（文/Peggy Kern & Marian-Andrei Rizoiu & Paul X. McCarthy）
我們的朋友圈中，經常會見到有朋友分享掃碼測前世今生，掃碼測運勢等，這些當然都是娛樂性質的。然而，有研究人員最近發表研究稱，人工智慧通過分析我們的上網痕跡，就能夠提供適合我們的工作建議，是不是人工智慧比我們自己更了解自己？聽起來感覺不錯啊！真的能行麼？
12月18日，《美國國家科學院院刊》發表了一份澳大利亞幾名學者的研究報告：《社交媒體預測的性格特徵和價值觀可以幫助人們找到理想的工作》。報告指出，對不同職業感興趣的求職者有著非常不同的心理特徵。在尋找新職業的時候，求職者可能會諮詢職業顧問，回答一系列的問題來確定求職者的興趣和優勢。這些結果將用來與一系列潛在的職業相匹配。然而，這種方法仍然依賴於長期的調查，並沒有考慮到隨著技術改變就業環境，許多職業正在發生變化或消失這一事實。
1. 通過"上網痕跡"找到最適合的工作
研究人員表示，試圖開發一種數據驅動的方法，根據求職者在網上留下的心理痕跡，將他們與合適的職業匹配起來。
在這項研究中，研究人員研究了10萬名推特用戶，他們的用戶資料總共包含了3513個職位。然後，研究人員使用IBM基於雲計算的人工智慧引擎沃森及其性格洞察力的工具，根據每個人在帖子中使用的語言文字，給每個人的十個性格相關特徵打分。研究人員使用了各種數據分析和機器學習技術來探索每個職業的個性特點分布。為了創建"職業羅盤圖"，他們使用了一種機器學習算法，將職業性格數據聚類，產生20個不同的聚類，將性格最相似的職業分組。
2. 職業羅盤圖
長期以來，人們一直認為，如果工作符合我們的個性、價值觀和興趣，那麼工作起來會更有成就感。研究結果確實證實了這一點，研究發現不同的職業往往有非常不同的個性特徵。例如，軟體程式設計師和科學家通常更樂於體驗各種新活動，他們對知識充滿好奇，傾向於用符號和抽象的方式思考，而且覺得重複枯燥乏味。再比如，優秀的網球運動員往往更認真、更有組織性、更隨和。
研究結果表明，利用社交媒體上的數據來為個人量身定製"合適的工作"是大有可為的！研究人員使用機器學習將1000多個角色按照這些角色的性格特徵進行分類，結果發現許多類似的工作可以歸為一類。例如，一個集群包含不同的技術工作，如軟體編程、Web開發和計算機科學。另一組包括健身房管理、後勤協調和音樂會宣傳。
然而，儘管許多組合與現有的職業分類工具相一致，但一些聚類包含了傳統上不會組合在一起的角色。例如，製圖師、農民和地質學家最終屬於一個聚類，他們的性格特徵與許多技術專業人士相似。
3. 匹配結果驚人，準確率極高！
研究人員最終構建了"職業羅盤圖"系統，已經可以成功推薦符合用戶性格特徵的職業，準確率超過70%。
由於自動化和科學技術的突破，各行各業正在迅速變化。而人們也在這個互聯的數字世界裡，留下越來越多的痕跡。有效利用這些痕跡的科學方法，已經可以幫助人們找到理想的職業，或者至少可以幫助我們更好地理解自己的性格維度。
4. 讓就業不再迷茫！
根據我國教育部統計，2019屆高校畢業生人數達到835萬，超越2018屆畢業生人數再創新高。雖然這834萬人當中有290萬的考研黨，但是最終能考上研究生的只有70多萬人，所以明年春招的時候，就業競爭將會變得更加激烈。很多畢業生往往不了解自己到底適合什麼工作，假如這一研究成果得以完善和推廣，將幫助全球更多的求職者更加精準地定位適合自己的職業，讓求職者少一些迷茫。
來源：Nextgov