研究显示选词和外向性的关系

新加坡南洋理工大学(NTU新加坡)的一组心理学家进行的一项研究发现，性格外向和他们的词汇选择之间存在联系。

这一发现强调了为在线性格预测工具开发更强语言指标的必要性，公司正在迅速采用这些指标来改善数字营销策略。

如今，营销公司使用预测算法来帮助他们根据消费者的在线行为预测他们的需求。公司也热衷于使用数据和机器学习来了解消费者行为的心理方面，这些方面无法直接观察到，但可以为如何改进定向广告提供宝贵的见解。

比如，“出口型消费者”可能会被符合其个性的营销信息所吸引，然后零售品牌可以选择通过使用更具出口型和创造性的语言来定位这类消费者，以推广其产品。

但是由于理论上缺乏合理的设计，现在营销公司使用的性格预测工具并不完全准确。

这项研究的首席研究员，来自NTU社会科学学院心理学课程的邱琳副教授说：“目前，用于性格预测的机器学习算法看起来像一个黑匣子，它的设计可以包含许多语言学指标。但是它们中的许多取决于所使用的计算机应用程序的类型。这可能会导致偏差和过拟合，从而影响机器学习算法的性能。这就引出了一个问题：我们应该如何创建稳健而准确的性格预测？”

研究发现，外向的人与他们倾向于使用某些类型的词有关。结果表明，外向性与积极情绪词和社会过程词的使用之间的关系很弱。

心理学家使用文本分析工具将积极情绪词定义为描述快乐情绪状态的词(如爱、幸福或祝福)或积极或乐观的词(如美好或乐观)。挺好的。社交过程词包括含有人称代词的词(除“我”)和表达社交意图的词，如“聚会”、“分享”、“交谈”等。

“这是第一次在外向者和他们使用这两个词的倾向之间建立联系。因为这是一个很小的相关性，所以我们认为随着人们对这类知识兴趣的增加，需要更强的语言指标来改进机器学习方法。消费营销工具”，邱副教授说。

NTU团队表示，这项发表在《人格研究》杂志2020年12月刊上的发现，可以为营销人员设计机器学习算法提供基于证据的语言预测器，从而提高个性预测软件工具的性能。

如何进行研究？

NTU小组之前的个人研究表明，外向或体验积极情绪和享受社会互动的总体趋势与心理学家描述的“积极情绪”或“社会过程”的词汇有关。然而，在探索这种关系的不同研究中，报道的这种关系的强度是相当不同的。

为了确定这种语言预测的有效性，NTU团队回顾了37项关于同一主题的元分析研究。外向性采用国际公认的人格类型问卷确定。

展望未来，NTU的研究小组将研究外向性和其他词类之间的关系。

NTU研究团队表示，尽管机器学习和预测分析可以为公司和营销人员的商业策略提供额外的优势，但在设计这种分析模型时必须给予更多的考虑。

他们希望他们的工作可以使单词的类型更加清晰，从而有助于指导开发更准确的性格预测机器学习工具。