AIは目を追跡することで性格を判断できます

南オーストラリア大学（UniSA）の新しい研究によると、目を動かす方法は性格タイプの強力な指標になる可能性があります

UniSAの研究者は、シュトゥットガルト大学（ドイツ）、フリンダース大学（オーストラリア）、マックスプランクインスティテュートフォーインフォマティクス（ドイツ）と共同で、最先端の機械学習アルゴリズムを使用して、人格と眼球運動の関連を示しました。

性格特性と眼球運動の間の関連を示した以前の研究は、同様の特性を持つ人々が同様の方法で目を動かす傾向があることを示唆しています。たとえば、楽観主義者は、悲観論者よりも否定的な感情刺激（たとえば、皮膚がん画像）の調査に時間を費やす可能性が低くなります。

新しい研究では、研究者たちは、アルゴリズムソフトウェアがビッグファイブの4つの性格特性のうち4つを確実に認識するアルゴリズムを使用して、人々の眼球運動が社交的、良心的、または好奇心的であるかどうかを明らかにできることを発見しました：神経症（神経、不安、自己批判的傾向）またはぎこちない）、外向性（社会的相互作用からエネルギーを得る）、心地よさ（触覚的、敏感、親切で思いやりがある傾向）、良心性（衝動を制御し、社会的に受け入れられる方法で行動する傾向）。

調査のために、研究チームは42人の参加者が大学のキャンパスを使い回したときの眼球運動を追跡し、その後、確立されたアンケートを使用して彼らの性格特性を評価しました。

研究者は、研究が以前は調査されていなかった眼球運動と性格特性の間の新しいリンクを明らかにし、社会的信号処理および社会的ロボット工学の新興分野に重要な洞察を提供すると言います。

「これらの発見が人間と機械の相互作用を改善する可能性は確かにあります」とUniSAのDr. Tobias Loetscherは述べました。 「人々は常に、改善されたパーソナライズされたサービスを求めています。ただし、今日のロボットやコンピュータは社会的に認識されていないため、非言語的な手がかりには適応できません。

「この研究は、ロボットやコンピューターを開発する機会を提供し、人間がより自然になり、人間の社会的シグナルをよりよく解釈できるようにします。」

Loetscherはまた、この調査結果は、厳密に制御された実験室研究と現実のシナリオにおける自然な眼球運動の研究との間の重要な架け橋にもなると付け加えました。

「この研究は、日常の作業に携わる人々の視覚的行動を追跡および測定し、研究室にいる場合よりも自然な反応を提供しています。

「そして私たちの機械学習アプローチのおかげで、私たちは日常生活での眼球運動を説明する上での人格の役割を検証するだけでなく、人格特性の予測因子としての新しい眼球運動の特徴も明らかにしています。」

出典：南オーストラリア大学