南洋理工大学陆俊 信用:CC0公共领域 新加坡南洋理工大学(NTU新加坡)心理学家团队的一项研究发现，外向者和他们的词汇选择之间存在联系
这一发现凸显了开发更强有力的语言指标用于在线个性预测工具的必要性，这些工具正被企业迅速采用，以改善数字营销策略
今天，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想要什么
公司也热衷于利用数据和机器学习来理解消费者行为的心理方面，这是无法直接观察到的，但可以提供关于如何改进定向广告的有价值的见解
例如，“外向消费者”可能会被符合其个性的营销信息所吸引，零售品牌则可以选择使用更外向、更有创意的语言来为自己的产品做广告，从而锁定这些消费者
然而，由于缺乏理论上合理的设计，目前营销公司使用的个性预测工具并不完全准确
这项研究的首席研究员、NTU社会科学学院心理学项目的副教授邱琳说:“目前用于人格预测的机器学习算法看起来像一个黑匣子——在它们的设计中可以包含许多语言指标，但其中许多取决于所使用的计算机应用类型
这可能导致偏差和过拟合，这是一个影响机器学习算法性能的错误
这就引出了一个问题——我们应该如何做出稳健而准确的人格预测？" 这项研究发现了外向者和他们使用特定类别词汇的倾向之间的关联
结果显示，外向性与“积极情绪词”和“社会过程词”的使用之间的关系强度较小
" 心理学家使用文本分析工具将积极情绪词定义为描述愉快情绪状态的词，如“爱”、“快乐”或“幸福”，或表示积极或乐观的词，如“美丽”或“美好”
“社交过程词包括除“我”以外的含有人称代词的词，以及表示社交意图的词，如‘见面’、‘分享’和‘交谈’
" “这是首次在外向者和他们使用这两类词汇的倾向之间建立起联系
由于这是一个小的相关性，我们认为需要更强有力的语言指标来改进机器学习方法，因为消费者营销对这种工具的兴趣越来越大。”
NTU团队表示，这项于2020年12月发表在《个性研究杂志》上的发现，可以为营销人员设计机器学习算法提供有根据的语言预测，从而提高个性预测软件工具的性能
这项研究是如何进行的 NTU团队回顾的以前的个人研究表明，外向性，或体验积极情绪和享受社会互动的一般倾向，与心理学家称为“积极情绪”或“社会过程”的词汇的使用有关
但是这种报告关系的强度在探索它的不同研究之间有很大的不同
为了建立这种语言预测的有效性，NTU团队回顾了37项研究，着眼于同一主题进行元分析
外向性是用国际公认的人格类型问卷来确定的
展望未来，NTU研究小组将调查外向性和其他词汇类别之间的关系
NTU研究小组表示，虽然机器学习和预测分析可以为公司和营销人员的业务战略提供额外的优势，但在设计此类分析模型时必须投入更多的思考
他们希望他们的工作能为单词的类型提供清晰的信息，这有助于指导开发更精确的用于个性预测的机器学习工具
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