中国人工智能学会通讯——读懂你“性格”的个性化推荐 1.1 心理学中的性格定义与测量-阿里云开发者社区

开发者社区> 人工智能> 正文

中国人工智能学会通讯——读懂你“性格”的个性化推荐 1.1 心理学中的性格定义与测量

简介:

1.1 心理学中的性格定义与测量

性格,也常常简称为人格(personality),在现代心理学中,性格的定义跟语言的使用有着紧密的关系。每当我们试图对人物的性格特征做出描述时,总会去寻找一些我们心中自认为恰如其分的词语,比如描绘一个人物是冷静的、客观的、负责任的。基于这些观察,性格理论的先驱Allport和Odbert于1936年对英语词汇进行了艰难而又系统的调查研究,并按照个人特质、暂时的情绪或者行为,以及智力与才干这四个类别列出了大约18 000个单词,其中大约5 000个“可能存在的用于描绘个体特质的中性词汇”得到了众多心理学家的特别关注[2]。然而,用这些成千上万的词汇来定义性格对于心理学家来说可以说是一场灾难,为了能够系统地区分和比较不同人的性格,对这些上千上万的词汇进行归类以便建立性格的分类法(taxonomy)就显得非常必要。因此,心理学家开始采用因素分析(factor analysis)[3]技术对Allport及Odbert的单词表进行分析,从而得到了数量较小的相关单词群组,每个单词群组可以认为是性格的某一方面特征。因素分析是一种统计方法,根据大部分人对一系列题目的回答之间的相关性,将相关的项整合为“因素集合”,其中每个因素可以认为是与之相关的所有词汇的高度概括。例如,某种性格定义的某一因素可能与外向性有关,这个外向性因素就是与之高度相关的所有词汇的概括。近20年来,性格研究者关注与支持最多的定义是五因素模型,也常常被称之为“大五人格”。大五人格包括了五个高度概括的人格因素——外向性(extraversion)、尽责性(conscientiousness)、神经质(neuroticism)、随和型(agreeableness)和开放性(openness),以及每个人格因素下的一些细分特质(比如外向性下包括了是否经常参加活动、是否热心肠等)。在以使用英语词汇为对象的研究中,五因素模型确实表现出了惊人的可重复验证性,至少有10多名研究者通过不同的样本发现了这五个因素。在过去的半个世纪里,五因素结构每10年就会被重复验证一次,说明了它具有跨时间的稳定性,而且在不同的语言环境中也得到了充分的验证。大五人格的建立,使得性格理论研究领域得到了统一。

在心理学研究中,测量性格的主流方法包括了访谈和调查问卷。访谈需要经过严格训练的人格心理学研究者与个体进行对话,在个体积极配合的情况下获取个体的性格信息。访谈法能够灵活地照顾到个体的差异并且能够应对特殊情形,但是非常依赖优秀的专业测评人员,因此难以广泛使用。调查问卷方法需要个体根据自己的实际情况回答问卷上的问题,然后根据答案的分数对应到相应的性格特征中。调查问卷的优点是易于管理和应用,容易推广,答案分数的计算方法客观并且可以直接获取检测对象的回答。但是调查问卷的局限性也很明显,测验对象可能对自身并没有深入的了解,在回答问题时他们可能会尝试展示自己最好的一面,也可能会尝试根据自己的期望和愿望作答,所以很难得知他们在完成调查问卷时是否精神集中和足够谨慎。尽管存在主观性等局限,调查问卷仍然是心理学中目前普遍采用的方法。

版权声明:本文首发在云栖社区,遵循云栖社区版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,版权归用户作者所有,云栖社区不为本文内容承担相关法律责任。云栖社区已升级为阿里云开发者社区。如果您发现本文中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件至:developer2020@service.aliyun.com 进行举报,并提供相关证据,一经查实,阿里云开发者社区将协助删除涉嫌侵权内容。

分享:
人工智能
使用钉钉扫一扫加入圈子
+ 订阅

了解行业+人工智能最先进的技术和实践,参与行业+人工智能实践项目

其他文章