По теме
Новая теория расщепления при borderline личностном расстройс...
Обзор последней исследовательской работы UCL, объясняющей расщепление при borderline личностном расс...
Рецидивы шизофрении: факторы риска и демографические особенн...
Исследование, опубликованное в Nature, анализирует, какие пациенты с шизофрением и шизоаффективным р...
Как улучшить опыт кандидатов при онлайн‑тестах: практические...
Узнайте, как модификации принудительного выбора тестов повышают ощущения компетентности и автономии ...
Зависимость от ставок на спорт: причины, симптомы и способы ...
Подробный разбор эпидемии зависимости от ставок на спорт. Узнайте о нейробиологических механизмах лу...
Реформа психиатрической помощи в Северной Каролине: путь от ...
Подробный разбор масштабной реформы системы психиатрической помощи в Северной Каролине. Как расширен...
Какие упражнения лучше всего помогают бороться с депрессией?
Исследование, в котором приняли участие более 14 000 человек, показывает, что физические упражнения ...
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.
