dc.contributor.author | Żytomirski, Michał | |
dc.date.accessioned | 2021-10-01T14:51:07Z | |
dc.date.available | 2021-10-01T14:51:07Z | |
dc.date.issued | 2021-09-30 | |
dc.identifier.issn | 0860-7435 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11089/39313 | |
dc.description.abstract | According to data from Internet Live Stats, in April 2021, about 92,000 queries were made, every second, in the Google search engine. Each activity performed by users of digital devices is indexed as so-called digital footprints [also called digital traces], thanks to which it is possible, using appropriate technologies and methods, to precisely define personality traits, political views and sexual orientations of these users.The article was inspired by the works of PhD Michał Kosiński and describes the issues related to analyzing digital traces of Internet users (mainly social media).The main aim of the article is to present the research by PhD Michał Kosiński and to draw the attention of the IT community to the issues related to analyzing the digital traces of Internet users. This work is of a popularizing nature and does not constitute a comprehensive description of the achievements of the indicated scientist. The article does not present new information or own research – however, it is intended to encourage recipients to analyze the literature on the subject of analyzing digital traces and privacy in the digital age.The work uses the method of database content analysis – to collect and analyze the literature on the subject. The focus was on the resources made available by PhD Kosinski through his private website – https://www.michalkosinski.com Additionally, datamining techniques were used to summarize the archival content published on the Cambridge Analytica website.The chronological range of the searched writing materials was narrowed from 2011 to the first quarter of 2021, focusing mainly on the years 2013–2021, i.e. from the year of publishing the article Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior until the year of publication of the text Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images.The article presents selected works by PhD Michał Kosiński, which constitute "milestones" in research on determining the personality of Internet users within the publication of the indicated author. Consequently, the article does not present the works that described part of the research or contributed to taking larger, further measurements. | en |
dc.description.abstract | Według danych Internet Live Stats w kwietniu 2021 roku w czasie każdej sekundy zadawano około 92 tysięcy zapytań w wyszukiwarce Google. Każda czynność dokonywana przez użytkowników urządzeń cyfrowych jest indeksowana jako tak zwane cyfrowe ślady, dzięki którym możliwe jest, przy zastosowaniu odpowiednich technologii oraz metod, precyzyjne określanie cech osobowości, poglądów politycznych oraz orientacji seksualnych tychże użytkowników.Artykuł został zainspirowany pracami dr. Michała Kosińskiego i stanowi opis problematyki związanej z analizowaniem cyfrowych śladów użytkowników Internetu (głównie mediów społecznościowych).Nadrzędnym celem artykułu jest przedstawienie badań Michała Kosińskiego i zwrócenie uwagi środowiska informatologicznego na kwestie związane z analizowaniem cyfrowych śladów użytkowników Internetu. Praca ta ma charakter popularyzatorski, nie stanowi całościowego opisu dokonań wskazanego naukowca. Artykuł nie przedstawia nowych informacji ani badań własnych – ma jednak zachęcić odbiorców do przeanalizowania literatury przedmiotu dotyczącej analizowania cyfrowych śladów oraz prywatności w dobie cyfrowej.W pracy wykorzystano metodę analizy zawartości baz danych – do zebrania i przeanalizowania literatury przedmiotu. Skupiono się na zasobach udostępnianych przez dr. Kosińskiego poprzez prywatną stronę internetową – https://www.michalkosinski.com Dodatkowo wykorzystano techniki związane z data miningiem, aby w podsumowaniu móc przedstawić archiwalne treści publikowane na stronie internetowej firmy Cambridge Analytica.Zasięg chronologiczny odszukiwanych materiałów piśmienniczych zawężono do okresu od 2011 r. do pierwszego kwartału 2021 r., skupiając się głównie na latach 2013–2021, czyli od roku opublikowania artykułu Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior do roku publikacji tekstu Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. W artykule przedstawiono wybrane prace dr. Michała Kosińskiego, które stanowią „kamienie milowe” w badaniach nad określaniem osobowości użytkowników Internetu w obrębie publikacji wskazanego autora. Co za tym idzie, w artykule nie przedstawiono tych prac, które były opisem części badań lub były przyczynkiem do podjęcia większych, dalszych pomiarów. | pl |
dc.language.iso | pl | |
dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego | pl |
dc.relation.ispartofseries | Acta Universitatis Lodziensis. Folia Librorum;32 | pl |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
dc.subject | digital traces | en |
dc.subject | digital footprints | en |
dc.subject | measuring user personality | en |
dc.subject | Five Factor Model | en |
dc.subject | privacy | en |
dc.subject | Michał Kosiński | en |
dc.subject | cyfrowe ślady | pl |
dc.subject | mierzenie cech użytkowników | pl |
dc.subject | Five Factor Model | pl |
dc.subject | prywatność | pl |
dc.subject | Michał Kosiński | pl |
dc.title | Określanie osobowości użytkowników Internetu poprzez analizowanie ich cyfrowych śladów w świetle wybranych badań dr. Michała Kosińskiego | pl |
dc.title.alternative | Determining the personality of Internet users by analyzing their digital footprints in the light of selected research by Michał Kosiński | en |
dc.type | Article | |
dc.page.number | 99-113 | |
dc.contributor.authorAffiliation | Katedra Informatologii i Bibliologii, Wydział Filologiczny Uniwersytetu Łódzkiego | pl |
dc.identifier.eissn | 2450-1336 | |
dc.references | 1 Second – Internet Live Stats. ([2021]). Internet Live Stats [online]. Pobrane 2 maja 2021, z: https://www.internetlivestats.com/one-second/#traffic-band | pl |
dc.references | Bachrach, Yoram, Kosinski, Michal, Graepel, Thore, Kohli, Pushmeet, & Stillwell, David J. (2012). Personality and patterns of Facebook usage. W: Proceedings of the 4th Annual ACM Web Science Conference, WebSci’12 (s. 24–32) [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1145/2380718.2380722 | pl |
dc.references | Cambridge Analytica. (2021). W: Wayback Machine [online]. Pobrane 2 maja 2021 r., z: https://web.archive.org/web/20170113214511/https://cambridgeanalytica.org/ | pl |
dc.references | Cambridge Analytica. (2021). W: Wikipedia. The Free Encyclopedia [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/Cambridge_Analytica | pl |
dc.references | Kasprzak, Wojciech A. (2015). Ślady cyfrowe. Studium prawno-kryminalistyczne. Warszawa: Difin. | pl |
dc.references | Kosinski, Michal (2021). Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Scientific Reports, 11(1), Article number: 100 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1038/s41598-020-79310-1 | pl |
dc.references | Kosinski, Michal, Bachrach, Yoram, Kohli, Puchmeet, Stillwell, David J., & Graepel, Thore (2014). Manifestations of user personality in website choice and behavior on online social networks. Machine Learning, 95, 357–380 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1007/s10994-013-5415-y | pl |
dc.references | Kosinski, Michal, Stillwell, David J., & Graepel, Thore (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 110(15), 5802–5805 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110 | pl |
dc.references | Kosinski, Michal, Wang, Yilun, Lakkaraju, Himabindu, & Leskovec, Jure (2016). Mining big data to extract patterns and predict real-life outcomes. Psychological Methods, 21(4), 493–506 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1037/met0000105 | pl |
dc.references | Lambiotte, Renaud, & Kosinski, Michal (2014). Tracking the digital footprints of personality. Proceedings of the IEEE, 102(12), 1934–1939 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2359054 | pl |
dc.references | Markovikj, Dejan, Gievska, Sonja, Kosinski, Michal & Stillwell, David J. (2013). Mining Facebook data for predictive personality modeling. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 7(1), 23–26. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/view/14466 | pl |
dc.references | Matz, Sandra C., Kosinski, Michal, Nave, Gideon, & Stillwell, David J. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 114(48), 12714–12719 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1073/pnas.1710966114 | pl |
dc.references | McCrae, Robert R., & John, Oliver P. (1992). An Introduction to the Five‐Factor Model and Its Applications. Journal of Personality, 60(2), 175–215 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1111/j.1467-6494.1992.tb00970.x | pl |
dc.references | Michal Kosinski (2021, maj 2). W: Google Scholar [online]. Pobrane 2 maja 2021 r., z: https://scholar.google.com/citations?user=01-XV0YAAAAJ&hl=en | pl |
dc.references | Pamięć podręczna (2021). W: Wikipedia. Wolna encyklopedia [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/Pamięć_podręczna | pl |
dc.references | Quercia, Daniele, Kosinski, Michal, Stillwell, David J., & Crowcroft, Jon (2011). Our twitter profiles, our selves: Predicting personality with twitter. W: Proceedings – 2011 IEEE International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and IEEE International Conference on Social Computing, PASSAT/SocialCom 2011 (s. 180–185) [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1109/PASSAT/SocialCom.2011.26 | pl |
dc.references | Quercia, Daniele, Lambiotte, Renaud, Stillwell, David J., Kosinski, Michal, & Crowcroft, Jon (2012). The personality of popular facebook users. W: Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW’12 (s. 955–964) [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1145/2145204.2145346 | pl |
dc.references | Stillwell, David J. (2021). myPersonality database [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://www.psychometrics.cam.ac.uk/productsservices/mypersonality | pl |
dc.references | Stillwell, David J. & Kosinski, Michal (2012). myPersonality project : Example of successful utilization of online social networks for large-scale social research. W: Proceedings of the ACM Workshop on Mobile Systems for Computational Social Science (MobiSys) [online]. The Psychometric Centre, University of Cambridge. Pobrane 30 czerwca 2021 r. z: https://drive.google.com/file/d/1KzTSyd2coi0oTprgHRRYwWScQ7-TaWIs/view | pl |
dc.references | Wang, Yilun, & Kosinski, Michal (2018). Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images. Journal of Personality and Social Psychology, 114(2), 246–257 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1037/pspa0000098 | pl |
dc.references | Wasilewski, Janusz (2013). Zarys definicyjny cyberprzestrzeni. Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego, 9(5), 225–234 [online]. Agencja Bezpieczeństwa Wewnętrznego. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: http://www.abw.gov.pl/download/1/1284/Segregator13.pdf | pl |
dc.references | Youyou, Wu, Kosinski, Michal, & Stillwell, David J. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112(4) 1036–1040 [online]. Pobrane 30 czerwca 2021 r., z: https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112 | pl |
dc.contributor.authorEmail | michal.zytomirski@gmail.com | |
dc.identifier.doi | 10.18778/0860-7435.32.05 | |
dc.relation.volume | 1 | |