Yayımlanan bir Journal of Applied Psychology çalışmasına göre, gelişmiş makine öğrenme algoritmalarıyla donatılmış yapay zeka (YZ) chatbotları, metin etkileşimlerinden kişilik özelliklerini çıkarmada etkili olduğunu kanıtladı. Büyük bir lisans öğrencisi grubu üzerinde yapılan bu çığır açan araştırma, YZ chatbotlarının geleneksel kişilik değerlendirmelerine alternatif bir yaklaşım sağlayabileceğini göstermektedir.
Çalışma, katılımcıların dürüstlüğü ve uzun süren anketlerin zaman alıcı doğası gibi sınırlamaları olan geleneksel yöntemler yerine YZ’nin kişilik özelliklerini değerlendirme potansiyelini araştırmayı amaçladı. Araştırmacılar, çevrimiçi etkileşimler sırasında dil kullanımını analiz etmek için chatbotları kullandılar ve metin yanıtları ile bilinen kişilik özellikleri arasında ilişkiler çıkardılar.
Araştırma, ABD halka açık bir üniversitenin 1.444 lisans öğrencisini içeriyordu. Katılımcılar geniş çapta kabul görmüş Big-Five kişilik ölçümünü tamamladı ve ardından bir YZ chatbot ile 20 ila 30 dakika süren bir konuşma gerçekleştirdi. Chatbot, katılımcıların metin yanıtlarını makine öğrenme algoritmalarını kullanarak kişilik puanlarına çıkardı. Bu, kendileri bildirilen puanlarla yeni geliştirilen makine tahminli puanlar arasında doğrudan bir karşılaştırma imkanı sağladı.
Çalışmanın sonuçları ilgi çekiciydi. YZ yöntemi, kişilik özelliklerini tutarlı ve güvenilir bir şekilde ölçtüğünü gösteren kabul edilebilir bir güvenirlik sergiledi. Makine tahminli puanların faktör yapısının kendileri bildirilen puanlarla benzer olduğu bulundu, bu da YZ’nin geleneksel anketler gibi insan kişiliğinin karmaşıklığını etkin bir şekilde yakalayabileceğini göstermektedir.
Çalışma, belirli kişilik özelliklerini ayırt etmede yaşadığı zorluklara, yani “ayırıcı geçerlik” adı verilen duruma rağmen, üniversite öğrencileri arasında akademik başarı ve sosyal uyumun öngörülmesinde YZ-tahminli puanların potansiyelini vurguladı. Bu, YZ tabanlı değerlendirmelerin belirli bağlamlarda geleneksel kendileri bildirilen ölçümlerin ötesinde benzersiz bir öngörü değeri sunabileceğini düşündürmektedir.
Ancak, çalışmanın katılımcı grubunun genellikle genç, kadın, üniversite öğrencilerinden oluşması, bulguların daha geniş bir popülasyona genelleme yapma yeteneğini sınırlayabilir. Ayrıca, YZ chatbot tarafından kullanılan varsayılan mülakat sorularının özel olarak kişilik özelliklerini sorgulamak için tasarlanmadığı, bu durumun sonuçları etkileyebileceği değerlendirilmelidir. Çalışmanın derin öğrenme modellerine dayanması, bu modellerin kişilik teorik kavramlarıyla her zaman doğrudan bağlantılı olmadığından, içerik geçerliği konusunda soruları gündeme getirir.
YZ geliştikçe, psikolojik değerlendirme ve insan doğasının anlaşılmasındaki rolü büyümeye devam edecektir. Bu çalışmanın bulguları, insan kişiliğinin karmaşıklığına yeni bir içgörü kazanma yolunda önemli bir adımı temsil etmektedir.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com