Как ИИ может распознавать черты личности в тексте: Новые перспективы для психологии и HR

Открытие черного ящика ИИ

Исследователи из Университета Барселоны продемонстрировали, как модели искусственного интеллекта (ИИ) могут распознавать черты личности в письменных текстах и впервые смогли детально проанализировать, как эти системы принимают решения. Результаты, опубликованные в журнале PLOS ONE, открывают новые перспективы для понимания того, как личность проявляется в естественном языке, а также для создания более прозрачных и надежных инструментов автоматического распознавания.

Интегрированные градиенты для объяснимого ИИ

Исследование анализировало, как две передовые модели ИИ, BERT и RoBERTa, обрабатывают текстовые данные для распознавания характеристик личности по двум основным психологическим моделям: системе черт личности Большая пятерка (открытость опыту, ответственность, экстраверсия, согласие и эмоциональная стабильность) и индикатору типов Майерс-Бриггс (MBTI), который классифицирует людей по измерениям экстраверт-интроверт, сенсорика-интуиция, мышление-чувствование и мышление-чувствование.

Тексты, анализируемые в исследовании, были получены из двух баз данных, наполненных опросниками обеих моделей (Большая пятерка и MBTI), которые ранее были классифицированы по наличию индикаторов различных черт личности и типов, их составляющих.

Затем исследователи использовали методы объяснимого ИИ, чтобы наблюдать за моделями ИИ и увидеть, какие языковые паттерны влияют на идентификацию черт личности в этих текстах. Они использовали технику, называемую интегрированными градиентами, которая позволяет определить, какие именно слова или фразы способствуют прогнозированию конкретной черты личности.

Эта методология позволила визуализировать и количественно оценить важность различных лингвистических элементов в прогнозах модели

Например, они обнаружили, что слова, такие как ненависть, которые традиционно ассоциируются с негативными чертами, могут появляться в контекстах, которые на самом деле отражают доброту (Я ненавижу видеть, как другие страдают).

Этот подход гарантирует научную обоснованность работы моделей ИИ, так как позволяет проверять, соответствуют ли модели устоявшимся психологическим теориям, и также обеспечивает прочную основу для непрерывного улучшения, гарантируя, что они основаны на лингвистических паттернах, действительно связанных с психологическими конструктами, которые они должны измерять.

Ограничения модели MBTI

Исследование также выявило ограничения модели MBTI по сравнению с моделью Большой пятерки, которая показывает более прочную основу как для автоматического анализа личности, так и для классического психометрического анализа. Несмотря на широкое использование в компьютерных науках и некоторых прикладных областях психологии, модель MBTI имеет серьезные ограничения для автоматической оценки личности, как показывают наши результаты, модели склонны полагаться больше на артефакты, чем на реальные паттерны.

Применение автоматического распознавания личности

Использование техник автоматического распознавания личности с моделями ИИ может оказать значительное влияние на область психологии личности. С этими методами психологи смогут идентифицировать лингвистические паттерны, связанные с различными чертами личности, которые с традиционными методами могли бы остаться незамеченными. Это может привести к более естественным и менее навязчивым методам оценки, особенно ценным для изучения больших популяций.

В клинической области авторы отмечают, что они могут помочь в начальной оценке и наблюдении за пациентами, обращая внимание на изменения в языке или вербальном выражении как на индикаторы важных психологических элементов для терапии. Они также отмечают, что они могут играть важную роль в других областях: в подборе персонала, в персонализации образования, в социальных исследованиях — это облегчит анализ больших объемов текстовых данных — или в разработке виртуальных помощников и конверсионных агентов, так как это поможет создать более естественные и адаптированные взаимодействия.

Важно подчеркнуть, что все такие приложения должны основываться на научно обоснованных моделях и включать методы объяснимости, которые мы исследовали, чтобы обеспечить этичное и прозрачное использование

Несмотря на потенциал, исследователи считают, что эти модели не заменят традиционные тесты личности в ближайшее время, но будут дополнять их и предлагать дополнительную и более глубокую перспективу. Они видят эволюцию к мультимодальному подходу, где традиционные оценки сочетаются с анализом естественного языка, цифрового поведения и других источников данных для получения более полной картины личности. Этот интегрированный подход, по мнению исследователей, будет опираться на сильные стороны каждой методологии, обеспечивая более богатое и nuanced представление о человеческой личности.

Валидация исследований в других контекстах

Следующие шаги в этом исследовании включают расширение анализа на другие типы текстов, платформы, языки и культуры, чтобы подтвердить, являются ли выявленные паттерны последовательными в разных контекстах. Исследователи хотят исследовать применение этих техник к другим психологическим конструктам за пределами личности, таким как эмоциональные состояния или установки. Исследователи также работают над интеграцией мультимодальных данных в эти анализы — комбинированием текста с другими формами выражения, такими как голос или невербальное поведение, и использованием технологий, таких как автоматическая аудиотранскрипция (Whisper.ai) — а также их применением в реальных жизненных контекстах. Команда хочет сотрудничать с клиницистами и специалистами по человеческим ресурсам, чтобы оценить эффективность этих инструментов в реальных условиях, обеспечивая их положительное и этичное воздействие.

Об авторе

Автор: Роза Мартинес Источник: Университет Барселоны Контакт: Роза Мартинес – Университет Барселоны

Об исследовании

Оригинальное исследование: Открытый доступ. Текст говорит громче: Взгляд на личность с точки зрения обработки естественного языка от Давида Саэтероса и др. PLOS One

Аннотация

В последние годы достижения в области обработки естественного языка (NLP) позволили разработать новые подходы к оценке личности. Эта статья представляет междисциплинарное исследование, которое использует методы объяснимого ИИ, в частности интегрированные градиенты, чтобы тщательно проанализировать процессы принятия решений моделей NLP в оценке личности и проверить их соответствие устоявшимся теориями личности. Мы сравниваем эффективность типологических (MBTI) и дименсиональных (Большая пятерка) моделей, используя наборы данных Essays и MBTI. Наша методология применяет логарифмическое отношение шансов с информативным дирихле-приором (IDP) и тонко настроенные модели на основе трансформеров (BERT и RoBERTa) для классификации черт личности из текстовых данных. Наши результаты демонстрируют умеренную до высокой точность в прогнозировании личности, при этом модели NLP эффективно идентифицируют сигналы личности в тексте в соответствии с предыдущими исследованиями. Наши выводы раскрывают теоретически согласованные паттерны в использовании языка, связанные с различными чертами личности, при этом выявляя важные смещения в наборе данных MBTI, которые дали менее надежные результаты. Исследование подчеркивает потенциал NLP в улучшении психологии личности и подчеркивает необходимость дальнейших междисциплинарных исследований для полной реализации возможностей этих прозрачных технологий.