科學家根據全面的數據分析確定了四種人格類型

西北大學的研究人員篩選了超過150萬份問卷調查對象的數據，發現至少存在四種不同的人格類型：平均，保留，自我中心和榜樣。該研究結果挑戰了心理學中現有的範式。

這項由McCormick工程學院的LuísAmaral領導的新研究將於9月17日由Nature Human Behavior雜誌發表。招聘經理和精神保健提供者可能會對調查結果感興趣。

「自希波克拉底時代以來，人們一直試圖對人格類型進行分類，但以前的科學文獻發現這些都是無稽之談，」共同作者威恩伯格藝術與科學學院心理學教授威廉·雷維爾說。

「現在，這些數據顯示某些人格類型的密度更高，」Revelle說，他專門研究人格測量，理論和研究。

然而，最初，Revelle對該研究的前提持懷疑態度。人格類型的概念在心理學中仍然存在爭議，難以找到難以找到的科學證據。以前基於小型研究小組的嘗試創造了通常無法複製的結果。

「人格類型只存在於自助文獻中，並沒有在科學期刊中佔有一席之地，」西北工程公司Erastus Otis Haven化學與生物工程教授Amaral說。「現在，我們認為這會因為這項研究而改變。」

這項新研究將另一種計算方法與來自四個問卷的數據相結合，來自世界各地的150多萬受訪者分別從約翰遜約翰遜的IPIP-NEO獲得120和300項，myPersonality項目和BBC大人格測試數據集。幾十年來，研究界開發的問卷有44到300個問題。人們自願參加由機會吸引的在線測驗，以獲得有關自己個性的反饋。這些數據現在可供其他研究人員用於獨立分析。

Amaral說：「真正非常酷的事情是，在網路之前用數據集進行大規模研究是不可能的。」 「以前，研究人員可能會在校園內招聘本科生，也許會有幾百人。現在，我們已經擁有了所有這些在線資源，現在數據正在共享。」

從這些強大的數據集中，該團隊繪製了五個被廣泛接受的基本人格特徵：神經質，外向性，開放性，宜人性和責任心。

在開發新演算法後，出現了四個集群：

平均人群神經質和外向性較高，而開放性較低。「我希望這個典型的人會出現在這個群集中，」Amaral實驗室的博士後研究員，該論文的第一作者Martin Gerlach說。女性比男性更有可能屬於平均類型。

保留保留類型在情緒上是穩定的，但不是開放的或神經質的。他們並沒有特別外向，但有些同意和盡職盡責。

角色模型角色模型在神經質中得分低，在所有其他特徵中得分高。隨著年齡的增長，某人成為榜樣的可能性會急劇增加。「這些人是可靠的，對新想法持開放態度，」阿馬拉爾說。「這些人是掌控事物的好人。事實上，如果你與榜樣有更多的交往，生活會更容易。」 女性比男性更多可能是榜樣。

以自我為中心的以自我為中心的人在外向性方面得分很高，在開放性，友善性和盡責性方面低於平均水平。「這些人你不想和他們一起出去玩，」Revelle說。隨著人們年齡的增長，自我中心類型的數量急劇下降，無論是女性還是男性。

Amaral表示，該組首次嘗試對數據進行排序，使用傳統的聚類演算法，但結果不準確。

「起初，他們帶著16種性格來找我，而且我所知道的足夠多的文獻說這太荒謬了，」Revelle說道。「我相信根本沒有類型。」

他向Amaral和Gerlach提出挑戰，以改進他們的數據。

「機器學習和數據科學很有前景，但可以被視為一種宗教信仰，」阿馬拉爾說。「你仍然需要測試你的結果。我們開發了一種新的方法來指導人們解決聚類問題以測試結果。」

他們的演算法首先使用傳統的聚類方法搜索許多聚類，但隨後通過施加額外的約束來降低它們。該程序揭示了他們報告的四個組。

「數據回來了，他們不斷提出相同的四個密度更高，密度更高的密集組合，並且你可以通過複製證明這在統計上是不可能的，」Revelle說。

「我喜歡數據，我相信這些結果，」他補充道。「該方法論是該論文對科學貢獻的主要部分。」

為了確保新的類型集合是準確的，研究人員使用一個臭名昭著的以自我為中心的群體 - 青少年男孩 - 來驗證他們的信息。

「我們知道青少年男孩的行為是以自我為中心的，」阿馬拉爾說。「如果數據是正確的，並根據人口統計數據進行篩選，他們就會成為最大的人群。」

實際上，年輕男性在以自我為中心的群體中的比例過高，而15歲以上的女性則遠遠不足。

除了作為一種工具，可以幫助精神衛生服務提供者評估具有極端特徵的人格類型，Amaral說，該研究的結果可能有助於招聘經理，以確保潛在的候選人是一個合適的人選或約會和尋找的人為合適的合作夥伴。

對於世界各地的青少年父母來說，這是個好消息：隨著人們的成熟，他們的性格類型經常發生變化 例如，與20歲以下的老年人相比，老年人往往神經質減弱，但更加認真和愉快。

「當我們看到大群人時，很明顯有趨勢，有些人可能會隨著時間的推移改變其中一些特徵，」Amaral說。「這可能成為未來研究的主題。」

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