64、机器学习与深度学习在MBTI人格预测中的关键洞察

机器学习与深度学习在MBTI人格预测中的关键洞察

1. 引言

人格预测在众多实时应用中具有重要价值，如工作绩效评估、医疗论坛、心理学研究等。多年来，人们尝试使用不同指标来预测人格，其中迈尔斯 - 布里格斯类型指标（MBTI）是常用指标之一。MBTI基于四个二分范畴来分析人格，分别是外向/内向（E/I）、实感/直觉（S/N）、思考/情感（T/F）、判断/感知（J/P），根据这四个二分法，一个人会被赋予一个四个字母的人格类型，共有16种类型。

人格预测在现实生活中应用广泛，它有助于分析人们的行为并理解其背后的原因。常见应用场景包括处理心理学问题的医疗论坛、电影和产品服务推荐系统，以及团队组建等。例如，有人用人格特质来决定同质或异质团队哪种更有利于团队绩效，还有人试图找出建筑师办公室中的人格分布以及人格类型对员工生产力的影响。

人格判断方式多样，本文聚焦于使用文本数据，尤其是社交媒体文本数据进行人格预测。随着社交媒体平台的广泛使用，数据收集和分析变得相对容易，技术的发展也为大规模研究和更好系统的开发提供了可能。在处理文本数据时，会用到多种自然语言处理（NLP）技术。预测文本数据人格的两种流行方法是MBTI和大五人格（OCEAN分类），本文主要回顾过去十年与MBTI相关的研究。

2. 相关工作

2.1 常用机器学习算法

• 逻辑回归 ：这是最常用的机器学习算法之一。有人在Twitter数据集上实现逻辑回归，用于分类MBTI人格类型和性别；还有人在TWISTY数据集上使用计算文体学，结合逻辑回归和线性SVC以及字符n - 元组和单词n - 元组的二进制特征进行性别和人格预测。