Machine learning - Marketing: Mối quan hệ giữa cách lựa chọn từ ngữ và người hướng ngoại

Phát hiện này nhấn mạnh nhu cầu phát triển các chỉ số ngôn ngữ trong công cụ dự đoán tính cách trực tuyến mà nhiều công ty đang sử dụng nhằm cải thiện chiến lược tiếp thị kỹ thuật số.

Ngày nay, các công ty tiếp thị thường sử dụng các thuật toán dự đoán với mục đích khai thác thông tin, điển hình là các dữ liệu liên quan đến nhu cầu của người tiêu dùng dựa trên các hành vi như lịch sử tìm kiếm, lịch sử mua hàng và các hoạt động khác trên internet. Thêm vào đó, các công ty này cũng muốn tận dụng dữ liệu và mô hình Machine learning (máy học) để có thể hiểu hơn về các khía cạnh trong tâm lý thông qua hành vi người tiêu dùng, những khía cạnh mà chúng ta không thể nào quan sát trực tiếp, nhưng lại cung cấp những thông tin rất giá trị về cách cải thiện hình thức quảng cáo nhắm đối tượng (targeted advertising), giúp các đối tượng tiếp nhận thông điệp phù hợp với mong muốn và nhu cầu của mình hơn.

Chẳng hạn, một “người tiêu dùng hướng ngoại” có thể dễ dàng bị thu hút bởi các thông điệp tiếp thị phù hợp với tính cách của họ. Do đó, các thương hiệu bán lẻ có thể nhắm tới những người tiêu dùng như vậy bằng cách sử dụng ngôn ngữ hướng ngoại và sáng tạo để quảng cáo sản phẩm của họ.

Tuy nhiên, theo một số chuyên gia, các công cụ dự đoán tính cách được các công ty tiếp thị sử dụng hiện nay không hoàn toàn chính xác bởi chúng đang thiếu các thiết kế hợp lý về mặt lý thuyết.

Điều tra viên chính của nghiên cứu - PGS. Lin Qiu từ chương trình Tâm lý học tại NTU School of Social Sciences cho biết: “Các thuật toán dùng để dự đoán tính cách trong Machine learning hiện tại tương tự như một hộp đen — có nhiều chỉ số ngôn ngữ được đưa vào thiết kế của chúng, nhưng nhiều trong số đó phụ thuộc vào ứng dụng máy tính được sử dụng. Điều này có thể dẫn đến sai lệch hoặc quá khớp, ảnh hưởng đến hiệu suất của các thuật toán trong Machine learning. Điều này đặt ra câu hỏi - làm thế nào để chúng ta tạo ra các dự đoán tính cách chính xác và mạnh mẽ?”.

Nghiên cứu đã phát hiện ra mối liên hệ giữa những người hướng ngoại và xu hướng sử dụng một số loại từ nhất định của họ. Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa hướng ngoại và việc sử dụng "từ mang cảm xúc tích cực" và "từ chỉ sự vận hành của xã hội".

Các từ mang cảm xúc tích cực được định nghĩa bởi các nhà tâm lý học — sử dụng các công cụ phân tích văn bản — là những từ mô tả trạng thái cảm xúc dễ chịu, chẳng hạn như “tình yêu”, “hạnh phúc”, “may mắn" hay biểu thị sự tích cực, lạc quan, chẳng hạn như “tốt đẹp" hoặc “thú vị". Các từ chỉ sự vận hành xã hội bao gồm những từ chứa đại từ nhân xưng ngoại trừ “tôi" và các từ thể hiện mục đích xã hội như “gặp gỡ", “chia sẻ" và “nói chuyện".

“Đây là lần đầu tiên một mối quan hệ được thiết lập dựa trên mối tương quan giữa những người hướng ngoại và xu hướng sử dụng hai loại từ của họ. Vì đó là một mối tương quan nhỏ, chúng tôi tin rằng cần có các chỉ số ngôn ngữ mạnh hơn để cải thiện các phương pháp tiếp cận machine learning trong bối cảnh sự quan tâm dành cho các công cụ như vậy ngày càng tăng trong tiếp thị tiêu dùng”, PGS. Qiu chia sẻ.

Nhóm NTU cũng cho biết những phát hiện được công bố trên Journal of Research in Personality vào tháng 12 năm 2020, có thể cung cấp cho các nhà tiếp thị những dự đoán ngôn ngữ có cơ sở để thiết kế các thuật toán trong nền tảng machine learning, cải thiện hiệu suất của các công cụ phần mềm để dự đoán tính cách.

Nghiên cứu được tiến hành như thế nào

Các nghiên cứu cá nhân trước đây được nhóm NTU khảo sát đã chỉ ra rằng tính hướng ngoại, hoặc xu hướng muốn trải nghiệm những cảm xúc tích cực và tương tác xã hội, có liên quan đến việc sử dụng các từ được các nhà tâm lý học mô tả là từ "cảm xúc tích cực" hoặc "sự vận hành của xã hội”.

Để thiết lập tính hiệu quả của các yếu tố dự đoán ngôn ngữ, nhóm NTU đã xem xét 37 nghiên cứu về cùng một chủ đề, sau đó tiến hành phân tích, tổng hợp. Hướng ngoại được xác định bằng cách sử dụng bảng câu hỏi về loại tính cách được quốc tế công nhận.

Trong tương lai, nhóm nghiên cứu của NTU khẳng định sẽ điều tra mối quan hệ giữa hướng ngoại và các loại từ khác.

Thêm vào đó, nhóm cũng cho biết, mặc dù việc sử dụng mô hình Machine learning và công cụ phân tích dự đoán (predictive analytics) đã cung cấp cho các công ty và nhà tiếp thị nhiều lợi thế trong chiến lược kinh doanh, họ vẫn hy vọng công việc mà họ làm sẽ mang đến sự rõ ràng về các loại từ, từ đó có thể giúp cho việc phát triển các công cụ Machine learning trở nên chính xác hơn trong việc dự đoán tính cách.

Nguồn

 Junn Loh (2020). Study suggests link between word choices and extraverts. Phys.org.

 Vân Anlược dịch

*Lưu ý: Những quan điểm của tác giả không hẳn là quan điểm của Tạp chí Giáo dục