社交媒体中的人格计算研究综述

人格是一种心理结构,旨在用少量稳定和可衡量的个体特征来解释人类的各种跨情境行为。以往测量人格主要依靠标准化心理测验,但因大规模实施标准化心理测量的难操作性,它的使用范围有所限制。随着科技的快速发展,社交媒体的普遍化,计算机领域有学者尝试结合计算算法和“大五”因素人格理论,借助个体在社交媒体上留下的线索推测个体人格特质,从而产生了人格计算领域。这一新兴领域主要利用个体在社交平台上留下的社交痕迹理解、预测、分析他们的行为,从而对用户人格类型做出具有一定准确性的判断。人格计算技术的应用对智能医疗、个性化服务定制等领域具有重要意义。通过总结人格计算领域近十年,在利用社交平台上的用户线索推断人格的最新进展,来阐明当前这一领域的研究现状、研究不足以及未来待研究方向。

基于多信源互联网信息的大学生人格特质计算

本文提出了一种依据多个来源的网络信息计算用户的人格特质的方法。对高校等能获取用户网络访问日志的机构,先收集用户一段时间内所访问的URL地址;然后使用爬虫技术提取用户访问网页的文本内容;使用情感词典计算各网站文本所体现的情感倾向;根据不同网站的特性给出网站在情感倾向上的不同权重,从而由各网站的情感倾向加权计算获得最终的人格特质评分。实验中以志愿者填写自我报告量表作为结果验证的基准数据。实验结果表明:志愿者在不同网站上表现出的人格特质不同,基于单一社交媒体的人格特质结果与真实情况有偏差。基于多源网络信息进行整体的、综合的人格特质计算方法,可以得到更准确的结果。

计算机人格适应性测验的初始值估计研究

一般来说,对于计算机人格适应性测验(CAPT),由于对被试每种人格特质的施测项目数比较少,初始值估计方法的好坏直接影响着被试人格特质水平估计的准确性。该研究提出利用被试特质水平与其人格特质自我评定信息的回归模型来获取被试人格特质水平的初始值。模拟数据的研究结果表明:新方法获得的初始值确实能够更准确的估计被试的特质水平。

面向听视觉信息的多模态人格识别研究进展

人格识别分析是人格计算研究中一个重要的研究内容,在人类行为分析、人工智能、人机交互、个性化推荐等方面具有重要的应用价值,是近年来心理学、认知学、计算机科学等领域中的一个多学科交叉的热点研究课题。本文介绍了与人格识别相关的各种人格类型表示理论和人格识别数据库,阐述了面向听视觉信息的各种听视觉人格特征提取技术,如手工特征和深度特征,并在此基础上对面向听视觉信息人格识别的多模态融合方法做了详细的分类和归纳,最后概括了面向听视觉信息的多模态人格识别发展趋势,并进行了展望。

人与计算机技术之矛盾走向生态的消解——基于《黑客帝国》的生态启示

计算机是人的思维延伸,以此为逻辑起点,从生态哲学角度对影片《黑客帝国》进行思考。通过人与具有人格化的计算机之间的种种矛盾之争,影片呈现出现实的人类世界、未来的计算机世界及人类世界与计算机世界共同存在的网络世界三个不同世界,具有很深的生态隐喻。此隐喻不仅对现今世界具有很深的警示意义,而且也对传统观念即只有人类才是世界唯一主体进行了颠覆。人与计算机技术之矛盾的生态消解是可行的,并且这种消解以人为主导,其未来走向必定是在各自的生态位达到动态平衡的基础上共生以实现协同进化。

大数据时代心理学文本分析技术--“主题模型”的应用

主题模型(Topic Model)作为一种计算机化文本分析方法,目前被研究人员应用于心理学文本分析领域的诸多研究中。在心理咨询研究领域中,主题模型可以用于探索咨询过程中咨询师和当事人之间谈话的主题,比较不同治疗类别的相似性,以及进行行为编码;在社交媒体与心理健康上,利用主题模型可识别和预测各种心理障碍以及进行人格计算。未来需要关注主题模型在算法和操作上的改善,并将其应用到中文语言环境之中,探索中文文本的心理学内涵。

无人驾驶道德决策的法理难题及法益调谐

无人驾驶是自动驾驶的最高等级,其应用将大幅提高交通效率与资源利用率并减少事故率,是当前与未来解决交通问题的一种可行方案。无人驾驶的实现也给传统法律秩序带来侵权归责和道德决策等挑战。我国对无人驾驶技术的法律规制尤其是伦理规范缺失严重,亟待完善。无人驾驶车本质上仍应归为“物”,尽管其装配了以机器学习为内核构建的无人驾驶算法,具有一定的“智能”。在现行法律秩序中,车辆算法运营者与车辆所有者及使用者共同控制车辆。当无人驾驶车面临道德困境时,应采取对最大多数人最小危险的方式进行智能决策。本文从技术原理出发,以横向比较和纵向谱系为视角,通过法经济学、法社会学的分析方法,剖析其道德决策的法理难题,并尝试为无人驾驶汽车道德决策所涉及的各方面法益寻求均衡调谐。