パーソナリティコンピューティング

パーソナリティ・コンピューティングは、人工知能とパーソナリティ心理学に関連する研究分野であり、テキスト、マルチメディア、ソーシャルネットワークなど、さまざまな情報源から得られる情報を用いて、計算技術によってパーソナリティを研究する。

パーソナリティコンピューティングは、パーソナリティに関する3つの主要な問題、すなわち自動パーソナリティ認識、知覚、および合成に取り組んでいます。^{[ 1 ]}自動パーソナリティ認識とは、対象者のデジタルフットプリントからパーソナリティタイプを推論することです。自動パーソナリティ知覚とは、観察者が何らかの観察可能な行動に基づいて対象者に帰属させるパーソナリティを推論することです。自動パーソナリティ合成とは、アバターや仮想エージェントにおける人工パーソナリティのスタイルや行動を生成することです。

自己評価による性格検査や観察者による評価は、性格タイプの自動予測のための人工知能アルゴリズムの性能をテストおよび検証するための真値として常に利用されています。性格検査には、マイヤーズ・ブリッグス・タイプ指標（MBTI）^{[ 2 ]}やMMPIなど、さまざまな種類がありますが、最もよく使われているのは、改訂版NEO性格検査^{[ 3 ]}などの5因子モデルに基づく検査です。

パーソナリティ・コンピューティングは、感情コンピューティングの拡張または補完とみなすことができ、前者はパーソナリティ特性に焦点を当て、後者は感情状態に焦点を当てています。これら2つの分野をさらに拡張したものがキャラクター・コンピューティングであり、パーソナリティや感情を含む（ただしこれらに限定されない）さまざまな性格状態と特性を組み合わせたものです。

パーソナリティコンピューティングは、2005年頃、シュロモ・アルガモンとフランソワ・メレスによるパーソナリティ認識の先駆的な研究から始まりました。これらの研究は、ブログ、自己紹介^{[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]}、電子メールアドレス^{[ 7 ]などのテキストから、パーソナリティ特性をかなり正確に推測できることを示しました。2008年には、パーソナリティプロファイルの分散管理のための「ポータブルパーソナリティ」の概念が開発されました[ 8 ]}。

数年後、録音された会議^{[ 9 ]}や音声通話^{[ 10 ]などのマルチモーダル信号やソーシャル信号からの人格認識と知覚に関する研究が始まった。}

2010年代には、ファビオ・チェッリが主催した最初のワークショップに後押しされ、主にソーシャルメディアからの人格認識と知覚に関する研究が進められました。^{[ 11 ]}特に、Facebook ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]} 、 Twitter ^{[ 15} ] 、Instagram ^{[ 16 ]}から人格が抽出されました。同時期に、自動人格合成は^、仮想エージェントのシミュレーションされた行動の一貫性を向上させるのに役立ちました。^{[ 17 ]}

ミハル・コシンスキーによる科学的研究は、さまざまなデジタルフットプリント、特にFacebookページの「いいね！」などのユーザーの好みからパーソナリティコンピューティングの妥当性を実証し^{[ 18 ]} 、機械が人間よりもパーソナリティを認識できることを示し^{[ 19 ]} 、ケンブリッジ・アナリティカとこの種のテクノロジーの悪用に対する警告を発しました。

パーソナリティコンピューティング技術、特にパーソナリティ認識と知覚は、ソーシャルメディアマーケティングに応用されており、心理的ターゲティングによって広告キャンペーンのコスト削減に役立つ可能性がある。^{[ 20 ] [ 21 ]}