Личность под микроскопом: как детали раскрывают характер

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что для более точного определения личности по аудиовизуальным данным необходимо учитывать не только общие черты характера, но и более тонкие нюансы и грани личности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Процесс регрессии личности, основанный на методологии [4], позволяет выявить закономерности в изменениях личностных характеристик на основе самоотчетов.

Сравнение прогностической силы черт, граней и нюансов характера при распознавании личности по мультимодальным данным.

Оценка личности, основанная на широких шкалах признаков, часто упускает из виду нюансы, определяющие индивидуальное поведение. В статье ‘Enhancing Personality Recognition by Comparing the Predictive Power of Traits, Facets, and Nuances’ исследуется влияние более гранулированных уровней модели «Большой пятерки» — аспектов и нюансов — на точность распознавания личности по аудиовизуальным данным. Полученные результаты демонстрируют, что модели, основанные на нюансах, значительно превосходят модели, использующие аспекты и общие черты, снижая среднеквадратичную ошибку до 74% в различных сценариях взаимодействия. Возможно ли дальнейшее повышение точности распознавания личности за счет интеграции контекстуальных данных и более сложных моделей машинного обучения?

За пределами самооценки: объективный взгляд на личность

Традиционные методы оценки личности, основанные на самоотчетах, часто страдают от предвзятости и неточностей. Субъективное восприятие себя, склонность к социальному желанию и когнитивные искажения неизбежно влияют на ответы респондентов, приводя к неполной или искаженной картине их истинных черт характера. Например, люди могут сознательно или подсознательно преувеличивать свои положительные качества или занижать негативные, чтобы соответствовать общепринятым нормам или создать желаемый образ. Эта проблема особенно актуальна в ситуациях, когда оценка личности используется для принятия важных решений, таких как подбор персонала или диагностика психических расстройств. Поэтому, исследователи все чаще обращаются к альтернативным методам, позволяющим оценить личность на основе объективных поведенческих данных, минимизируя влияние субъективных факторов.

Объективный анализ поведения представляет собой перспективную альтернативу традиционным методам оценки личности, основанным на субъективных отчетах. Вместо того, чтобы полагаться на самооценку, данный подход использует мультимодальные данные — информацию, полученную из различных источников, таких как анализ мимики, тона голоса, движений тела, паттернов речи, а также цифровой след в социальных сетях. Сочетание этих данных позволяет исследователям выводить характеристики личности, сопоставимые с общепринятой моделью «Большой пятерки», но с большей степенью объективности и надежности. Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет выявлять тонкие поведенческие маркеры, которые могут быть незаметны при непосредственном наблюдении, открывая новые возможности для понимания и прогнозирования индивидуальных особенностей.

Модель «Большой Пятерки» личности, несмотря на свою доказанную эффективность и широкое применение в психологии, требует для точной оценки надежных и детализированных потоков данных. Простое полагание на самооценки часто оказывается недостаточным, поскольку субъективные представления о себе могут быть искажены или неполны. Для получения более объективной картины необходимо использовать разнообразные источники информации, включая анализ поведения в различных ситуациях, паттерны коммуникации и даже физиологические показатели. Использование мультимодальных данных — комбинации различных типов информации — позволяет создать более полное и нюансированное представление о личностных чертах, повышая точность и надежность оценки в рамках модели «Большой Пятерки». Именно качество и глубина собираемых данных определяют, насколько адекватно и достоверно можно охарактеризовать личность с использованием этой широко признанной системы.

Мультимодальное извлечение признаков: улавливая поведенческие сигналы

В рамках предлагаемого подхода используется мультимодальная схема, объединяющая визуальные и аудиальные данные для формирования комплексного профиля поведения. Интеграция этих модальностей позволяет учитывать как невербальные сигналы, проявляющиеся в мимике и взгляде, так и характеристики речи, такие как темп и просодия. Такой подход обеспечивает более полное и точное представление о поведенческих особенностях, чем использование данных только одной модальности, поскольку различные аспекты поведения могут проявляться в разных каналах восприятия.

Программный комплекс OpenFace 2.0 извлекает ключевые визуальные признаки, включающие в себя единицы действия (Action Units), векторы взгляда (Gaze Vectors) и положение головы (Head Pose). Единицы действия количественно оценивают движения лицевых мышц, позволяя выявлять выражения лица. Векторы взгляда определяют направление взгляда человека, что является важным индикатором внимания и когнитивных процессов. Положение головы предоставляет информацию о ориентации и движении головы в пространстве. Комбинация этих признаков обеспечивает детальное представление о визуальном поведении человека, необходимое для анализа и интерпретации его эмоционального состояния и намерений.

Аудиосигналы подвергаются анализу с использованием дискретного преобразования Фурье (ДПФ) для выявления акустических характеристик, коррелирующих с особенностями личности. ДПФ позволяет разложить сигнал на составляющие частоты, что необходимо для извлечения таких параметров, как скорость речи и просодия. Скорость речи измеряется количеством слогов или слов в единицу времени, а просодия включает в себя интонацию, ударения и ритм речи. Изменения в этих параметрах, определяемые на основе анализа спектральных характеристик, полученных посредством ДПФ, могут служить индикаторами эмоционального состояния и личностных черт.

Регрессия и валидация: предсказывая личностные черты

Для оценки личностных характеристик используется регрессионный анализ на основе самоотчетов. Этот подход предполагает построение модели, предсказывающей баллы по шкалам личности на основе извлеченных мультимодальных признаков, включающих данные из различных источников, таких как текст, аудио и видео. Модель обучается на данных, где для каждого субъекта известны как мультимодальные признаки, так и соответствующие баллы по шкалам личности, полученные из самоотчетов. В результате, модель способна оценивать личностные характеристики новых субъектов, основываясь исключительно на их мультимодальных данных, что позволяет избежать необходимости прямого сбора самоотчетов.

В качестве основного механизма обработки сложных мультимодальных признаков и прогнозирования черт личности используется архитектура Transformer, а именно модель MulT. MulT позволяет эффективно учитывать взаимосвязи между различными типами входных данных, такими как текст, аудио и видео, благодаря механизму внимания (attention). Эта архитектура позволяет модели оценивать значимость каждого признака при прогнозировании конкретной черты личности, что приводит к повышению точности по сравнению с традиционными методами машинного обучения. MulT отличается от других Transformer-моделей своей способностью обрабатывать данные различной модальности одновременно, что делает ее оптимальной для данной задачи.

Оценка производительности модели осуществлялась с использованием комплекса метрик, включающего коэффициент детерминации $R^2$ , среднеквадратичную ошибку (Mean Squared Error, MSE), среднюю абсолютную ошибку (Mean Absolute Error, MAE) и коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент $R^2$ указывает долю дисперсии зависимой переменной, объясняемую моделью. MSE и MAE позволяют оценить среднюю величину ошибки прогнозирования, при этом MSE чувствительна к выбросам, в отличие от MAE. Коэффициент корреляции Пирсона измеряет линейную зависимость между предсказанными и фактическими значениями, позволяя оценить степень соответствия между ними. Использование данных метрик обеспечивает всестороннюю оценку точности и надежности модели при прогнозировании личностных характеристик.

Для оптимизации конфигурации модели регрессии, предсказывающей личностные черты, применялась байесовская оптимизация гиперпараметров. В ходе исследования было продемонстрировано снижение среднеквадратичной ошибки (MSE) до 87.46% по сравнению с базовыми моделями. Данное улучшение достигнуто за счет использования меток, отражающих нюансы в извлекаемых мультимодальных признаках, что позволило модели более точно учитывать сложные взаимосвязи между признаками и личностными чертами. Байесовская оптимизация позволила автоматически находить оптимальные значения гиперпараметров, обеспечивая максимальную точность и обобщающую способность модели на новых данных.

От черт к нюансам: углублённое профилирование личности

Анализ личности, основанный на учёте не только широких черт характера, но и более тонких граней и нюансов, позволяет создать значительно более детализированный и точный профиль. Традиционно, исследования ограничивались выявлением общих характеристик, таких как экстраверсия или добросовестность. Однако, обращаясь к более мелким аспектам, проявляющимся в конкретных поведенческих паттернах и эмоциональных реакциях, становится возможным выявить уникальные особенности каждого индивида. Такой подход позволяет перейти от простой категоризации к глубокому пониманию индивидуальных различий, раскрывая скрытые закономерности и предсказывая поведение с большей точностью. Это, в свою очередь, открывает новые возможности для персонализации в различных областях, от психотерапии до маркетинга и образования.

Традиционные методы оценки личности часто сводятся к классификации людей по нескольким широким чертам, что не позволяет уловить всю сложность индивидуальных различий. Более детальный подход, учитывающий тонкие нюансы и грани проявления этих черт, открывает возможности для глубокого понимания уникальности каждого человека. Вместо того чтобы просто отнести индивида к определенной категории, подобный анализ позволяет выявить специфические паттерны поведения и эмоциональных реакций, раскрывая индивидуальный профиль личности во всей его многогранности. Это не просто категоризация, а построение детального портрета, позволяющего учитывать индивидуальные особенности и предсказывать поведение с большей точностью.

Для достижения детального анализа личности и повышения точности психологического профилирования, необходим богатый и синхронизированный набор мультимодальных данных. Именно такие возможности предоставляет датасет UDIVA v0.5. Исследования показали, что использование не только широких черт личности, но и более тонких нюансов, позволило добиться значительного снижения среднеквадратичной ошибки (MSE). В частности, для черты “Негативная эмоциональность” этот показатель уменьшился на 95%, а общая точность прогнозирования по всем задачам выросла на 31.75% по сравнению с использованием только общих черт. Это демонстрирует, что учет нюансов в данных UDIVA v0.5 существенно повышает способность к точному и детализированному пониманию индивидуальных различий в эмоциональной сфере и поведении.

Исследование, посвящённое повышению точности распознавания личности на основе аудиовизуальных данных, закономерно выявляет преимущества анализа на уровне нюансов и граней, а не только общих черт. Это, конечно, не новость. Подобные попытки «уточнить» модель всегда приводят к усложнению, а значит, и к новым способам поломок. Как справедливо заметил Эндрю Ын: «Иногда лучшее решение — это просто работающее решение». И не важно, что оно основано на грубых оценках. Ведь рано или поздно, любая «точность» превратится в техдолг, требующий постоянного обслуживания и исправления. По сути, это просто перекладывание сложности с одной ступени на другую, ожидая, что «грани» личности будут более стабильны, чем общие черты.

Что дальше?

Представленная работа, как и большинство, лишь аккуратно подвинула границу незнания. Да, детализация оценки личности — переход от общих черт к нюансам и граням — демонстрирует прирост точности распознавания. Но не стоит обольщаться. Продакшен, как известно, всегда найдет способ сломать даже самую элегантную модель. Пока алгоритмы учатся различать «интроверта» и «экстраверта», реальные люди будут демонстрировать всё многообразие поведения, игнорируя любые заранее заданные рамки.

В перспективе, вероятно, стоит отказаться от иллюзии «распознавания личности» как таковой и сосредоточиться на прогнозировании поведения в конкретных ситуациях. В конце концов, важно не то, кто вы есть, а то, что вы сделаете, когда отключится электричество. А уж это потребует не только анализа аудиовизуальных данных, но и учета контекста, истории и, несомненно, случайных факторов.

Всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. И пока мы усложняем модели, реальность будет продолжать напоминать нам о том, что самое надежное предсказание — это отсутствие такового. Остается лишь надеяться, что следующий «прорыв» не потребует переписывания всего кода с нуля. И, разумеется, побольше кофе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05650.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-08 08:13