研究人员教AI从眼球运动中判断人格和特质

“幸运的是,灵魂有一个翻译 - 通常是一个无意识的,但仍然是一个忠实的翻译 - 那就是眼睛,”夏洛蒂勃朗特写道。事实证明,眼睛也是非常可靠的个性指标。

在南澳大利亚大学,斯图加特大学,弗林德斯大学和德国马克斯普朗克信息学研究所最近进行的一项研究中,研究人员描述了一种机器学习模型,可以预测人眼睛中的社交程度,好奇心和责任感等单独特征。

“我们工作的一个关键贡献是首次证明,个人的神经,外向性,适应性,尽责性和感性好奇心的水平只能通过日常任务中记录的眼球运动来预测,”研究人员写道。“这一发现对于在严格控制的实验室研究与无约束的现实世界环境中的自然眼球运动研究之间进行桥接非常重要。”

该团队指出,之前的研究表明眼球运动与人格特质之间存在密切关系。例如,乐观主义者倾向于花费更少的时间来观察负面或令人沮丧的图像,但悲观主义者则相反,而自然好奇的人则会在抽象动画中居住。但是从历史上看,在实验室环境中,人工测试结果已被大量测量并与人格测试结果相关联。现在,研究人员能够实现流程自动化。

该团队招募了来自弗林德斯大学的50名学生进行研究:42名女性和8名男性。为了追踪他们的眼球运动和凝视,他们使用了SensoMotoric Instruments(SMI)的头戴式系统和连续录制视频片段的手机。

然后,他们使用三个问卷来评估参与者的人格特质:NEO五因素清单,其中包括60个用于衡量神经,外向性,开放性,适应性和责任心的问题; 感性好奇心,评估对“知觉刺激”和“视觉感官检查”的兴趣; 和好奇心和探索库存(CEI-II)。在进行个性和好奇心测试之前,科学家们指示他们在澳大利亚阿德莱德的弗林德斯校区逛10分钟,并购买他们选择的任何项目。

在收集受试者的凝视数据并记录他们的书面答复后,该团队使用训练有素的神经网络来预测每个上述人格特质的基线。他们发现,该模型在某些情况下表现出“远高于”平均水平,预测神经质为准确率为40.3%,外向性为48.6%,准确率为45.9%。然而,它在开放性和好奇心方面的表现有点弱。

研究人员期望更大的真实世界凝视数据集,以及对特定特征眼动(即与某些人格相关的眼球运动)的进一步研究,将提高模型的预测准确性和可靠性。

“尽管预测对于实际应用来说还不够准确,但它们显然高于机会水平并且超过了几个基线,”该团队写道。

这项工作还阐明了人格特质与眼球运动之间的联系。通过分析眼球运动并根据它们对人格的重要性对它们进行排序,研究人员发现瞳孔直径等某些特征与特定的特征密切相关。(例如,瞳孔直径与神经有关。)

他们写道:“超越早期研究中所研究的特征,我们的方法也使我们能够找出之前未充分研究的眼动特征与人格特征之间的新联系。”

  • 发表于:
  • 原文链接:https://venturebeat.com/2018/07/30/researchers-teach-ai-to-predict-personality-traits-from-eye-movements/

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