AI Dapat Menentukan Keperibadian Dengan Menjejak Mata Anda
Cara anda menggerakkan mata anda mungkin merupakan petunjuk kuat dari jenis keperibadian anda, menurut kajian baru di University of South Australia (UniSA)
Penyelidik UniSA bekerjasama dengan University of Stuttgart (Jerman), Flinders University (Australia) dan Max Planck Institute for Informatics (Jerman) menggunakan algoritma pembelajaran mesin canggih untuk menunjukkan hubungan antara keperibadian dan pergerakan mata.
Kajian terdahulu yang menunjukkan hubungan antara sifat keperibadian dan pergerakan mata menunjukkan bahawa orang yang mempunyai sifat serupa cenderung menggerakkan mata mereka dengan cara yang serupa. Optimis, misalnya, cenderung menghabiskan masa untuk memeriksa rangsangan emosi negatif (mis., Gambar barah kulit) daripada pesimis.
Dalam kajian baru itu, para penyelidik mendapati bahawa pergerakan mata orang dapat mendedahkan sama ada mereka bergaul, teliti atau ingin tahu, dengan perisian algoritma dengan pasti mengenali empat ciri keperibadian Big Five: neurotisme (kecenderungan untuk gugup, tidak aman, kritikal terhadap diri sendiri) atau canggung), ekstraversi (memperoleh tenaga dari interaksi sosial), kesepakatan (kecenderungan untuk bersikap bijaksana, peka, suka menolong dan bertimbang rasa) dan kesedaran (kecenderungan untuk mengawal dorongan dan bertindak dengan cara yang boleh diterima secara sosial).
Untuk kajian ini, pasukan penyelidik mengesan pergerakan mata 42 peserta ketika mereka menjalankan tugas di sekitar kampus universiti, dan kemudian menilai sifat keperibadian mereka menggunakan soal selidik yang mapan.
Para penyelidik mengatakan bahawa kajian itu menunjukkan hubungan baru antara pergerakan mata dan sifat keperibadian yang belum pernah disiasat sebelumnya dan menawarkan pandangan penting untuk bidang pemprosesan isyarat sosial dan robotik sosial yang muncul.
"Sudah tentu ada potensi penemuan ini untuk meningkatkan interaksi mesin-manusia," kata Dr Tobias Loetscher dari UniSA. “Orang selalu mencari perkhidmatan yang diperibadikan dan diperibadikan. Walau bagaimanapun, robot dan komputer masa kini tidak sedar secara sosial, jadi mereka tidak dapat menyesuaikan diri dengan isyarat bukan lisan.
"Penyelidikan ini memberi peluang untuk mengembangkan robot dan komputer sehingga mereka dapat menjadi lebih semula jadi, dan lebih baik dalam menafsirkan isyarat sosial manusia."
Loetscher menambah bahawa penemuan ini juga memberikan jambatan penting antara kajian makmal yang dikawal ketat dan kajian pergerakan mata semula jadi dalam senario dunia nyata.
"Penyelidikan ini telah melacak dan mengukur tingkah laku visual orang yang melakukan tugas sehari-hari mereka, memberikan respons yang lebih semula jadi daripada jika mereka berada di makmal.
"Dan berkat pendekatan pembelajaran mesin, kami tidak hanya mengesahkan peranan keperibadian dalam menjelaskan pergerakan mata dalam kehidupan sehari-hari, tetapi juga mengungkapkan ciri-ciri pergerakan mata baru sebagai peramal ciri keperibadian."
Sumber: Universiti Australia Selatan
