Интересное сегодня
Социальные связи: как одиночество влияет на наше здоровье
Влияние одиночества на здоровье Исследования, проведенные командой Гарварда, показывают, что мозг об...
Проблемы сна у жителей Газа: травма и бессонница в условиях ...
Введение Нарушения сна, включая бессонницу, кошмары и состояния гипервозбуждения, широко распростран...
Исследование влияния виртуальной реальности на вызывание тяг...
Введение Алкогольная зависимость (AD) является одной из самых серьезных проблем здравоохранения, с т...
Предсказание академической прокрастинации студентов на основ...
Введение Академическая прокрастинация является серьезной проблемой, которая может значительно затруд...
Готовы ли вы к любви? Понимание готовности к обязательствам ...
Введение Вы действительно готовы к любви? Многие задумываются о том, как найти долгосрочного партнер...
Клиническая диагностика кататонии у пациентов с нейроразвива...
Введение Кататония — это серьезное психиатрическое расстройство, характеризующееся нарушениями движе...
Введение
Это исследование представляет новый метод предсказания личностных черт Большой пятерки через анализ образцов речи, продвигая область компьютерной оценки личности. Используя предобученные конволюционные нейронные сети (CNN) и трансформерные модели, исследователи извлекли эмбеддинги, представляющие как акустические, так и лингвистические характеристики речи. Эти эмбеддинги были объединены и введены в модели градиентного бустинга деревьев для предсказания личностных черт. Результаты показывают, что личностные черты могут быть эффективно предсказаны из речи, с коэффициентами корреляции между предсказанными и самооцененными баллами от 0.26 до 0.39.
Методология
Данные были собраны у 2045 участников, которые заполнили опросник Большой пятерки личностных черт и предоставили образцы свободной речи, представляясь без ограничений по содержанию. Используя предобученные модели, исследователи извлекли эмбеддинги, представляющие акустические и лингвистические характеристики речи. Эти эмбеддинги были объединены и введены в модели градиентного бустинга деревьев для предсказания личностных черт.
Результаты
Коэффициенты корреляции между предсказанными и самооцененными баллами варьировались от 0.26 (экстраверсия) до 0.39 (нейротизм), и от 0.39 до 0.60 для дизаттенюированных корреляций. Внутриклассовые корреляции показывают умеренную до высокой согласованность в предсказаниях модели. Этот подход захватывает тонкие способы, которыми личностные черты выражаются через то, как люди говорят и что они говорят.
Обсуждение
Результаты исследования подчеркивают потенциал оценок на основе речи как дополнительного инструмента в психологических исследованиях, предоставляя новые инсайты в связь между речью и личностью. Однако важно учитывать этические соображения при применении таких методов в реальных условиях.
Заключение
Это исследование вносит вклад в понимание того, как речь отражает личностные черты, и демонстрирует потенциал моделей машинного обучения в этой области. Оно подчеркивает как возможности, так и ограничения, поощряя сбалансированный подход, который признает ценность технологических достижений, одновременно учитывая необходимость этической ответственности.