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現在不乏這樣的智能設備，能夠隨時隨地監測我們每天的走路步數、呼吸模式、血糖高低，然而，很少有一種算法能告訴人們，「我是一個什么樣的人」。

IBM 的沃森分析系統最近做了一個有趣的試驗。他們根據美國國家公共電臺科技記者阿爾蒂沙哈尼（Aarti Shahani）的 Facebook 與 Twitter 內容，分析了沙哈尼的性格特征。

讓我們來看看這張分析結果的餅狀圖，圓周上的每一棟「小樓」代表著記者的一個特征，一共大約 50 棟，其高矮程度反映出不同特征在她身上的強烈程度。

在看完這個圖后，沙哈尼認為分析結果極其準確。「我覺得自己被暴露了，實際上一點都不想公開這個表格。」她對媒體 Fast Company 表示道。

其中一項結果認為沙哈尼具有 83% 的「挑戰權威傾向」，她承認這種特質從小到大都伴隨著她。該算法也揭示出了她的一些隱藏特質，即便親密朋友也不一定了解。更厲害的是，在分析 Facebook 與 Twitter 兩個截然不同的載體時，沃森依然給出了類似的判斷。

利用這種算法，IBM 推出了個性見解（Personal Insights）服務，這種服務提供了一個應用程序編程接口（API），使應用程序能夠從社交媒體、企業數據中獲得信息，再通過語言分析來推斷個人性格與社會特征。

不難預見，該服務有潛力被運用到商業領域。據報道，投放廣告時，如果選擇擁有「開放性」特質，并排列在強度前 10% 的用戶，點擊率則會相應地增加 6.8% 到 11.3%，增粉率也會有 4.7% 到 8.8% 的提高。

IBM 的高級研究者 Rama Akkiraju 認為，利用該服務，公關公司更容易尋找「友好」的新聞人士；編輯可以發掘符合媒介風格的記者；而這種算法如果運用到雇傭上，則會幫助企業接觸更合適的員工。對個人而言，它或許會助我們一臂之力，縮小合適伴侶的選擇范圍。

然而，不排除潛在的競爭者故意編布社交內容來糊弄算法的可能性。再怎么說，一旦知道了這種算法的存在，大概有許多人都會在發布內容時變身「心機婊」吧？

IBM 稱已聯合商業伙伴一起研究如何使用個性見解服務。例如，社交數據公司 StatSocial 就正在運用這個算法來分析成千上萬消費者的性格特點以及價值理念。

如果有興趣，你可以在這里嘗試個性見解服務的測試版，在輸入至少 3500 個英文單詞的內容后，沃森會迅速在頁面上產生相應的分析。我在網站上分析 Lady Gaga 的 Twitter，得到了幾點對「雷母」性格有意思的總結：「你的選擇來自對聲望的渴望」、「別人很難讓你難堪」。