퍼스낼리티 컴퓨팅

인성컴퓨팅은 텍스트, 멀티미디어, 소셜네트워크 등 서로 다른 소스의 계산기법을 이용해 인성을 연구하는 인공지능과 인성심리학 관련 연구 분야다.

개요

인성 컴퓨팅은 인성과 관련된 세 가지 주요 문제를 해결하는데, 자동 인성 인식, 인식 및 종합이다.^[1]자동 성격인식은 디지털 발자국에서 대상 개인의 성격 유형을 추론하는 것이고, 자동 성격인식은 관찰자가 어떤 관찰 가능한 행동을 바탕으로 대상 개인에게 귀속하는 성격을 추론하는 것이며, 자동 성격인식은 스타일이나 베이의 발생이다.아바타와 가상 에이전트에서 인공적인 인격을 탐닉하는 것.

자기평가 성격검사나 관찰자 등급은 항상 성격유형의 자동예측을 위한 인공지능 알고리즘의 성능을 시험하고 검증하는 지상진실로 활용된다.^[2]마이어스 브릭스 타입 인디케이터(MBI)^[3]나 MMPI 등 다양한 성격 테스트가 있지만, 가장 많이 사용되는 것은 개정 NEO 성격 목록 등 5인자 모델을 기반으로 한 테스트다.^[4]

성격 컴퓨팅은 전자가 성격 특성에 초점을 맞추고 후자는 감정 상태에 초점을 맞춘 감성 컴퓨팅의 확장 또는 보완으로 간주될 수 있다.두 분야의 추가 확장은 성격과 영향을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 성격 상태와 특징을 결합한 캐릭터 컴퓨팅이다.

역사

성격 컴퓨팅은 2005년경 블로그, 자기 표현,^[5][6][7] 이메일 주소와 같은 텍스트로부터 합리적인 정확도로 성격 특성을 유추할 수 있다는 것을 보여주는 몇몇 선행 연구 연구 연구 연구 결과에서 시작되었다.^[8]2008년, 성격 프로파일의 분산 관리를 위한 「휴대용 인격」의 개념이 개발되었다.^[9]

몇 년 후, 녹음된^[10] 미팅이나 음성 통화와 같은 다중 및 사회적 신호로부터 인성 인식과 인식에 관한 연구를 시작했다.^[11]

2010년대 연구는 주로 소셜 미디어, 특히 페이스북,^[12][13][14] 트위터^[15], 인스타그램에서의 인성 인식에 초점을 맞췄다.^[16]같은 해에 자동 성격 합성은 가상 에이전트에서 시뮬레이션된 행동의 일관성을 개선하는 데 도움이 되었다.^[17]

과학적인 연구들은 특히 페이스북 페이지와^[18] 같은 사용자 선호도로부터 서로 다른 디지털 발자국을 통해 퍼스낼리티 컴퓨팅의 타당성을 입증했고 기계가 인간보다^[19] 인격을 더 잘 인식할 수 있다는 것을 보여주었다.

적용들

인성 컴퓨팅 기법, 특히 인성 인식과 인식은 소셜 미디어 마케팅에 응용되어 심리적인 타겟팅으로^[20][21] 광고 캠페인의 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있다.

참조