主題
研究背景與意義
人格作為穩定的心理特徵，對人機互動、推薦系統、網路安全等應用具有重要價值。
社群媒體資料為自動人格辨識提供了豐富來源，但現有研究在特徵提取、模型組合等方面仍有不足。
研究內容
系統整理基於社群媒體文字的人格辨識方法，包括語言特徵、預訓練模型及多種機器學習方法。
比較分析不同方法的優劣，提出最佳化策略。
挑戰與展望
探討AI技術（如大語言模型）在人格辨識中的潛力，指出當前限制並展望未來方向。
關鍵概念
人格辨識（Personality Recognition）
透過行為資料（如文本）推論個體的大五人格（OCEAN）等特質。
社群媒體文字分析
資料來源：Twitter、Facebook、論壇貼文等用戶生成內容（UGC）。
特徵提取方法
傳統語言特徵：詞頻、句法複雜度、情緒詞彙（如LIWC字典）。
預訓練語言模型：BERT、GPT等產生的上下文嵌入特徵。
建模方法
機器學習：SVM、隨機森林等基於手工特徵的模型。
深度學習：CNN、RNN、Transformer架構的端對端學習。
整合學習：結合多模型提升穩健性。
挑戰與限制
數據偏差：社群媒體使用者群體不代表全人群。
可解釋性：黑箱模型難以提供心理學理論支持。
倫理風險：隱私侵害與人格標籤濫用。
總結
本文綜述了基於社群媒體文本的人格辨識研究，重點分析了特徵提取（語言統計特徵 vs. 預訓練模型）和建模方法（機器學習 vs. 深度學習）的進展與組合策略。研究發現：
預訓練模型（如BERT）顯著提升了人格辨識的準確率，但需解決計算成本與可解釋性問題。
多模態資料（文字+圖像+行為日誌）和動態人格建模是未來趨勢。
倫理規範需與科技進步同步，避免人格辨識被濫用。
創新點：
首次系統總結了人格辨識模型的組合方式，為不同任務需求提供方法選型參考。
探討了生成式AI（如ChatGPT）在人格推理中的潛在應用。
應用價值：
優化個人化推薦、心理健康監測、人機互動等場景。
為心理學與AI的跨學科研究提供方法論支持。
未來方向：
小樣本學習：解決標註資料稀缺問題。
跨文化泛化：提升模型在不同語言/文化中的適用性。
即時人格追蹤：結合時序建模動態分析人格變化。
