機械学習を使ったテキストからの性格推定 (S3-106)

Summary

このビデオスクリプトは、テキストから性格推定の研究について説明しています。SNSなどからのテキストデータを元に、筆者の性格を推定する技術が開発されており、学生の就職アドバイス、人材マッチング、航空会社の旅先情報提供など、既存サービスに応用されています。性格はビッグファイブ理論に基づいて5つの軸で測定され、心理テストやテキスト分析が用いられます。テキスト分析では、形態素解析とカテゴリのカウントを通じて性格と言葉の相関を調べ、その結果を用いて性格を推定するシステムが構築されています。

Takeaways

• 👋 性格推定についての講義で、テキストから筆者の性格を推定する研究が行われている。
• 📊 性格は知的好奇心、誠実性、外向性、協調性、感情起伏の5つの軸で表現され、ビッグファイブ理論が世界標準。
• 🎓 性格推定の応用例として、大学での成績や職業に基づくアドバイス、人材マッチング、旅行のおすすめ情報が紹介された。
• 💉 歴史的には人相学、骨相学、血液型性格分類などが提案されたが、科学的根拠はないとされている。
• 🧠 親から子への性格の遺伝率は約50%で、性格は成人後も変わらない傾向がある。
• 📝 性格測定には一般的に心理テストが用いられ、テスト結果から性格を数値化する。
• 💬 テキストの言葉遣いが性格に反映されるという研究が10年ほど前から進められている。
• 🔍 形態素解析を使い、テキストを単語に分解し、90のカテゴリーに分類して分析が行われる。
• 📈 カテゴリー数と心理テスト結果の相関分析により、助詞と性格との関連性が示された。
• 💻 心理テストなしでも、テキスト分析によって性格を推定するシステムが構築されており、実際にWeb上で利用できる。

Q & A

性格推定とは何ですか？

性格推定は、テキストから筆者の性格を推測する技術です。SNSなどに投稿された文章を解析し、筆者の性格傾向をビッグファイブ理論に基づいて推定します。

ビッグファイブ理論とは何ですか？

ビッグファイブ理論は、性格を知的好奇心、誠実性、外向性、協調性、感情起伏の5つの軸で表現する性格分類モデルで、世界的に広く使われています。

性格推定のために使用される辞書にはどのような要素が含まれていますか？

性格推定のための辞書には、1人称や2人称、肯定・否定表現、未来・過去への言及、助詞など、90の日本語カテゴリーが定義されています。

テキストから性格を推定するためのプロセスはどのように行われますか？

まず、テキストを形態素解析し、各カテゴリーの出現回数をカウントします。その後、心理テストの結果と比較して相関分析を行い、各カテゴリーの重み付けを計算します。

心理テストによる性格測定の問題点は何ですか？

心理テストは時間がかかることや、他人の性格を直接推定できないという問題があります。また、約120問の質問に答える必要があり、実施に負担がかかります。

なぜ人の性格を知ることが重要なのでしょうか？

性格は一度形成されると大人になってもあまり変わらないため、その人に合った商品やサービス、適切な人間関係を推奨するために役立ちます。

テキストから性格を推定するためにどのようなデータが使われますか？

テキストから性格を推定するためには、心理テストの結果と筆者が書いたテキスト（ツイートデータなど）が用いられ、これらを用いて回帰分析が行われます。

テキストと性格の相関分析ではどのような結果が得られましたか？

相関分析の結果、例えば格助詞は知的好奇心や感情起伏と正の相関、協調性と負の相関があることが分かりました。助詞は性格を推定する上で重要な要素であることが示されています。

具体的にどのようなサービスでテキストからの性格推定が活用されていますか？

大学での進路アドバイス、人材派遣会社のマッチングシステム、航空会社での旅行先推薦などで、性格推定が利用されています。

ツイートデータを使った性格推定はどのように行われますか？

まず、心理テストを受けた人のツイートデータを収集し、形態素解析を行って各カテゴリーの出現頻度をカウントします。これを元に重み付けされた線形和を計算し、筆者の性格を推定します。