Results found: 3

Search results

Search:
in the keywords: Five Factor Model

Sort By:

Limit search:

Określanie osobowości użytkowników Internetu poprzez analizowanie ich cyfrowych śladów w świetle wybranych badań dr. Michała Kosińskiego

100%

Żytomirski M.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Librorum

2021

vol. 1

issue 32

99-113

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.

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.

Pětifaktorový dotazník BFI-2: hierarchický model s 15 subškálami

89%

Hřebíčková M., Jelínek M., Květon P., Benkovič A., Botek M., Sudzina F., Soto C. J., John O. P.

Československá psychologie (Czechoslovak Psychology)

2020

vol. 64

issue 4

437-460

Objectives. The aim of the study was estimation of basic psychometric properties of the Czech adaptation of the Big Five Inventory 2 (BFI-2) measuring five basic personality dimensions and their short and extra short versions (BFI-2-S, BFI-2XS). Subject and settings. The BFI-2 was administered to 1,733 participants (42.1% men, 57.9% women) in age range from 15 to 26 years (M = 20.06, SD = 2.53). Hypothesis. Authors expected that the Czech adaptation of the BFI-2, BFI-2-S, BFI-2XS will retain comparable psychometric properties to the original versions. Statistical analysis. Internal consistency of BFI- 2, BFI-2-S, BFI-2XS domains and BFI-2, BFI- 2-S facets was estimated using Cronbach’s alpha coefficient and ordinal McDonald’s omega coefficient. Test-retest stability of the three methods was estimated using Pearson’s correlation coefficient. The structure of the BFI-2 at the level of items was explored using Principal Component Analysis with Varimax rotation; structures of domains were confirmed using Confirmatory Factor Analyses. The ability of the BFI-2-S and BFI-2-XS scales to represent BFI-2 scores was assessed using the Pearson correlation coefficient. Results. The BFI-2 domains showed good internal consistency, ranging from 0.81 to 0.89. Internal consistency of individual facets ranged from 0.56 to 0.83 (M = 0.74). Average BFI-2 test-retest reliability estimated over a 6 month period was r = 0.86 for domains and r = 0.80 for facets. All items of the BFI-2 showed factor loadings 0.30 or higher on intended factor. The BFI-2 hierarchical structure with 15 facets was confirmed using CFA. Short versions BFI-2-S and BFI-2-XS captured 91% and 77% of the domains of the full version of BFI-2 inventory. Study limitation. Convergent validity of the instrument and the self-other agreement was not evaluated.

Cíle. Cílem studie bylo odhadnout základní psychometrické charakteristiky české verze metody pro měření pěti obecných dimenzí osobnosti Big Five Inventory 2 (BFI-2) a jeho zkrácených verzí (BFI-2-S, BFI-2XS). Výzkumný soubor. BFI-2 byl předložen pro sebeposouzení 1733 respondentům (42,1 % mužů a 57,9 % žen) ve věku od 15 do 26 let s průměrným věkem 20,06 let (SD = 2,53). Hypotéza. Autoři předpokládali, že české verze inventáře budou mít srovnatelné psychometrické vlastnosti s originálními verzemi. Analýza dat. Pro odhad vnitřní konzistence škál BFI-2, BFI-2-S, BFI-2-XS a subškál BFI-2, BFI-2-S byl použit Cronbachův koeficient alfa doplněný o ordinální variantu McDonaldova koeficientu omega, test-retestová stabilita tří metod byla odhadnuta pomocí Pearsonova korelačního koeficientu. Struktura inventáře BFI-2 na úrovni položek a subškál byla odvozena z analýzy hlavních komponent s následnou rotací Varimax. Vnitřní struktura jednotlivých škál byla dále ověřována pomocí konfirmační faktorové analýzy (CFA). Schopnost škál BFI-2-S a BFI- 2-XS reprezentovat celkové skóry z nezkrácené verze BFI-2 byla zjišťována pomocí Pearsonova koeficientu korelace. Výsledky. Škály BFI-2 mají dobrou reliabilitu, která se pohybuje od 0,81 do 0,89. Reliabilita subškál je uspokojivá a pohybuje se od 0,56 do 0,83 (M = 0,74). Průměrná test-retestová stabilita BFI-2 po 6 měsících byla 0,86 pro škály a 0,80 pro subškály. Všechny položky BFI-2 dosahují faktorového náboje většího nebo rovného 0,30 na odpovídajícím faktoru. V české verzi BFI-2 se za použití CFA replikovala hierarchická struktura s 15 subškálami, stejně jako v původní verzi. Zkrácená verze BFI-2-S a BFI-2-XS rekonstruuje z 91 % a 77 % skóry škál BFI-2. Limitace. Studie neobsahuje důkazy o konvergentní validitě

The Individual Determinants of the Attitudes of University Students towards the Functional Quality of Educational Services – Using the Example of Bachelor Level Students of the Warsaw School of Economics

71%

Doroszewicz S., Trzebiński W.

Journal of Management and Financial Sciences

2016

vol. 25(3)

99-123

This study aimed to develop a method of identifying the association between the individual traits of the students’ functioning at university and their attitudes towards the functional quality of the educational services provided by university. Within the study, a comprehensive description of the individual traits of student functioning (based on NEOAC model of personality), as well as a comprehensive description of the functional quality features of educational services as perceived by students has been developed. In order to analyse the association between individual traits and functional quality perception, cluster analysis and discriminant analysis were employed. The method for identifying the association between students’ individual traits and their attitudes towards the functional quality of educational services has been developed and verified. As a result of the questionnaire surveys covering bachelor level students, 25 dimensions of functional quality of educational services’ perception and 5 dimensions of students’ individual traits of functioning at university have been identified. Based on these individual traits, three individual types of students’ functioning at university have been indicated and named as: “stable engaged”, “nervous engaged” and “not engaged”. The detailed relationships between individual traits, types and functional quality perception have been described.

Refine search results

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Librorum

1 Journal of Management and Financial Sciences

1 Československá psychologie (Czechoslovak Psychology)

1 Benkovič A.

1 Botek M.

1 Doroszewicz S.

1 Hřebíčková M.

1 Jelínek M.

1 John O. P.

1 Květon P.

1 Soto C. J.

1 Sudzina F.

1 Trzebiński W.

1 Żytomirski M.

1 2021

1 2020

1 2016

Search results

Określanie osobowości użytkowników Internetu poprzez analizowanie ich cyfrowych śladów w świetle wybranych badań dr. Michała Kosińskiego

Pětifaktorový dotazník BFI-2: hierarchický model s 15 subškálami

The Individual Determinants of the Attitudes of University Students towards the Functional Quality of Educational Services – Using the Example of Bachelor Level Students of the Warsaw School of Economics