面向社交媒体数据的人格识别研究进展

摘要：

人格是一种与人类的想法、情绪、行为相关的稳定模式,任何涉及对人类行为进行理解、分析、预测的技术都有可能受益于人格识别.准确识别人格将有助于人机交互、推荐系统、网络空间安全等研究.社交媒体为人格识别研究提供了高质量的数据源,而自陈量表、投射测验等经典人格测量方法已无法匹配大数据时代的社交媒体数据,且主流的基于机器学习训练的人格识别模型仍有很大性能提升空间.故此,梳理了当前面向社交媒体数据的人格识别的研究,介绍了人格识别的背景知识,按照人格识别模型输入数据的类型分别综述研究现状并系统地总结了经典文献,具体类型为基于社交文本数据、基于社交图像数据、基于社交应用统计数据以及基于多模态数据.最后,提出面向社交媒体数据的人格识别研究的七个未来研究方向.

关键词：人格识别、社交媒体、大五人格、迈尔斯布里格斯类型指标

所属期刊栏目：17

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：科技部科技助力经济重点专项;天津市科委重大专项;天津市教委资助项目

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1002-1016