Jump to content

Личностные вычисления

Личностные вычисления — это область исследований, связанная с искусственным интеллектом и психологией личности , которая изучает личность с помощью вычислительных методов из различных источников, включая текст, мультимедиа и социальные сети.

Персональные вычисления решают три основные проблемы, связанные с личностью: автоматическое распознавание личности, восприятие и синтез. [1] Автоматическое распознавание личности — это определение типа личности целевых людей на основе их цифрового следа . Автоматическое восприятие личности - это вывод о личности, приписываемой наблюдателем целевому человеку, на основе некоторого наблюдаемого поведения. Автоматический синтез личности — это генерация стиля или поведения искусственных личностей в Аватарах и виртуальных агентах.

самооценки Тесты личности или рейтинги наблюдателей всегда используются в качестве основной истины для тестирования и проверки эффективности алгоритмов искусственного интеллекта для автоматического прогнозирования типов личности. Существует широкий спектр личностных тестов, таких как индикатор типа Майерс-Бриггс (MBTI). [2] или MMPI , но наиболее часто используются тесты, основанные на пятифакторной модели, такие как пересмотренный опросник личности NEO . [3]

Личностные вычисления можно рассматривать как расширение или дополнение аффективных вычислений , где первые фокусируются на личностных качествах, а вторые — на аффективных состояниях. Дальнейшим расширением этих двух областей является вычисление персонажей , которое объединяет различные состояния и черты характера, включая, помимо прочего, личность и аффекты.

Персональные вычисления начались примерно в 2005 году с новаторских исследований в области распознавания личности, проведенных Шломо Аргамоном , а затем Франсуа Майрессом. Эти работы показали, что черты личности можно с достаточной точностью вывести из текстов, таких как блоги, самопрезентации, [4] [5] [6] и адреса электронной почты. [7] В 2008 году была разработана концепция «портативной личности» для распределенного управления профилями личности. [8]

Несколько лет спустя начались исследования в области распознавания и восприятия личности по мультимодальным и социальным сигналам, таким как записанные встречи. [9] и голосовые вызовы. [10]

В 2010-х годах исследования были сосредоточены в основном на распознавании и восприятии личности в социальных сетях, чему способствовали первые семинары, организованные Фабио Челли . [11] В частности, личность была извлечена из Facebook , [12] [13] [14] Твиттер [15] и Инстаграм . [16] В те же годы автоматический синтез личности помог улучшить согласованность моделируемого поведения виртуальных агентов. [17]

Научные работы Михала Косински продемонстрировали обоснованность личностных вычислений на основе различных цифровых следов, в частности, на основе пользовательских предпочтений, таких как лайки на страницах Facebook, [18] показали, что машины могут распознавать личность лучше, чем люди [19] и выступил с предупреждением против Cambridge Analytica и неправильного использования такого рода технологий.

Приложения

[ редактировать ]

Методы вычисления личности, в частности распознавание и восприятие личности, находят применение в маркетинге в социальных сетях , где они могут помочь снизить стоимость рекламных кампаний за счет психологического таргетинга. [20] [21]

  1. ^ [1] Винчарелли, Алессандро и Геларе Мохаммади. «Обзор личностных вычислений». Транзакции IEEE для аффективных вычислений 5.3 (2014): 273-291.
  2. ^ Изабель Бриггс Майерс и Питер Б. Майерс. 2010. Дары разные: понимание типа личности. Издательство Дэвис-Блэк.
  3. ^ Пол Т. Коста и Роберт Р. МакКрэй. 2008. Пересмотренный опросник неоличности (нео-пи-р). В книге Дж. Дж. Бойла, Дж. Мэтьюза и Д. Саклофске (ред.). Справочник SAGE по теории и оценке личности 2: 179–198.
  4. ^ Аргамон, Шломо и др. «Лексические предикторы типа личности». (2005).
  5. ^ Оберлендер, Джон и Скотт Ноусон. «Чей это большой палец вообще?: Классификация личности автора по тексту блога». Материалы COLING/ACL на стендовых сессиях основной конференции. Ассоциация компьютерной лингвистики, 2006.
  6. ^ Майрес, Франсуа и др. «Использование лингвистических подсказок для автоматического распознавания личности в разговоре и тексте». Журнал исследований искусственного интеллекта 30 (2007): 457-500.
  7. ^ Назад, Митя Д., Стефан К. Шмукле и Борис Эглофф. «Насколько экстравертный человек, Honey. Bunny77@ Hotmail. de? По адресам электронной почты можно определить личность». Журнал исследований личности 42.4 (2008): 1116-1122.
  8. ^ Лугмайр, Артур; Рейманн, Саймон; Кемпер, Стефан; Дорш, Тильманн; Роман, Пабло (декабрь 2008 г.). «Частицы личности повсюду: неявный пользовательский контент в эпоху эмбиентных медиа». 2008 Международный симпозиум IEEE по параллельной и распределенной обработке приложений . стр. 516–521. дои : 10.1109/ISPA.2008.141 . ISBN  978-0-7695-3471-8 . S2CID   15455459 .
  9. ^ Пианези, Фабио и др. «Мультимодальное распознавание свойств личности в социальных взаимодействиях». Материалы 10-й международной конференции по мультимодальным интерфейсам. АКМ, 2008.
  10. ^ Мохаммади, Геларе и Алессандро Винчарелли. «Автоматическое восприятие личности: прогнозирование приписывания черт на основе просодических особенностей». Транзакции IEEE в области аффективных вычислений 3.3 (2012): 273–284.
  11. ^ Челли, Фабио и др. «Практикум по вычислительному распознаванию личности (совместное задание)». Материалы семинара по вычислительному распознаванию личности. 2013.
  12. ^ Кверсия, Даниэле и др. «Личность популярных пользователей Facebook». Материалы конференции ACM 2012 по совместной работе с компьютерной поддержкой. АКМ, 2012.
  13. ^ Шварц, Х. Эндрю и др. «Личность, пол и возраст на языке социальных сетей: подход с открытым словарным запасом». PLOS ONE 8.9 (2013): e73791.
  14. ^ [2] Челли, Фабио, Элия Бруни и Бруно Лепри. «Автоматическое распознавание личности и стиля взаимодействия по фотографиям профиля Facebook». Материалы 22-й международной конференции ACM по мультимедиа. АКМ, 2014.
  15. ^ Голбек, Дженнифер и др. «Предсказание личности по твиттеру». Конфиденциальность, безопасность, риск и доверие (PASSAT) и Третья международная конференция IEEE по социальным вычислениям (SocialCom) 2011 г., Третья международная конференция IEEE 2011 г. ИИЭР, 2011.
  16. ^ Ферверда, Брюс, Маркус Шедл и Марко Ткалчич. «Предсказание личностных качеств по фотографиям в Instagram». Материалы 3-го семинара «Эмоции и личность в персонализированных системах», 2015. ACM, 2015.
  17. ^ Фаур, Кэролайн и др. «PERSEED: самостоятельная модель личности для виртуальных агентов, вдохновленная социально-когнитивными теориями». Аффективные вычисления и интеллектуальное взаимодействие (ACII), Конференция Ассоциации людей, 2013 г. ИИЭР, 2013.
  18. ^ Косински, Михал, Дэвид Стиллвелл и Тор Грепель. «Личные черты и атрибуты можно предсказать на основе цифровых записей человеческого поведения». Труды Национальной академии наук (2013): 201218772.
  19. ^ Юю, Ву, Михал Косински и Дэвид Стиллвелл. «Личные суждения, основанные на компьютере, более точны, чем те, которые делают люди». Труды Национальной академии наук 112.4 (2015): 1036-1040.
  20. ^ Мац, SC и др. «Психологический таргетинг как эффективный подход к цифровому массовому убеждению». Труды Национальной академии наук (2017): 201710966.
  21. ^ Челли, Фабио, Пьетро Зани Массани и Бруно Лепри. «Profilio: психометрическое профилирование для увеличения рекламы в социальных сетях». Материалы конференции ACM по мультимедиа 2017. АКМ, 2017. [3]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: fcd9fd6bb0aa7ef5d28244ac001a479e__1716097740
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/fc/9e/fcd9fd6bb0aa7ef5d28244ac001a479e.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Personality computing - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)