Towards compatibility between artificial and psychometric personality models
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the statistical link between an artificial personality model and the leading psychometric model. Design/methodology/approach An online survey was conducted made of two parts: a 40‐sentence humor appreciation survey corresponding to the artificial personality model, and a 50‐sentence Big 5 psychometric survey. The cross‐correlation between the scales of the two parts was computed, and exploratory factor analysis performed on the Big 5 scores using three different sample age spreads. Findings The cross‐correlation coefficients between the artificial and psychometric personality scores supported the suggestion that there is compatibility between the two, albeit their absolute values were not as high as other studies due to the small sample size. Also, when computing factor analysis on Big 5 scores it was found that the loading of two factors identified as motivational went down systematically with the size of the sample, which empirically supports the suggestion that motivational and cognitive factors are distinct. Research limitations/implications The size of sample was not sufficient to reach a conclusive decision but the evidence was supportive and promising for additional research. Practical implications The compatibility between the artificial and psychometric personality models means that psychometric scores of real persons can be uploaded into artificial personalities in order to mimic real conversation and behaviour. Social implications Improvement of man‐machine interface, facilitating education. Originality/value Correlating the scores of different personality scores is not new, but correlating with artificial personality dimensions defined by humor appreciation scores is new. The suggestion that there is qualitative difference between factors of well established psychometric model is new and could have far reaching implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».