基于支持向量機的人格推斷模型

董春霖

（四川廣安岳池縣第一中學(xué)，廣安 638300）

基于支持向量機的人格推斷模型

董春霖

（四川廣安岳池縣第一中學(xué)，廣安 638300）

新浪微博是人們廣泛使用的社交平臺，提取微博用戶的信息，使用支持向量機對數(shù)據(jù)進行分類，建立人格推斷模型，可以對微博用戶的人格進行推斷。結(jié)果表明，該推斷模型能夠得到不錯的推斷準確率。

人格；支持向量機；新浪微博

0 引言

人格是一種具有自我意識和自我控制能力，具有感覺、情感、意志等機能的主體，是具有一定傾向性和相對穩(wěn)定的心理特征。根據(jù)大五人格理論，人格可以被分為五個維度：開放性、盡責(zé)性、外向性、宜人性和神經(jīng)質(zhì)。開放性是指對新鮮事物的態(tài)度和偏好，盡責(zé)性是指對事物的態(tài)度，外向性是指社交的多少，宜人性是對他人的關(guān)心和幫助，神經(jīng)質(zhì)是情緒的穩(wěn)定程度。

對人格的研究是非常重要的，研究表明具有相同人格的人之間會相互吸引，如果讓相同人格的人進行合作，工作效率會得到提高。因此人格特點的研究可以作為特征服務(wù)的基礎(chǔ)。

1 相關(guān)工作

之前關(guān)于社交網(wǎng)站的研究主要集中于社交網(wǎng)頁等。從某種意義上來說，虛擬世界是真實世界的一個縮影，遵循真實世界中大多數(shù)的原則。研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)用戶喜歡加入一些小的社區(qū)。同時，近年來，越來越多的網(wǎng)絡(luò)用戶在網(wǎng)絡(luò)上暴露自己的信息，這些信息可以用來對他們自身的特征息息相關(guān)。Junco Reynol研究了Facebook和學(xué)生表現(xiàn)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)Facebook的使用頻率和學(xué)生的成績成反比。

到目前為止，關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)和人格之間的研究還非常少。Emily S.Orr曾經(jīng)在大學(xué)生中研究過害羞和社交網(wǎng)絡(luò)的使用之間的關(guān)系。他發(fā)現(xiàn)，害羞的人明顯在社交網(wǎng)絡(luò)上面花費更多的時間。但是，他們的好友數(shù)量卻比不害羞的人更少。Teresa Correa研究了用戶人格和社交媒體之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)開放性和外向性與交媒體的使用成正相關(guān)，神經(jīng)質(zhì)和社交媒體的使用負相關(guān)。但是這些研究只是給出了正負相關(guān)，并不能對他們進行量化。Samuel D.Gosling研究了不同人格在社交網(wǎng)絡(luò)上面的表現(xiàn)。他的研究表明，人格和社交網(wǎng)絡(luò)的使用有著對應(yīng)關(guān)系。

總的來說，大多數(shù)關(guān)于人格的研究只使用了心理學(xué)的方法。不論是自陳量表還是他人觀察，對于大規(guī)模的問題來說都是不夠效率的。同時，他們的研究只是用了用戶對社交網(wǎng)絡(luò)的使用頻率。如果我們使用一些跟情緒相關(guān)的特征，將得到更好的結(jié)果。在關(guān)系模型中，只能得到社交網(wǎng)絡(luò)和人格之間的關(guān)系，但是不能夠直接預(yù)測人格。盡管這些因素可以描述人格和行為之間的關(guān)系，但是他們不能對人格進行定性研究。由于心理學(xué)和計算機科學(xué)有著各自的優(yōu)勢和劣勢，我們嘗試將這兩個學(xué)科統(tǒng)一起來，建立一個人格自動識別模型。

2 支持向量機

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以尋找在空間中最合適的平面為目標，該方法在適量的訓(xùn)練樣本上使用數(shù)學(xué)方法和優(yōu)化技術(shù)來生成一個最佳超平面，并且該超平面使得兩類之間數(shù)據(jù)點間距最大。也因此屬于間隔分類器。由于在訓(xùn)練時，訓(xùn)練集的每一個樣本是一個支持該平面的向量，該算法則被稱為支持向量機。

對于二分類問題，在樣本空間中，可將超平面描述為：

其中w=（w1，w2，…，wd）為法向量，據(jù)決定超平面的方向；b為位移。假設(shè)超平面（w，b）可以正確的對樣本進行分類，即可表示為：

那么可以通過解決以下優(yōu)化問題尋找到擁有最大間距（margin）的最優(yōu)二維分割超平面。

對上式的每個約束條件添加拉格朗日乘子，則可變形為：

求w和b的偏導(dǎo)，再代入上式，解出α，求出w和b，即可得到模型。

需滿足Karush Kuhn-Tucker（KKT）條件

3 方法

3.1 數(shù)據(jù)收集

本文嘗試建立一個基于社交網(wǎng)絡(luò)的人格計算模型。我們選取了現(xiàn)在中國實用率最高的社交平臺——微博，作為實驗平臺。微博對第三方應(yīng)用開放了很多API。這些三方應(yīng)用，可以被分為三類：網(wǎng)頁接口、應(yīng)用軟件接口和手機接口。本文使用一個網(wǎng)頁接口。當被試登錄網(wǎng)頁接口后，我們將得到他們的授權(quán)。然后，我們將通過這個接口接入微博獲得他們的數(shù)據(jù)信息。

每位參加實驗的被試都要做一份大五人格量表，測試他們的人格類型。得到的人格類型，在后面的數(shù)據(jù)處理中用來做類標，進行分類。

3.2 特征選擇

我們得到的數(shù)據(jù)并不能直接使用，需要從這些數(shù)據(jù)中提取有用的特征。根據(jù)之前的研究，我們提取了45個跟大五人格有關(guān)特征。這些特征可以分為5個組。具體的特征分類如表1所示。

表1 文字輸入特征分類

用戶基本信息和社交網(wǎng)絡(luò)使用信息已經(jīng)被很多研究所使用，這些信息包括用戶的性別、年齡、家鄉(xiāng)、博客使用頻率等。時間相關(guān)的特征包括微博發(fā)表頻率，對別人微博轉(zhuǎn)發(fā)頻率等。情緒相關(guān)特征是那些跟情緒表達相關(guān)的特征，包括用戶在微博中使用的表情、情感詞等。情感相關(guān)的特征就是找出微博中情感詞、表情的使用數(shù)量。時間和情感都相關(guān)的特征是指最近的情感表達。

4 實驗

4.1 被試

本文共選取200名位被試，所有被試都經(jīng)常使用微博，至少兩天登錄一次。他們的年齡在25-51歲（平均年齡38），其中女性121位，男性79位。在做實驗之前，我們會告訴他們，我們將會接入他們的微博，并獲得他們微博中的信息。每位被試按要求填寫大五人格量表。然后，被試登陸我們的第三方網(wǎng)頁接口，給我們授權(quán)收集他們的微博信息。

每位被試在實驗結(jié)束后都填寫一份大五人格量表，通過量表的得分給每位被試的數(shù)據(jù)加類標。為了得到用于分類的類標，我們把量表測得的分數(shù)離散化，把被試的得分分為兩組，高分組和低分組。高分組為高于或等于平均分的被試，低分組為低于平均分的被試。

通過轉(zhuǎn)換，得到下表所示的數(shù)據(jù)。

表2 人格量表得分離散化

4.2 分類模型建立

本文采用支持向量機算法建立分類模型。使用5折交叉驗證，4/5的數(shù)據(jù)用于建模，剩下的4/5的數(shù)據(jù)用來對該模型進行驗證。

最后對人格五個維度上的分類準確率進行統(tǒng)計，同時使用雙側(cè)T檢驗判斷分類的準確率和基線之間是否有顯著性差異。這里，我們用多數(shù)類所占的比例為基線。

無時間限制的人格推斷模型分類準確率如表2所示。從表中可以看出，通過支持向量機進行分類，開放性的分類準確率最高，達到了81.00%，是最容易被分類的。其次是盡責(zé)性，準確率達到了78%。分類效果最差的是宜人性，準確率只有69%。

這個結(jié)果，應(yīng)該和類標的獲取有著重要的關(guān)系。為了獲取類標，本次研究采用自陳量表的方式得到每位被試在各個維度得分的高低，得分容易受到自我認識的影響。大五人格五個維度中，一些容易被觀察到，例如宜人性，而一些是不容易被觀察到的，比如開放性。容易被觀察的維度，自評量表得到的結(jié)果就不是那么準確，容易有誤差，而不易觀察的維度，通過自評量表得到的結(jié)果更加準確。本文采用的自評的方式獲得人格分數(shù)，所以分類結(jié)果不易觀察上的準確率更高（開放性最高），而不易觀察的維度上面的準確率較低（宜人性最低）。

同時，我們把每個維度的分類準確率和基線進行對比，使用雙側(cè)T檢驗（p<.05），得到的結(jié)果如表最后一列所示，只有宜人性的分類準確率沒有沒顯著高于基線，其他四個維度的分類準確率都顯著高于基線。

表3 人格五個維度上分類準確率

5 結(jié)語

本文使用支持向量機，對微博用戶的人格進行推斷。通過對我們提取出來的45與人格相關(guān)的特征，在人格的五個維度上進行分類，得出已下結(jié)論：①本文建立的人格推斷模型能夠?qū)ξ⒉┯脩舻娜烁襁M行推斷。②模型在開放性維度的準確度最高，在宜人性維度上的準確度最低。

將來，我們將繼續(xù)在心理學(xué)計算機科學(xué)的交叉學(xué)科上進行研究。為了將整個人格推斷模型做地更好，我們將嘗試其他分類算法，期望找到更好的算法。同時，現(xiàn)在還存在很多其他社交平臺，例如QQ空間、微信，將來我們也打算在其他平臺進行嘗試，對我們的結(jié)論進行檢驗，同時希望更多的信息能夠提高我們的推斷準確率。

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Personality Inference Model Based on Support Vector Machine

DONG Chun-lin
（No.1 Middle School,Guangan 638300）

Weibo is widely used in China.By extracting the information of Weibo users,and using support vector machine to classify the data,establishes a personality inference model to infer users'personality.The results show that the inference model can get good inference accuracy.

Personality;SVM;Sina Weibo

1007-1423（2017）07-0003-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.07.001

董春霖（1982-），女，四川岳池人，本科，全國三級心理咨詢師

2016-12-22

2017-03-01