論文の概要: Items from Psychometric Tests as Training Data for Personality Profiling
Models of Twitter Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10415v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 18:24:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 09:24:57.450994
- Title: Items from Psychometric Tests as Training Data for Personality Profiling
Models of Twitter Users
- Title（参考訳）: twitterユーザーのパーソナリティ・プロファイリングモデルのためのトレーニングデータとしての心理計測テスト項目
- Authors: Anne Kreuter and Kai Sassenberg and Roman Klinger
- Abstract要約: ソーシャルメディアにおける著者プロファイリングのための機械学習モデルは、しばしば、ソーシャルメディアユーザーによって満たされた自己報告ベースの心理測定テスト(クエクションネア)を通じて取得されたデータに依存している。
もう1つのコストの安い代替手段は、ユーザーのプロフィールにある公開情報から推測されるラベルに依存することである。
本稿では,検証された心理測定テストの項目のコーパスを直接トレーニングデータとして利用する第3の戦略について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.794240050116363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine-learned models for author profiling in social media often rely on
data acquired via self-reporting-based psychometric tests (questionnaires)
filled out by social media users. This is an expensive but accurate data
collection strategy. Another, less costly alternative, which leads to
potentially more noisy and biased data, is to rely on labels inferred from
publicly available information in the profiles of the users, for instance
self-reported diagnoses or test results. In this paper, we explore a third
strategy, namely to directly use a corpus of items from validated psychometric
tests as training data. Items from psychometric tests often consist of
sentences from an I-perspective (e.g., "I make friends easily."). Such corpora
of test items constitute 'small data', but their availability for many concepts
is a rich resource. We investigate this approach for personality profiling, and
evaluate BERT classifiers fine-tuned on such psychometric test items for the
big five personality traits (openness, conscientiousness, extraversion,
agreeableness, neuroticism) and analyze various augmentation strategies
regarding their potential to address the challenges coming with such a small
corpus. Our evaluation on a publicly available Twitter corpus shows a
comparable performance to in-domain training for 4/5 personality traits with
T5-based data augmentation.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおける著者のプロファイリングのための機械学習モデルは、ソーシャルメディア利用者が記入した自己報告に基づく心理測定テスト(questionnaires)によって取得されたデータに依存することが多い。
これは高価なが正確なデータ収集戦略である。
もうひとつのコストの低い代替手段は、潜在的にノイズやバイアスのあるデータにつながるもので、例えば自己報告された診断やテスト結果など、ユーザのプロファイルで公開されている情報から推測されるラベルに依存することだ。
本稿では,検証された心理測定テストの項目をトレーニングデータとして直接利用する第3の戦略について検討する。
心理測定テストの項目は、しばしばi-perspective(i-perspective)の文からなる(例えば、"i make friends easy")。
このようなテスト項目のコーパスは「小さなデータ」を構成するが、多くの概念で利用できるのは豊富なリソースである。
パーソナリティ・プロファイリングのためのこのアプローチを調査し,このような心理計測テスト項目を微調整したbert分類器(開放性,良心性,外向性,一致性,神経症)を評価し,これらの小さなコーパスで生じる課題に対処するための様々な強化戦略を分析した。
公開されているTwitterコーパスに対する評価では、T5ベースのデータ拡張による4/5人格特性のドメイン内トレーニングに匹敵するパフォーマンスを示した。
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