近日，南大的心理學家團隊進行的一項研究發現，不同性格的人有著易於區分的說話方式，具體表現在交談時的用詞上。
該發現強調了需要開發更強大的語言指標以用於在線個性預測工具，以便公司採用這些指標來改善數字營銷策略。
人工智慧分析，來源：NTU官網
如今，營銷公司使用預測算法來幫助他們根據在線行為預測消費者的需求。
例如，「外向型消費者」可能會被與其個性相匹配的營銷信息所吸引，然後零售品牌可以選擇通過使用更多外向型和創造性語言來宣傳其產品來吸引此類消費者。
通過用詞判斷性格，來源：NTU官網
然而，由於缺乏理論上合理的設計，目前市場營銷公司使用的個性預測工具並不完全準確。
這項研究的主要研究者，來自南洋理工大學社會科學學院心理學課程的林秋副教授說：「目前用於個性預測的算法看起來像一個黑匣子——有許多語言指標可以包含在它們的設計中，但其中許多都取決於所使用的計算機應用程式的類型。這可能導致偏差和過擬合，這是一種影響機器學習算法性能的錯誤。這就引出了一個問題，我們應該如何做出準確的個性預測？」
這項研究發現，性格外向者與他們使用某些類別詞彙的傾向有一定的相關性。結果顯示，外向性與「積極情緒詞」和「社會過程詞」的使用之間的關係強度較小。
大數據分析，來源：NTU官網
心理學家使用文本分析工具，將積極情緒詞定義為描述愉快情緒狀態的詞，如「愛」、「快樂」或「受祝福」，或表示積極或樂觀的詞，如「美麗」或「美好」。
「這是第一次在外向者和他們使用這兩類詞的傾向之間建立關係。由於這種相關性很小，我們認為，在消費者市場對這類工具越來越感興趣的情況下，需要更強有力的語言指標來改進機器學習方法。」林秋副教授如是說。
研究是如何進行的？
NTU團隊表示，這項研究結果發表在2020年12月的《個性研究期刊》雜誌上，可以為營銷人員提供有充分依據的語言預測程序，提高個性預測軟體工具的性能。
南大研究小組先前的個別研究表明，外向性，即體驗積極情緒和享受社會互動的普遍傾向，與心理學家所描述的「積極情緒」或「社會過程」詞彙的使用有關。但是這種關係的強度在不同的研究中有很大的不同。
為了確定這些語言預測因素的有效性，南大的研究小組回顧了37項針對同一主題的研究，以進行薈萃分析。外向性是通過國際公認的人格類型問捲來確定的。接下來，南大的研究小組將調查外向性與其他詞類之間的關係。
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南大的研究小組說，雖然人工智慧和預測分析可以為公司和營銷人員提供商業戰略上的額外優勢，但必須在此類分析模型的設計中投入更多的思考。他們希望該研究能幫助指導開發更精確的機器學習工具來預測個性。
參考文獻：
Paper titled "A meta-analysis of linguistic markers of extraversion: Positive emotion and social process words", published in the Journal of Research in Personality, Volume 89, December 2020.
