ノースウェスタン大学のマーティン・ガーラック氏らの研究チームは、これまでに150万人という大量の被験者から収集された人の「性格」を診断するための実験データを基に、機械学習アルゴリズムを使って人間を性格の特徴で分類する方法を調査しました。」と呼ばれる分類法が知られていました。ビッグ・ファイブでは人の性格を形作るものとして、「Neuroticism」「Extraversion」「Openness to Experience」「Agreeableness」「Conscentiousness」という5つの特性があるとされています。「Average」と名付けられた性格は、NeuroticismとExtraversionの傾向が強く、Openness to Experienceのスコアは低め。ガーラック氏によると、男性よりも女性の方がAverageに含まれる人が多いそうです。・3：Role...
「Role Models」グループは、5因子のうちExtraversion・Openness to Experience・Agreeableness・Conscentiousnessのスコアが総じて高いものの、Neuroticismのスコアだけ低いという特徴を持ちます。いわゆる「優等生」タイプであるRole Modelsは、人づきあいが良く信頼されやすいとのこと。男性よりも女性にRole Modelsタイプは多いそうですが、誰でも年齢とともにRole Modelsの素養は高まっていくそうです。「Self-Centered」は、Extraversionの要素が極めて強いものの、Openness to...
今回の研究では、データ分析によって人の性格を物語る特徴的な4つの分類を見つけることに成功していますが、「人はどれか1つのクラスタに属しているわけではない」ということが重要だとのこと。ガーラック氏は「クラスタはパンケーキバターの中の塊みたいなもので、どこにでも小麦粉の塊はあるものの、ある部分にはその密度が高いということです。言い換えると、性格のクラスタは連続的です」と述べています。 さらに、性格を特徴づけるクラスタの要素の割合は、時間の経過とともに変化するものだとのこと。Role Modelsは40歳以上のグループの方が21歳未満のグループよりも多くみられ、反対にSelf-Centeredは21歳未満のグループの方が40歳以上のグループよりも多くみられたそうで、年齢を経て成熟するにつれてクラスタが変化すると考えられています。この記事のタイトルとURLをコピーする
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