O Computador Aprendeu A Reconhecer O Gênero De Uma Pessoa Pelas Peculiaridades De Usar O Teclado - Visão Alternativa

O Computador Aprendeu A Reconhecer O Gênero De Uma Pessoa Pelas Peculiaridades De Usar O Teclado - Visão Alternativa
O Computador Aprendeu A Reconhecer O Gênero De Uma Pessoa Pelas Peculiaridades De Usar O Teclado - Visão Alternativa

Vídeo: O Computador Aprendeu A Reconhecer O Gênero De Uma Pessoa Pelas Peculiaridades De Usar O Teclado - Visão Alternativa

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Anonim

A natureza da digitação no teclado é diferente para cada pessoa, mas todos os homens e todas as mulheres têm características comuns que permitem estabelecer o gênero com mais de 95% de confiança.

Para seu trabalho, Ioannis Tsimperidis e seus colegas da Universidade Grega de Demócrito selecionaram 75 voluntários (36 homens e 39 mulheres). Programas de keylogging IRecU especialmente criados foram instalados em seus computadores, que gravaram cada pressionamento de tecla por 10 meses.

Os arquivos coletados foram analisados pelo programa de análise estatística ISqueezeU. Permitiu avaliar as possíveis correlações do gênero de uma pessoa com diferentes características de digitação: o tempo de pressionamento das teclas, as pausas entre as letras individuais, etc.

A análise mostrou que algumas dessas características se correlacionam significativamente com o gênero. Em um artigo publicado pela revista Digital Investigation, os cientistas nomeiam recursos como uma pausa entre pressionar a tecla N e o seguinte O, bem como M e O. Os autores não estavam interessados nas razões dessas diferenças.

Essas mesmas características e pesos associados foram usados para treinar cinco redes neurais diferentes, que logo foram capazes de determinar o sexo de um usuário com uma precisão de mais de 78 por cento, com a mais bem-sucedida ultrapassando 95 por cento.

Os autores acreditam que tal análise pode se tornar uma ferramenta para determinar discreta e discretamente o sexo de um usuário - para investigações policiais ou planejamento de campanhas publicitárias direcionadas.

Sergey Vasiliev

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