ネット社会のハンター

ネットを利用すると、なぜか「自分が興味ある記事」が多く配信されたり、なぜか「自分が欲しくなるような商品やサービス」がおススメされる。
デジタル心理学が発見した「同じクラスターの人は、似たような好みを持ち、価値観が近い」という特徴を、視点を変えて見ると次が分かる。

かゆい所に手が届くように自分が欲しい商品や情報がネット上で提供される理由は、あなたの性格・嗜好しこうを把握しているネット企業（ＳＮＳ運営会社やネット通販会社）が、あなたの嗜好しこうに合わせた記事・商品・サービスなどの情報を提供して来るから。

ネット企業がクラスター民を「ありがたい」と思う理由は大きく二つある。

ネット上で売る商品を製造／販売する企業にとっての経済的なメリットは、莫大なカネをかけて市場調査をしなくて済むし、広告を届ける相手が限定できて広告費も安上がりで済む（=広告コストが下がる）こと。
クラスターと名付くほど多数派の性格パターンは、該当者数が多い分コストダウン効果が大きい。

デジタル・サイコメトリクスを応用したＡＩは、どのように利用者の究極の個人情報である「性格パターン」を見抜くのか。この疑問に答えようと、心理学者ゲルラッハが見つけた4種のクラスター（＝該当者が多い性格パターン）を取り上げ、ＡＩがどのように利用者の性格パターンを見抜き、分類しているかを生成ＡＩに調査させた。
生成ＡＩは、これまでにネット上に公開されている論文・記事・投稿などを大規模に走査し、ネット企業（ＳＮＳ運営会社やネット通販会社）のＡＩが分析した「性格パターンを分類する典型的な判断基準」を推測した。

ネット企業は、利用者の足跡のビッグデータの分析から、次の状況での各クラスター民が採る典型的な反応を熟知している。

ネット企業は、前述の特定の状況における反応を見て、その利用者がどのクラスターに属するか判定する。

利用者の購買行動は、ＡＩが「利用者の欲望と理性のバランス」を最も正確に測定できる領域。何を買うかという「結果」以上に、「どのような検討プロセスを経て決済に至ったか」というログが、クラスター判定の決定打となる。
ネット企業は、『最も断りづらい誘惑』を設計しようと、ＡＩに利用者の購入ボタンを監視させる。

ネット企業がＡＩを使って、ＥＣサイトの回遊ログや決済データを分析して利用者の購買行動パターンを判定するシグナルと、そのシグナルに応じた誘惑方法の例。