Haupt Cloud Computing Was IBMs Watson nach der Analyse von 'Game of Thrones'-Charakteren herausgefunden hat

Was IBMs Watson nach der Analyse von 'Game of Thrones'-Charakteren herausgefunden hat

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Die sechste Staffel des HBO-Programms Game of Thrones beginnt am 24.04.

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Und wenn Sie ein Fan der Bücher sind, auf denen das Programm basiert, wissen Sie nicht genau, was Sie erwartet. Autor George R. R. Martin hat noch keinen Veröffentlichungstermin für das sechste Buch der Reihe bekannt gegeben. Was bedeutet, dass die Fernsehsendung den Büchern voraus ist, was die Richtung der Handlung angeht.

Das Ergebnis? Fans des Buches bereiten sich auf Spoilerwarnungen epischen Ausmaßes vor. In einem zeitlich genau abgestimmten Marketing hat der IBM-Forscher Vinith Misra ein Watson-Programm namens Personality Insights verwendet, um zu analysieren, wie Game of Thrones Charaktere haben sich in den ersten fünf Büchern weiterentwickelt – und antizipieren, was die Leser im sechsten Buch erwarten könnten. Folgendes haben die Daten ergeben:

  • Während Daenerys Targaryen ihre innere Khaleesi und ihre Königinrolle umarmt, verliert sie langsam ihre Offenheit und ihren Liberalismus und wird gleichzeitig besorgter, wütender, selbstbewusster und pflichtbewusster.
  • Sansa Starks ursprüngliche Extraversion und Fröhlichkeit wurde durch Selbstbewusstsein, ein fantasievolles Innenleben und Pflichtbewusstsein ersetzt.
  • Ihre Schwester, Arya Stark, ist im Laufe der Bücher hart geworden. Sie ist jetzt weniger anfällig und weniger anfällig für Sorgen.
  • Tyrion Lannisters anfänglich vertrauensvollere und diszipliniertere Persönlichkeit ist einem verletzlichen und emotionalen Alkoholiker gewichen.
  • Jon Snow hat sich von einem wütenden, verletzlichen, abenteuerlustigen Jugendlichen zu einem disziplinierten, intelligenten und vorsichtigen Anführer gewandelt.

Wenn Sie die Serie gesehen oder die Bücher gelesen haben, könnte Ihre erste Reaktion auf all das sein: Duh. Ich brauchte Watsons Personality Insights nicht, um mir das alles zu sagen. Was ist die große Sache?

Die große Sache ist, dass „Watson die Handlungen dieser Charaktere nicht so liest, wie es ein Mensch tun würde“, sagt Misra. Watson kam zu diesen genauen Lesarten der Charaktere ausschließlich durch eine Analyse der Wortwahlen, die von den Charakteren in den ersten fünf Büchern verwendet wurden.

Wenn Watson beispielsweise den Altruismus-Score eines Charakters bestimmt, wählt er Plurale in der ersten Person („wir“, „uns“, „unser“, „unser“) und Wörter wie Mut, Tapferkeit, Wagemut, sicher, bestimmt, selbstbewusst , leicht und glauben. Schimpfwörter wirken sich negativ auf den Altruismus-Score eines Charakters aus. Der altruistischste Charakter ist laut Watson Bran. Am wenigsten altruistisch ist Tyrion.

Ebenso sucht Watson bei der Bestimmung der Durchsetzungsfähigkeit eines Charakters nach Wörtern wie kämpfen, vergeben, geben, treffen, verhandeln, erklären und überzeugen. Die durchsetzungsfähigsten Charaktere sind nach Watsons Analyse Arya und Brienne. Am wenigsten durchsetzungsfähig sind Barristan und Davos. Wenn Watson die Emotionalität eines Charakters bestimmt – eine Eigenschaft, die Selbstbewusstsein, Empathie und Leidenschaft kombiniert –, sucht er nach Wörtern wie Umarmen, Halten, Schmerz, Alkohol, Zuneigung, Bewunderung, Anbetung und Grinsen. Die Charaktere mit der höchsten Emotionalität sind Cersei und Daenerys. Die am wenigsten bewerteten Charaktere – man könnte sie als die stoischsten bezeichnen – sind Davos und Ned.

Stellen Sie sich nun vor, Sie hätten diese Fähigkeit – Persönlichkeiten anhand der Häufigkeit von Wortwahlen zu beurteilen – in einem großen Unternehmen. Wenn Sie Tausende von Kandidaten für eine bestimmte Stelle durchsuchen müssten, könnten Sie ein Tool wie Personality Insights verwenden, um harte Daten darüber zu erhalten, welche Kandidaten in ihren Lebensläufen und Anschreiben am (oder am wenigsten) Altruismus und Emotionalität hatten.

Wenn Sie ein Innovationsteam bilden und möchten, dass die Teilnehmer hohe Durchsetzungsvermögenswerte aufweisen, können Sie Personality Insights verwenden, um interne Dokumente (E-Mails, Slack-Nachrichten) auf die Daten zu analysieren. Wie in allen Fällen von Analytics, sei es Baseball oder Business, möchten Sie sich nicht allein auf die Daten verlassen. Aber die Erkenntnisse aus den Daten, sagt Misra, würden eine 'Sanity-Check-Komponente' bieten. Und hindern Sie sicherlich daran, einem Lennister alle Angelegenheiten der emotionalen Sensibilität anzuvertrauen.