Ученые многократно пытались описать и классифицировать личность многими способами. Начиная с четырех темпераментов древних цивилизаций до самых современных достижений психологии, люди пытались найти верный, надежный способ вместить нечто столь сложное и столь изменчивое, как человеческая личность, в точную модель. Сегодня на помощь психологам приходят искусственный интеллект и программисты, которые создают алгоритмы автоматического определения психотипа человека.
В Южно-Уральском государственном университете учеными Высшей школы электроники и компьютерных наук выполняется несколько проектов по искусственным нейронным сетям. Один из них – «Диагностика психологического типа человека по Юнгу», предполагает разработку и реализацию методов и алгоритмов автоматического определения психотипа человека на основе анализа видеозаписи психологического тестирования испытуемого. Ксения Никольская, аспирант кафедры защиты информации, участвуя в этом исследовании, стала одним из победителей конкурса «Научная перспектива», проводимого в ЮУрГУ в рамках Проекта 5-100.
Психотипы по Юнгу или для чего нужна соционика
Созданная в начале ХХ века теория типологии Юнга является одной из наиболее влиятельных работ в области анализа личности. Согласно теории Карла Густава Юнга, всех людей можно разделить на восемь групп в зависимости от их психологической установки и основной психологической функции, которые в совокупности определяют психологический тип индивида. Такая типология может быть мощным инструментом психолога-практика для подбора индивидуального подхода к каждому пациенту.
В 1970-х годах на основе типологии Юнга была внедрена концепция типов личности и взаимоотношений между ними – соционика, т.е. знание о законах переработки информации человеческим интеллектом. Следствия из этих законов позволяют весьма успешно анализировать и прогнозировать мышление и поведение не только отдельного индивида, но и целых коллективов. Из восьмитипной типологии Юнга соционика выводит существование 16 соционических типов.
«В настоящее время, что определить психотип личности надо пройти специальное тестирование, либо личность может быть оценена профессиональным психологом. Но оба этих способа являются несовершенными, так как самотестирование давно признано неточным, а психологическая оценка другим человеком зачастую оказывается субъективной», - поясняет Ксения Никольская.
Сегодня перед учеными стоит задача более качественно и объективно определять психотип, так как это позволит расширить применение типологии Юнга до таких областей, как планирование карьеры, отбор кадров и управление персоналом, политические PR-технологии, реклама или составление специфических методик обучения.
.jpg)
Нейросети приходят на помощь HR-специалистам
«Этот проект предполагает разработку и реализацию методов и алгоритмов автоматического определения психотипа человека на основе анализа видеозаписи психологического тестирования испытуемого. Представьте: производится стандартный тест во время отбора кандидатур на вакантное место, претенденту задаются вопросы, идёт видеозапись, на ней можно увидеть жесты и мимику человека на собеседовании. Эта запись подаётся на вход искусственной нейронной сети, которая знает, какие заданы вопросы и какова реакция на них, и затем может выдать результат: склонен ли, кандидат, например, к обману, дисциплинирован ли», - отмечает заведующий кафедрой системного программирования Леонид Соколинский, доктор физико-математических наук, профессор.
Задачу распознавания психотипа можно отнести к задаче классификации, которая на сегодняшний день является важной областью применения нейронных сетей. Сегодня нейросетевые технологии способны решать сложнейшие задачи от определения рукописного текста до распознавания человека по походке. Разработка нейронной сети позволит объединить опыт множества психологов с помощью обучения на ярких, бесспорных представителях типа и осуществить точное и беспристрастное типирование, а специалисты по управлению персоналом оценят ее системность и результативность.
«Задача отслеживания движения на сегодняшний день имеет большую популярность в исследовательских и практических областях: подобные технологии используются для помощи водителям автомобиля, ориентации роботов в пространстве, распознавания лиц и др. Но программных решений, позволяющих осуществить типирование личности по Юнгу никто прежде не разрабатывал. Это делает наше исследование уникальным», - утверждает Ксения Никольская.
Обучение нейронных сетей
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей, и в случае успешного обучения сеть сможет выдать верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.
«На данный момент система уже распознает два психологических типа. В дальнейшем планируется увеличить практическую пользу системы путем добавления возможности распознавания и других типов. Также в дальнейшем будут использованы мощности суперкомпьютера ЮУрГУ, так как предполагаемый объем данных требует огромных ресурсов», - делится планами молодой ученый.
Совместно с Ксенией Никольской над проектом работают доценты кафедры системного программирования Валентин Голодов и Сергей Иванов. В будущем ученые планируют провести работу по повышению точности распознавания. Для этого предполагается существенно расширить обучающую выборку и, возможно, скорректировать топологию (т.е. соединение и расположение) нейронной сети. Работа уже была представлена на конференции «2nd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications», материалы которой вошли в сборник, индексируемый в международной базе Scopus.