【人格测量新方法：让受访者说几个词语来描述性格特点，用GPT来量化人格分数？[哆啦A梦吃惊]】
人格量表通常需要受访者阅读一系列描述，并评估自己与这些描述的相符程度，这对受访者的阅读理解能力和自我洞察都提出了很高的要求。GPT等人工智能模型的出现，使得这种理解工作终于可以从受访者转移到研究者身上了。

英国期刊《人格与个体差异(PAID)》刊登了瑞典隆德大学等机构研究者的一项研究，他们借助大语言模型开发了一种新颖的大五人格测量方法。

研究者要求264名受访者写一段至少300词的文本，要么描述他们自己的人格，要么描述一位具有大五人格某种特征的人（例如描述一位外向的人）。此后，他们还需要用5个描述性的词语来概括他们描绘的人格，并填写大五人格的量表。

接着，研究者把这些受访者提供的300词文本内容，拿去给另外399名受访者阅读，后者据此给出5个描述性词语，并填写大五人格的量表。

研究者将两个阶段所有受访者给出的描述性词语全部输入GPT-4：“大五人格特质是用来研究人格的，其中一种特质是外向（或者其它的），请根据这几个描述性词语，用0~10分来估计外向程度。每个词语对应1个分数。”

结果发现：

①使用评分量表来倒推最开始要求的是哪种人格特征，预测准确率仅为44%；但若使用GPT-4生成的结果来倒推的话，预测准确率高达58%。二者差异显著。

②相较于评分量表而言，GPT-4基于单词的评分，表现出更高的评分者间信度，但是表现出更低的区分效度（即，五个维度彼此之间的相关系数更大）。

研究者指出，这项研究为用人单位提供了一种新颖的人格评估方式，允许应聘者在面试中自由描述自己的性格特点、而非受制于固定的量表条目。同时用人单位也不必再为受版权保护的人格量表支付费用了。当然，作者也讨论了可能存在的隐私风险。

来源：Sikström, S., Valavičiūtė, I., & Kajonius, P. (2025). Personality in just a few words: Assessment using natural language processing. Personality and Individual Differences, 238, 113078. doi: 10.1016/j.paid.2025.113078