“微博”行为预测用户人格特征完全可行
2014-01-04 19:42:01 来源： 作者： 评论：0 点击：
网络新媒体（例如，"微博"）的出现为人格测量带来了新契机。"微博"拥有数量庞大、分布广泛的用户群体，该用户群体在非实验环境下愿意并且能够通过"微博"使用过程来展示个性化差异。
既有研究表明，用户的人格特征是决定其"微博"行为的重要因素。但是，这些研究大多关注"微博"行为与人格特征之间的相互关系，并未妥善解决如何借助"微博"行为来预测人格特征的问题；此外，既有研究多采用自评问卷来测量用户的"微博"行为，其数据结果的可靠性也存在着疑问。
鉴此，中国科学院心理所行为科学重点实验室朱廷劭研究组展开研究，旨在借助用户在网络平台上的客观"微博"行为记录预测其人格特征。该研究从1953485名新浪"微博"活跃用户中随机选取了547名用户作为被试，下载其"微博"行为记录，并且进一步由原始记录中提取845种行为特征，以此作为预测变量；同时，对全体被试施测"大五"人格问卷（Big Five Inventory），获取其在各人格维度上的得分，以此作为结果变量。利用"支持向量机"（SVM）与"Pace回归"算法分别训练基于"微博"行为的人格计算模型。
研究结果表明，基于"微博"行为的人格计算模型拥有良好的测量属性。在SVM模型中，"微博"行为对各人格维度高低得分组被试的分类精度达到84%~92%；而在"Pace回归"模型中，基于"微博"行为的人格预测结果与基于自评问卷的人格测验结果之间的相关系数达到0.48~0.54。此外，在人格计算模型中，"微博"行为与人格特征之间的预测关系也具有一定的可解释性。这表明，通过"微博"行为来预测用户的人格特征是完全可行的。
此项研究得到了中国科学院重点部署项目、国家重点基础研究发展计划、中国科学院战略性先导科技专项等课题资助。该研究成果已被国际学术期刊PLOS ONE录用，将于近期公开发表。
既有研究表明，用户的人格特征是决定其"微博"行为的重要因素。但是，这些研究大多关注"微博"行为与人格特征之间的相互关系，并未妥善解决如何借助"微博"行为来预测人格特征的问题；此外，既有研究多采用自评问卷来测量用户的"微博"行为，其数据结果的可靠性也存在着疑问。
鉴此，中国科学院心理所行为科学重点实验室朱廷劭研究组展开研究，旨在借助用户在网络平台上的客观"微博"行为记录预测其人格特征。该研究从1953485名新浪"微博"活跃用户中随机选取了547名用户作为被试，下载其"微博"行为记录，并且进一步由原始记录中提取845种行为特征，以此作为预测变量；同时，对全体被试施测"大五"人格问卷（Big Five Inventory），获取其在各人格维度上的得分，以此作为结果变量。利用"支持向量机"（SVM）与"Pace回归"算法分别训练基于"微博"行为的人格计算模型。
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