Интересное сегодня
Влияние диотического и дихотического предъявления на восприя...
Введение в исследование восприятия высоты тона Исследования восприятия высоты тона человеком показал...
Как экранное время влияет на психическое здоровье подростков...
Влияние экранного времени на психическое здоровье подростков С появлением смартфонов и социальных се...
Как духовное лидерство влияет на благополучие учителей: иссл...
Введение В условиях новой эпохи в Китае повышение благополучия учителей начальных и средних школ явл...
Внетелесные переживания: Механизм преодоления травмы или сим...
Понимание внетелесных переживания Внетелесные переживания (ОБЕ) – это состояния, когда люди чувству...
Влияние дефицита витамина D на развитие психических расстрой...
Влияние дефицита витамина D на психическое здоровье Недавнее исследование, проведенное Университетом...
Что такое нигилизм: виды, влияние и как ему противостоять
Что такое нигилизм? Термин «нигилизм» происходит от латинского слова nihil, означающего «ничто» или ...
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.
