Интересное сегодня
Механизмы обновления убеждений при большом депрессивном расс...
Введение Большое депрессивное расстройство (БДР) — это изнурительное состояние, которое значительно ...
Как справляться с отчуждением в семье: советы для пожилых лю...
Влияние отчуждения на пожилых людей В последнее десятилетие количество исследований, подтверждающих ...
Могут ли аутичные женщины маскироваться неосознанно?
Могут ли аутичные женщины маскироваться неосознанно? Многие аутичные женщины маскируют свой аутизм, ...
Факторы соблюдения позиции лицом вниз при отслойке сетчатки:...
Введение Регматогенная отслойка сетчатки (РОС) представляет собой потенциально ослепляющее состояние...
Депрессия: новое понимание влияния на здоровье и долголетие
Депрессия нарушает стрессовые системы организма, вызывая риски для физического здоровья, такие как б...
Мизофония: новейшие исследования мозга и эффективные методы ...
Новые открытия в исследовании мизофонии На недавнем Форуме по сотрудничеству в области мизофонии бы...
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.
