Une étude révèle que notre utilisation des smartphones trahit notre personnalité
Notre usage des smartphones pourrait-il en dire plus sur notre personnalité que nous ne le supposons ? Telle est du moins la conclusion d’une étude récente de l’université de Princeton, selon laquelle les données recueillies sur nos smartphones pourraient être exploitées pour prédire quatre des cinq traits majeurs de personnalités pris en compte par le modèle de pyschologie des Big Five.
Ce modèle, aussi baptisé OCEAN, a été développé pour la première fois dans les années 1980 et propose une description de personnalité basée sur cinq grands traits majeurs. Il s’agit du système le plus largement utilisé et le mieux établi en psychologie pour décrire des traits de personnalité.
Or, selon une étude réalisée au sein de l’université américaine de Princeton, les données recueillies sur nos smartphones pourraient prédire partiellement quatre de ces traits, c’est-à-dire l’ouverture à l’expérience, la conscience, l’extraversion et la stabilité émotionnelle. A ce stade, seul le cinquième trait (qui repose sur l’agréabilité et permet de dire si une personne se révèle tolérante, douce, gentille ou altruiste) n’a pu être prédéterminé par cette étude.
Les données recueillies dans le cadre de cette étude concernaient le comportement des utilisateurs en matière de communication et de socialisation, la consommation de musique, l’utilisation des applications, la mobilité, l’activité téléphonique globale et les niveaux d’activité diurne et nocturne. Certains flux de données ont été plus utiles que d’autres. Les chercheurs de Princeton se sont par exemple beaucoup basés sur le niveau moyen de la batterie du téléphone lorsqu’il n’était pas sur un câble de charge pour prédire la facette « amour de l’ordre et sens du devoir » d’une personne.
Une étude alarmante
« La précision de ces prédictions est similaire à celle des prédictions basées sur les empreintes numériques des plateformes de médias sociaux », expliquent les chercheurs à l’origine de cette étude. Pour ces derniers, cette étude « démontre la possibilité d’obtenir des informations sur les traits privés des individus à partir des modèles de comportement recueillis passivement à partir de leurs smartphones ».
Et de tirer la sonnette d’alarme en relevant que cette étude s’impose « comme un signe avant-coureur à la fois des avantages et des dangers présentés par l’utilisation généralisée des données comportementales obtenues à partir des smartphones ». Pour eux, les seuls points positifs de leurs conclusions sont que l’on pourrait utiliser ces données dans les processus de recrutement du personnel plutôt que de se baser sur de simples estimations dérivées de questionnaires auto-déclarés.
« En même temps, nous ne devons pas sous-estimer les conséquences négatives potentielles de la collecte systématique, de la modélisation et du commerce incontrôlé des données personnelles des smartphones », ont-ils rappelés.
Le big data comme facteur de recrutement ?
« De plus en plus de preuves suggèrent que ces données peuvent être et sont utilisées pour le ciblage psychologique afin d’influencer les actions des gens, y compris les décisions d’achat et potentiellement les comportements de vote, qui sont liés aux traits de personnalité », s’alarment-ils.
D’autant que leurs conclusions brosse un portrait effrayant des dangers de la sélection algorithmique, alors que la tentation est grande pour certaines grandes entreprises d’utiliser le big data associé à notre usage des smartphones, pour choisir entre différents candidats ceux qui seront le moins enclins à se syndiquer ou à négocier des hausses salariales.
« Avec des données importantes, la meilleure façon de faire échouer une campagne de syndicalisation sur le lieu de travail d’une entreprise est de ne jamais embaucher de personnes prêtes à s’opposer à leur employeur », rappelle à cet effet Nathan Newman, professeur associé au John Jay College of Criminal Justice, selon qui le big data pourrait être utilisé pour faire baisser les salaires des travailleurs.
Source : ZDNet.com
