praktische Implikationen:
Prädiktive Algorithmen zur Persönlichkeitsprognose lassen
sich insbesondere in E-Recruiting-Systemen bei Kosten- und Zeitersparnis einsetzen.
Items erfasst. Die Big-Five-Persönlichkeitsmerkmale wurden
mit dem Ten Item Personality Inventory (TIPI) von Gosling et
al. (2003) auf einer 5-Punkt-Likert-Skala erhoben.
Im Ergebnis zeigte sich, dass sich Entscheidungsbäume am
besten zur Persönlichkeitsprognose eigneten (Buettner 2016g).
Unter den verschiedenen Entscheidungsbaumansätzen erzielte
das C5.0-Verfahren (Kuhn und Johnson, 2013, S. 394ff.) die
besten Ergebnisse (Treffergenauigkeiten: C5.0 68,4%; Random
Forest 61,9%; C4.5 J48 54,2 %; vgl. Buettner, 2016c, 2016g). Das
Quelle: in Anlehnung an Buettner 2016h
Abb. 1:
Positive (+) und negative (-) Zusammenhänge zwischen Social-Media-Nutzungs
attributen und den Big-Five-Persönlichkeitsmerkmalen
Indikatorgruppe
Indikator
Offenheit Gewissen
haftigkeit
Extra
version
Verträg
lichkeit
Neurotizis
mus
Statische Profil
informationen
Interessenanzahl
+
Gruppenanzahl
+
Anzahl Profilbilder
+
+
-
Dynamische Profil
informationen
Häufigkeit Profilbildänderungen
+
+
+
Häufigkeit neuer Bilder
+
+
+
Nutzungsintensität
Loginhäufigkeit
+
-
Nutzungsdauer
-
+
+
Besuchshäufigkeit anderer Profile
-
+
+
Kommunikation
Anzahl gesendeter Nachrichten
+
+
-
Anzahl eigener Kommentare
+
+
+
Anzahl fremder Kommentare
+
+
Anzahl Fauxpas
-
-
Anzahl Blogeinträge
+
Anzahl emotionaler Inhalte
+
Netzwerk
Kontaktanzahl
+
+
+
+
-
Weitere Zentralitätsmaße
+
+
Die Algorithmen wurden mittels eines Xing-Datensatzes eva-
luiert. Dazu wurden berufsbegleitend Studierende hinsichtlich
ihrer Nutzung der Social-Media-PlattformXing befragt. Von den
760 Teilnehmern nutzten 395 die Xing-Plattform. Von diesen
395 Xing-Nutzern (189 Frauen, 206 Männer) waren 4 Personen
unter 21 Jahre, 259 zwischen 21 und 30 Jahre, 92 zwischen 31
und 40 Jahre, 32 zwischen 41 und 50 Jahre, 7 zwischen 51 und
60 Jahre und schließlich eine Person über 60 Jahre alt. Das Nut-
zungsverhalten wurde mittels der in Abbildung 2 dargestellten
