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        從走路步態(tài)預(yù)測人的自尊程度?

        2018-11-30 12:10:21
        奧秘 2018年3期
        關(guān)鍵詞:被試者步態(tài)機器

        我們在日常生活中有這樣的經(jīng)驗,觀察走路姿態(tài),可以大致了解一個人。不久前,中科院心理所發(fā)布一項研究成果,利用計算機分析一個人走路的步態(tài)數(shù)據(jù),可以在相當(dāng)大的程度上預(yù)測一個人的自尊程度。

        訓(xùn)練機器可以識人

        人們常說,“知人知面不知心”,以此來說明想了解一個人的內(nèi)心是非常困難的。但是,我們也經(jīng)常聽到,“閱人無數(shù),識人有術(shù)”,強調(diào)從人的言談舉止歸納總結(jié)出識人的規(guī)律。這兩個看似矛盾的說法能夠被大家接受,說明都有其合理性。

        強調(diào)“不知心”是說對一個人的內(nèi)心理解很難,而解決這個難題的方法可能就是通過不斷練習(xí)、不斷總結(jié)識人的規(guī)律,也就是不斷學(xué)習(xí)的過程。為了達到識人的目的,需要有一個閱人無數(shù)的過程,如果我們能夠訓(xùn)練計算機,是否也可以做到“識人”呢?從最近幾年針對行為大數(shù)據(jù)和心理學(xué)研究的結(jié)果來看,這是完全可能的,對計算機進行訓(xùn)練,并使其具有識人能力的過程,就是機器學(xué)習(xí)的過程。

        閱人無數(shù)的過程可以看作是在數(shù)據(jù)上的機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程,也就是受教學(xué)習(xí)過程;而識人的過程則是模型的應(yīng)用。如果有了數(shù)據(jù),結(jié)合機器學(xué)習(xí),我們就有可能實現(xiàn)識人,也就是獲知人們的內(nèi)心。

        網(wǎng)絡(luò)生活展現(xiàn)原生態(tài)人格

        目前心理學(xué)的方法主要依賴于自我報告,但是人們往往愿意展現(xiàn)自我好的一面,所以其準(zhǔn)確性會受到影響,而人們在實驗室環(huán)境下的行為表現(xiàn)與現(xiàn)實場景往往有所不同,實驗室的發(fā)現(xiàn)在實際應(yīng)用的時候是要打折扣的。

        隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,尤其是移動智能設(shè)備的普及,智能手機、手環(huán)、智能手表等各類可穿戴設(shè)備,幾乎能將人們所有的現(xiàn)實行為做全時程的、原生態(tài)的跟蹤和記錄。人們可能在心理學(xué)實驗室環(huán)境中進行有效的偽裝,卻很難在現(xiàn)實生活中長期這么做。因此,我們完全有可能利用網(wǎng)絡(luò)及智能設(shè)備實現(xiàn)對人們?nèi)粘P袨榈臄?shù)據(jù)采集,并通過機器學(xué)習(xí)獲得的模型對行為進行分析,對人們的內(nèi)心進行識別,做到計算機識人之心。

        微博擁有數(shù)量龐大、分布廣泛的用戶群體,他們在微博中進行原生態(tài)的個性化表達。為了從用戶在網(wǎng)絡(luò)平臺上的微博行為數(shù)據(jù)預(yù)測其人格特征,研究者從近兩百萬名新浪微博活躍用戶中隨機選取了547名用戶作為被試者,下載其微博行為記錄,并且進一步由原始記錄中提取845種行為特征,以此作為輸入;同時,對邀請參加實驗的微博用戶施測人格問卷,獲取其在各人格維度上的得分,以此作為輸出。結(jié)果表明,基于微博行為的人格計算模型擁有良好的測量屬性。此外,在人格計算模型中,微博行為與人格特征之間的預(yù)測關(guān)系也具有一定的可解釋性。這表明,通過微博行為來預(yù)測用戶的人格特征是完全可行的。

        利用步態(tài)能識別人的自尊

        我們利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),能夠?qū)崿F(xiàn)對人們的人格特征的識別,但是我們一般都把網(wǎng)絡(luò)看做是虛擬社會。那么在現(xiàn)實社會中呢?

        利用機器學(xué)習(xí),我們通過智能設(shè)備獲取人們的日常行為數(shù)據(jù),實現(xiàn)對心理特征的識別。結(jié)果發(fā)現(xiàn),利用步態(tài)能夠比較準(zhǔn)確識別人的自尊情況。

        在這個實驗中,參加實驗的用戶首先會被要求填寫自評式的自尊量表,獲得被試者自我報告的自尊得分(輸出)。量表題目如:“6.我對于自己抱著肯定的態(tài)度”“10.有時候我認為自己一無是處”等。

        之后用戶會被要求在一塊地毯上來回走動,兩個攝像頭被置于地毯兩端,用于捕捉被試者在走動過程中身體25個關(guān)節(jié)點的坐標(biāo)以及面部表情和身體動作。

        攝像頭以每秒20幀的速度捕獲人體25個關(guān)節(jié)在X、Y、Z三個軸上的三維坐標(biāo)。研究人員從每個關(guān)節(jié)點的每一軸(共三軸)抽取64個特征,計算每個特征與被試者自尊得分的相關(guān)系數(shù),并選取相關(guān)系數(shù)最大的5個特征來建立回歸模型,并預(yù)測個體的自尊得分。預(yù)測結(jié)果與被試者自我報告的自尊得分達到中等相關(guān),能夠在一定程度上代替量表做自尊測量。鑒于男性和女性的步態(tài)存在一定差異,研究針對男性和女性的步態(tài)數(shù)據(jù)分別進行建模預(yù)測,對男性步態(tài)預(yù)測與自我報告得分之間的最高相關(guān)為0.43,女性為0.59,表明對女性預(yù)測性更好。研究結(jié)果表明,使用步態(tài)能夠?qū)崿F(xiàn)對個體自尊的自動識別。

        ●資料來源:《北京日報》

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