Utente:NunzioBruno/Personality computing

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L'elaborazione della personalità è un campo di ricerca correlato all'intelligenza artificiale e alla psicologia della personalità che studia la personalità mediante tecniche computazionali le quali utilizzano diverse fonti per estrapolare dati, tra cui: testo, multimedia e social network.

Panoramica

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L'elaborazione della personalità affronta tre problemi principali che coinvolgono la personalità: riconoscimento automatico, percezione e sintesi. [1] Il riconoscimento automatico della personalità è la deduzione del tipo di personalità degli individui selezionati attraverso l'analisi della loro impronta digitale. La percezione automatica della personalità è l'inferenza della personalità attribuita da un osservatore a un individuo sulla base di un comportamento che sia osservabile. Infine la sintesi automatica della personalità è la generazione artificiale di stile o comportamento di una personalità in Avatar e agenti virtuali.

I test di personalità autovalutanti o le valutazioni degli osservatori sono sempre sfruttati come verità fondamentale per testare e validare le prestazioni degli algoritmi di intelligenza artificiale per la previsione automatica dei tipi di personalità. [2] Esiste un'ampia varietà di test di personalità, come l' indicatore del tipo Myers Briggs (MBTI) [3] o MMPI, ma i più utilizzati sono test basati sul modello a cinque fattori come l' inventario della personalità NEO riveduto . [4]

Storia

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La disciplina dell'elaborazione della personalità ha avuto origine intorno al 2005 con alcuni lavori di ricerca pionieristici per il riconoscimento della personalità. Questi documenti mostrarono che i tratti della personalità potrebbero essere dedotti con ragionevole accuratezza da testi quali: blog, auto-presentazioni, [5] [6] [7] e indirizzi e-mail. [8]

Pochi anni dopo sono iniziate le ricerche sul riconoscimento e la percezione della personalità attraverso l'analisi di segnali multimodali e sociali, come incontri registrati [9] e chiamate vocali. [10]

Nel 2010 la ricerca si è concentrata principalmente sul riconoscimento e la percezione della personalità dalle persone presenti sui social media, in particolare su Facebook, [11] [12] [13] Twitter [14] e Instagram . [15] Negli stessi anni la sintesi automatica della personalità ha contribuito a migliorare il comportamento simulato negli agenti virtuali. [16]

Ricerche scientifici hanno dimostrato la validità del calcolo della personalità partendo da alcune impronte digitali, in particolare dalle preferenze degli utenti come i Mi piace delle pagine di Facebook [17] e hanno dimostrato che le macchine sono in grado di riconoscere le personalità meglio degli umani [18].

Applicazioni

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Le tecniche di elaborazione delle personalità, in particolare il riconoscimento e la percezione, hanno applicazioni nel Social media marketing, dove possono aiutare a ridurre i costi delle campagne pubblicitarie attraverso l'identificazione psicologica [19] [20].

Riferimenti

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  1. ^ [1] Vinciarelli, Alessandro, and Gelareh Mohammadi. "A survey of personality computing." IEEE Transactions on Affective Computing 5.3 (2014): 273-291.
  2. ^ Celli, Fabio, et al. "Workshop on computational personality recognition (shared task)." Proceedings of the Workshop on Computational Personality Recognition. 2013.
  3. ^ Isabel Briggs Myers and Peter B Myers. 2010. Giftsdiffering: Understanding personality type. Davies-Black Publishing.
  4. ^ Paul T Costa and Robert R McCrae. 2008. The re-vised neo personality inventory (neo-pi-r).In G.J.Boyle, G Matthews and D. Saklofske (Eds.). TheSAGE handbook of personality theory and assessment2:179–198
  5. ^ Argamon, Shlomo, et al. "Lexical predictors of personality type." (2005).
  6. ^ Oberlander, Jon, and Scott Nowson. "Whose thumb is it anyway?: classifying author personality from weblog text." Proceedings of the COLING/ACL on Main conference poster sessions. Association for Computational Linguistics, 2006.
  7. ^ Mairesse, François, et al. "Using linguistic cues for the automatic recognition of personality in conversation and text." Journal of artificial intelligence research 30 (2007): 457-500.
  8. ^ Back, Mitja D., Stefan C. Schmukle, and Boris Egloff. "How extraverted is honey. bunny77@ hotmail. de? Inferring personality from e-mail addresses." Journal of Research in Personality 42.4 (2008): 1116-1122.
  9. ^ Pianesi, Fabio, et al. "Multimodal recognition of personality traits in social interactions." Proceedings of the 10th international conference on Multimodal interfaces. ACM, 2008.
  10. ^ Mohammadi, Gelareh, and Alessandro Vinciarelli. "Automatic personality perception: Prediction of trait attribution based on prosodic features." IEEE Transactions on Affective Computing 3.3 (2012): 273-284.
  11. ^ Quercia, Daniele, et al. "The personality of popular Facebook users." Proceedings of the ACM 2012 conference on computer supported cooperative work. ACM, 2012.
  12. ^ Schwartz, H. Andrew, et al. "Personality, gender, and age in the language of social media: The open-vocabulary approach." PLOS ONE 8.9 (2013): e73791.
  13. ^ [2] Celli, Fabio, Elia Bruni, and Bruno Lepri. "Automatic personality and interaction style recognition from Facebook profile pictures." Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia. ACM, 2014.
  14. ^ Golbeck, Jennifer, et al. "Predicting personality from twitter." Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third International Conference on Social Computing (SocialCom), 2011 IEEE Third International Conference on. IEEE, 2011.
  15. ^ Ferwerda, Bruce, Markus Schedl, and Marko Tkalcic. "Predicting personality traits with instagram pictures." Proceedings of the 3rd Workshop on Emotions and Personality in Personalized Systems 2015. ACM, 2015.
  16. ^ Faur, Caroline, et al. "PERSEED: a self-based model of personality for virtual agents inspired by socio-cognitive theories." Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2013 Humaine Association Conference on. IEEE, 2013.
  17. ^ Kosinski, Michal, David Stillwell, and Thore Graepel. "Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior." Proceedings of the National Academy of Sciences (2013): 201218772.
  18. ^ Youyou, Wu, Michal Kosinski, and David Stillwell. "Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans." Proceedings of the National Academy of Sciences 112.4 (2015): 1036-1040.
  19. ^ Matz, S. C., et al. "Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion." Proceedings of the National Academy of Sciences (2017): 201710966.
  20. ^ Celli, Fabio, Pietro Zani Massani, and Bruno Lepri. "Profilio: Psychometric Profiling to Boost Social Media Advertising." Proceedings of the 2017 ACM on Multimedia Conference. ACM, 2017.

[[Categoria:Intelligenza artificiale]]

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