作者:Laura Viñals Vilà
在不断发展的人格心理学领域,近期的技术进步为理解人类行为开启了新的大门。我们最新的预印本,“文字胜千言:自然语言处理中的个性洞察”深入探讨了基于文本数据利用人工智能跨学科预测和分析个性特征的应用。
我们的实验室成员David Gallardo-Pujol和David Saeteros与Daniel Ortiz-Martínez合作,通过将可解释的人工智能技术应用于自然语言处理(NLP)模型,成功地在心理学和机器学习之间架起了桥梁。这些模型使用两个主要框架评估人格特质:五大性格理论和迈尔斯-布里格斯类型指标(MBTI)。该研究通过对Essay和MBTI等数据集的分析,比较了这些类型学和维度性的人格模型。
我们利用BERT和RoBERTa等先进的AI模型处理文本数据,以中等到高准确率检测个性信号。结果显示,NLP模型(尤其是在五大人格特质的背景下)捕捉到了与已建立的人格理论高度一致的语言模式。然而,我们的研究也强调了MBTI数据集的局限性,其中参与者对自己MBTI类型的自我认知所导致的偏见影响了模型的预测准确性。
我们的研究发现表明,虽然自然语言处理(NLP)可以是理解人格的强大工具,但它也带来了挑战,尤其是在平衡模型性能与理论准确性方面。未来的人格心理学将很可能依赖于进一步的跨学科研究来开发更加透明、有效和可靠的人格评估方法。
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