Особенности характера человека: Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова

Характер человека в психологии

Связь характера с темпераментом и личностью человека

Грань между темпераментом и характером в психологии достаточно условна. На формирование характера влияет воспитание и взаимодействие социальных и биологических факторов. В ходе формирования личности мы видим создание не абстрактного индивида, а человека, имеющего неповторимый генный набор, который определяет помимо биологических особенностей (пол, цвет глаз, строение тела и др.), еще и темперамент. Характер человека психология определяет как синтез воспитания и генного набора личности.

Во время формирования, развития и функционирования характер человека, темперамент идут бок о бок друг с другом, при этом не совпадая. Также характер имеет близкие связи с личностью человека, хотя это совершенно разные понятия. При анализе личности и характера одного человека, могут выдвигаться оценки, противоположные друг другу. Талантливые творческие люди в большинстве случаев имеют сложный характер, и во время анализа их личности, недостатки характера не будут играть никакого значения.

Характер человека проявляется не только в его способностях что-либо делать, но и в способах его действий. Он влияет не на содержание, а на стиль совершаемых действий. Характер предстает стержнем психических свойств человека, которые накладывают отпечаток на все совершаемые действия и поступки, которые, в свою очередь, определяют типичные методы реакции личности на жизненные ситуации.

Замечание 1

Характер человека составляют исключительно наиболее выраженные и устойчивые индивидуально-психологические особенности личности, которые свойственны для определенного человека и которые систематически проявляются во время его действий и поступков.

Особенности характера человека

Определение 1

Характер – это синтез устойчивых и важных форм индивидуальных качеств человека, в которых отражается все многообразие его отношение к себе, людям и труду.

Характер – подчиненная подструктура личности. Взрослый зрелый человек может хорошо владеть своим характером, а также в его силах контроль его проявлений. Психологически незрелые люди склонны к порывам поведения, которые указывают на отсутствие контроля над своим характером. На формирование характера влияет не только воспитание, но и самовоспитание. В силах любой разумной личности скорректировать негативные проявления своего характера.

По М. Е. Литваку, характер является социогеном индивидуума. Так биоген определяет физический облик, а социоген формирует социальный облик и судьбу.

Как личность относится к себе (Я), к родным и близким людям (Вы), к обществу в целом (Они), к труду, все это является личностным комплексом. Все перечисленные отношения являются позициями и кодируются знаками (+) благополучие и (-) неблагополучие.

Нужна помощь преподавателя?

Опиши задание — и наши эксперты тебе помогут!

Описать задание

Рассмотрим как М. Е. Литвак рассматривает социоген личности.

+	—
Отношение к себе или позиция «Я+» определяется тем, что личность считает себя благополучным человеком: добившись успеха в чем-либо, он отдает дань собственным усилиям, а при возникновении негативных ситуаций он не опускает руки и пробует заново.	Оценивая себя в позиции (Я-), человек оценивает себя как не приспособленную, неблагополучную личность и, соответственно, совершает неуверенные поступки. Успех оценивается как случайный, неудача – закономерна. Не предпринимает активные попытки, для того чтобы из неудачной сферы. Подчиняется жизненным обстоятельствам.
В отношениях с близкими людьми в позиции (Вы+) личность апеллирует к их положительным свойствам. Они являются для него благополучными людьми. Такой человек дружелюбен, испытывает привязанность, готов помириться во время конфликта, готов к разумным уступкам, чтобы сохранить хорошие связи. Видит недостатки близких людей, готов принять других людей с недостатками.	Позиция (Вы-) определяет настрой человека на конфликты с родными. В такой ситуации близкие люди – неблагополучные. У личности есть желание их перевоспитать. Часто делает ироничные замечания, есть сарказм, придирчивость. Совместная жизнь с такими людьми возможна только при постоянных уступках. В большинстве случаев это руководители, которые не доверяют подчиненным и которые стремятся выполнять все ответственные действия самостоятельно.
Позиция (Они+) подразумевает расположенность к новым контактам. Личность обращает внимание на достоинства новых людей. Такие люди дружелюбны. Для них нет сложностей при вступлении в деловые отношения.	При позиции «Они-« личность застенчива и максимально избегает новые контакты. Такие люди обращают внимание на недостатки характера и поступки новых знакомых.
Позиция «Труд+» уделяет большое внимание процессу труда или учебы. Любая деятельность кажется личности интересной. Существует большое желание внести свой вклад, приобрести новые навыки. Такие люди склонны к самосовершенствованию и развитию своих способностей.	Позиция «Труд-» концентрируется на конкретных результатах труда. В такой ситуации личность постоянно ищет более выгодную работу, ожидает «настоящую» жизнь после достижения результатов. Такие люди не видят интереса в процессе труда.

Таблица 1. Социоген личности (по М. Е. Литваку)

Вывод

На основе этого можно сделать вывод, что благополучная личность – это та, которая имеет показатель «+» во всех позициях. Это человек, который сформировал положительное отношение в себе, обществу и труду. Такие люди адекватно оценивают как свои положительные, так и отрицательные свойства. Общение с другими людьми проходит продуктивно, а работа приносит радость. Во время жизненных неудач и кризисов люди такого формата спокойны и стойки. Они ищут ошибки в своих действиях и постоянно самосовершенствуются. Для таких людей свойственно обращение к миру и людям, нет желания изменить согласно своим требованиям. Жизнь для людей, сформировавших к себе, обществу и труду положительное отношение, воспринимается такой, какая она есть.

Хотя бы один минус гипертрофирует позитивные показатели других позиций.

Пример 1

К примеру, во время негативного отношения в людям изменяется положительное отношение к себе. В таких ситуациях появляются минусы и по другим позициям, что в свою очередь, приведет к тому, что человек не реализуется как личность.

Процесс восстановления положительного отношения ко всем показателям требует основательного изменения своего характера. И тут отправной точкой будет трудовая деятельность. Во время положительной работы личность приходит во взаимодействие с другими людьми, что способствует повышению самооценки, изменению отношения к себе и обществу.

Существует 64 варианта стабильных характеров, которые получаются при различных сочетаниях позиций со знаками «+» и «-».

Замечание 2

Изучить проявления характера можно и в отношениях с другими явлениями мира. Сочетание черт характера определенной личности дает возможность определить ее к определенному типу.

Особенности характера или как описать характер человека?

Первичные и вторичные черты.

Свойства характера разделены на первичные и вторичные. Рассматривать их необходимо исключительно комплексно, только так можно сложить объективное мнение о человеке.

Первичные.

Первичные черты оказывают постоянное влияние на человека, но не всегда проявляются. Например, если человек коммуникабельный, это еще не значит, что в новой или большой группе людей он будет душой компании.

К первичным свойствам можно отнести следующее:

• Наличие интеллекта. Человек не всегда может выпячивать свои знания в какой-либо сфере, но при этом останется интересным собеседником, умеющим поддерживать разговор.
• Открытость или сдержанность. Эти свойства можно рассмотреть при первой встрече. Заводит ли человек разговор на новую тему первым, задает ли вопросы, делает ли какие-либо предложения. Инициативу сам он может и не проявлять, но если вопросы задают ему, отвечает открыто и полно. Все это свидетельствует об открытости.
• Подчинение или доминирование. Конечно, ярче всего эти черты проявляются в ситуациях, где можно взять на себя роль полководца, но и в обычной среде их легко рассмотреть. Доминант не боится брать на себя ответственность, полон энтузиазма, блещет идеями. Подчиненный ждет идей от других, ему легче взять на себя роль исполнителя, возможно, даже очень добросовестного, вот только ему нужно, чтобы кто-то подсказал ему, что именно нужно сделать.

К первичным чертам относятся пары «изменчивость-добросовестность», «робость-храбрость», «безалаберность-серьезность», «подозрительность-доверчивость», пр. При этом первичные признаки человека далеко не всегда срабатывают. Если есть сомнения в правильности оценки, необходимо повторить сеанс, свидание, собеседование для получения вторичных данных.

Пройти тест на характер человека

Вторичные.

Вторичные отражают реакцию на конкретную ситуацию. Сюда относятся:

• практичность либо склонность к фантазиям;
• открытость либо скрытность;
• уверенность либо тревожность;
• тяга к экспериментам или консервативность;
• зависимости от чужого мнения либо самодостаточность;
• напряженность или расслабленность.

Каждый человек индивидуален, что отражается в первичных чертах, привычках, реакциях. Не все свойства имеют одинаковое значение, в основе оценки должны быть только самые яркие и повторяющиеся качества.

Хотите принимать лучшие решения, найти идеальную карьеру, реализовать потенциал по максимуму и получить инструкцию индивидуального развития

? Узнайте, каким человеком вам суждено было стать при рождении с помощью системы
Дизайн Человека
. Только 2 дня для читателей wikigrowth.ru участие бесплатно.Получить сейчас

Вариант 2

Под характером человека подразумеваются особенности его психики и внутреннего мира, выражающиеся в его поведении с другими людьми и окружающим миром. Многие путают характер с типом темперамента – однако, это не совсем тождественные вещи. Можно сказать, что первое является более широким и многогранным понятием.

И если по типу темперамента людей можно поделить на сангвиников, флегматиков, меланхоликов и холериков хоть с какой-то максимальной и минимальной погрешностью, то характер каждого человека поистине уникален.

Однако темперамент определяет динамику характера, можно сказать, служит его составной частью.

Можно сказать, что характер представляет из себя структуру весьма постоянных психических свойств, которые определяют поведение. Эти свойства практически не претерпевают изменений – изменение черт характера, если и имеет место, но рычагом для этого могут послужить только очень сильные изменения в психике и жизни человека.

Однако ученые замечают зависимость между характерами и типом телосложения. Знание черт характера того или иного человека может позволить предугадать ход его мыслей и поступков в той или иной ситуации – однако для этого необходимо тщательное и постоянное изучение повадок индивида, его склонностей и особенностей психики. Да и в случае этого нет гарантии, что удастся понять все нюансы его нрава.

Все люди разные, потому довольно часто бывают ситуации, когда личности не подходят друг другу по характеру и затруднительным становится даже банальное общение. Такое бывает при явном несоответствии: кто-то легок на подъем и покладист, кто-то обладает взрывным, но отходчивым нравом, а кто-то сочетает в себе все эти качества в определенной пропорции.

Влияет ли на характер генетика? Если и влияет, то не кардинальным образом. Ведь нрав той или иной личности формируется индивидуально.

Несмотря на то, что характеры людей все же могут быть объединены с помощью некоей градации, достаточно сложно встретить двух индивидуумов с абсолютно одинаковым нравом. Конечно, в поведении некоторых людей одного типа темперамента, пола и возраста могут встречаться похожие черты – но это будет лишь похожестью, никак не полным соответствием.

Характер человека можно назвать некоей тайной, разгадать которую очень непросто. Либо неким ларцом, ключ от которого можно отыскать только лишь непрестанно изучая человека. Но важно, чтобы и сама личность желала открыться. Иначе ничего не получится.

Другие сочинения: ← Почему месть разрушает душу?↑ 9 класс и ОГЭПримеры самовоспитания из жизни →

Поверхностные и глубокие свойства.

Психолог Рэймонд Кэтелл занимался исследованиями двух таких свойств характера – поверхностных и глубоких.

Поверхностные

По мнению Кэтелла, эти черты определяются под воздействием окружения. Они как бы лежат на поверхности. Но если индивидуум в разных ситуациях ведет себя одинаково, даже поверхностное качество следует использовать в анализе.

Например, если робкий человек, внезапно заступился за друга, это еще на значит, что в другой раз или при других условиях он поступит так же. Его поступок говорит о том, что он поступил храбро, но храбрецом он не является.

Глубокие

Это фундаментальные черты, которые, как правило, являются врожденными. Индивидуальность чаще выражается именно в глубоких качествах характера, которые остаются неизменными в любой ситуации. На них не способны повлиять культурные, религиозные или другие факторы.

Популярные сочинения

• Сочинения по картинам Серебряковой
  Описание картин Зинаиды Серебряковой
• Важность книг — сочинение
  Испокон веков книги играли очень важную роль в жизни людей. Раньше книги были везде. Они всегда и всем ценились и их всегда уважали. Ведь в книги всегда содержится мудрость. В любой книги, даже если она вам кажется не разумной
• Сочинение Мое любимое слово Мама
  Слово мама — первое слово в жизни каждого. Ведь в мире нет более теплого и дорогого человека, чем мать. Мама — мое любимое слово, оно дает мне чувство нежности, безопасности, радости. Это слово, кажется, волнует мою душу, мою кровь.

Методы оценки.

Чтобы оценить человека, помогут такие методы:

• Наблюдение в естественной среде. Например, когда девушка хочет лучше узнать парня, ей стоит провести с ним его обычный день – познакомиться с друзьями, заняться тем, что нравится ему. Это позволит ей погрузиться в его жизнь, увидеть ее изнутри.
• Постановка задач и поиск решения. Еще один вид наблюдения, который подойдет для оценки сотрудников или соискателей. Классическое собеседование не всегда дает возможность выявить необходимые черты характера. Чтобы лучше оценить потенциального работника, можно устно смоделировать для него ситуацию и попросить прожить ее – найти выход из какой-то ситуации, принять сложное решение.
• Анализ «плюсы-минусы». Этот способ оценки очень примитивный и не может дать объективной оценки, тем не менее используется очень часто. Берется лист, расчерчивается пополам, на одной стороне пишутся положительные черты человека, на другой – отрицательные. Чтобы сделать анализ точнее, можно описывать не только сами свойства личности, но и его поступки.

Как описать характер человека?

Это можно сделать с нескольких позиций:

• Его отношение ко мне, его отношение к себе, его отношение к миру. Это три точки, которые можно рассматривать лишь в комплексе. Например, человек хорошо относится к себе и своим близким, но ему будет плевать, если его умрет соседская собака. Мужчина может быть добрым в принципе, и тогда его доброта по отношению к конкретной девушке вовсе не означает глубокие чувства, это просто черта его характера.
• Духовное, материальное, физическое. Описать человека можно, оценив его духовные ценности, отношение к деньгам, физические данные. Например, человек, занимающийся бальными танцами, умеет себя демонстрировать, спортсменам присуща целеустремленность и настойчивость. По отношению к деньгам можно сделать вывод о меркантильности, щедрости, успешности, накопительстве, транжирстве, ответственности.
• Воспитание, способность к трансформации. С этой позиции можно определить, какие черты в человеке культивировали, а какие он приобрел, способен ли он меняться и что его к этому мотивирует.

Особенности характера всегда индивидуальны. Люди с одними и те ми же чертами могут вызывать разные эмоции и впечатление. Проводя оценку, нужно оставаться непринужденным и стараться не превращать этот процесс в дознание.

Пройти тест на самооценку

Что такое характер? (1 вариант, сочинение-рассуждение)

В сочинении имеются отсылки к рассказу О. Павловой «Антипка-феникс».

Вариант 1

Характер — это совокупность всех качеств человека. Как правило, он проявляется в отношении к окружающим.

Давайте попробуем описать характер главного героя тек­ста О. Павловой. Антипка не знал, как ещё, кроме слёз, реагировать на обиды и не был агрессивным. Он жалостлив: вспомним, как боялся мальчик за птенцов в ночь перед тем, как отнести их в школу. Анти­пка способен на отчаянные поступки, чтобы защитить сла­бого. Одним словом, у него добрый характер.

А вот дедушку Антипки отличает чувство собственного достоинства. Испытывая нужду в деньгах, он не стал умо­лять Горелова купить у него птицу. Не простил старик и оскорбительного хохота невоспитанного мальчишки Вольки, чем вызвал моё искреннее уважение.

Я считаю, что дела человека и поведение лучше всего раскрывают его положительные или отрицательные качества.

Вариант 2

В моём понимании характер — это качества личности, которые являются постоянными и определяют поведение человека. Под характером также часто подразумевают принципиальность человека, умение настоять на своём, сдержать слово.

Например, дедушка Антипки из текста О. Павловой — человек с характером! Несмотря на нужду в деньгах, он не стал уговаривать Горелова купить у него птицу. Хохот Вольки оскорбил его, и старик просто откинул невоспитан­ного мальчишку в сторону и нашёл другой вы­ход из ситуации.

Я могу назвать своего лучшего друга Вадима человеком с характером. Я учусь у него силе воли. Два года назад он по­обещал отцу не получать троек и держит слово.

Я считаю, что люди с сильным характером помогают расти тем, кто их окружает.

Вариант 3

Я думаю, что характер — это набор отличительных черт человека. Они проявляются в его отношениях с другими людьми, в том, какие он принимает решения, как он отно­сится к работе, к самому себе.

Иногда для того, чтобы характер проявился, человек должен попасть в какую-то критическую или сложную си­туацию. Материал с сайта //iEssay.ru

Так произошло с героем текста О. Павловой Антипкой. Его решимость и сила проявились только тогда, когда поя­вилась необходимость защитить дюжину цыплят от Вольки Горелова. Сначала Антип был в отчаянии, но потом он взял себя в руки и ринулся с кулаками на Горелова. А вот смелость Вольки куда-то делась, и он показал себя трусом.

Примеры проявления характера есть и в жизни. Недавно в походе, в который мы отправились всем классом, самой выносливой оказалась хрупкая Катя, которая прошла всю дистанцию, ни разу не пожаловавшись на усталость!

Характер действительно определяет поведение человека.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском ↑↑↑

Характер человека. Черты характера человека.

Человек всегда стремится к счастью. Но не всякий человек что-то делает для того, чтобы быть действительно счастливым, или приумножать его. Не направляется, или имеет не правильное направление. В чем же заключается такое разнообразие долей, людей, жизни?
Во-первых, важную роль играет характер человека.
Характер человека — динамическая, упорядоченная совокупность устойчивых, индивидуально психологических особенностей, которые формируются в длительном процессе жизнедеятельности человека и проявляются больше всего в ее деятельности, а также в общественном поведении: в отношении человека к коллективу, к другим людям, то есть к близким и родным, к труду, окружающей его действительности и самого себя.
Как правило, для обозначения этого явления слово «удача» употребляется в литературе художественного направления, а термин «характер» — в литературе по психологии.
Характер человека — сложная система, на неё обращали внимание известные психологи и педагоги ещё в глубокой древности.

Педагог Ян Каменский слово «я», в понятии черт характера человека сравнивал с духами, вернее с ароматами. «Как творить изысканные (или не изысканные) ароматы? Эта жидкость составляет различные, душистые ингредиенты: или то роза, или розмарин, апельсин, корица, клубника, гвоздика, смородина, фиалка — эти изысканные смеси наполняют хрупкие флаконы, которые имеют свою индивидуальность.
Так и рецепты характеров имеют разные составляющие: это полный букет добродушия, мягкие качества, покорности, а другой наделен эмоциональностью, целеустремленностью, агрессивностью. Все типы характера человека разнообразные и совершенные. Так, характеры именно совершенные, ведь это природа. Другое дело, когда характер воспринимается положительно или отрицательно социумом» — писал учёный – педагог.

Неудивительно, что судьбы у всех разные, способствует этому различные типы характеров человека. Черты характера человека влияют на поступки, реакции, высказывания, действия. Все эти составляющие создают судьбу.
Какие люди нас вдохновляют? Прежде всего — волевые люди, они всегда «пробивные» в жизни, трудолюбивы. Такие люди всегда знают, чего хотят и стремятся к цели. Многим нравятся горячие, эмоциональные люди, которые поддержат любой разговор. Иногда, правда, эта непостоянство иногда сбивает с пути, поэтому трудно таким людям сосредоточится и выбрать то, что больше всего подходит именно им. Откровенно раздражают очень мягкие личности. Н ос этим ничего не поделаешь, это тоже черта характера человека, которую. Необходимо усовершенствовать, добавлять более волевых черт, которые помогут мягкость немного изменить и сделаться более жёстче. Ведь очень важно заставить себя и окружающих себя уважать, уметь сказать «нет», или даже ударить кулаком по столу. Такие люди напоминают беззащитных существ.

Сколько существует типов характеров человека, сколько и различных механизмов для того чтобы формировать лучшие качества характера. Психологи советуют различные тренинги, курсы. Но только сам человек может решить, что конкретно ему нужно для того, чтобы изменится не сколько внешне, сколько внутренне.
Все зависит от самого человека, надо работать над собой. Как говорит поговорка, хочешь изменить мир — измени себя.
Очень важно для становления характера то, каким является отношение личности к окружающим (коллектива) и отношение самой личности к труду. Именно эти черты и являются важными для воспитания человека. Некоторые недостатки характера очень трудно преодолеть, что бы об этом не говорили психологи, это такие качества, как грубость, лживость, медлительность в действиях. Также тяжело и воспитать отдельные черты характера, к которым можно отнести вежливость или правдивость. Отношение к людям тоже у всех разное и очень трудно малообщительного человека заставить выйти на сцену перед большой аудиторией слушателей. Нельзя формировать только отдельные свойства человека мы формируем целый ряд качеств, воспитываем целую систему свойств, которые взаимосвязаны между собой.

Цельность характера не абсолютна, и это нужно учитывать. Это связано с тем, что главные, то есть стержневые отношения не всегда полностью определяют другие. Кроме этого, степень целостности характера человека индивидуально-своеобразный. Встречаются люди с так называемым более целостным и менее цельным или противоречивым характером. Нужно отметить, что количественная выраженность черт характера достигает предельных допустимых величин и оказывается очень близкой к границе нормы, то в таком случае возникает акцентуация характера. Акцентуация характера — это самые крайние варианты нормы, это результат усиления отдельных черт характера человека. Зная это можно попробовать самоорганизоваться.

Доверьте написание своей работы профессионалам! заказать

Понятие и составляющие характера, его формирование

 

Характер – это совокупность индивидуальных устойчивых особенностей личности, которые складываются и проявляются в процессе общения и деятельности.

Понятие и составляющие характера

Одной из предпосылок формирования характера выступает темперамент человека, который влияет на структуру его психики. Характер и темперамент не меняются на протяжении всей жизни человека. В раннем возрасте, ребенок руководится преимущественно своим темпераментом, так как характер еще не сформирован.

Со становлением характера, некоторые особенности темперамента могут подсознательно скрываться либо контролироваться самим человеком. Характер человека всегда многогранен – для него присущи самые разнообразные черты или стороны, которые представляют собой одну целостную систему.

Отдельные черты человеческого характера имеют свойство проявляться в однородных ситуациях или в определенных видах деятельности. Такие черты гармонично дополняют друг друга, формируя личность человека. При обострении той или иной черты характера, происходит его акцентуация – индивидуум имеет склонность к психическим заболеваниям. 

Формирование характера

Становление характера человека происходит в возрасте 2-11 лет, как правило, до начала полового созревания. В этот период дети очень активно общаются, с интересом узнают о новых вещах в природе и человеческих отношениях и начинают делать самостоятельные выводы из тех явлений, которые наблюдают.

Первыми качествами характера, которые формируются у человека, является доброта и общительность, и противоположные им – злоба и закрытость. Это первые качества, навеянные общественными нормами, и привиты ребенку воспитанием родителей. В более взрослом возрасте проявляются врожденные черты – усидчивость, аккуратность, трудолюбие, лень, упорство, мечтательность.

Зачастую в дошкольном периоде формирование и проявление врожденных качеств характера заканчивается. С началом школьного периода повышается активность общения детей в определенной социальной группе, которая влияет и на его характер. В начальных и средних классах закрепляются волевые качества, проявляется понятие самовоспитания – ребенок ощущает слабые, по его мнению свойства характера и начинает постепенно их прорабатывать.

В возрасте 7 -10 лет ребенок начинает скрывать некоторые качества своего характера, чтобы либо соответствовать обществу, либо таким образом манипулировать им. В раннем подростковом возрасте человек сталкивается с формированием нравственных и мировоззренческих основ.

В период полового созревание характер человека укрепляется. Гормональные изменения значительно обостряют все черты характера, включая отрицательные. К окончанию школы характер человека не только окончательно складывается, но и полностью приспособлен к жизни.

По мнению психологов, воспитательный процесс фактически не влияет на формирование характера человека, это абсолютно индивидуальный процесс, который в большей степени зависит от воздействия общества.

Нужна помощь в учебе?

Предыдущая тема: Способности человека: ординарные и выдающиеся, талант и гениальность
Следующая тема:&nbsp&nbsp&nbspМораль и гуманизм: нормы морали и «золотое правило нравственности»

7 негативных черт характера, которые на самом деле нравятся всем

Мы думаем, что близкие люди любят нас, невзирая на наши недостатки и слабости. Однако психологи выделяют несколько черт характера, которые часто воспринимаются нами как изъяны, но на самом деле могут расположить наше окружение гораздо больше, чем кажется.

AdMe.ru не гарантирует, что все эти особенности темперамента воспринимаются людьми одинаково позитивно, но, по мнению специалистов, в большинстве случаев наше подсознание откликается на них положительно.

1. Излишняя откровенность

Склонность откровенничать может оказаться ценным качеством, если речь идет о построении новых связей и углублении существующих. Как следует из теории социального проникновения, постепенное раскрытие информации о себе — одно из важнейших условий развития близости и интимности в партнерских или дружеских отношениях. С другой стороны, не секрет, что стремление рассказывать всем подряд о подробностях личной жизни может не только сформировать неблагоприятное впечатление о человеке, но и привести к другим катастрофическим последствиям. Поэтому в данном вопросе стоит быть максимально избирательным и осмотрительным.

2. Неуклюжесть

Если человек склонен попадать в неловкие ситуации (часто разбивает посуду или спотыкается на танцполе), ему не стоит отчаиваться: психологические исследования доказывают, что подобные казусы скорее располагают людей. В науке даже существует термин — «эффект оплошности», означающий, что мы больше симпатизируем недотепе, пролившему на себя кофе, чем его аккуратному соседу. Неуклюжесть словно «очеловечивает» людей. Промахи человека способствуют тому, что другие чувствуют себя рядом с ним более комфортно и проще воспринимают свои собственные оплошности.

3. Любовь к сплетням

Бытует мнение, что сплетни приносят только вред и никому не нравятся. Однако зачастую они могут оказаться полезными. Разговоры такого плана способны заставить людей чувствовать себя ближе к вам («мы против них»). Например, обсуждение неудач в личной жизни или скупости работодателя порождает ощущение доверия к собеседнику. Но не стоит забывать, что следует использовать только благожелательные формы подобных разговоров и избегать клеветы и злословия.

4. Рискованность и авантюризм

И мужчины, и женщины находят рискованное и авантюрное поведение невероятно привлекательным. Вы всегда готовы сорваться в спонтанное путешествие, прыгнуть с парашютом или нырнуть с аквалангом в морские глубины? Будьте уверены, что ваше окружение примет эту особенность поведения с большим энтузиазмом. Искатели приключений зачастую привлекают своей эксцентричностью и любовью к жизни. Кроме того, на подсознательном уровне человек понимает, что с таким другом или партнером точно не соскучишься!

5. Чрезмерная прямота

Излишняя прямолинейность может довести до беды и во многих ситуациях бывает неуместной. Однако готовность сказать правду при любых обстоятельствах способно вызвать доверие со стороны людей. Тот, кто выражает свои подлинные чувства, а не просто говорит то, что другие хотят услышать, обычно строит более гармоничные отношения как на работе, так и на личном фронте.

6. Смущение

Пот, заливающую лицо краску и другие видимые признаки смущения люди нередко находят привлекательными. Это доказало исследование, которое провели американские специалисты. Участников психологического эксперимента, чье состояние неловкости было очень заметно, наблюдатели оценивали как более покладистых и заслуживающих доверия. С ними больше хочется продолжать общение, чем с теми, кто сохраняет хладнокровие. Таким образом, волнение и неловкость сигнализируют не о слабости или отсутствии социальных навыков, а о надежности человека.

7. Самоуверенность

Самоуверенные люди обладают высокой самооценкой. Такой человек привлекает других своей силой, решительностью, успешностью. Неудивительно, что самоуверенная и дерзкая женщина (впрочем, как и мужчина с подобным темпераментом) вмиг обрастает широким кругом знакомств. Каждый день, проведенный с ярким человеком, несет нечто новое, оригинальное, что становится своего рода «крючком» для других людей.

А вы когда-нибудь замечали, что негативные черты характера любимого человека, друга или коллеги казались вам привлекательными?

Иллюстратор Polina Koshel специально для AdMe.ru

Черты характера человека ❤️| Сочинения по русскому языку

Человек — индивидуальная личность, со своим мировоззрением и взглядом на жизнь. Нет в мире двух людей с одинаковыми характерами, может быть только их сходство. Мы не задумываемся над особенностями личности, говоря, например, про знакомого, что он вспыльчивый, а сестра бывает капризной.

Все это разновидности характера. Не редко можно услышать фразу: « Какой сложный характер!». Это говорят про человека, у которого преобладают отрицательные стороны личности над положительными.

Какие же качества подразумевает под собой черты характера?Смелость.

Храбрый человек не устрашится не перед какими препятствиями. Импульсивность проявляется в виде порыва эмоций в сторону раздражителя. Если вспыльчивая личность обидится, то совсем скоро забудет об этом.

Упрямство не красит человека. Такому трудно что-то доказать, если у него другая точка зрения. Впечатлительность — черта характера при которой не возможно остаться равнодушным даже к неприметным вещам.

Ошибочно думают, что кокетливость характерна только для женщин. Мужчины с такой особенностью любят пофлиртовать и быть в центре внимания. Романтичность — черта характера людей, которые стремятся

к настоящим чувствам, часто живут иллюзиями и мечтами. Всегда пытаются разнообразить свою жизнь.

Встречаются ворчуны, которые всегда чем-то недовольны, улыбку на их лице увидеть можно крайне редко. Живется им крайне тяжело, потому, что во всем окружающем находят только плохое, и это для них нормальное состояние. Можно назвать еще сварливостью.Еще одна не очень приятная особенность характера — скупость.

Как правило, такие люди очень жадные, считают каждую копейку, скапливают деньги, но тратить их не любят. Честолюбие характерно для людей творческих, которые стараются достичь каких-либо целей. Почти всегда успешны во всех сферах деятельности. Зависть превращает человека в злую личность.

Рассмотрели главные черты характера, которые можно разделить на множество других категорий и охарактеризовать человека.

Характер формируется в детстве. Ребенок смотрит на поведение родителей, подражает им. Проявляет по мере взросления свои качества и темперамент. На протяжении жизни характер может меняться в худшую или лучшую сторону. Все зависит от обстоятельств. Но всегда нужно стараться стремиться к лучшему, работать над собой.

Не легко побороть в себе сложившийся годами характер, но если он доставляет вам и окружающим дискомфорт, то нужно постараться измениться.

Управление персоналом, образование, личное развитие. Тесты. Внимание. Память. IQ-тесты. Effecton Studio. Эффектон

Сущность характера

Общее качество личности и совокупность ряда ее своеобразных черт — это и есть характер. Человек при взаимодействии с окружающей средой в своей деятельности формируется и проявляет различные индивидуально-психологические особенности.

Некоторые из этих особенностей слишком малозначащи, чтобы о них говорить, другие кратковременные, третьи вообще не влияют на отношение человека к окружающему и не сказываются на его деятельности, однако существуют и устойчивые индивидуально-психологические особенности, определяющие поведение человека.

Некоторые общие черты характера связаны с развитием и особенностями определенных психических процессов человека. Чертами характера эти особенности становятся лишь тогда, когда вместе с другими особенностями личности начинают определять свойственный именно этому человеку образ действий и отношения к окружающему.

Характер — это не просто суммирование отдельных особенностей личности. Каждый человек имеет много отдельных характерологических черт, и еще больше оттенков каждой из них. И чтобы изучить характер человека, нужно ответить на вопрос: что в нем главное?

Тип и классификация характера

Совокупность отличительных существенных, типических черт образует тип характера, который отражает типичные условия жизни человека. Под воздействием обстоятельств жизни, воспитания, требований общества и требований самого человека тип характера меняется и развивается.

Необходима классификация, описывающая отдельные типы характера, их закономерности и связи между собой. И такие классификации в психологии существуют. Одна из классификаций разделяет характеры по преобладанию воли, рассудка и эмоций, очевидно, что такая классификация очень ограниченна, поэтому вводились промежуточные типы характера, но этого было мало.

Имеет место и классификация по степени самостоятельности личности: конформный и самостоятельный тип. Конформный тип людей легко соглашаются с чужим мнением, подчиняются и выполняют все требования, но они не могут адаптироваться в условиях стресса. Самостоятельный тип людей всегда и на все имеет собственное мнение, самостоятелен в своих решениях, не теряясь в стрессовых ситуациях.

Наибольшее распространение получила классификация направленности личности на внутренний или внешний мир, ее еще иногда называют классификацией Юнга.

Классификация Юнга

Швейцарский психолог и психиатр Карл Густав Юнг (1875-1961) разработал типологию характеров («Психологические типы», 1921), в основе которой лежит выделение доминирующей психической функции (мышление, чувство, интуиция, ощущение) и классифицировал всех людей по преобладающей направленности на внешний или внутренний мир (экстравертивный и интровертивный типы).

Такая классификация выглядит, казалось бы, просто, но основывается на сложных, противоборствующих взаимоотношениях сознательного и бессознательного в психике человека.

Экстраверт — открытый, прямой человек, всем понятный, активный и чрезвычайно общительный, имеющий много друзей и знакомых, он не любит одиночества, любит путешествовать, мало интересуется своим здоровьем, старается взять от жизни всё, что только возможно. Он, как правило, становится душой компании, любит рассказывать анекдоты, является инициатором различных вечеринок и встреч, в повседневной жизни ориентируется на обстоятельства, а не на субъективное мнение.

Интроверт — внутренне сосредоточенный, замкнутый мыслитель, обращённый внутрь, в себя, отгороженный от окружающего мира человек, тщательно анализирующий события, при этом подозревая в действиях других второй смысл, подтекст. У него мало друзей, т.к. сложно устанавливать новые контакты, одиночество ему ближе, он не привык менять свои привычки. Интроверт — мнительный человек с высокой степенью тревожности (Шкала Спилбергера-Ханина), он дорожит своим здоровьем, прислушиваясь к ощущениям в себе.

Однако можно выделить и людей-амбовертов, у них есть в равной степени черты характера экстра — и интроверта.

Проверить типологизацию индивидуальных особенностей Вы можете, используя личностный опросник Айзенка из пакета «Личность».

Современные классификации характеров

Что можно сказать обо всех классификациях характеров? Все они односторонние, и дают возможность как-то приближенно и условно разграничить людей по типам, темпераментам или другим особенностям.

При попытке более дробного деления типов характера, сами классификаторы путаются в такой сложной классификации. Ведь мало того, что число черт характера очень много, так каждая из черт имеет разную количественную степень выраженности. Количественное развитие какой-либо черты характера может достичь своего предела, границы, которая еще является нормальным приемлемым в обществе поведением.

В настоящее время нет общепринятой классификации типов характеров, очевидно, следует подходить к этому вопросу в какой-то степени условно, разграничивая людей по типам, темпераментам и другим особенностям.

Стабильность и нейротизм

Характер с естественнонаучной точки зрения является соединением черт типа нервной системы и жизненных впечатлений, отложившихся в виде определенных временных нервных связей в коре головного мозга.

Уравновешенность или неуравновешенность, сила или слабость, подвижность или инертность нервных процессов — определяет тон реакции человека, его поведение и деятельность.

Эмоциональная неустойчивость (или нейротизм) может прогрессировать от эмоциональной стабильности до состояния  близкое к истерии либо неврозу. У нейротической личности наблюдаются неадекватно сильные реакции по отношению к вызывающим их раздражителям.

Опросник Айзенка (взрослый и подростковый)

Опросники Айзенка EPI (взрослый и подростковый) из пакета «Личность» предназначены для выявления индивидуально-психологических особенностей и состоят из 57 (для подростков 60) вопросов, из которых 24 вопроса предназначены для диагностики экстраверсии-интроверсии, 24 вопроса — для диагностики нейротизма, 9 (для подростков 12) вопросов составляют шкалу лжи.

При высоких показателях по экстраверсии и нейротизму состояние человека приближается к психиатрическому диагнозу истерии, а при высоких показателях по интроверсии и нейротизму — состоянию тревоги или реактивной депрессии.

Такое исследование может оказаться информативным в целях психологической диагностики: для нужд психокоррекции. В зависимости от сочетаний показателей экстраверсии и нейротизма, можно воспользоваться коррекционной программой, позволяющей исключить или уменьшить негативные характерологические проявления индивидуально-психологических особенностей.

Эксклюзивный материал сайта «www.effecton.ru — психологические тесты и коррекционные программы». Заимствование текста и/или связанных материалов возможно только при наличии прямой и хорошо различимой ссылки на оригинал. Все права защищены.

Сколько есть черт характера?

Как вы думаете, сколько качеств личности существует? Сколько черт личности вы можете перечислить сразу же? Исходящий , дружелюбный , добрый , капризный , ленивый , средний . Вы, вероятно, можете выдвинуть множество различных описаний, относящихся к личности, но действительно ли каждое из них представляет определенную черту личности?

Психологи пытались определить, сколько может быть личностных черт, и эти цифры сильно различаются от одного эксперта к другому.Например, Гордон Олпорт предположил, что существует более 4000 различных черт личности, в то время как Ганс Айзенк предположил, что их всего три.

Сегодня наиболее популярная теория предполагает, что существует пять широких измерений личности.Многие термины, которые мы могли бы использовать для описания личности человека, подпадают под одно из этих пяти основных измерений. Таким образом, вместо того, чтобы думать о личности как о состоящей из тысяч различных индивидуальных черт, многие эксперты предполагают, что она состоит из нескольких широких групп, которые охватывают все эти дескрипторы черт.

Сколько существует черт характера?

Теория черт личности предполагает, что личность состоит из ряда широких черт. Общительный, добрый, агрессивный и энергичный — вот лишь некоторые из терминов, которые можно использовать для описания некоторых из этих качеств. Но сколько существует разных личностных черт?

На протяжении многих лет было предложено множество различных теорий относительно того, сколько именно черт может быть. Ниже приведены некоторые оценки и теории, выдвинутые разными экспертами.

Allport: 1000 черт

Психолог Гордон Олпорт был одним из первых, кто классифицировал эти характеристики: он составил список из более чем 4000 черт личности. Олпорт разделил эти черты на три разные категории: основные черты, центральные черты и второстепенные черты.

• Кардинальные черты — это те качества, которые настолько доминируют, что проявляются в разных ситуациях и в различных сферах жизни человека. Этот тип черты считается редким.
• Центральные черты — это основные черты, которые, как правило, остаются относительно стабильными на протяжении всей жизни. Многие теории черт личности сосредотачиваются на этих чертах. Эти качества служат «строительными блоками» личности.
• Вторичные характеристики — это те, которые возникают в определенных ситуациях. Они могут быть непоследовательными и нестабильными с течением времени.

Кеттелл: 16 черт

Позже психолог Рэймонд Кеттелл сузил этот обширный список до 16.Используя статистический метод, известный как факторный анализ, Кеттелл сократил исходный список Олпорта из примерно 4000 черт до того, что Кеттелл назвал 16 «исходными чертами». Он считал, что именно эти основные черты влияют на поведение, называемое личностью.

В его список из 16 факторов вошли опасения, эмоциональная стабильность, готовность к изменениям, уверенность в себе и чувствительность. Каждый фактор представляет собой измерение, и он предположил, что люди могут быть высокими или низкими (или средними) в отношении определенной черты.

Айзенк: 3 черты

Психолог Ганс Айзенк еще больше сузил список черт, предположив, что их всего три. Он считал, что система Кеттелла включает слишком много схожих черт, и первоначально предполагал, что человеческую личность можно объяснить с помощью всего двух факторов: экстраверсии / интроверсии и эмоциональной стабильности / эмоциональной нестабильности. Позже он добавил третий фактор, известный как психотизм, связанный со склонностью человека быть психотиком или социопатом.

Современный вид: 5 размеров

Сегодня одной из самых популярных теорий является теория пяти факторов Косты и Макрея. Эта теория, которую часто называют «большой пятеркой», предполагает, что существует пять широких измерений личности. Каждое измерение существует как континуум, и личность человека может находиться в любой точке этого континуума для этой конкретной черты.

Пять измерений:

• Доброжелательность
• Добросовестность
• Экстраверсия
• Невротизм
• Открытость

Например, если вы перечислили такие черты характера, как веселость, радость, доброта и услужливость, они могут подпадать под широкие категории уступчивости и добросовестности.

Важно помнить, что каждое из этих измерений представляет собой континуум. Люди могут быть высокими в таком измерении, как экстраверсия, в то время как они могут быть низкими в таком измерении, как невротизм. Это то место, где люди попадают в континуум для каждого измерения, которое помогает составить их уникальную личность.

Прогнозируемые в социальных сетях личностные черты и ценности могут помочь людям найти их идеальную работу

Значимость

Считается, что трудоустройство приносит больше удовольствия и приносит пользу людям и обществу, когда существует согласованность между человеком и профессией, но это ключевой вопрос как лучше всего подобрать людей с правильной профессией.Информация, которую люди транслируют в Интернете через социальные сети, дает представление о том, кто они такие, и, как мы показываем, ее можно использовать для сопоставления людей и занятий. Полученные данные имеют значение для профориентации новых выпускников, уволенных сотрудников, лиц, сменивших карьеру, и безработных.

Abstract

Считается, что работа доставляет больше удовольствия и приносит пользу людям и обществу, когда существует соответствие между личностью человека и его занятием. Мы предоставляем масштабные доказательства того, что у профессий есть отличительные психологические профили, которые можно успешно предсказать на основе лингвистической информации, ненавязчиво собранной через социальные сети.На основе 128 279 пользователей Twitter, представляющих 3 513 профессий, мы автоматически оцениваем личность пользователей и визуально отображаем профили личности различных профессий. Сходные профессии группируются вместе, указывая на определенные наборы должностей, для которых человек может хорошо подходить. Наблюдения, противоречащие существующим классификациям, могут указывать на новые профессии, актуальные для рабочих мест 21 века. Результаты показывают, как можно использовать социальные сети, чтобы подбирать людей с учетом их идеального занятия.

Представьте, что вы молодой человек, ищущий работу. Вам нужна работа, которая не только оплачивает счета, но и приносит вам успех и приносит удовольствие — в конце концов, она отнимет у вас большую часть времени бодрствования. Как найти подходящую профессию?

Бюро статистики труда США (1) классифицирует профессии по 867 категориям, которые включают десятки тысяч конкретных названий должностей. Однако многие профессии, которые потребуются в ближайшие десятилетия, еще не существуют, а многие существующие категории устаревают (2, 3).Организации все больше обеспокоены тем, что навыки сотрудников не соответствуют отраслевым требованиям: каждый третий человек недостаточно квалифицирован, а каждый четвертый — недостаточно квалифицирован для своих текущих должностей (4). Многие сотрудники также стремятся к полноценной карьере, чтобы их работа способствовала не только их финансовому благополучию, но и их психологическому благополучию (5). Тем не менее, только от 20% до 30% работников во всем мире сообщают, что чувствуют себя вовлеченными в свою работу, а 18% работников активно увольняются (6).

Ученые и практики давно предположили, что работа, скорее всего, будет приносить удовольствие и приносить пользу человеку и обществу, когда существует соответствие между человеком и профессией (7, 8).С 1960-х годов психологи предполагают, что личность человека является важным ключом к определению профессии, в которой он добьется успеха (8). «Личность» относится к биопсихосоциальным характеристикам, которые отличают человека, которые включают диспозиционные черты, контекстуализированные особенности человека (например, ценности, цели, мотивации) и интегративные жизненные повествования (9). Здесь мы уделяем особое внимание качествам и ценностям.

«Черты характера» относятся к относительно последовательным способам мышления, поведения и чувств в разных ситуациях (10).«Ценности» представляют собой наиболее важные для человека вещи в жизни (9, 11). Существует ряд измеримых схем черт и ценностей; здесь мы сосредотачиваемся на «большой пятерке» (10), которая классифицирует черты характера на 5 широких факторов (экстраверсия, уступчивость, сознательность, эмоциональная стабильность и открытость) и 5 ​​«базовых ценностей» Шварца (11), которые определяют личные ценности общепризнанные в разных культурах (помощь другим, традиции, получение удовольствия от жизни, достижение успеха, азарт).

Отличительные личностные профили проявляются в разных профессиях (12, 13). Исследование, проведенное с участием 8458 работающих лиц, показало, что люди, работавшие на работе, которая соответствовала их личности, с большей вероятностью получали доход до 10% больше (14). Исследования также показывают, что «большая пятерка» предсказывает значимые жизненные результаты, в том числе физическое и психическое здоровье, долголетие, социальные отношения, поведение, связанное со здоровьем, антисоциальное поведение и социальный вклад, на уровнях, сопоставимых с интеллектом и социально-экономическим статусом (15–17).Ценности тесно связаны с личностью, выражают мотивационные цели и дистально влияют на поведение (18).

Когда люди взаимодействуют с социальными сетями, они оставляют после себя цифровые отпечатки пальцев — поведенческие следы своей личности, которые можно обнаружить в большом масштабе (19–22). Лингвистический анализ информации в социальных сетях использовался для прогнозирования ряда результатов, включая возраст, пол, политическую ориентацию, физические и психические заболевания и безработицу (22–25). Однако связь между этими факторами и карьерным успехом в широком спектре профессий неизвестна.

Здесь мы представляем подход 21 века для сопоставления личности с соответствующими профессиями путем применения подходов машинного обучения к лингвистической информации, общедоступной через социальные сети в Интернете (например, Twitter), на основе 128 279 пользователей, представляющих 3 513 профессий.

Сопоставление цифровых отпечатков пальцев личности с профессией

В качестве доказательства концепции мы сначала использовали избранный набор профессий среди небольшого числа пользователей, чтобы проверить, есть ли разные цифровые отпечатки пальцев личности — на основе баллов Большой пятерки, полученных на основе лингвистической информации, доступной из Twitter — могут быть связаны с конкретными занятиями.Мы выдвинули гипотезу, что каждая профессия будет иметь особый профиль и что аналогичные профессии (например, программисты и ученые) будут иметь одинаковые цифровые отпечатки пальцев, в то время как разные профессии (например, программисты и спортсмены) будут иметь отличительные цифровые отпечатки пальцев.

Рис. 1 обеспечивает «точечную раскраску» цифровых отпечатков пальцев Большой пятерки для 1035 пользователей в 9 профессиях. Отображаются индивидуальные баллы по каждой из черт Большой пятерки, причем более высокие баллы отображаются в верхней части графика.Программисты, звезды науки и ведущие исследователи химии оказались более открытыми (обозначено темно-синими точками вверху на графике), менее приятными и добросовестными (обозначены желтыми и оранжевыми точками внизу графика), в то время как теннисисты были менее открытыми. и более сознательный и приятный. Архитекторы, футуристы-женщины и директора по информационным технологиям были склонны к большей открытости, эмоциональной стабильности и меньшей покладистости, тогда как библиотекари и врачи представляли смешанные профили.

Рис. 1.

( A ) Живопись Big 5 dot, обеспечивающая цифровые отпечатки пальцев 1035 человек из 9 профессий. Каждая точка соответствует пользователю, а люди сгруппированы по своей самоидентифицированной профессии. ( B ) Сравнение профилей большой пятерки. Показаны личностные профили Большой пятерки для 621 разработчика программного обеспечения с разным уровнем успеха (в зависимости от продуктивности и влияния коллег: темно-синие полосы, основные участники GitHub; средние синие полосы, влиятельные участники GitHub; голубые полосы, основные участники GitHub), те для профессиональных теннисистов (оранжевые полосы) и средние значения для выборки из 128 279 пользователей (серые полосы).Планки погрешностей показывают 1 стандартное отклонение для каждого образца. ATP = Ассоциация профессионалов тенниса; WTA = Женская теннисная ассоциация.

Для дальнейшего изучения свидетельств сходства между профессиями мы привлекли группу из 621 разработчика программного обеспечения с открытым исходным кодом с активными профилями в репозитории GitHub и классифицировали их как ведущих участников GitHub, влиятельных участников GitHub или основных участников GitHub. Рис. 1 B иллюстрирует медианный профиль Big 5 для этих 3 групп участников GitHub, а также медианные профили профессиональных теннисистов и медианное значение всех 128 279 пользователей в нашем наборе данных для сравнения.Для всех, кроме эмоциональной стабильности, профили участников GitHub (синие полосы) и профили теннисистов (оранжевые полосы) были противоположными: участники были относительно высокими по открытости и низкими по добросовестности, доброжелательности и экстраверсии, а теннисисты были относительно низкими по открытости. и высокая сознательность, покладистость и экстраверсия. Шаблоны были более характерными для ведущих участников GitHub (темно-синие полосы), тогда как основные участники были похожи на полную выборку.

В соответствии с предыдущими исследованиями, в которых лингвистическая информация в социальных сетях использовалась в качестве индикаторов личности (19, 21, 22), мы заметили, что у пользователей возникали отличительные цифровые отпечатки пальцев, которые можно было обнаружить по их языку Twitter. Эти отпечатки пальцев связаны с разными профессиями, с большей согласованностью с аналогичными занятиями (с точки зрения когнитивных и некогнитивных навыков, требуемых профессией) и большей дифференциацией для людей, которые были наиболее успешны в своей профессии (как показывают ведущие участники по сравнению с основными участниками. и успешными профессионалами тенниса по сравнению с игроками-любителями, которые, вероятно, существуют в полной выборке пользователей Twitter).

Отображение профессий на основе психологических профилей

Воспроизведя эти сходства и различия в крупном масштабе, мы использовали психологические профили более 100 000 пользователей, чтобы построить карту профессий — двухмерную визуализацию, объединяющую занятия на основе цифровых отпечатков их личности. Из нашего набора данных из 128 279 пользователей мы выбрали профессии, в которых было минимум 50 пользователей в рамках данного занятия, в результате чего получили 101 152 пользователя, представляющих 1227 профессий. Мы включили базовые оценки как Big 5, так и 5, в результате чего получился 10-мерный числовой вектор, представляющий цифровые отпечатки пальцев личности каждого пользователя.Затем мы вычислили профили профессий, объединив всех людей с одним и тем же занятием и автоматически сгруппировав профессии на основе сходства профилей. Мы ожидали, что профессии, относящиеся к одним и тем же категориям в Стандартной классификации занятий США (1), будут сгруппированы вместе.

Карта профессий (рис. 2) наглядно показывает расстояния между 20 медоидами (т. Е. Род занятий в середине кластера), автоматически обнаруженные из данных, с другими занятиями, сгруппированными вокруг этих медоидов (см. Http: // кусочек.ly / призвание-карта-интерактив для интерактивной версии). Рис. 2, Вставки увеличивают изображение двух групп (концертмейстер и программист), иллюстрируя занятия, которые сгруппированы в каждой из них. Появились четкие кластеры вокруг технологий (с ролями программного обеспечения и науки на рис. 2, , правая вставка ) и музыки, моды, искусства и образования (рис. 2, , верхняя левая вставка ). В нижней части карты на рис. 2 показаны менеджеры, советники и политики.

Рис. 2.

Карта профессий.Призвания сгруппированы по прогнозируемым цифровым отпечаткам личности 101 152 пользователей Твиттера по 1227 профессиям. На вставках показаны названия должностей, которые являются частью кластеров программиста ( справа, ) и концертного менеджера (, вверху слева, ). Интерактивная версия этой карты находится по адресу http://bit.ly/vocation-map-interactive.

Хотя многие комбинации соответствуют существующим категориям в Стандартной классификации занятий США (подтверждая достоверность карты), некоторые вакансии появились в альтернативных кластерах.Например, менеджеры медсестер объединились с активистами кампании и менеджерами кассовых сборов, а не были частью медицинского кластера. Такое согласование имеет смысл, исходя из навыков, необходимых для работы; Подобно участникам кампании и менеджерам кассовых сборов, медсестры-менеджеры должны работать с множеством внутренних и внешних людей, управлять отношениями с клиентами и справляться с периодами сильного стресса.

Различия между априорными категориями занятий, основанными на Стандартной классификации занятий, и категориями, возникающими в результате автоматической кластеризации, также могут отражать эволюцию профессий.Например, традиционные формы картографии, хотя и были обычным занятием в прошлом, становятся утерянным искусством (26). Альтернативы, очевидные в кластере программистов, включают DevOps — быстрорастущее занятие, сочетающее разработку программного обеспечения и операции с информационными технологиями (27).

Прогнозирование профессии на основе цифровых отпечатков пальцев

Карта профессий предполагает, что цифровые отпечатки личности группируются в определенные профессиональные кластеры, поддерживая использование лингвистической информации из социальных сетей для определения подходящих рабочих мест на основе личности, как для существующих, так и для будущих профессий.Однако полезность карты зависит от того, насколько точно можно определить род занятий. Мы выбрали 10 профессий с наибольшим количеством пользователей, в результате чего сбалансированная подгруппа составила 9550 человек (955 в каждом классе). Мы обучили алгоритм машинного обучения и проверили, насколько точно можно предсказать род занятий человека на основе 5 классификаторов с использованием 10-кратной перекрестной проверки. Мы сравнили прогнозы с наблюдаемой профессией, используя меру точности, которую можно интерпретировать как вероятность того, что каждый прогноз верен (обратите внимание, что прогноз для каждого пользователя может быть сделан с использованием только Большой пятерки, только пяти базовых значений или всех 10 функций).

Рис. 3 отображает производительность для каждого классификатора, используя только 5 признаков, только 5 значений или все 10 признаков. Каждая столбчатая диаграмма показывает среднюю точность по 10-кратной шкале, с полосами ошибок, указывающими SD. Все классификаторы получили точность выше 70%, а лучшая производительность была получена с помощью eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Это говорит о том, что профессию пользователей действительно можно успешно предсказать по цифровым отпечаткам их личности. Прогнозы с использованием «большой пятерки» дали несколько более точные результаты, чем прогнозы с использованием базовых значений.Прогнозы с использованием обоих наборов функций повысили точность почти на 10%, что указывает на то, что характеристики и значения дополняют друг друга при прогнозировании занятий пользователей.

Рис. 3.

( A ) Точность прогнозов (среднее и стандартное отклонение) для 10 ведущих профессий. Черты и ценности — это взаимодополняющие черты; их совместное использование повысило точность прогнозов почти на 10%. ( B ) Тепловая карта путаницы показывает, какие из 10 ведущих профессий чаще всего ошибочно принимают друг за друга в прогнозах модели машинного обучения, причем ошибки обозначаются более темным синим цветом.

Мы также исследовали случаи, когда прогноз не удался. На рис. 3 B показана матрица неточностей для XGBoost, которая содержит 10 строк (с указанием прогнозируемого значения) и 10 столбцов (с указанием фактического занятия), соответствующих 10 профессиям. Ячейки показывают степень смешения или во сколько раз наблюдаемое занятие отличается от прогнозируемого; более темные оттенки указывают на большую путаницу (большую ошибку). Строки и столбцы упорядочены в зависимости от степени смешения (указывается дендрограммами).

Две пары профессий часто ошибочно принимали друг за друга: директор школы и суперинтендант, специалист по данным и инженер-программист. Обе пары требуют одинаковых наборов навыков, и действительно, одна может предшествовать другой. Интересно отметить, что уровень путаницы не был симметричным: директоров школ чаще путали с учителями, чем наоборот, что имеет смысл, поскольку большинство директоров в какой-то момент являются учителями, но только некоторые учителя становятся директорами.

Эти результаты позволяют предположить, что занятия пользователей предсказуемы на основе их психологических профилей.Когда классификатор ошибался, он предсказывал занятия с аналогичным набором навыков. Это обнадеживает при рассмотрении применения автоматических рекомендаций, предполагая, что рекомендуемая профессия не будет слишком сильно отклоняться от «идеального соответствия» человека.

Обсуждение и заключение

Используя большой набор данных, информацию, ненавязчиво доступную в Интернете (например, язык Твиттера), и комбинацию черт Большой пятерки и пяти основных ценностей, наше исследование предполагает, что цифровые отпечатки пальцев связаны с разными профессиями.Наш аналитический подход потенциально предоставляет альтернативу для выявления занятий, которые могут заинтересовать человека, в отличие от использования обширных самооценок. Примечательно, что хотя многие из сгруппированных вместе профессий интуитивно связаны, профессии, основанные на схожих наборах навыков и интересов, которые традиционно не входят в профессиональную категорию, могут указывать на альтернативные профессии, которые могут быть подходящими для человека.

Наши результаты демонстрируют потенциал для создания атласа карьерных способностей, основанного на некогнитивных личностных качествах и ценностях.Мы ожидаем, что это может иметь важное применение при профориентации новых выпускников, уволенных сотрудников, лиц, меняющих профессию, и безработных.

Сгруппированные вместе профессии также могут указывать на перспективные рабочие места, которые могут сыграть важную роль на рабочем месте в 21 веке. Для рабочих мест, которые исчезают из-за автоматизации, атлас на основе данных может показать, какие новые профессии совпадают с исчезающими, исходя из личности человека.

Используемая здесь выборка состояла из англоговорящих пользователей Twitter, которые указали свою профессию в своем профиле и имели достаточные лингвистические данные, так что результаты не могут быть распространены на более широкие группы населения. Тем не менее, наши результаты демонстрируют ценность применения аналитических подходов к данным социальных сетей для практических приложений. Подобный подход потенциально может быть применен к другим платформам. Например, можно разработать службу, в которой можно было бы собирать сообщения на различных сайтах, а методы, представленные здесь, можно было бы использовать для определения потенциально подходящих профессий.

Работа — это основная часть жизни человека; составляет большую часть наших часов бодрствования; и влияет на физическое, психическое, социальное и экономическое благополучие отдельных людей и сообществ (28). Многие люди хотят иметь занятие, которое соответствовало бы их личности. Когда люди транслируют свою жизнь в Интернете, они создают цифровые отпечатки пальцев, создавая возможность для современного подхода к сопоставлению личности и занятия и в конечном итоге поддерживая благополучие и успех отдельных лиц, организаций и общества.

Материалы и методы

Мы начали с 15 000 должностей от Бюро статистики труда США (1). Используя интерфейс программирования приложений (API) Twitter, мы выбрали 1,5 миллиона англоязычных пользователей Twitter, которые сами определили эти должности в поле своего профиля Twitter и получили свои последние 200 твитов. Затем мы использовали систему IBM Watson для получения нормализованных оценок характеристик и ценностей для каждого пользователя. Было доступно достаточно лингвистических данных для определения цифровых отпечатков пальцев 128 279 пользователей, представляющих 3 513 профессий.

Создание цифровых отпечатков пальцев личности.

Для автоматического определения цифрового отпечатка личности каждого пользователя мы использовали систему IBM Watson Personality Insights (29), которая является коммерческой службой, которая, помимо других служб, использует лингвистические данные, доступные из цифровых источников (например, социальных сетей), для определения личности характеристики пользователей (30). IBM Watson предоставляет API, который собирает лингвистическую информацию из цифровых источников, таких как Twitter. Подход к машинному обучению с открытым словарным запасом позволяет вычислить необработанные оценки черт и ценностей для каждого пользователя.Затем эти необработанные оценки сравниваются с эталонной совокупностью для определения процентилей, соответствующих исходным значениям пользователя. Например, процентиль 0,649 для экстраверсии указывает на то, что оценка экстраверсии пользователя находится в 65-м процентиле по сравнению с эталонной популяцией. Баллы процентилей — это нормализованные баллы, представляющие рейтинг процентилей для каждой характеристики, выведенный из входного текста.

Средняя абсолютная ошибка указывает на предполагаемую разницу между предсказанными оценками (например,g., оценочная оценка экстраверсии человека) и фактическая оценка (например, оценка истинной экстраверсии). По сравнению с опросами, о которых сообщают сами респонденты, IBM Watson оценивает частоту ошибок в 12% для Большой пятерки и 11% для пяти основных значений.

Для создания цифровых отпечатков личности мы сначала использовали 5 черт в качестве доказательства концепции. Затем, чтобы получить более надежный отпечаток для карты профессии и прогнозов профессии, мы добавили 5 основных значений. Таким образом, цифровой отпечаток личности каждого пользователя может быть представлен 5-мерным числовым вектором, представляющим большую пятерку черт или 5 основных ценностей, или 10-мерным числовым вектором, представляющим как черты, так и ценности.

Объединение личностей и профессий.

В качестве доказательства концепции мы начали с черт Большой пятерки. Мы вручную собрали данные из 1035 пользователей по 9 профессиям. Мы выбрали профессии, для которых существовали общедоступные списки людей, занимающих эти должности, например, большинство высокопоставленных профессионалов в области тенниса и наиболее продуктивных разработчиков ПО с открытым исходным кодом на GitHub. Для других категорий, таких как звезды науки и футуристы, мы использовали общедоступные списки людей с общим названием должности, которые мы сопоставили с их идентификаторами пользователя Twitter.(См. SI Приложение для получения дополнительных сведений, включая обоснование, источники и количество пользователей, выбранных из каждой профессии.) Мы визуально создали картину «Большая пятерка» (рис. 1 A ), которая представляет собой диаграмму рассеяния Большой пятерки. черты характера по 9 профессиям, при этом пользователи одной профессии сгруппированы вместе.

Для дальнейшего изучения свидетельств сходства между профессиями мы привлекли дополнительную группу из 621 разработчика программного обеспечения с открытым исходным кодом с активными профилями в репозитории GitHub (http: // www.github.com), представляя различные уровни воздействия как программиста. Разработчики программного обеспечения с открытым исходным кодом имеют готовые данные об их продуктивности (указывается количеством постов и коммитов на GitHub) и их влиянии в сообществе GitHub (указывается количеством их подписчиков). Основываясь на продуктивности и влиянии коллег, мы создали 3 группы: лучшие участники GitHub ( n = 236), в каждой из которых более 500 сообщений и более 1000 подписчиков; влиятельные участники GitHub ( n = 190) с 200 до 500 вкладов и более 1000 подписчиков; и основные участники GitHub ( n = 195), с менее чем 200 сообщениями и менее чем 1000 подписчиками.Мы визуально сравнили медианные профили Big 5 для каждой группы программистов, профессионалов тенниса ( n = 170) и полного набора из 128 279 пользователей (рис. 1 B ).

Разработка карты профессий.

Мы вернулись к набору данных пользователей и выбрали профессии, в которых было не менее 50 пользователей в рамках данного занятия. В результате было зарегистрировано 101 152 пользователя, представляющих 1227 профессий. Чтобы обеспечить более надежную индикацию цифрового отпечатка пальца, мы включили как «большую пятерку», так и 5 основных значений, что привело к 10-мерному числовому вектору для каждого пользователя.Для каждого занятия с минимум 50 пользователями мы вычислили медианные значения для каждой из 10 характеристик и значений для пользователей с этим занятием.

Учитывая профили двух профессий u = [ui; i = 1..10] и v = [vi; i = 1..10], мы вычислили их сходство, используя евклидово расстояние: dist (u, v) = ∑i = 110 (ui − vi) 2. [1] Мы также проверили косинусное расстояние, но обнаружили, что оно дает более низкие характеристики для кластеризации профессий.

Мы использовали Partitioning Around Medoids (PAM) (31), неконтролируемый алгоритм машинного обучения, который автоматически разделяет набор данных на неперекрывающиеся группы, определяя 20 кластеров (подробности см. В приложении SI).PAM направлен на автоматическое выявление «оптимального» раздела, в котором занятия в одном кластере максимально похожи и настолько отличаются от профессий в других кластерах, насколько это возможно. Это гарантирует, что профессии в одном кластере согласованы с точки зрения их сходства на основе средних показателей черт и ценностей для каждой профессии.

PAM выбирает существующие точки в наборе данных в качестве центров или медоидов. Медоид — это объект кластера, среднее отличие которого от всех объектов внутри кластера минимизировано (т.е., это наиболее центральная точка кластера в 10-мерном пространстве). Каждое занятие назначается отдельному кластеру на основе минимального расстояния между этим занятием и медоидом по сравнению с другими медоидами. PAM автоматически обнаруживает кластеры и медоиды одновременно. Обратите внимание, что кластеризация выполняется по профилям занятий (т. Е. Совокупности лиц в рамках одного занятия), а не по самим людям.

Затем мы использовали t-распределенное стохастическое вложение соседей (t-SNE) (32) для визуализации 10-мерного пространства профилей профессий в 2D-пространстве, которое мы называем картой профессий (рис.2).

Прогноз профессии.

Интуитивно для определенных пользователей мы могли видеть, как их профиль вписывается в 10-мерное пространство, и определять наиболее близкие профессии. На практике мы обучили алгоритм машинного обучения изучать нелинейную карту между профилями пользователей и профессиями на одном наборе данных, а затем проверили, насколько точно можно предсказать род занятий по второму набору данных.

Мы выбрали 10 самых крупных профессий: агент, директор по легкой атлетике, участник кампании, специалист по анализу данных, шеф-повар, производитель, директор школы, инженер-программист, суперинтендант и учитель.Из этих 10 профессий самое маленькое — 955 человек. Для баланса мы случайным образом отобрали 955 человек из каждой профессии, в результате чего получили подмножество 9550 человек.

Мы обучили и протестировали 5 стандартных классификаторов машинного обучения: k ближайший сосед (KNN), логистическая регрессия, случайные леса (33), деревья решений с градиентным усилением (34) и XGBoost (35). Каждый из 5 классификаторов имеет гиперпараметры (т.е. параметры, которые влияют на производительность, но не извлекаются из данных), которые мы настраивали с помощью трехкратной перекрестной проверки рандомизированного поиска каждый раз, когда они были изучены.При каждой настройке мы выполнили 40 итераций случайного поиска (т. Е. Было испробовано 40 комбинаций гиперпараметров).

Результаты были получены с помощью 10-кратной перекрестной проверки, в которой набор данных был разделен на 10-кратное, а модель прогнозирования была разработана на основе 9-кратной оценки, а затем протестирована на 10-кратной. Это повторялось, так что каждая складка служила тестовым набором один раз, что приводило к окончательному прогнозу для каждого человека в наборе данных. Мы сравнили прогноз с наблюдаемой (достоверной) профессией и вычислили 4 стандартных показателя эффективности: точность, прецизионность, отзыв и f1.Результаты для точности показаны на рис. 3 A (другие см. SI Приложение ). Мы повторили обучение и тестирование моделей 3 раза, используя только Big 5, только 5 базовых значений или все 10 функций. Результаты, полученные для каждой установки, показаны в виде полос разного цвета на рис. 3 A .

Доступность данных.

Коды для воспроизведения карты профессий и прогнозов профессий пользователей доступны по адресу https://github.com/behavioral-ds/VocationMap.Пользовательские данные Twitter будут доступны по запросу только в зависимости от случая, в соответствии с Условиями обслуживания Twitter.

Благодарности

Компания CSIRO’s Data61 оказала поддержку этому исследованию через свою инициативу Ribit.net. Мы благодарим Крейга Мерфи и Салила Ахуджу из IBM за помощь в доступе к сервисам Watson в рамках Глобальной программы для предпринимателей. Мы также благодарим Михала Косински из Стэнфордского университета за его ранние комментарии и представления, а также Лиз Якубовски и Колина Гриффита из CSIRO за их поддержку и поддержку.

• Copyright © 2019 Автор (ы). Опубликовано PNAS.

Черты личности — обзор

3.07.3.1 Личность, состояния настроения и психические расстройства

Под чертами личности обычно понимаются устойчивые модели поведения, проявляющиеся с раннего возраста (Wiggins & Pincus, 1992). Однако немногие НИИ подчеркивают эту фундаментальную особенность. Например, в инструкциях к MMPI-2 не упоминается возраст начала или продолжительность (Hathaway et al., 1989). Верный ответ на пограничный пункт MMPI-2: «Я легко плачу» (Hathaway et al., Стр. 6) может быть скорее для описания недавнего развития депрессивного расстройства настроения, чем для описания характерного образа жизни. Большинство пунктов MMPI-2 фактически используются для оценки как недавно развившихся психических расстройств, так и долгосрочных личностных черт (Graham, 1993).

SRI, требующие продолжительности с раннего возраста для утверждения пункта, будут относительно нечувствительны к изменениям личности в зрелом возрасте (Costa & McCrae, 1994), но SSI обычно предпочтительнее, чем SRI в клинических условиях для оценки личностных качеств. из-за восприимчивости SRI к путанице и искажению настроения (Widiger & Sanderson, 1995; Zimmerman, 1994).Лица, находящиеся в депрессии, тревоге, гневе, маниакальном, гипоманиакальном или даже просто возбужденном состоянии, вряд ли дадут точные самоописания. Низкая самооценка, безнадежность и негативизм являются основными чертами депрессии и, естественно, влияют на самооценку. Люди, находящиеся в депрессивном состоянии, описывают себя как зависимые, замкнутые, самосознательные, уязвимые и пессимистичные (Widiger, 1993). Искажения будут продолжаться даже после ремиссии более очевидных, ярких симптомов депрессии (Hirschfeld et al., 1989).

Пирсма (1989) сообщил о значительном снижении шкалы шизоидного, избегающего, зависимого, пассивно-агрессивного, саморазрушающего, шизотипического, пограничного и параноидального по шкале MCMI-II личности в течение короткого стационарного лечения, даже при настроенном состоянии MCMI-II. шкалы коррекции. Значительное увеличение было также получено для театральных и нарциссических шкал, которые поначалу казались бессмысленными (предполагая, что лечение увеличивало присутствие театральных и нарциссических черт личности), пока не было признано, что эти шкалы включают в себя множество пунктов, которые включают в себя уверенность в себе, самоутверждение. , и общительность.Пирсма пришел к выводу, что «MCMI-II не может измерять долгосрочные характеристики личности (характеристики« черты ») независимо от симптоматологии (характеристики« состояния »)» (стр. 91). Однако искажение состояния настроения не может быть проблемой в амбулаторных условиях и в обычных выборках (Trull & Goodwin, 1993).

SSI, по-видимому, более успешны, чем SRI, в различении недавно развившихся психических расстройств от личностных черт, особенно если интервьюерам дано четкое указание проводить это различие при оценке каждого пункта.Loranger et al. (1991) сравнили оценки, полученные при обследовании расстройств личности (PDE; Loranger, в печати) при поступлении и через одну неделю с шестью месяцами позже. Снижение баллов по PDE не было связано с депрессией или тревогой. Loranger et al. пришел к выводу, что «исследование дает в целом обнадеживающие результаты относительно очевидной способности конкретного полуструктурированного интервью, PDE, обходить артефакты состояния черты при диагностике расстройств личности у пациентов с симптомами» (стр.727).

Однако не следует предполагать, что SSI устойчивы к искажениям состояния настроения. О’Бойл и Селф (1990) сообщили, что «размерные баллы PDE были постоянно выше (более симптоматичными), когда испытуемые находились в депрессии» (стр. 90), а Loranger et al. (1991) также признали, что все шкалы PDE, кроме двух, значительно снизились за время госпитализации. Эти изменения вряд ли будут отражать реальные фундаментальные изменения личности, вторичные по сравнению с кратковременной психиатрической госпитализацией.

Методы, с помощью которых SRIs и SSIs устраняют расстройство настроения и психические расстройства, должны быть рассмотрены в будущих исследованиях (Zimmerman, 1994). Например, DSM-IV требует, чтобы критерии расстройства личности были очевидны с позднего подросткового или молодого взрослого возраста (APA, 1994). Однако PDE (Loranger, в печати) требует, чтобы только один предмет присутствовал с 25 лет, а остальные присутствовали только пять лет. 45-летний взрослый с расстройством настроения может получить диагноз зависимого, пограничного или сопоставимого расстройства личности с помощью PDE, если хотя бы один из диагностических критериев был очевиден с 25-летнего возраста.

Личностные качества влияют на соблюдение условий проживания в доме

ВАШИНГТОН — Всемирный опрос, проведенный во время первой волны пандемии COVID-19, показал, что согласно исследованию, опубликованному Американской психологической ассоциацией, люди с определенными общими чертами личности с меньшей вероятностью будут укрываться дома, когда политика правительства была менее строгой.

«Мы обнаружили, что люди с низкими показателями по двум личностным качествам — открытости к опыту и невротизму — с меньшей вероятностью укрывались дома в отсутствие строгих государственных мер, но эта тенденция исчезла, когда была проведена более ограничительная государственная политика», — сказал он. Фридрих Гётц, магистр медицины, докторант Кембриджского университета и ведущий автор исследования.«Поначалу это было немного поразительно, поскольку открытые люди традиционно были склонны к риску, склонны отклоняться от культурных норм и склонны искать и приближаться к новым и незнакомым вещам — все это, возможно, поставило бы их в лучшую сторону. риск игнорировать рекомендации по укрытию на месте. Однако в то же время открытость также связана с точным восприятием риска, универсализмом и идентификацией человечества. Таким образом, в цифровом мире, в котором произошла нынешняя пандемия, эти качества могли побудить открытых людей следить за вспышкой COVID-19 в других странах, осознавать ее серьезность и действовать соответствующим образом.”

Исследователи использовали данные проекта «Измерение мировоззрения и убеждений в отношении COVID-19» — глобального опроса, целью которого было оценить поведение участников и восприятие поведения других людей во время кризиса COVID-19 по мере развития пандемии. Гётц и его коллеги проанализировали ответы более чем 101 000 участников из 55 стран, где не менее 200 человек ответили на опрос в период с 20 марта по 5 апреля 2020 г. Помимо информации о поведении, участники также предоставили социально-демографические данные и ответили на ряд вопросов. вопросы, предназначенные для измерения так называемых черт личности Большой пятерки: сознательности, невротизма, покладистости, экстраверсии и открытости.

Для оценки строгости национальной политики каждой страны исследователи использовали Индекс жесткости реагирования правительства на COVID-19, который присваивает баллы строгости на основе семи политических мер — закрытие школ, закрытие рабочих мест, отмена общественных мероприятий, приостановка движения общественного транспорта, внедрение общественного транспорта. информационные кампании, ограничения на внутреннее передвижение и контроль за международными поездками.

«Наш анализ показывает, что и строгость правительства, и индивидуальность независимо друг от друга предсказывали уровень укрытия на месте.Неудивительно, что в тех областях, где политика правительства была более жесткой, люди с большей вероятностью укрылись на месте », — сказал Гётц.

Исследователи также обнаружили, что, независимо от строгости мер государственной политики, личностные качества были связаны с поведением в убежище на месте. Например, люди, получившие высокие баллы по экстраверсии, имели значительно меньшую вероятность укрыться на месте, в то время как более высокие баллы по другим четырем чертам личности были связаны с большей вероятностью получить убежище на месте, независимо от того, насколько строгой была политика правительства.

Но, хотя люди с низкими показателями открытости и невротизма с меньшей вероятностью укрылись на месте, когда политика правительства была снисходительной, эта тенденция уменьшилась, когда проводилась более строгая политика правительства.

Другое объяснение находок могло быть политическим, по словам Гетца. Люди с высокими показателями открытости, как правило, более либеральны в своих политических убеждениях, и в Соединенных Штатах — стране со вторым по величине количеством ответов на опрос — соблюдение правил социального дистанцирования во время пандемии COVID-19, по-видимому, тесно связано с партийность, причем либералы с гораздо большей вероятностью подчинятся, чем консерваторы.

«Взятые вместе, результаты подтверждают силу личности как центрального двигателя поведения, силу, которую не просто затмевает государственная политика», — сказал соавтор Джон Яхимович, доктор философии из Гарвардского университета. «Тем не менее, строгая государственная политика смогла уменьшить влияние двух личностных качеств, продемонстрировав, как силы макроуровня могут уменьшить влияние определенных факторов микроуровня».

Поскольку личность играет такую ​​решающую роль, поскольку правительства продолжают ослаблять и восстанавливать жесткие правительственные правила в ответ на изменения в распространении болезней, важно понимать, почему одни люди нарушают правила больше, чем другие, по словам Яхимовича.Изучение того, что характеризует таких людей, может быть информативным по-разному: от помощи в выявлении потенциальных суперраспространителей до адаптации сообщений общественного здравоохранения к личностям людей с целью повышения их соответствия.

Статья: «Как личность и политика предсказывают пандемическое поведение: понимание укрытия на месте в 55 странах в начале COVID-19», Фридрих Гетц, магистр медицины, и Андрес Гвирц, доктор медицины, Кембриджский университет; Адам Галински, доктор философии, Колумбийский университет; и Джон Яхимович, доктор философии, Гарвардский университет. Американский психолог , опубликовано онлайн 15 октября 2020 г.

Контактное лицо: Фридрих Гётц

Бесплатный тест на личность «Большой пятерки»

Недавние обзоры

от Ди Фло

Мой преподаватель разместил эту ссылку во время обсуждения в классе, поэтому я решил сдать экзамен. Меня поразила точность и, откровенно говоря, честность.Стоит своих затрат.

Джейсон

Это был потрясающий тест. Я действительно мог видеть, как я себя веду и как меня видят другие.

Аллен

За последние несколько лет я прошел несколько личностных тестов. Каждый предлагает разные стили результатов, и мне очень нравится, как тест Большой пятерки предлагает результаты по спектру, а не по коробкам.Это полезно, чтобы увидеть, где вы набираете значительно выше среднего, приблизительно среднего или значительно ниже среднего.

FAQ

Q. Какие черты личности измеряет тест Большой пятерки?

A. Тест личности Большой пятерки измеряет пять личностных факторов, которые, по мнению психологов, являются ключевыми для нашей личности. Пять факторов личности:

• Открытость — Насколько человек открыт новым идеям и опыту
• Добросовестность — Насколько целеустремленным, настойчивым и организованным является человек.
• Экстраверсия — Насколько человек заряжен внешним миром
• Приятность — насколько человек ставит интересы и потребности других выше своих собственных
• Невротизм — Насколько человек чувствителен к стрессу и негативным эмоциональным триггерам

Модель личности Большой пятерки широко считается наиболее надежным с научной точки зрения способом описания личностных различий.Это основа большинства современных исследований личности.

Q. Как долго длится этот тест?

A. Тест состоит из 60 вопросов и занимает около 5-10 минут.

Q. Что я узнаю из своего отчета об испытании?

A. Сначала вы увидите краткий бесплатный отчет, в котором показаны основные результаты вашего личностного теста. Затем у вас есть возможность разблокировать полный отчет за небольшую плату. Чтобы увидеть, чего вы можете ожидать от полного отчета, ознакомьтесь с этим образцом отчета Большой пятерки.

Q. Действительно ли этот тест личности бесплатный?

A. Вам не нужно покупать или регистрироваться, чтобы пройти этот тест и просмотреть обзор своих результатов. При желании вы можете приобрести более полный отчет за небольшую плату.

Q. Является ли этот тест личности научным и / или точным?

A. Этот тест был тщательно исследован, чтобы гарантировать его достоверность и надежность. Он основан на психологическом исследовании ядра личности и наших собственных психометрических исследованиях.Ваши баллы показывают, как вы сравниваетесь с другими людьми из большой международной выборки по каждой из личностных черт Большой пятерки.

Q. Могу ли я попросить моих сотрудников, команду или группу пройти тест Большой пятерки?

A. Совершенно верно. Наша платформа Pro разработана, чтобы упростить проведение личностного теста Большой пятерки для вашей команды или группы. Ознакомьтесь со скидками для групп и узнайте, как быстро и легко настроить тестирование для своей группы на странице платформы Pro.

Q. В чем разница между Большой пятеркой, Five Factor и моделью личности OCEAN?

A. Большая пятерка, пять факторов и ОКЕАН — все это способы описания одной и той же теории личности. Множественные психологические исследования пришли к выводу, что различия между личностями людей можно разделить на пять широких категорий, называемых Большой пятеркой или пятью факторами. Их иногда называют пятью широкими измерениями личности.

Вызовы для выявления «большой пятерки» личностных черт в популяциях, не относящихся к СТРАНАМ. одинаково важны для многих сторон жизни (

1 , 2 ). Наиболее влиятельная таксономия PT — это личностный реестр Большой пятерки ( 3 , 4 ). Обширные эмпирические данные из США и других стран с высоким уровнем дохода показывают, что PT из Большой пятерки коррелируют с доходами, занятостью и другими результатами на рынке труда.В недавних обзорах делается вывод, что сознательность и эмоциональная стабильность, в частности, являются сильными предикторами производительности труда и заработной платы ( 5 , 6 ). Было установлено, что ПК особенно важны для людей с более низким уровнем сложности работы или уровнем образования, тогда как когнитивные способности более важны на более высоких уровнях сложности работы ( 1 ). Таким образом, можно предположить, что ПТ могут быть даже более важными в странах с низким и средним уровнем доходов, где большая часть населения занята на менее сложных рабочих местах.

ПП «большой пятерки» все чаще измеряются в условиях развивающихся стран. Растущая литература по экономике [обзор ( 7 )] анализирует не только то, могут ли различные PT предсказать выбор ( 8 , 9 ) или производительность ( 10 ) на рабочих местах в государственном секторе, но также и эффективность вмешательств. направленных на улучшение предоставления государственных услуг (например, за счет увеличения платежей или мониторинга), зависит от PT целевого персонала ( 11 ) и от того, могут ли эти меры изменить качество людей, нанимаемых в государственный сектор ( 12 ) .Измерение PT также используется для прогнозирования экономических показателей ( 13 , 14 ), для целей проверки на рынке труда ( 15 ), для определения кредитоспособности ( 16 , 17 ) или для анализа лечения. неоднородность подталкивающих вмешательств ( 18 ). Наконец, PT иногда рассматриваются как результаты, на которые могут повлиять меры по повышению навыков или поведенческие вмешательства ( 19 , 20 ). В некоторых случаях ( 12 , 15 ) в исследованиях используются версии показателей Большой пятерки, специально проверенные для исследуемых стран.

Эта быстро растущая литература основывается на широкой поддержке универсальности Большой пятерки в разных культурах, закрепленной в литературе по психологии ( 21 — 25 ). Мотивация для таксономии Большой пятерки проистекает из исследования, в ходе которого было обнаружено, что одни и те же пять факторов широко возникали каждый раз, когда проводился факторный анализ для классификации набора вопросов, описывающих личность ( 4 ), следовательно, именуемой пятифакторной моделью (FFM). ). Однако эти исследования в основном были сосредоточены на высокообразованных группах населения (часто студентов колледжей) в странах с высоким уровнем дохода, которые в литературе часто упоминаются как WEIRD (западные, образованные, промышленно развитые, богатые и демократические) ( 26 ).Некоторыми примечательными исключениями являются ( 27 , 28 ), которые не находят надежной поддержки FFM с использованием данных устных опросов сельского населения с низким уровнем образования в Боливии, Колумбии и Кении. В связи с этим Людеке и Ларсон ( 29 ) отмечают озабоченность по поводу использования BFI-10 ( 30 ), короткого инструмента Большой пятерки из 10 пунктов, который используется в World Values ​​Survey, показывая низкую корреляцию между пунктами, предназначенными для измерения тот же ПТ. Хотя они интерпретируют это как возможное свидетельство против универсальности культур, Gosling et al. ( 31 ) объясняют, что межэлементная корреляция сама по себе не обязательно является хорошим показателем достоверности для коротких шкал. В более общем плане Черч ( 32 ) рассматривает данные о культурных различиях личности и приходит к выводу, что FFM личности продолжает находить межкультурную поддержку, но может быть трудно воспроизвести в менее образованных группах населения. Soto et al. ( 33 ) показывают, что в возрасте от 10 до 18 существует сильная взаимосвязь между когнитивными способностями и межсекторальной дифференциацией вопросов Большой пятерки, в то время как внутренняя согласованность шкал Большой пятерки также увеличивается с возрастом.Это предполагает, что вариации когнитивных способностей могут объяснять различия в дифференциации структуры Большой пятерки.

В этом документе собраны и проанализированы данные Большой пятерки, собранные в результате очень разнообразных опросов в странах с низким и средним уровнем доходов в разных частях мира и охватывающих все типы образования, включая крупные репрезентативные опросы на национальном уровне и опросы, собранные в целевых странах. образцы для оценки воздействия. Это показывает, что часто используемые вопросы о личности не позволяют измерить предполагаемые PT в этих условиях и не проходят стандартные тесты на валидность.Анализ психометрических свойств показателей Большой пятерки вызывает серьезные опасения по поводу их достоверности и, следовательно, их использования и последующей интерпретации во многих исследованиях в странах с низким и средним уровнем доходов, собранных в ходе опросов. Напротив, данные, собранные через Интернет из одного и того же набора стран, отражают факторную структуру Большой пятерки, предполагая, что низкая достоверность в первую очередь обусловлена ​​культурными или контекстными различиями. Мы исследуем возможные причины проблем с измерением и даем рекомендации по использованию вопросов о личности, собранных в ходе опросов среди не-СТРАННЫХ групп населения.

В качестве мотивации для анализа рис. 1 показывает, что взаимосвязь между показателями PT Большой пятерки и доходом в большой базе данных, охватывающей 14 стран с низким и средним уровнем дохода, кажется намного менее стабильной, чем та, которая обнаруживается в американской литературе (см. Материалы для спецификаций регрессии и определений переменных). В частности, добросовестность (часто подчеркиваемая в американской литературе как средство прогнозирования доходов) не является значимым предиктором дохода в 10 из 14 проанализированных стран (с точечной оценкой отрицательной в трех), в то время как экстраверсия и дружелюбие также показывают некоторые отрицательные значения. коэффициенты.Эмоциональная стабильность и, в меньшей степени, открытость показывают более устойчивые позитивные отношения. На нижней панели рис. 1 сравнивается средний индекс пяти PT с когнитивными способностями для девяти стран, для которых был доступен хороший показатель когнитивных способностей. Когнитивные способности показывают более сильную и значительную связь с доходом, чем индекс Большой пятерки, почти во всех странах. Более того, при объединении девяти стран размер коэффициента индекса Большой пятерки составляет менее половины от коэффициента когнитивных способностей.На первый взгляд, эти результаты предполагают, что личность имеет гораздо меньшее значение, чем познание, и потенциально могут привести к загадочным выводам, таким как наблюдение о том, что добросовестность (ориентированность на достижения и организованность) не коррелирует с заработком во многих странах с низким и средним уровнем доходов. В психометрии прогностическая валидность оценивает степень, в которой мера является хорошим предиктором результатов, с которыми, как можно ожидать, она будет связана. Он используется в качестве одного из критериев для оценки того, отражает ли мера то, что она намеревается зафиксировать.Следовательно, тот факт, что показатели Большой пятерки менее предсказывают доход, чем познания, и что характеристики, которые, по-видимому, лучше всего предсказывают доход, сильно отличаются от того, что было обнаружено в других контекстах, может вызвать сомнения в отношении самих показателей. Конечно, это также может означать, что PT по-разному важны для экономического успеха в странах с низким и средним уровнем доходов, где большинство людей сталкивается с гораздо большим количеством внешних ограничений, чем группы WEIRD. Однако эти выводы были бы преждевременными, если, как мы показываем в этой статье, вопросы Большой пятерки, собранные в крупномасштабных опросах, могут быть не только шумными, но и измерять скрытые черты, отличные от PT, которые они предназначены для измерения.

Рис. 1 Прогнозирование доходов с помощью PT из Большой пятерки и когнитивных способностей.

На верхней панели представлена ​​взаимосвязь между доходом и различными PT. Мы оценили коэффициенты и их 95-й доверительный интервал, используя следующую регрессию отдельно для каждой страны: yi = α0 + β0cogi + ∑PT = 1PT = 5βPTPTi + ϵi, где y _i — доход человека i (преобразованный в ранг дохода и шкала от 0 до 100). Для cog _i использовался полный тест грамотности, если он был доступен, а в противном случае — тест частичной грамотности (см. Дополнительные материалы).Последняя строка объединяет все наблюдения из всех стран, контролируя лучший показатель когнитивных способностей, доступный в каждой стране (фиксированные для страны эффекты не требуются, поскольку относительные рейтинги рассчитывались по странам). Все регрессоры стандартизированы, поэтому коэффициенты можно интерпретировать как влияние 1 стандартного отклонения в регрессоре на процентиль ранга дохода. Нижняя панель основана на аналогичных регрессиях, но с заменой пяти PT одним индексом, усредняющим пять значений (для каждого наблюдения).Он включает только девять стран с полным тестом на грамотность, включенным в базу данных STEP. Последняя строка объединяет все наблюдения из девяти стран. Коэффициент когнитивных способностей (грамотности) значительно выше, чем коэффициент индекса Большой пятерки (на уровне 90%) в четырех из девяти стран и в объединенной регрессии.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Данные

Мы используем четыре типа баз данных, все из которых включают самооценки Большой пятерки, взятые из 44-балльной шкалы BFI ( 21 , 34 , 35 ).Во-первых, база данных Всемирного банка по навыкам трудоустройства и производительности (STEP) содержит данные по той же подгруппе из 15 пунктов Большой пятерки, которые мы будем называть элементами STEP. Они были собраны в больших репрезентативных выборках в 12 странах, а еще в двух странах был собран более крупный набор из 35 пунктов BFI (всего 20 584 человека; см. Таблицу S1 для описательной статистики и раздел 1.1 дополнительных материалов для списка STEP Предметы). Данные STEP были собраны посредством личных опросов, часто проводимых на местных языках ( 36 ) и в основном репрезентативных для городского населения с различным уровнем образования.Важным преимуществом этих данных является то, что один и тот же инструмент сбора данных и стандартизированные методы применялись в разных странах Африки, Азии, Латинской Америки, Европы и Центральной Азии. Эти данные также содержат показатели функциональной грамотности, включенные в опросы STEP, чтобы дать представление о когнитивных способностях респондентов, и поэтому упоминаются как таковые в этой статье. См. Дополнительные материалы для объяснения выбора грамотности в качестве показателя более широкого набора основных когнитивных навыков.

Вторая база данных состоит из 15 других наборов данных из 12 развивающихся стран, включая в общей сложности 54 167 домашних хозяйств, которые все содержат (частичную или полную) версию BFI. Эти наборы данных, описанные в таблице S2, были собраны для различных целей разными учреждениями и исследователями на местных языках. Они либо любезно предоставлены исследователями, которые их собрали, либо находятся в открытом доступе (а некоторые были собраны авторами этой статьи). К ним относятся наборы данных, используемые в публикациях верхнего уровня ( 9 , 12 , 20 , 37 — 43 ).База данных содержит как личные, так и самостоятельные опросы и охватывает различные группы населения: фермеров, предпринимателей, государственных служащих и подростков. Большинство обследований являются репрезентативными для конкретных субпопуляций, нацеленных на конкретные вмешательства и рандомизированные контролируемые испытания. Хотя количество элементов варьируется в зависимости от набора данных, мы используем те же 15 элементов, что и в данных STEP, для большей части анализа для сопоставимости. Эти наборы данных обозначаются кодом, потому что цель состоит не в том, чтобы предоставить диагностику для отдельных исследований, а, скорее, в том, чтобы показать обобщаемость результатов.

Третья база данных содержит данные, полученные от волонтеров, которые посетили некоммерческий веб-сайт (www.outofservice.com), предоставили социально-демографические данные и заполнили 44 пункта BFI. Эта база данных широко используется в психологической литературе ( 44 , 45 ). Веб-сайт предоставляет респондентам немедленную оценку и обратную связь относительно их личности, которая является основным фактором набора в выборку ( 46 ), в результате чего формируется популяция молодых и высокообразованных респондентов.Для облегчения сравнения мы сохраняем только данные 198 356 человек, которые живут в любой из 14 стран, включенных в базу данных STEP, и ограничиваем большую часть анализа одними и теми же 15 элементами (описательную статистику см. В таблице S3). BFI может быть заполнен на английском, испанском, немецком или голландском языках, поэтому не обязательно на местных языках.

Четвертая база данных, используемая для сравнения и справки, содержит 44 элемента BFI, самоуправляемых для выборки сообщества в США, содержащей 642 взрослых.Он был выбран из-за его высокой степени достоверности, показанной Сото и Джоном ( 35 ), и включает широкий возрастной диапазон (от 18 до 85 лет) и сбалансирован по полу (58% женщин). Факторная структура в этих данных аналогична структуре многих других наборов данных по группам WEIRD в Соединенных Штатах и ​​использовалась во влиятельных методологических исследованиях ( 47 ), что делает их подходящим эталоном.

В целом мы объединили 31 набор данных из 24 стран, объединив данные примерно о 300 000 человек.

Мы скорректировали все данные с учетом стиля реакции уступчивого, то есть склонности человека последовательно соглашаться (да, говорить) или не соглашаться (нет). Не исправление согласия до факторного анализа часто приводит к появлению фактора, представляющего образец ответа ( 48 ). См. «Материалы и методы» для объяснения исправления. Таблица S4 показывает, что без исправлений внутренняя достоверность данных опроса еще ниже. В частности, до исправления мы обнаружили 17 случаев (в 10 разных странах), в которых элемент имеет отрицательную корреляцию с другими элементами, предназначенными для измерения того же конструкта PT (таблица S5A).Это число уменьшается только до одного случая после поправки на предвзятость согласия (таблица S5B).

Отсутствие факторной структуры Большой пятерки в данных обследования

Мы начинаем с анализа того, в какой степени FFM может быть обнаружен в данных. Отдельно для каждого набора данных исследуем факторную структуру. Следуя общепринятой практике в литературе ( 25 , 49 ), мы используем анализ главных компонентов (PCA) с вращением Прокруста, чтобы согласовать факторные нагрузки с таковыми в U.Данные S. (описаны в разделе «Материалы и методы»). Матрица факторных нагрузок, которая обеспечивает оценку того, насколько каждый элемент вносит вклад в каждый компонент, указывает степень, в которой факторная структура данных соответствует ожидаемой.

Таблица 1 дает визуальное представление о (отсутствии) соответствия. Мы назначили каждый элемент ПК, для которого он имеет наибольшую факторную нагрузку, и выделили красным жирным шрифтом каждую ячейку, в которой элемент связан с фактором, отличным от того, который он предназначен для измерения.Когда данные ведут себя в соответствии с FFM, мы ожидаем, что элементы в пределах одного PT будут коррелировать между собой больше, чем с элементами из другого PT, так что они будут объединены в один и тот же фактор, как можно увидеть для данных по США в таблице 1. Напротив, из 23 наборов данных обследования только два содержат все элементы, отсортированные в соответствии с FFM. Для других стран из 15 пунктов от одного до девяти пунктов имеют самые высокие факторные нагрузки на ПК, кроме тех, которые они намереваются измерять. Количество ошибочно поставленных вопросов велико для сознательности, открытости и дружелюбия, тогда как в большинстве стран эмоциональная стабильность более четко отличается от других ПК.

Таблица 1 Соответствие, факторные структуры, полученные методом PCA, и сравнение с теоретической шкалой.

Коэффициент конгруэнтности (первый столбец) — это показатель схожести факторной структуры, полученный из корреляции между факторными нагрузками между двумя выборками (в этом случае выборка соответствующей строки сравнивается с факторными нагрузками данных США). Подробное описание расчета коэффициента конгруэнтности приведено в разделе «Материалы и методы». В остальной части таблицы каждый столбец представляет один элемент (одинаковый во всех наборах данных), отсортированный по PT, а буква «R» в его названии означает, что это элемент с обратным кодом (см. Раздел 1 «Дополнительные материалы».1 для формулировки каждого элемента). Число, которое появляется в каждой ячейке, указывает, для какого фактора элемент имеет самую высокую факторную нагрузку в PCA (с ротацией Procrustes по данным США). Записи ячеек выделяются жирным красным шрифтом, если фактор с наибольшей нагрузкой отличается от того, который оценивается элементом. Для других опросов для сохранения анонимности предоставляются только идентификаторы. Перед анализом все данные были скорректированы с учетом предвзятости.

Коэффициент конгруэнтности в первом столбце таблицы 1 представляет собой количественный индикатор наблюдаемого несоответствия, так как его можно интерпретировать как индекс сходства между двухфакторными структурами.Это корреляция между факторными нагрузками в данном наборе данных по сравнению с факторными нагрузками в США (подробности расчетов см. В разделе «Материалы и методы»). Из данных ясно, что более высокие коэффициенты конгруэнтности связаны с большей дифференциацией FFM. Два набора данных с самым низким коэффициентом конгруэнтности (0,59 и 0,60) — это те, у которых наибольшее количество неправильно отсортированных элементов (семь и девять элементов соответственно), в то время как два набора данных с наивысшими коэффициентами конгруэнтности (0.84 и 0,92) — единственные, по которым все предметы были отсортированы согласно FFM. Средний коэффициент конгруэнтности по всем данным опроса составляет 0,73. Хотя любой порог в некоторой степени условен, Лоренцо-Сева и тен Берге ( 50 ) утверждают, что коэффициент конгруэнтности в диапазоне от 0,85 до 0,94 соответствует достаточному сходству. Во всех базах данных, используемых в этой статье, мы обнаружили, что правильная дифференциация FFM, по-видимому, проявляется с коэффициентами конгруэнтности около 0,85.

Для сравнения на верхней панели таблицы 1 показано, что переменные в U.Данные S. отлично сортируются в FFM, и в нижней части таблицы 1 мы представляем тот же анализ с набором данных в Интернете, ограниченный теми же странами и 15 элементами, что и STEP. В отличие от данных опроса, средний коэффициент конгруэнтности составляет 0,9, и в 10 из 14 стран СПС сопоставил все 15 пунктов с предполагаемым ПК. Интернет-данные взяты из тех же стран, что и база данных STEP, поэтому результаты показывают, что культурные различия вряд ли являются основной причиной низкой достоверности данных опросов.Во многих случаях язык администрирования был разным в опросе и в Интернете; однако различия столь же очевидны при сравнении данных опроса и данных в Интернете по странам, в которых языки, используемые в опросе, являются одним из четырех языков, на которых был доступен вопросник в Интернете (например, Колумбия или Кения).

Прочая статистика надежности и достоверности

Чтобы более полно задокументировать недостаточную надежность и валидность показателей Большой пятерки в данных обследования, в таблице 2 показана внутренняя корреляция (средняя корреляция между элементами, находящимися в одном PT), корреляция между (средняя корреляция между элементами разных PT), альфа Кронбаха и коэффициенты конгруэнтности.Эти показатели были сначала рассчитаны по набору данных, а затем агрегированы по базе данных (таблица S6 показывает статистику по набору данных, а таблица S7 разбивает результаты по PT).

Таблица 2 Психометрические показатели по базам данных.

Наборы данных, психометрические показатели, а также различные наборы данных и подвыборки подробно описаны в основном тексте и дополнительных материалах. Все расчеты были выполнены после поправки на предвзятость согласия. В рамках корреляции между корреляцией альфа Кронбаха и коэффициент конгруэнтности сначала рассчитываются по набору данных, а затем вычисляются невзвешенное среднее значение по всем наборам данных.См. Таблицу S6 для расчетов для каждого набора данных отдельно. В случае внутренней корреляции, альфы Кронбаха и коэффициента конгруэнтности для каждого набора данных мы сначала вычисляем его по PT, а затем усредняем по PT (перед усреднением по наборам данных).

Верхняя панель таблицы 2 показывает внутри и между корреляциями для всех доступных наборов данных, но ограничивает анализ 15 элементами, доступными в STEP. Строго положительная корреляция между элементами указывает на то, что они улавливают что-то общее, а не просто шум.Ожидаемая факторная структура выделяется, когда существует значительная разница между внутренней корреляцией и между корреляциями (то есть три элемента, принадлежащие к одному и тому же ПК, должны иметь более высокую корреляцию между собой, чем с другими 12 элементами).

Мы обнаружили, что данные опроса имеют среднее значение в пределах корреляции 0,22 и между корреляцией 0,09. Для сравнения: корреляция между 0,45 и 0,10 соответственно в США и 0,32 и 0,09 для интернет-данных.Тот факт, что разница между корреляцией между и внутри больше для интернет-данных, согласуется с его более заметной факторной структурой. Это может быть дополнительно выведено из таблицы S8, которая показывает коэффициенты корреляции по каждому пункту для базы данных обследования (объединяющей STEP и другие опросы) в сравнении с коэффициентами корреляции данных из Интернета и США. Для интернет-данных и США корреляции между элементами, предназначенными для захвата одного и того же PT, неизменно намного выше, чем корреляции с любыми другими элементами (за единственным исключением первого элемента Открытость).Напротив, для базы данных обследования есть несколько пунктов, которые показывают более высокую корреляцию с некоторыми пунктами, предназначенными для измерения других PT, чем с пунктами, предназначенными для измерения того же PT (включая два пункта Добросовестности). Для данных из Интернета и США все 10 самых высоких корреляций находятся в пределах корреляций. Но для данных опроса, несмотря на усреднение по большому количеству наборов данных, из 10 самых высоких корреляций 4 находятся между корреляциями, а 6 — внутри. Тот факт, что многие вопросы больше коррелируют с предметами, предназначенными для измерения другого PT, чем с предметами, предназначенными для измерения одного и того же PT, вероятно, затрудняет интерпретацию предметов как фиксирующих предполагаемый PT.

В таблице 2 также показана альфа Кронбаха, одна из наиболее широко используемых мер внутренней согласованности теста. Для заданного количества элементов он увеличивается, когда увеличивается корреляция между элементами одного и того же PT. Следовательно, он выше, когда шум каждого элемента низкий и когда они измеряют один и тот же базовый фактор. Часто применяется минимальный порог 0,7, но, как объясняет Gosling et al. ( 31 ), краткая мера не должна быть направлена ​​на максимизацию альфы Кронбаха, потому что каждый набор элементов ПК должен отражать широту концепции.Тем не менее, тот факт, что данные опроса получают значительно более низкую альфа Кронбаха, чем данные в Интернете или данные США при сравнении одних и тех же элементов, вызывает дополнительные опасения по поводу внутренней достоверности меры в больших базах данных опросов. В то время как все PT, измеренные в опросах, показывают относительно низкие значения, результаты показывают, что внутренняя согласованность данных опроса является самой низкой для доброжелательности и несколько лучше для эмоциональной устойчивости.

Этот основной набор результатов подчеркивает, что многие данные опросов Большой пятерки, собранные в странах с низким и средним уровнем доходов, не соответствуют FFM.Концептуально это означает, что некоторые задания меньше коррелируют с заданиями, предназначенными для измерения одного и того же PT, чем с заданиями, принадлежащими разным PT. Свидетельства, которые привели психометров к выводу о том, что «большая пятерка» универсальна, как правило, применимы к данным из Интернета, но они далеко не очевидны в данных опросов, проведенных в развивающихся странах. Более того, это, по-видимому, не связано с различиями в среднем возрасте респондентов или размером выборки в данных в Интернете, поскольку ограничение выборки в Интернете возрастом и размерами выборки, аналогичными данным опроса, дает в целом те же результаты, что и для полной выборки. интернет-данных (нижняя панель таблицы 2).

Чем можно объяснить отсутствие четкой факторной структуры Большой пятерки в данных опроса?

Мы исследуем возможные объяснения низкой валидности показателей ПК, включая количество пунктов, когнитивные способности и уровень образования респондентов, метод администрирования и шаблоны систематических ответов. Кто-то может быть обеспокоен тем, что сложно восстановить факторную структуру только с 15 заданиями или что 15 пунктов, выбранных для STEP, были выбраны неправильно. Обратите внимание, однако, что достоверность тех же 15 элементов данных в Интернете намного выше.Более того, коэффициент конгруэнтности, если что-либо имеет тенденцию к уменьшению с количеством элементов, потому что переобучение, которое происходит, когда количество компонентов велико по отношению к количеству элементов, уменьшается. Кроме того, корреляция между и внутри в среднем не зависит от количества элементов. Во-вторых, рис. 2 показывает, что, даже если альфа Кронбаха увеличивается в количестве элементов, согласно формуле пророчества Спирмена-Брауна, для любого количества элементов данные опроса работают значительно хуже, чем Интернет или U.Данные S. Наконец, средняя панель таблицы 2 представляет статистику с использованием полного ( 44 ) набора элементов, доступных в других опросах, и все же показывает общую низкую достоверность, значительно ниже уровней, наблюдаемых для данных в Интернете.

Рис. 2 Альфа Кронбаха в зависимости от количества элементов по типу данных.

Оценки данных опроса основаны на опросах, включающих не менее шести пунктов на ПК, в то время как оценки данных в Интернете основаны на данных из 14 стран STEP с использованием всех 44 пунктов BFI.В данных США также используются все позиции BFI. Для каждого набора данных и для каждого количества элементов n мы вычисляем альфа Кронбаха для каждой возможной комбинации n элементов, прежде чем усреднить его по всем комбинациям, а затем усреднить его по наборам данных (по типу сбора данных).

Образовательный уровень респондентов является еще одним потенциальным фактором различий в надежности и внутренней достоверности данных опроса по сравнению с наборами данных, используемыми психологами в США, или данными из Интернета.В среднем только 25% респондентов опросов STEP имеют высшее образование по сравнению с 81% по данным в Интернете. Таким образом, нижняя панель таблицы 2 представляет собой набор психометрических показателей при ограничении данных STEP респондентами, имеющими какое-то высшее образование. Это увеличивает сопоставимость между данными STEP и данными в Интернете и приближает выборку респондентов STEP к удобным выборкам студентов университетов, которые часто используются в психометрических исследованиях. Неожиданно мы не обнаружили улучшения ни по одному из показателей, предполагая, что уровень образования респондентов не может быть основным фактором низкой валидности.Аналогичные результаты получены при ограничении выборки STEP лицами, выполняющими работу «белых воротничков».

В более общем плане когнитивные способности могут играть роль, поскольку они могут повлиять на понимание людьми, возможно, абстрактных вопросов Большой пятерки. Мы анализируем роль когнитивных способностей с помощью базы данных STEP, используя в качестве заместителя для познания показатель функциональной грамотности, который сопоставим между людьми и странами, участвовавшими в исследованиях STEP. На рисунке 3 представлена ​​взаимосвязь между психометрическими показателями и когнитивными способностями респондентов.На этом рисунке единицей наблюдения является регион, соответствующий наибольшему географическому разделению в каждой стране, как указано в STEP, что дает от 2 до 15 регионов на страну. На каждом рисунке изображен один из показателей, рассчитываемый отдельно для каждого региона, и их соотношение со средней когнитивной способностью респондентов на региональном уровне. Анализ ограничен девятью странами, для которых доступны хорошие когнитивные измерения. Конечно, поскольку регионы с низкими средними когнитивными способностями могут различаться по многим другим параметрам, эти корреляции могут не иметь какой-либо причинной интерпретации.Однако коэффициент конгруэнтности и альфа Кронбаха имеют явную положительную и значимую связь с показателем когнитивных способностей. Разница значительна: коэффициент конгруэнтности колеблется от примерно 0,5 в нижней части до примерно 0,7 в верхней части когнитивных баллов. Следовательно, данные опроса для регионов с более низкими средними когнитивными способностями показывают факторные структуры, которые менее согласуются с FFM и менее достоверны внутри страны. Тем не менее, это еще не все, потому что даже регионы с наивысшими средними когнитивными способностями остаются ниже приемлемых психометрических стандартов.Более того, после того как мы учтем средние различия между странами, включив фиксированные для страны эффекты в оценки, эти отношения больше не будут значимыми, из-за чего неясно, отражают ли они различия в познании или, скорее, другие контекстуальные различия между странами, которые могут повлиять на ответы на лицах. очные опросы.

Рис. 3 Связь между психометрическими показателями и когнитивными способностями.

На каждом рисунке уровень наблюдения — это максимально возможное географическое деление в стране (регионы, провинции или округа).Мы применяем вес, обратный количеству географических подразделений, чтобы присвоить одинаковый вес каждой стране. Расчеты коэффициента конгруэнтности, альфы Кронбаха, абсолютного значения смещения согласия и смещения счетчика описаны в разделе «Материалы и методы». Систематическая ошибка счетчика измеряет долю вариации в ответах (по PT), которая может быть объяснена систематической ошибкой, из-за которой счетчик проводил каждый опрос. Когнитивные способности измеряются с помощью полного теста на грамотность, также описанного в дополнительных материалах.Девять стран в регрессии — это девять стран с полным тестом на грамотность, включенным в обследования STEP.

Низкая достоверность показателей ПК также может быть связана с систематическими ошибками в ответах и ​​шаблонами ответов, которые потенциально более широко распространены в данных обследований. Например, предвзятость социальной желательности может помочь объяснить, почему добросовестность и доброжелательность являются наиболее проблемными PT и почему добросовестность не имеет прогностической силы в данных опроса. Базы данных не позволяют нам количественно оценить предвзятость социальной желательности, но мы рассматриваем два других показателя нежелательных паттернов реакции, которые могут способствовать размыванию показателей PT: (i) абсолютное значение согласия, которое указывает на склонность респондента соглашаться с два противоречивых утверждения и ii) доля дисперсии в ответах, которая может быть объяснена фиксированными счетчиком эффектами (i.е., фиктивные переменные, фиксирующие, какой счетчик проводил очный опрос), что мы называем потенциальной предвзятостью счетчика.

На нижней левой панели рис. 3 показана небольшая отрицательная связь между предвзятостью уступчивости и познанием. Если использовать регионы в качестве уровня наблюдения, связь не является значительной, но она более крутая и значимая при использовании индивидуальных данных, а не средних региональных значений ( P <0,001). Этот результат подчеркивает, что внутри страны респонденты с более низкими когнитивными навыками с большей вероятностью согласятся с взаимно несовместимыми утверждениями.Это соответствует требованиям Soto et al. ( 33 ), которые обнаружили, что предвзятость согласия снижается в возрасте от 10 до 18 лет при повышении когнитивных способностей. В целом, рис. 3 показывает, что, даже если низкие уровни когнитивных способностей респондентов сами по себе не могут объяснить низкую достоверность вопросов опроса, они могут усилить предвзятость ответов и затруднить идентификацию PT.

Роль счетчиков и метод администрирования

Контраст между результатами, полученными с помощью STEP и других показателей опроса Большой пятерки, и показателей, основанных на Интернете, позволяет предположить, что последнее более справедливо в странах, не относящихся к WEIRD.Чтобы лучше понять этот контраст, мы сосредоточимся на возможной роли счетчиков и методах администрирования. Эффекты, фиксированные счетчиком, объясняют в среднем 5,3% вариации и в совокупности значимы во всех 14 случаях. Правая нижняя панель рис. 3 показывает, что в некоторых регионах счетчики объясняют до 25% вариации, вызывающе высокую долю, что указывает на то, что счетчики могут повлиять на многие ответы, возможно, через то, как они задают вопросы. Неожиданно эффекты счетчика более распространены в регионах с более высоким средним уровнем когнитивных способностей.

Поскольку счетчики редко распределяются по субъектам случайным образом, результаты счетчиков могут отражать другие факторы, если распределение респондентов счетчикам отражает другие вариации внутри региона, например, различия в полу, языке, доступе и т. Д. Поэтому мы используем два из наборы данных (не STEP) проанализированы (из Кении и Колумбии), где мы случайным образом распределили счетчиков респондентам, чтобы изолировать эффект счетчика от эффектов выбора, упомянутых ранее. Мы обнаруживаем значительные отклонения в ответах на такие же порядки величины, что и для большинства регионов STEP.В Кении случайным образом назначенные счетчики объясняют в среднем 9% вариаций в показателях Большой пятерки (значимые для всех 5 PT), а в Колумбии они объясняют 3% таких вариаций (значимых для экстраверсии и уступчивости). Тот факт, что объяснительная сила эффектов счетчика остается относительно сильной, даже когда счетчики распределяются случайным образом, указывает на режим администрирования как правдоподобное объяснение разницы между личными интервью и интернет-опросами. Это согласуется с другими исследованиями данных Большой пятерки и других психологических данных с использованием личных интервью и интернет-данных из Германии и Австрии, которые также делают вывод о том, что модели ответа, такие как предвзятость согласия, могут зависеть от характеристик конкретного измерения. повод ( 51 , 52 ).Чтобы напрямую проверить важность режима администрирования в условиях развивающихся стран, мы организовали эксперимент с опросом, чтобы проверить эффект от проведения личного опроса по сравнению с обычным опросом. Наше исследование в Колумбии включало 330 фермеров, получивших начальное образование. Среди них около 40% были отобраны случайным образом для получения 22 заданий BFI, проведенных посредством личных опросов, а остальные 60% самостоятельно ответили на те же вопросы на бумаге. Как показано в таблице S9, альфа Кронбаха, внутри и между корреляциями, а также коэффициент конгруэнтности выше при самостоятельном администрировании по сравнению с очными опросами счетчиков, даже если ни одно из различий не является значительным.Тем не менее, даже при самоуправлении эти показатели остаются ниже стандартов и ниже тех, которые получены с использованием интернет-данных. Напротив, в аналогичном эксперименте сравнение самоуправления и личных интервью с использованием данных Большой пятерки в немецкой социально-экономической панели ( 53 ) обнаружило, что ожидаемая структура факторов Большой пятерки присутствовала в данных, независимо от режим сбора данных, но Rammstedt et al. ( 54 ) также показывают, что из-за стилей ответов факторная структура Большой пятерки проявляется нечетко на более низких уровнях образования, тогда как для высокообразованных людей она проявляется с ясностью, как в учебнике.Затем это помогает согласовать различные выводы: метод опроса, возможно, больше влияет на стили ответа в не-СТРАННЫХ группах населения с более низким уровнем образования.

В целом, мы не можем указать на один единственный фактор, объясняющий более низкую достоверность вопросов ПК в обследованиях развивающихся стран. Представленные и проанализированные доказательства подчеркивают несколько действующих факторов. Предыдущие исследования подчеркивали формулировку вопросов, качество переводов и то, как эти вопросы интерпретируются в культуре ( 25 ).К этим факторам доказательства, представленные в этой статье, добавляют, насколько это уместно, роль счетчиков, более сильные предубеждения в ответах при личных интервью и, возможно, самовыбор респондентов и их способность понимать вопросы (познание). В более общем плане наши результаты показывают, что многие из известных потенциальных предубеждений в образцах ответов акцентируются в данных полевых исследований среди менее образованных групп населения, что затрудняет выявление предполагаемых скрытых черт. Эта связь может быть дополнительно объяснена более низким интересом к теме опроса типичных респондентов в этих контекстах, чьи стимулы и ожидания, вероятно, сильно отличаются от тех, кто заполняет личностные тесты в Интернете или в других СТРАННЫХ группах населения.

ОБСУЖДЕНИЕ

Мы показываем, что, хотя BFI был проверен в определенных странах и на определенных языках, нельзя предполагать, что валидность сохраняется при проведении крупномасштабных опросов среди не-СТРАННЫХ групп населения. Отсутствие поддержки FFM в большом наборе обследований в различных контекстах указывает на то, что выявленные проблемы не являются уникальными для конкретного мероприятия по сбору данных, а указывают на общую проблему в измерении PT через данные обследований в развивающихся странах.Хотя FFM вполне может быть универсальным, кажется, трудно раскрыть эту факторную структуру с данными обследования в контексте, отличном от тех, для которых он был разработан. Различные проанализированные психометрические показатели предполагают, что ошибка измерения связана с познанием, которое, в свою очередь, связано с доходом и другими факторами. Следовательно, набор элементов, используемых в качестве прокси для определенного PT, также может улавливать другие факторы и приводить к неверным выводам.

Это психометрическое свидетельство отсутствия четкой факторной структуры Большой пятерки в данных опроса указывает на интерпретацию рис.1, который иллюстрирует возможные последствия игнорирования выявленной ошибки измерения. Предыдущая литература показала, что сознательность и эмоциональная стабильность являются самыми сильными предикторами дохода, и тем не менее мы находим эмоциональную стабильность, но не сознательность, как сильные предикторы. Как показано в Таблице 1, эмоциональная стабильность — это PT, который лучше всего отличается от других и, следовательно, вероятно, наименее подвержен систематическим ошибкам в ответах. С другой стороны, добросовестность — это ПК, который накапливает наибольшее количество неуместных предметов (с их самыми высокими факторными нагрузками на другие ПК).Вместе это может объяснить, почему эмоциональная стабильность, но не сознательность, является сильным предиктором. Помимо этого, и в отличие от большинства результатов исследования СТРАННЫХ групп населения, открытость, по-видимому, является сильным предиктором дохода. Однако, учитывая, что вопросы «Открытость» плохо отличаются от заданий других ПК, нельзя исключить, что этот результат обусловлен систематическими ошибками в ответах и ​​комбинацией различных факторов, учитываемых данной мерой. Следовательно, следует быть очень осторожным, прежде чем приписывать наблюдаемые корреляции открытости.

Наши результаты не означают, что в вопросах BFI анкет, которые мы проанализировали, отсутствует информативность. Они скорее показывают, что он также включает в себя несколько форм систематических ошибок в ответах, которые могут быть достаточно последовательными, чтобы стереть различия между разными PT. Несколько подходов могут способствовать уменьшению этих систематических ошибок, и их следует применять, когда это возможно, в том числе: (i) уравновешивание обратных и необратимых пунктов и использование поправок на предвзятость, (ii) самоуправляемые опросы, (iii) качество перевода и обучение счетчиков с особые усилия по адаптации к респондентам с более низкими когнитивными способностями и (iv) случайное распределение счетчиков.Обеспечение того, чтобы назначение счетчика было сбалансировано по интересующим переменным (например, переменным обработки в сборе данных для целей оценки воздействия), также может быть важным для гарантии того, что эффекты счетчика не влияют на оценку ключевых взаимосвязей.

Эти выводы имеют важное значение для интерпретации данных Большой пятерки, собранных в ходе опросов в развивающихся странах. Выводы о конкретных PT будут достоверными только тогда, когда им будет предшествовать четкая предварительная демонстрация факторной структуры с теми же данными.Когда FFM не может быть подтвержден, как это обнаруживается в подавляющем большинстве наборов данных, проанализированных в этой статье, оправдан более агностический подход в отношении скрытых черт, измеряемых конкретными элементами. В соответствии с этими направлениями ( 1 , 28 , 55 , 56 ) используют исследовательский факторный анализ для построения совокупных индексов скрытых некогнитивных черт без обязательного присвоения конкретных ярлыков различным факторам. Использование такого подхода позволяет извлечь уместную скрытую информацию из отдельных вопросов и получить показатель личности, не интерпретируя их как свидетельствующие о важности какого-либо конкретного ПК.В той мере, в какой эти более широкие конструкции позволяют прогнозировать интересующие экономические результаты, они могут предоставить достаточную информацию для решения многих исследовательских вопросов.

Наконец, наши выводы также требуют разработки инновационных методов, которые более точно фиксируют конкретные PT в обследованиях развивающихся стран, которые должны быть сосредоточены на снижении воздействия моделей ответов и взаимодействия счетчиков, адаптированных к контексту и способу администрирования. Это может включать в себя основанные на задачах меры или индикаторы поведения, согласующиеся с предполагаемыми PT, даже если контекстная специфичность этих мер может ограничивать их общее применение.Результаты, представленные в этой статье, показывают, что это улучшение измерения является непременным условием для лучшего понимания роли PT в развивающихся странах.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В этом разделе кратко объясняются психометрические индикаторы, используемые в анализе.

Коэффициент конгруэнтности и согласование факторных нагрузок

Коэффициент конгруэнтности Такера (или просто коэффициент конгруэнтности) — это индекс, который оценивает сходство между факторными структурами одного и того же набора элементов, применяемых к двум разным популяциям.PCA — это метод уменьшения размерности, который сокращает количество элементов до меньшего числа компонентов (в нашем случае — пяти), что лучше всего объясняет различия элементов. Каждый компонент представляет собой средневзвешенное значение элементов, а вектор весов также называется вектором нагрузок. Корреляция между вектором нагрузок в двух разных популяциях обеспечивает меру сходства между двумя компонентами.

После применения PCA к двум разным популяциям вычисляется коэффициент корреляции двух векторов нагрузок для оценки сходства между компонентом x и компонентом y φ (x, y) = ∑i, xiyi ( ∑ixi2) (∑iyi2), где x _{i , j} и y _{i , j} — загрузки позиции i с коэффициентами x и , соответственно (каждый из них извлечен из применения PCA одних и тех же элементов к разной совокупности).В нашем случае одна популяция представляет собой базу данных, представляющую интерес, а другая популяция — это группа из Соединенных Штатов, которая используется в качестве эталона. Следовательно, более высокий коэффициент конгруэнтности указывает на то, что факторная структура соответствует той, которая была обнаружена в Соединенных Штатах, где явно выделяются ПП Большой пятерки. Для получения нормативной цели для данных США использовалось ортогональное вращение Varimax.

Коэффициент конгруэнтности можно интерпретировать как стандартизированную меру пропорциональности элементов в обоих векторах.Коэффициент, равный 1, соответствует совершенно идентичной факторной структуре между двумя популяциями, тогда как коэффициент, равный 0, соответствует полностью ортогональной структуре.

Расчет коэффициента конгруэнтности также требует решения о типе вращения, которое будет применяться к данным обследования. Ротация Прокруста по целевой контрольной популяции обычно используется в подтверждающем факторном анализе как способ облегчить сопоставимость. Во-первых, факторное решение, полученное из репликационной выборки, поворачивается ортогонально, чтобы соответствовать заранее определенной факторной структуре (т.е.е., мишень) в максимально возможной степени. Поскольку пространственная ориентация факторов в факторном анализе произвольна, факторные решения, полученные в разных группах, могут быть повернуты относительно друг друга, чтобы максимизировать их сходство. Это известно как вращение Прокруста или целевое вращение. По сравнению с другими вариантами вращения, Прокруст имеет тенденцию к увеличению коэффициентов конгруэнтности. В данных обследования отсутствие ротации Прокруста снижает коэффициент конгруэнтности, тем самым усиливая озабоченность по поводу факторной структуры (результаты доступны по запросу).Низкий уровень согласованности данных опроса особенно примечателен, учитывая, что мы используем метод ротации Прокруста, который специально вращает данные для получения факторной структуры, которая больше всего соответствует ее цели (данные США).

Коэффициент конгруэнтности изначально рассчитывается по компоненту или коэффициенту. Мы усредняем его по пяти факторам, чтобы получить коэффициент конгруэнтности, который является индикатором аналогичной факторной структуры. Чтобы узнать, какой фактор в первой совокупности соответствует каждому фактору второй совокупности, мы вычисляем средний коэффициент конгруэнтности для каждой возможной комбинации и оставляем тот, который максимизирует коэффициент конгруэнтности.Это объясняет, почему коэффициенты конгруэнтности имеют тенденцию быть выше при меньшем количестве элементов на фактор (по причинам, аналогичным переобучению при использовании регрессии). Чтобы дать порядок величины интерпретации, Лоренцо-Сева и тен Берге ( 50 ) указывают, что коэффициент конгруэнтности в диапазоне от 0,85 до 0,94 показывает удовлетворительное сходство, тогда как коэффициенты более 0,95 подразумевают высокий уровень сходства (где компоненты можно считать равными).

В таблице 1 мы дополняем коэффициент конгруэнтности визуальной проверкой того, как элементы сортируются по компонентам для каждой базы данных.Для этого каждому элементу был присвоен компонент, в котором он имеет наибольшую загрузку. Красные ячейки выделяют элементы, которые соответствуют неправильному компоненту по отношению к FFM. Следует принимать во внимание, что, как объяснялось выше, каждый компонент был сопоставлен с PT Большой пятерки таким образом, чтобы наилучшим образом согласовать факторные структуры, и, несмотря на это, мы обнаружили в среднем 4 (из 15) элементов в наборе данных, которые не совпадают. поместиться в нужный компонент.

Внутри корреляции, между корреляцией и их интерпретациями

Внутри корреляции понимается средняя корреляция всех комбинаций двух элементов, находящихся в одном PT.Напротив, между корреляциями получается вычисление средней корреляции всех комбинаций двух элементов с разными PT. Более высокое значение корреляции указывает на то, что элементы одного и того же ПК измеряют общую черту. Однако не следует стремиться к внутренней корреляции, равной 1, потому что элементы являются зашумленными мерами черт, которые они намереваются уловить, и потому что даже элементы одного и того же PT измеряют немного другое измерение PT. Кроме того, между корреляцией не обязательно должен быть 0, поскольку ожидается некоторая степень корреляции между PT.При этом степень проявления факторной структуры зависит от разницы между вариациями внутри и между вариациями. Когда элементы одного и того же ПК имеют гораздо более высокую корреляцию между собой, они с большей вероятностью будут объединены вместе в PCA (или факторном анализе).

Альфа Кронбаха

Альфа Кронбаха — один из наиболее широко используемых показателей внутренней согласованности теста. Альфа Кронбаха математически эквивалентна ожидаемому значению надежности разделенной половины.Половинная надежность получается путем (i) случайного разделения элементов на два набора элементов равного размера, (ii) вычисления среднего значения для каждого набора элементов и (iii) вычисления корреляций между этими двумя наборами элементов. Альфа Кронбаха равна среднему значению корреляций, полученных с помощью всех возможных комбинаций надежности с разделением половин. Он обеспечивает показатель того, насколько хорошо элементы коррелируют между собой (в зависимости от количества элементов).

Предположим, что у нас есть мера X , состоящая из k элементов: X = Y ₁ + Y ₂ +… + Y _k .Его альфа Кронбаха определяется выражением α = KK − 1 (1 − ∑i = 1KσYi2σX2), где σYi2 — это дисперсия элемента i , а σX2 — дисперсия показателя X .

Альфа Кронбаха дает оценку как достоверности конструкции, так и ее надежности. Он уменьшается с ошибками измерения предметов и когда предметы имеют тенденцию измерять различные скрытые конструкции. Альфа Кронбаха 0,9 обычно требуется, когда индивидуальные решения будут приниматься на основе определенного теста (например, для приема студентов) ( 57 ), но альфа 0.7 часто считается приемлемым для целей статистического анализа.

Для заданного в пределах корреляции c и количества элементов K , альфа Кронбаха может быть предсказана по формуле пророчества Спирмена-Брауна, которая является возрастающей функцией K α = c.K1 + c (K −1)

Это просто отражает тот факт, что большее количество элементов снижает шум агрегированного индекса. Поскольку мера «большой пятерки» данных STEP включает только три элемента на каждый PT, следует ожидать относительно низкого альфа Кронбаха.Следовательно, сравнение альфы Кронбаха, возможно, более значимо, когда оба набора данных содержат одинаковое количество элементов. Таким образом, мы показываем на рис. 2, что альфа Кронбаха данных опроса ниже альфа данных в Интернете (которые находятся ниже данных США) для любого количества элементов. Следовательно, альфа Кронбаха, полученная из данных опроса, очень низка, даже с учетом небольшого количества элементов в каждой конструкции.

Оценка и коррекция систематической ошибки согласия

Стиль ответа снисходительно относится к тенденции человека систематически соглашаться (да, говорить) или не соглашаться (нет) с пунктами вопросника, независимо от их содержания.Например, рассмотрите два следующих вопроса со шкалой от 1 (полностью согласен) до 5 (категорически не согласен):

— «Вы расслаблены во время стрессовых ситуаций?»

— «Вы легко нервничаете?»

Оба они стремятся измерить одну и ту же Эмоциональную стабильность, но только вторая имеет обратную кодировку в том смысле, что более высокая степень согласия в ответе связана с более низкой эмоциональной стабильностью. Следовательно, респондент, который полностью согласен с обоими утверждениями, демонстрирует форму противоречия, указывающую на предвзятость положительного согласия.Этот образец ответа в конечном итоге стал сильным фактором вариации данных. McCrae et al. ( 48 ) обнаружил, что без корректировки предвзятость уступки выступает в качестве первого фактора, подчеркивая важность ее исправления, что сейчас является стандартом в психометрическом анализе ( 33 , 58 ).

Для расчета систематической ошибки согласия (AB) требуются вопросы, которые направлены на измерение одного и того же PT, но из которых, по крайней мере, один инвертирован, а по крайней мере один не отменен.AB рассчитывается на индивидуальном уровне. В случае с 15 пунктами ШАГА, поскольку Доброжелательность и Открытость не включают обратных вопросов, AB можно рассчитать только с использованием пунктов Добросовестности, Экстраверсии и Эмоциональной устойчивости, но затем коррекция применяется ко всем пунктам.

Мы вычисляем смещение согласия и применяем коррекцию, используя следующие шаги:

1) Инвертировать элементы с обратным кодом. Например, если возможные ответы находятся в диапазоне от 1 до 5, то ответу 1 (полностью не согласующемуся с высказыванием с обратной кодировкой) присваивается значение 5, ответу 2 присваивается значение 4 и так далее.

2) Для каждого PT, который имеет хотя бы один элемент с обратным кодированием и один элемент с обратным кодированием, вычислите средний ответ элементов с обратным кодом и средний ответ элементов с обратным кодом.

3) Для каждого PT возьмите разницу между средним значением элементов с обратным кодированием и средним значением элементов с обратным кодированием и разделите его на 2.

4) AB — это среднее значение разностей, полученных в (3) по всем PT

5) Чтобы исправить AB, добавьте AB, полученный в (4), к каждому элементу с обратным кодированием и вычтите AB из каждого элемента с не обратным кодированием.

Интуиция коррекции AB состоит в том, что при отсутствии противоречия по шкале от 1 до 5 средний необработанный ответ между перевернутыми и не перевернутыми заданиями должен быть равен 3 (чем больше человек согласен с утверждением, тем больше следует не согласен с противоположным утверждением). Любое среднее отклонение от 3 приписывается АВ и корректируется путем корректировки, которая вернет это среднее значение к 3 после корректировки.

В таблице S5 мы показываем альфа Кронбаха, рассчитанную по набору данных и PT, с использованием элементов, которые были скорректированы для AB, и без поправки для AB.Мы обнаружили, что альфа Кронбаха значительно выше после коррекции AB, что указывает на то, что коррекция увеличила внутреннюю согласованность. Внутренняя корреляция, а также разница между внутренней и внутренней корреляциями также ниже без коррекции. Более того, хотя при вычислении альфы Кронбаха используется абсолютная корреляция между элементами, крестик (†) в таблице S5 указывает, что по крайней мере одна из корреляций между двумя элементами, принадлежащими одному и тому же PT, является отрицательной.Без коррекции предвзятости согласия мы обнаружили большое количество случаев этих отрицательных корреляций. Это вызвано отрицательной корреляцией между обратными и необратными заданиями, что позволяет предположить, что паттерн ответа AB имеет большее влияние, чем PT, который эти пункты стремятся измерить.

Смещение счетчика

Смещение счетчика относится к любому способу, которым счетчики систематически влияют на ответы респондентов. Это может быть связано с различиями в способах постановки вопросов или в способах регистрации ответов.Например, некоторые счетчики могут неохотно реагировать более позитивно на ответы, отражающие более высокий уровень навыков, создавая у респондента впечатление, что это «правильные ответы». Кроме того, в то время как счетчики должны позволить респонденту выбрать один из ответов, предложенных по шкале Лайкерта, счетчики могут дать свою собственную интерпретацию ответов, которые не попадают в стандартную шкалу, или предоставить тонкие подсказки относительно того, что подразумевает ответ респондента. , все это может подчеркнуть роль счетчиков.

Если каждый счетчик имеет тенденцию систематически искажать ответы в определенном направлении, то идентификаторы счетчика объяснят некоторые вариации в ответах. Чтобы количественно оценить эту систематическую ошибку, мы проанализировали, насколько вариативность показателей Большой пятерки может быть объяснена набором фиктивных переменных счетчика (указывающих, какой счетчик проводил каждый опрос). Мы сделали это отдельно для каждого ПК и приняли во внимание тот факт, что другие факторы могут быть связаны с назначением счетчиков.Одним из общих ограничений является то, что разные счетчики работают в разных областях, и в этом случае объяснительная сила счетчиков будет отражать особенности респондента, а не предвзятость счетчика. Чтобы отфильтровать влияние географической области, мы сначала запускаем регрессию индекса PT для манекенов для наименьшего доступного географического подразделения и называем Rgt2 R ² , полученным для PT t . Затем мы выполнили регрессию PT t на фиктивных географических единицах и счетчиках и назвали его R ² Rget2.Таким образом, дополнительная объяснительная сила PT t , обеспечиваемая манекенами счетчика, равна Rget2-Rgt2, а дисперсия, которую еще предстоит объяснить после фильтрации вариации по географическим единицам, дается 1-Rgt2. Следовательно, Ret2 = Rget2-Rgt21-Rgt2 является оценкой объяснительной способности счетчиков в отношении оставшейся дисперсии после фильтрации эффекта географического разделения. Наконец, чтобы получить среднее значение по PT, мы вычислили Re2 = ∑t = 1t = 5Ret25, где t = 1,…, 5 относится к пяти PT.Re2 — это наша оценка систематической ошибки счетчика для каждого региона, которая представлена ​​на рис. 3.

Благодарности: Мы благодарим редактора и двух анонимных рецензентов за полезные комментарии. Мы благодарим А. Эндрю, О. Аттанасио, Р. Бернала, Ф. Финанса, Э. Фитцсаймонса, С. Грэнтэма-МакГрегора, С. Крутикову, Д. Маккензи, К. Мегира, Л. Шехтера, К. Сото, С. Вудраффу и группе STEP Всемирного банка за предоставление доступа к различным наборам данных, используемым в этом документе, и за комментарии, полученные по предыдущему проекту.Деятельность, связанная с этим исследованием, получила одобрение институционального наблюдательного совета Парижской школы экономики; Университет Лос Андес, Богота; и Техасский университет. Изложенные выводы, интерпретация и выводы полностью принадлежат авторам и не обязательно отражают точку зрения Всемирного банка или Межамериканского банка развития, их Совета директоров или стран, которые они представляют. Финансирование : Исследование финансировалось Всемирным банком и Французским национальным исследовательским агентством (ANR) в рамках гранта ANR-17-EURE-0001. Вклад авторов : R.L., K.M., M.R.-C., R.V. и O.A. задумал исследование; Р.Л., К.М. и Д.А.П.Х. проанализировали данные; S.D.G. и J.P. собрали данные из Интернета; Р.Л. и К.М. написал статью; и S.D.G., M.R.-C. и D.A.P.H. критически переработал рукопись. Конкурирующие интересы : Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов. Доступность данных и материалов: Все данные, необходимые для оценки выводов в статье, представлены в документе и / или дополнительных материалах.Дополнительные данные, относящиеся к этой статье, могут быть запрошены у авторов. Все программы и подробные сведения о том, как получить доступ к различным используемым базам данных, представлены на сайте www.laajaj.com/research в целях репликации.

10 черт личности, которые являются ключевыми для психологического здоровья

Если ваш кофе и привычки в социальных сетях указывают на менее желанные черты личности, как вы можете определить, попадаете ли вы на другой конец спектра? Если бы только было какое-то научное исследование, которое показало бы, насколько вы хорошо приспособлены и психологически здоровы…

Ага! Новое исследование, опубликованное в журнале Journal of Personality and Social Psychology , может дать вам подсказку о чертах личности, которые являются ключевыми для вашего психического благополучия. В первом из трех исследований исследователи попросили 137 экспертов по психологии черт характера описать свое представление о психологически здоровом человеке, используя 30 аспектов личности из Пересмотренного Психологического инвентаризации NEO (также известного как большой список определенных черт, которые используют специалисты по личностным качествам, чтобы убедиться, что каждый говорит на одном языке).У исследователей также были специалисты в области позитивной психологии, а студенты бакалавриата создали свои собственные определения «здоровой личности».

Во всех группах были выявлены одни и те же ключевые черты: согласно отчету, «здоровое функционирование личности лучше всего характеризует высокий уровень открытости чувствам, положительным эмоциям и прямоте, а также низкий уровень всех аспектов невротизма».

На более детальном уровне психолог Скотт Барри Кауфман, доктор философии, называет 10 специфических черт личности в Scientific American :

• Открытость чувствам
• Прямолинейность (и «откровенность, искренность и простодушность»)
• Компетентность
• Теплота (нежность и дружелюбие)
• Положительные эмоции (переживание «радости, счастья, любви и возбуждения»)
• Низкий уровень гневной враждебности
• Низкое беспокойство (отсутствие «застенчивости, страха, нервозности, напряжения и возбуждения»). беспокойный «)
• Низкая депрессия
• Низкая уязвимость к стрессу
• Низкая импульсивность (способность контролировать тягу и позывы)

Вам не обязательно иметь всех этих личностных качеств, чтобы вести здоровый образ жизни, доктор.Кауфман сразу указывает, но, скорее, «ключевым фактором [для психологического здоровья] является степень, в которой низкие баллы в этом профиле мешают вам достичь ваших личных целей». (Чтобы увидеть, где вы попадаете на шкалу, вы можете пройти онлайн-тест, созданный доктором Кауфманом.)

Истории по теме

В двух дополнительных исследованиях исследователи сравнили эти профили черт с более чем 3000 реальных студентов и обнаружили, что Черты характера были связаны с большим удовлетворением жизнью, большей самооценкой, самодостаточностью, большим оптимизмом, меньшим гневом и агрессией и большим самоконтролем.Поскольку беспокойство, депрессия и стресс играют большую роль в том, чтобы не дать вам достичь всех этих целей, нет лучшего времени, чем сейчас, чтобы убедиться, что состояние вашего психического здоровья не является тем, что мешает вам прожить долгую и счастливую жизнь.