Характеры какие: Черты Характера Человека | Список И Их Значение?

Характеры какие: Черты Характера Человека | Список И Их Значение?

Какие действия родителей перед сном формируют хороший характер у детей

25 ноября 2022 17:56 Ольга Мурая

То, что малыш делает перед сном, влияет на качество и продолжительность сна, а также на его будущий характер.
Фото Unsplash.

Вырастить ребёнка счастливым и уверенным в себе человеком – мечта большинства родителей. Учёные выяснили, что очень серьёзную лепту в этот процесс вносят… вечерние ритуалы отхода ко сну. Какие же использовать?

Хороший качественный сон играет огромную роль в развитии ребёнка.

Плохое качество сна вредит работе мозга, связанной с регулированием поведения. Это может приводить к трудностям с самоконтролем и восприятием отрицательных эмоций ребёнком.

В результате увеличивается риск появления у ребёнка нарушений психики в будущем.

Исследователи предлагают родителям обратить внимание на то, как они воспитывают своих детей и какие привычки, связанные со сном, им прививают.

Но, для того чтобы дать родителям более точные рекомендации, учёным нужно было сначала самим понять, какие методы «успокоения» детей перед сном используются в разных культурах и к каким результатам приводят.

Группа международных исследователей стремилась выяснить, как межкультурные различия в «стратегиях засыпания» влияют на развитие темперамента малышей.

Исследователи определяют темперамент тремя всеобъемлющими факторами:

Динамизм (ДИН), который отражает положительные эмоции, склонность к сближению с другими, активность и энтузиазм.

Отрицательная эмоциональность (ОЭ), которая отражает общую склонность к стрессу, в том числе в ситуациях, вызывающих страх, гнев, печаль и дискомфорт.

Произвольный контроль (ПК), включающий навыки регулирования внимания и получение удовольствия от спокойной деятельности.

Авторы нового исследования изучали влияние различных родительских методов «укладывания ребёнка» на его темперамент в 14 культурах (Бельгия, Бразилия, Чили, Китай, Финляндия, Италия, Мексика, Нидерланды, Румыния, Россия, Испания, Южная Корея, Турция и США).

Они предположили, что пассивные способы помочь ребёнку заснуть (например, объятия, пение или чтение), но не активные методы (например, прогулки, поездки на машине и игры), будут положительно влиять на темперамент ребенка.

Так учёные выяснили, что разные подходы действительно связаны с развитием темперамента малышей.

Так, в странах, в которых больше полагались на пассивные стратегии (США, Финляндия и Нидерланды), дети ясельного возраста демонстрировали более высокие показатели общительности (более высокий показатель ДИН).

С другой стороны, суетливый или «трудный» темперамент (высокий показатель ОЭ) в значительной степени был связан с активными методами отхода ко сну.

В целом, пассивные методы «укладывания» оказались связаны с более низкими показателями ОЭ и более высокими показателями ДИН на уровне культуры и более высоким произвольным контролем на индивидуальном уровне.

Активные методы поддержки сна, принятые в таких странах, как Румыния, Испания и Чили были связаны с более высоким ОЭ только на индивидуальном уровне.

Упрощая, можно заключить, что успокоение ребёнка перед сном с помощью объятий, чтения книг или пения колыбельных способствует развитию у него склонности к общению, усидчивости и умению регулировать стресс.

А вот попытки «измотать» малыша перед сном с помощью физической активности и эмоционального возбуждения способствуют развитию раздражительности и нервозности у ребёнка.

Исследование было опубликовано в издании Frontiers in Psychology.

Ранее мы рассказывали о том, как один музыкальный аккорд помогает избавиться от ночных кошмаров, а ещё о том, кому противопоказан дневной сон.

Больше новостей из мира науки вы найдёте в разделе «Наука» на медиаплатформе «Смотрим».

культура наука ребенок характер сон воспитание дети ритуал общество темперамент новости

О настройках медиафайлов в Twitter

Во всех учетных записях Twitter имеются настройки медиафайлов, которые позволяют Twitter понять, какого рода материалы вы размещаете, а также помогают другим пользователям найти тип содержимого, который им интересен.

За счет правильных настроек медиафайлов Twitter может идентифицировать материалы, потенциально носящие деликатный характер, которые другие пользователи, возможно, не хотели бы видеть, например материалы с изображением сцен насилия или обнаженной натуры. Если вы намерены регулярно публиковать такие материалы, просим вас изменить свои настройки медиафайлов следующим образом.

Изменение настроек медиафайлов

Шаг 1

Нажмите значок профиля на панели навигации слева вверху.

Шаг 2

Нажмите Настройки и конфиденциальность.

Шаг 3

Нажмите Конфиденциальность и безопасность.

Шаг 4

Нажмите Ваши твиты.

Шаг 5

Установите переключатель Отметить медиафайлы в вашем твите как материал, который может носить деликатный характер.  

Примечание. Если эта настройка включена, другие пользователи при просмотре вашего профиля могут получать предупреждения о том, что в вашей учетной записи, возможно, имеются медиафайлы, носящие потенциально деликатный характер, и должны будут подтвердить, что они действительно хотят просмотреть их. Пользователи, которые выбрали настройку «Показывать медиафайлы, которые могут носить деликатный характер», могут просматривать вашу страницу без предупреждающего сообщения.

Шаг 1

Нажмите значок _ на панели навигации слева вверху.

Шаг 2

Выберите Настройки и конфиденциальность.

Шаг 3

В раскрывающемся меню выберите Конфиденциальность и безопасность.

Шаг 4

Нажмите Ваши твиты.

Шаг 5

Установите переключатель Отметить медиафайлы в вашем твите как материал, который может носить деликатный характер, так чтобы он изменил цвет на синий.

Примечание. Если эта настройка включена, другие пользователи при просмотре вашего профиля могут получать предупреждения о том, что в вашей учетной записи, возможно, имеются медиафайлы, носящие потенциально деликатный характер, и должны будут подтвердить, что они действительно хотят просмотреть их. Пользователи, которые выбрали настройку «Показывать медиафайлы, которые могут носить деликатный характер», могут просматривать вашу страницу без предупреждающего сообщения.

Шаг 1

 

Войдите в свою учетную запись на веб-сайте twitter.com.

Шаг 2

Нажмите значок Еще.

Шаг 3

В раскрывающемся меню выберите пункт Настройки и конфиденциальность.

Шаг 4

Перейдите в раздел настроек Конфиденциальность и безопасность.

Шаг 5

В разделе Ваши твиты установите флажок Отметить медиафайлы в вашем твите как материал, который может носить деликатный характер. 

Примечание. Если эта настройка включена, другие пользователи при просмотре вашего профиля могут получать предупреждения о том, что в вашей учетной записи, возможно, имеются медиафайлы, носящие потенциально деликатный характер, и должны будут подтвердить, что они действительно хотят просмотреть их. Пользователи, которые выбрали настройку «Показывать медиафайлы, которые могут носить деликатный характер», могут просматривать вашу страницу без предупреждающего сообщения.

Возможность добавлять однократные предупреждения о деликатном характере содержимого к фотографиям и видео, которые содержатся в твите, теперь доступна для всех на Android, iOS и в Интернете.

Чтобы добавить предупреждение о медиаконтенте, коснитесь или нажмите на значок флажка при редактировании фотографии или видео после того, как вы прикрепили их к твиту.

Управлять отображением материалов, носящих деликатный характер, можно в настройках медиафайлов.


Что произойдет, если я буду публиковать медиафайлы, носящие деликатный характер, не изменив своих настроек?


Если кто-то пожалуется, что в одном из ваших твитов содержится медиафайл, носящий деликатный характер, этот медиафайл поступит на рассмотрение сотрудников Twitter. Если мы обнаружим, что этот медиафайл не был отмечен как носящий деликатный характер во время загрузки, произойдет следующее.

  • Мы можем отметить ваш медиафайл как носящий деликатный характер, а если контент деликатного характера содержится в прямой видеотрансляции — удалить ее.
  • Мы также можем изменить настройки вашей учетной записи, активировав параметр Отметить медиафайлы в вашем твите как материал, который может носить деликатный характер, чтобы все будущие публикации имели соответствующие отметки.
     

Вы сможете изменить свои настройки медиафайлов на странице настроек учетной записи, но это изображение и все остальные отмеченные изображения останутся отмеченными как носящие деликатный характер.   
 

Если вы регулярно загружаете изображения, не отмечая их надлежащим образом, мы можем:

  • отметить ваши медиафайлы как носящие деликатный характер;
  • изменить настройки вашей учетной записи, активировав параметр Отметить медиафайлы в вашем твите как материал, который может носить деликатный характер без возможности изменения, чтобы ваши последующие публикации содержали предупреждающие сообщения, с которыми пользователям будет необходимо ознакомиться перед просмотром медиафайлов.
     

Также Twitter может использовать автоматизированные методы выявления и маркировки медиафайлов деликатного характера и учетных записей, которые часто публикуют в твитах медиафайлы деликатного характера.

 

Что произойдет, если мое изображение профиля нарушает правила Twitter?


Если изображение вашего профиля или шапки нарушает правила Twitter, мы можем временно приостановить действие вашей учетной записи и удалить эти материалы. Повторные нарушения приведут к тому, что действие вашей учетной записи будет приостановлено без возможности возобновления.

Кроме того, ваша учетная запись может быть заблокирована, если в вашем профиле содержатся медиaфайлы, нарушающие правила Twitter. Чтобы разблокировать учетную запись, необходимо выполнить инструкции и удалить медиафайл, нарушающий правила Twitter. Если ваша учетная запись была заблокирована, дополнительные сведения можно найти в этой статье.

 

Можно ли оспорить решение Twitter?


Если действие вашей учетной записи приостановлено в связи с тем, что ваше изображение профиля или шапки содержит сцены насилия или материалы для взрослых, вы можете оспорить это решение, выполнив вход и подав апелляционную жалобу на этой странице.

Оспорить решение Twitter о бессрочном включении в настройках учетной записи параметра Отметить медиафайлы в моем твите как материал, который может носить деликатный характер в связи с неоднократными нарушениями правил маркировки материалов, носящих деликатный характер, в настоящее время невозможно.

Разработка статистической викторины «Какой персонаж»

Эта страница служит руководством для статистической викторины «Какой персонаж» , а также для версии отчета коллег и пары.

Эта страница находится в разработке! Пожалуйста, зайдите как-нибудь для полированной версии!

Предыстория

Когда я, ваш автор, рассказывал людям, что я публикую личностные тесты в Интернете, меня часто спрашивали, означает ли это, что я работал на веб-сайт BuzzFeed, пишу их «Какой вы _________ персонаж?» викторины личности. И я должен был бы ответить, что нет, я больше интересуюсь наукой и человеческой природой, чем развлечением; эти викторины забавны, но не настолько значимы. И это не критика BuzzFeed! Ценность BuzzFeed (и всех других источников тестирования персонажей) подтверждается их популярностью. Это веселые игры. Людям нравится их принимать: дело закрыто. Однако, если вас интересует вопрос о том, как проводить хорошие психологические измерения, я полагаю, что они никогда не предлагали много интересного для размышлений. Я создал этот тест в 2019 году после того, как у меня появилась идея представить каждый символ в виде вектора, который можно заполнить краудсорсинговыми данными. И это на самом деле дало мне много интересных вещей для размышлений! Поэтому я немного отказываюсь от своего прежнего предубеждения против идеи характерной личности.

Дополнительной целью этого проекта было создание набора данных, который можно было бы использовать в статистических исследованиях и образовании. Я думаю, что этот набор данных отлично подходит для обучения факторному анализу или алгоритмам кластеризации. Из-за этой дополнительной цели набор данных был разработан так, чтобы он был намного богаче, чем это было бы необходимо только для создания теста. Например, количество функций, по которым пользователи оценивают персонажей, намного больше и разнообразнее.

Сбор рейтингов персонажей

Вместо того, чтобы создатель теста решал, каким должен быть профиль каждого персонажа, основываясь только на их мнении, мнения большого количества людей будут усредняться для создания профилей персонажей.

Был выбран формат 100-балльной шкалы, которая закреплена на каждом конце прилагательным.

Для начала тестовый набор данных был заполнен добровольцами из Reddit (начиная с персонажей «Игры престолов» и «Гарри Поттера»), но как только работоспособная версия теста была запущена, база данных стала самоподдерживающейся благодаря добровольцам, набранным из людей, принимавших участие в тестировании. тестовое задание. После того, как пользователь ответил на опрос личностного рейтинга, но до того, как он просмотрел свои результаты, его спрашивают, не хотят ли они оценить некоторых персонажей. Уровень отказа составляет около 35%. Затем добровольцев просят выбрать любые вымышленные вселенные, о которых они знают, из списка, а затем персонажи из этой вселенной сопоставляются с элементами из набора функций (обычно случайным образом), и они оценивают их. После этого задается еще несколько вопросов об отношении пользователя к этой вымышленной вселенной и некоторые демографические вопросы. Их опрос, где оценивались персонажи, менялся со временем, но в основном выглядел так, как показано на скриншоте ниже.

Шкала идет от 1 (крайний левый) до 100 (крайний правый). Пользователь не получил инструкций по этому поводу в рейтинговом опросе, но во время основной части теста они использовали аналогичные шкалы ползунков для оценки себя, которые отображали числовые значения, и поэтому пользователь должен был установить связь и понять, что шкала была. Количество оценок, которые дал бы конкретный пользователь, менялось с течением времени. Первоначально пользователям было назначено 30 оценок, но это оказалось слишком много, поэтому в настоящее время пользователям назначено 15 оценок, если только для вселенной, где данные редки, им назначено 25.

После этого было задано несколько вопросов, которые должны помочь оценить отношение этого пользователя к работе, как показано ниже.

Затем, наконец, были заданы некоторые демографические вопросы, чтобы представить выборку в контексте, изображенном ниже.

Это была последняя страница опроса волонтеров, и после ее отправки пользователи сразу же получали результаты. Эта страница также собирала согласие на использование данных пользователя в качестве последнего вопроса. Данные пользователей, которые не ответят утвердительно на этот вопрос, удаляются.

С помощью этой процедуры было собрано очень большое количество рейтингов. На приведенном ниже графике показано количество завершенных опросов в день с момента преобразования этого опроса в текущий рабочий процесс.

С учетом того, что каждый пользователь поставил до 30 оценок в одном опросе, в общей сложности было сделано более 69 496 000 оценок, распределенных по 400 элементам для 1750 символов. Они были распределены несколько неравномерно, так как более известные вселенные получают больше оценок, но были приняты меры, чтобы каждый элемент для каждого персонажа в базе данных получил не менее 3.

Генерация биполярных шкал

Формат элемента для викторины и набора данных был выбран в виде шкалы от 1 до 100 с закрепленным текстом на обоих концах. Это не самый распространенный формат в психологических измерениях, на самом деле рейтинговые шкалы с ползунками имеют существенные проблемы, за которые я ранее их критиковал. Причина, по которой был выбран этот формат, связана с соображениями пользовательского опыта. Чтобы сделать работу викторины понятной для пользователей, на странице результатов должен быть график, а график лучше выглядит с высокой степенью детализации. Например, если бы ответы пользователей оценивались по шкале от 1 до 5, составленная из них точечная диаграмма выглядела бы очень неуклюжей.

Элементы были созданы вашим автором с течением времени, пока их не стало 400. Это гораздо больше элементов, чем реально может быть использовано в викторине. Тест из 400 вопросов был бы слишком длинным. Но наличие всех этих элементов позволяет нам оценивать и выбирать наиболее эффективные элементы. Это также делает набор данных более полезным для образовательных целей.

Один из способов оценить, насколько хорош предмет, насколько он хорош. И этот метод более или менее похож на то, как делаются другие тесты персонажей: создатель задает вопросы, которые им кажутся хорошими. Как объяснялось ранее, суждение многих лучше, чем суждение одного. Итак, эта проблема была краудсорсингом для тестирования пользователей в опросе, который выглядел следующим образом.

Этот опрос проводился до тех пор, пока не менее 500 человек не высказали свое мнение по каждому вопросу. Ниже приведены вопросы с наивысшим и наименьшим средним баллом (4 = определенно включены; 1 = определенно исключены).

Проверка достоверности оценок пользователей

Предпосылка этой викторины заключается в том, что объединение оценок различных пользователей повышает их точность, но это предположение, которое не может быть верным. Например, если личность персонажа полностью находится в глазах смотрящего и не имеет согласованности между разными оценщиками, то идея любого теста на определение личности персонажа бессмысленна. Этот вопрос известен как межэтническая надежность. Говорить о характере определенного типа будет иметь смысл только в том случае, если люди согласны с тем, что персонаж именно такой. Обычно это измеряется коэффициентом внутриклассовой корреляции (ICC1). Значение ICC варьируется от 0 до 1. Где 0 означает отсутствие согласия, а 1 — полное согласие. В таблице ниже представлены 10 вопросов с самой высокой и самой низкой межоценочной надежностью.

Некоторые вопросы были более надежными, чем другие. Некоторые вопросы имели очень низкую надежность, и, глядя на них, это имеет смысл. Все элементы с низкой надежностью кажутся немного запутанными. Вопрос, который показал самую низкую надежность, — это контраст между «правополушарным» и «левополушарным». Этот вопрос является отсылкой к поп-психологической идее личности о том, что люди предпочитают использовать одну сторону своего мозга и что каждая сторона имеет определенные функции. Низкая согласованность оценок по этому вопросу совпадает с моим предыдущим опытом работы с этой идеей. В свое время я попытался создать свою собственную меру левополушарного мозга по сравнению с правым полушарием и обнаружил, что это была в основном бессвязная/бессмысленная идея. Каждое определение того, что, по их мнению, значит быть левым или правым полушарием, слишком сильно различалось, чтобы вообще быть полезным. См. раздел «Разработка шкалы доминирования открытого полушария мозга».

Мы можем построить график зависимости надежности каждого вопроса от средней оценки вопроса, полученного в опросе, где пользователей спрашивали, какие вопросы, по их мнению, следует использовать в викторине. Некоторые точки были помечены, чтобы помочь с интерпретацией.

Корреляция между ними была положительной, но умеренной (r=0,37). Глядя на отдельные точки, мы можем понять, почему это имеет смысл. Пользователи, как правило, могли сказать, какие вопросы бессмысленны, и соглашались, что их не следует использовать в тесте. Некоторые вопросы были исключениями, когда они были надежными, но по-прежнему получали низкое одобрение пользователей. Одним из них был пункт молодой (не старый) . Это второй самый надежный вопрос, но он получил очень низкие оценки пользователей. И в этом есть смысл, пользователи не любят этот вопрос, потому что он бессмысленный, они не любят его, потому что он не о личности. Итак, вы можете видеть, как это демонстрирует, что важно, чтобы вопрос был надежным, но надежности недостаточно.

Причины ненадежности

Моделирование рейтингов личности персонажа

Итак, у нас есть все эти рейтинги персонажей, и мы можем спросить: «Какая модель личности персонажа является лучшей?» Набор данных содержит 400 значений для каждого символа, но, возможно, некоторые из этих значений избыточны? Вероятно, вы могли бы хорошо описать символы с гораздо менее чем 400 значениями на символ. Типичный анализ для этого в психометрии называется факторным анализом. Факторный анализ пытается объяснить больший набор наблюдаемых значений меньшим набором фундаментальных причин.

Когда вы запускаете факторный анализ, первое, на что вы смотрите, это «график осыпи». Факторный анализ извлекает факторы по одному, каждый раз пытаясь заставить извлеченный фактор выполнять как можно больше работы, поэтому каждый последующий фактор выполняет меньше работы, чем предыдущий. Вы можете посмотреть, какую дисперсию объясняет каждый фактор, а затем сделать вывод о том, насколько они важны. График осыпи, полученный в результате факторного анализа 400 значений для 1600 символов, приведен ниже.

Интерпретация сюжета осыпи — это больше искусство, чем наука, но я хочу сказать, что вижу 8 факторов, которые, похоже, работают здесь. Поэтому для остальной части анализа в этом разделе я буду рассматривать только первые 8 извлеченных факторов. Факторный анализ вычисляет нагрузку каждой переменной на каждый фактор. Нагрузка — это то, как анализ оценивает корреляцию этой переменной с фактором. Таким образом, мы можем посмотреть на переменные с наибольшей нагрузкой, чтобы попытаться интерпретировать, что представляет собой каждый фактор. В приведенной ниже таблице показаны нагрузки нескольких основных элементов, которые нагружают каждый фактор.

-0,0071. , могущественный, неряшливый, занудный, энергичный, грустный и высокотехнологичный персонаж, и эти описания независимы. И это может быть своего рода и имеет смысл и кажется разумным. Однако я неравнодушен к фразе «факторный анализ неинтерпретируемый» (украдено у Таля Яркони). Я думаю, что результаты статистического анализа можно интерпретировать только в контексте теории, и у меня нет теории характерной личности — и я не думаю, что она когда-либо могла бы быть.

Итак, вместо научной модели мы сосредоточимся на менее амбициозной цели прогностической модели. И мы попытаемся предсказать, насколько пользователь думает, что он похож на конкретного персонажа, основываясь на своих ответах в анкете. В некотором смысле это будет похоже на рекомендательный механизм, который рекомендует пользователям персонажей, и критерий хороших результатов заключается в том, что пользователь соглашается с тем, что рекомендуемые персонажи похожи на них.

Изучение валидности с использованием роста в качестве критерия

Есть одна черта, о которой было бы разумно говорить о том, что персонаж имеет истинную ценность. Для персонажей, которых играют актеры (т. е. не анимированные и т. д.), актер, сыгравший этого персонажа, имеет измеримый рост, и можно сказать, что описание высокого и низкого роста (P69) напрямую связано с этим. Я взял рост актеров, указанный на Imdb, и сопоставил его с оценками их персонажей в нашем наборе данных:

Корреляция между ростом актера, указанным на IMDb, и оценкой роста их персонажа в нашем наборе данных коррелировала при r= 0,693. И помните, что истинное значение отношения между этими двумя вещами выше расчетного значения из-за ненадежности. Это значение будет увеличиваться по мере сбора большего количества данных.

То, как корреляция увеличивается с ростом количества оценок, можно продемонстрировать с помощью моделирования. Используя случаи, когда было не менее 100 оценок (n=249), исследовался эффект выборки только определенного количества оценок. Результаты представлены на графике ниже.

Вы можете видеть, что если рейтинг персонажей основан только на одном рейтинге, корреляция составляет r = 0,544, но если он основан на 100 рейтингах, он подскакивает до r = 0,751. Выгода от добавления дополнительных рейтингов вначале очень велика, но после того, как персонажи набрали 10 рейтингов за черту, маржинальная выгода от еще одного рейтинга становится очень маленькой.

Если вы спроецируете это и представите, что было собрано бесконечное количество оценок (т. е. что в среднем оценках не осталось ненадежности), похоже, что тенденция приближается к r = 0,76.

Есть еще один источник ненадежности в сравнении, который мы должны признать. Высота, указанная на IMDb, не совсем точна. Давайте исследуем один выброс на графике:

Джесса Йоханссон из телешоу Girls была оценена n=37 пользователями на высокий (не низкий) и средний 67,2 (имеется в виду несколько ближе к высокому концу шкалы). Этого персонажа играет актриса Джемайма Кирк, рост которой на IMDb был указан как 5 футов 2 дюйма (1,57 м), что довольно мало. Таким образом, одно из этих значений кажется неверным. Итак, когда мы смотрим на источники, другие чем IMDb, там, кажется, есть некоторые разногласия. CelebWikiBiography.com говорит: «Ее рост 5 футов 2 дюйма или 5 футов 4 дюйма или 5 футов 5 дюймов». в «Девочках». Рост Данхэм указан на IMDb как 5 футов 3 дюйма, что на дюйм выше, чем у Джемаймы Кирк! Но по нашим данным, Ханна Хороват получает 15,6/100 для высокого роста по сравнению с 67,2/100 для Джессы Йоханссон. Если мы посмотрим на их фотографии рядом, Кирк (синий) выглядит немного выше, чем Данхэм (красный).

Таким образом, мой вывод состоит в том, что Кирке, вероятно, больше похож на 5 футов 5 дюймов и что корреляция между фактическим и номинальным ростом была бы выше, если бы IMDb лучше сообщал о фактическом росте. увеличило бы корреляцию, но мое предположение, вероятно, не так уж сильно (в среднем я ожидаю, что IMDb будет довольно точным). Таким образом, у нас все еще есть вопрос, почему корреляция не r = 1 при поправке на ненадежность? этого теста, что, если мы усредним оценки людей, мы получим «истинную оценку»?0005

С этого следует начать рассмотрение вопроса о том, что в психометрии называется «инвариантностью измерения». Это будет самая сложная философская проблема для этой системы сопоставления символов. Инвариантность измерения — это когда то, что кажется одной и той же мерой (здесь — один и тот же вопрос), дает ответы, которые имеют разное значение при использовании в разных группах населения или в разных контекстах. Например, при оценке роста низкорослых персонажей возникает проблема инвариантности измерений относительно пола персонажа. Посмотрите на тот же график, который мы видели раньше, с разбивкой по полу:

Люди используют другой стандарт, чтобы решить, является ли женский персонаж высоким, чем они используют, чтобы решить, является ли он мужчиной. В этом есть интуитивный смысл, и вы, вероятно, можете распознать это в своем собственном мышлении: женщина ростом 6 футов очень высока для женщины, поэтому вы можете заметить, насколько она высока, но мужчина ростом 6 футов не особенно высок для мужчины. . Если вы контролируете пол актера / персонажа, корреляция между ростом актера и номинальным ростом персонажа увеличивается с r = 0,693 до r = 0,749..

Эта идея инвариантности измерений будет рассмотрена более подробно, когда мы перейдем к разделу, посвященному настройке алгоритма. Но на данный момент мы можем сказать, что оценка персонажей кажется надежным методом, хотя и не совсем корректным.

Прогнозирование оценок сходства персонажей с пользователями

Итак, как мы видели выше, есть философские проблемы с идеей «вы думаете, что вы экстраверт, а люди думают, что мистер Персонаж экстраверт, поэтому вы похожи на мистера Персонажа». Итак, давайте попробуем отойти от статистики и перейти к науке о данных, чистой обработке чисел. Вместо психологической оценки давайте попробуем осмыслить то, что мы делаем, как механизм рекомендаций с целью максимальной идентификации пользователя. Основным инструментом, используемым здесь, является вопрос, показанный ниже:

Пользователям, которые в конце теста согласились оценить некоторых персонажей, чтобы сделать тест лучше, было предложено выбрать из списка вымышленных вселенных те, которые они знали. Затем им показывали случайный набор персонажей из этих вселенных и просили оценить, насколько каждый из них похож на них по шестибалльной шкале от 1 = Чрезвычайно похож до 6 = Чрезвычайно отличается (они также могли пропустить персонажа, если не знали) .

Используя данные опроса о сходстве персонажей, набор элементов был настроен так, чтобы максимизировать корреляцию между оценкой совпадения с персонажем и самоидентификацией пользователей с персонажем. Его производительность представлена ​​на графике ниже.

Подсчет очков

Текущая активная версия предоставляет результаты матчей в диапазоне от 0 до 100. Чтобы получить эту оценку, вычисляется корреляция между средними оценками для каждого персонажа и самооценкой, предоставленной пользователем. Эта корреляция находится в диапазоне от -1 до 1, поэтому, чтобы превратить ее в процент, к этому числу добавляется 1 и умножается на 50. Алгоритм средней разницы берет среднюю разницу между оценкой пользователя и оценкой персонажей и вычитает ее из 100. Баллы в версиях теста с большим количеством вопросов, как правило, ниже для наиболее подходящего символа, чем в версиях с меньшим количеством вопросов. Чем больше у вас критериев, тем сложнее найти идеальное соответствие.

Сравнение других методов сопоставления символов

Теперь, когда мы создали и проверили эту систему сопоставления, мы должны поместить ее в контекст, сравнив ее с другими подобными системами.

Типы личности по Майерс-Бриггс

В Интернете есть тысячи тестов на тему «какой персонаж», но к ним обычно не относятся достаточно серьезно, чтобы предоставить какую-либо информацию о том, как они работают. Но есть один альтернативный метод сопоставления людей с персонажами, с которыми мы можем провести детальное сравнение: типы личности Майерс-Бриггс. Майерс-Бриггс, или Юнгианский тип, представляет собой систему из 16 типов личности. Это самая популярная система в Интернете, и одним из ее распространенных применений является ввод вымышленных персонажей. Обычный формат заключается в том, что кто-то составляет таблицу персонажей из вымышленной вселенной и выбирает по одному примеру, который, по его мнению, подходит для каждого из 16 типов. Обычно это выглядит как мем ниже, который показывает набор символов «Звездных войн» (от Entertainment Earth News):

Смысл этих мемов в том, что вы должны использовать свой тип личности, чтобы найти, какой персонаж похож на вас. Предполагается, что если вы идентифицируете себя как INFP, вы должны иметь наибольшую связь с персонажем, который был выбран в качестве примера INFP и т. д. эта работа ? И можем ли мы сравнить, насколько хорошо это работает с сопоставлением людей с персонажами с использованием опросника SWCPQ ?

База данных личных данных веб-сайта (PDB) работает примерно так же, как этот веб-сайт. Пользователи оценивают персонажей по типам личности Майерс-Бриггс и Эннеаграммы, и все это объединяется в вердикт сообщества. PDB является самым популярным веб-сайтом для набора текста сообществом Майерс-Бриггс, и его вердикты будут использоваться в этом анализе в качестве ключа для того, к какому типу относится каждый символ в системе Майерс-Бриггс. Из 1600 профилей символов в наборе данных SWCPQ1.0 1537 имеют совпадающие профили в PDB.

Проведенный здесь проверочный опрос также запрашивал тип пользователя Майерс-Бриггс, поэтому мы можем сопоставить эти два набора данных, чтобы увидеть, насколько хорошо работает сопоставление человека с персонажем на основе типа Майерс-Бриггс. Сначала мы начнем с анализа только одного символа за раз, чтобы проиллюстрировать, как это работает, а затем перейдем к анализу всех символов одновременно, чтобы сравнить два метода.

Двумя персонажами с наибольшим количеством данных в проверочном наборе данных являются Анна из Эренделла и Гермиона Грейнджер. Для каждого из них у нас есть много тысяч человек, которые и сами сообщили о типе Майерс-Бриггс, и оценили, насколько они похожи на персонажа. На приведенных ниже графиках показано, какой процент каждого типа Майерс-Бриггс дал каждому различную оценку сходства с ними.


Мы видим, что когда мы классифицируем людей по типу Майерс-Бриггс, не все типы имеют одинаковое отношение к персонажам. Люди, которые идентифицировали себя как ENFP, чаще всего говорили, что они похожи на Анну, а люди, которые идентифицировали себя как ESTJ, чаще всего говорили, что они похожи на Гермиону Грейнджер. И если мы обратимся к базе данных личностей, мы увидим, что это именно те типы, за которых люди голосовали за Анну и Гермиону! Итак, доказывает ли это, что типы Майерс-Бриггс законны? Моя позиция такова, что теория типов Майерс-Бриггс/юнгианская психология — это лженаука, но 16 типов могут использоваться как прилагательные, и описание вещей с помощью прилагательных — это разумный поступок. Действительно, Фрэнсис Гальтон насчитал в словаре более тысячи слов, которые можно использовать для описания людей, и мы можем сказать, что Майерс и Бриггс добавили еще 16. Они спрашивают, насколько полезны эти прилагательные, какую работу они выполняют?

Да, 90% ISTJ думали, что они в какой-то степени похожи на Гермиону, но большинство ESFP (тип, который меньше всего так думал) по-прежнему так думали.

Так что, похоже, все в порядке. PDB говорит, что Анна — ENFP, а ENFP, идентифицирующие себя, — это один из типов, которые чаще всего думают, что они похожи на Анну. Но также видим, что он далек от совершенства. Некоторые ENFP не думали, что они похожи на Анну, и многие люди из всех остальных типов думали, что они похожи.

Но это был только один символ. Мы хотим знать, как система работает со всеми персонажами. В наборе данных проверки было 407 символов, которые получили не менее 50 голосов на Personality-Database.com, этот анализ будет использовать только их. Всего 57 774 пользователя поставили 718 995 оценок. На приведенном ниже графике показано, как эти рейтинги различались между тем, когда тип пользователя и тип персонажа совпадали, и когда они не совпадали.

Когда тип пользователя совпадал с типом персонажа, пользователь думал, что персонаж похож на него в 58,8% случаев по сравнению с 44,0% времени, когда типы не совпадали. Таким образом, сопоставление с символами, основанными на типе Майерс-Бриггс, работает лучше, чем случайность, но не очень хорошо сравнимо с тем, насколько хорошо работает этот инструмент. Вернитесь назад и посмотрите на график того, насколько хорошо результаты совпадения из этой анкеты предсказывают, будет ли пользователь оценивать персонажа как похожего на себя: когда пользователь сопоставил персонаж на самом низком уровне, вероятность была менее 10%. они будут думать, что персонаж похож на них, по сравнению с вероятностью 80%, когда совпадающий балл был на высоком уровне.

Но то, что MBTI не работает так хорошо при сопоставлении людей с персонажами, неудивительно. Индикатор типов Майерс-Бриггс был разработан, чтобы рекомендовать профессии, а не характеры. Одним из конкретных примеров того, как это влияет на вещи, является то, что типы Майерс-Бриггс были разработаны так, чтобы все они имели положительные описания. Это означает, что они не очень хорошо передают информацию о добре и зле. А добро и зло — это самое главное, на чем люди основывают свои суждения о том, насколько персонаж похож на них. Учитывая, что сопоставление характеров не было целью, для которой разрабатывались типы личности Майерс-Бриггс, тот факт, что они плохо справляются с этой задачей, на самом деле не опровергает идею 16 типов напрямую. Но многие люди в Интернете предположили, что поиск персонажей того же типа, что и у вас, имеет большое значение. Я бы указал на это как на еще один пример распространенного явления, когда люди сильно переоценивают полезность категоризации по типам Майерс-Бриггс.

CharacTour

Существует другой веб-сайт с инструментом, очень похожим на этот, который называется CharacTour. Он также имеет базу данных персонажей и викторину, которая ищет совпадения. Сравнение между ними было организовано на Reddit, где используется, как мне кажется, хороший метод. Реддиторы проходили как викторину CharacTour, так и нашу викторину, притворяясь конкретным вымышленным персонажем. Какая бы викторина ни поставила персонажа, которого они претендовали на более высокое место на странице результатов (после исправления общего количества вариантов), считалась победителем этого совпадения. В общей сложности участвовало 15 реддиторов, и результаты были представлены как «11 побед для OpenPsychometrics и 4 победы для CharacTour» (см. ветку на r/SampleSize). Это говорит о том, что викторина на этом веб-сайте имеет лучшую процедуру сопоставления, хотя n = 15 слишком мало для меня, чтобы делать какие-либо супер конкретные заявления.

Ресурсы

Данные опросов, использованных при разработке, доступны для скачивания.

символов | Дисней Холодное сердце

  • Эльза

    Эльза — идеальный мифический персонаж — волшебный и больше, чем жизнь. Благодаря тому, что ее королевство теперь принимает ее, она усердно работает, чтобы быть хорошей королевой. Но в глубине души она не может не задаться вопросом, почему она родилась со способностями.

  • Анна

    Анна — идеальный сказочный персонаж; невозмутимая, она вечная оптимистка. С Анной все в порядке, пока у нее есть семья, Эренделл в безопасности, и ей больше никогда не придется оставаться одной.

  • Кристофф

    Суровый горец и сборщик льда по профессии, Кристофф был немного одиночкой со своим приятелем-оленем Свеном, пока не встретил Анну. Как официальный ледяной мастер и доставщик Эренделла, Кристофф нашел любовь с Анной и его новой семьей: Эльзой, Олафом и Свеном.

  • Олаф

    Созданный из волшебных сил Эльзы, Олаф, безусловно, самый дружелюбный снеговик в Эренделле. Он невинен, общителен и любит все лето. Олаф может быть немного наивен, но его искренность и добродушный темперамент делают его настоящим другом Анны и Эльзы.

  • Свен

    Северный олень с сердцем лабрадора, Свен — верный друг Кристоффа, возница и совесть.

  • Снежки

    Снежинки — это маленькие снеговики, которых Эльза невольно создает каждый раз, когда чихает, а чихает она очень часто.

  • Ганс

    Ганс — красивый член королевской семьи из соседнего королевства, который приезжает в Эренделл на коронацию Эльзы.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Feature Factor loading
1 2 3 4 5 6 7 8
cruel (not kind) 0.97 -0,01 0,07 0,06 0,01 -0,01 0,03 -0,01
Яизование (не нрат0071 0.05 0.02 -0.01 0.07 0.02
angelic (not demonic) -0.95 -0.17 -0.09 0.02 0 0.01 -0.05 -0.02
scheduled (not spontaneous) 0.04 -0.92 0.04 0.17 -0.17 0.04 0 0.02
serious (not bold) 0.01 -0.9 -0.07 -0. 02 -0.09 -0.06 0.24 0
orderly (not chaotic) -0.28 -0.87 0.18 0.21 -0.06 -0.05 -0.05 0.01
noob (not pro) 0.05 0.08 -0.9 -0.04 0.06 0 -0.02 -0.08
mighty (not puny) -0.06 -0.02 0.9 0.01 0.19 0.03 0.07 -0.08
badass (not weakass) -0.15 0.15 0.89 -0.07 0.09 0.03 0.04 -0.01
scruffy (not manicured) 0.02 0.31 -0.04 -0.86 0.04 -0.07 0.12 -0.01
blue-collar (not ivory-tower) -0. 31 0.05 0.01 -0.83 0.16 0 -0.02 -0.03
proletariat (not bourgeoisie) -0.4 0.09 0.05 -0.82 0.02 0 0.05 0.02
sporty (not bookish) 0.13 0.36 0.18 -0.21 0.84 -0.02 -0.04 -0.03
nerd (not jock ) -0.27 -0.22 -0.3 0.06 -0.8 0.07 -0.02 0.15
intellectual (not physical) -0.14 -0.39 0.1 0.27 -0.79 0 0.03 0.14
leisurely (not hurried) -0.07 0.45 0 0.01 -0.01 -0. 77 -0,18 -0,1
сонный (не бешеный) -0,29 -0,24 -0,25 -0,16 -0,25 -0,16 -0,25 -0,16 -0,25 -0,16 -0,25 -0,16 -0,25 -0,16 -0,25 -0,16711170 -0,25
aloof (not obsessed) -0.38 0.1 -0.04 -0.11 0.16 -0.67 -0.08 -0.08
sad (not happy) 0.53 -0.23 0 -0.1 -0.04 0.05 0.76 -0.01
cheery (not sorrowful) -0.48 0.36 -0.12 0.15 0.02 -0.01 -0.73 0.01
traumatized (not flourishing) 0.38 -0. 02 -0.26 -0.26 0 0.16 0.68 0.02
luddite (not technophile) 0.09 0.04 -0.07 -0.19 0.18 -0.06 0 -0.91
high-tech (not or low-tech ) -0,02 -0,07 0,23 0,29 -0,19 0,1 0,01 0,86
0,01 0,86
0,01 0,86
0,01