推断型与传统型人格评估：我们预测的是同一事物吗？
机器学习
2021-03-18 v1
摘要
研究人员广泛使用机器学习方法从数字记录中预测心理特征。为查明自动人格估计是否保留了原始特质的性质，我们回顾了220篇近期文章。首先，我们汇总了那些声明了训练、验证和测试阶段分离的研究的子集中的预测质量估计，这对于确保机器学习中质量估计的正确性至关重要。仅有20%的被综述论文满足该标准。为比较所报告的质量估计，我们将它们转换为近似Pearson相关系数。预测与自我报告人格特质之间相关系数的可信上限在0.42至0.48之间变化，取决于具体特质。所达到的值显著低于使用不同自我报告问卷测量的特质之间的相关系数。这表明我们不能轻易地将人格预测解释为原始特质的估计，或期望预测的人格特质规律地复现与人生结果已知的关系。接下来，我们用预测特质的心理测量学性质证据补充质量估计评估。少数现有结果表明，预测特质随时间稳定性较差且有效维度低于自我报告人格。基于文本的预测模型在其训练领域之外表现显著变差，但仍高于随机基线。关于预测特质与外部变量之间关系的证据好坏参半。由于缺乏先验假设，预测特征难以用于验证。因此，预测的人格特质未能保留原始特征的重要性质。这呼吁对预测模型谨慎使用并有针对性地验证。
引用
@article{arxiv.2103.09632,
title = {Inferred vs traditional personality assessment: are we predicting the same thing?},
author = {Pavel Novikov and Larisa Mararitsa and Victor Nozdrachev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09632},
year = {2021}
}