論文の概要: Idiographic Personality Gaussian Process for Psychological Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04970v1
- Date: Sat, 6 Jul 2024 06:09:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 21:37:47.052681
- Title: Idiographic Personality Gaussian Process for Psychological Assessment
- Title（参考訳）: 心理学的評価のためのイディオグラフィー的個人性ガウス過程
- Authors: Yehu Chen, Muchen Xi, Jacob Montgomery, Joshua Jackson, Roman Garnett,
- Abstract要約: 本稿では,長期間にわたる議論に対処するため,ガウス過程のコリージョン化モデルに基づく新しい測定フレームワークを開発する。
本稿では,個体群間の共有形質構造と,個体群に対する「イディオグラフィー」偏差を両立する中間モデルであるIPGP(idiographic personality Gaussian process)の枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.394943089551214
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a novel measurement framework based on a Gaussian process coregionalization model to address a long-lasting debate in psychometrics: whether psychological features like personality share a common structure across the population, vary uniquely for individuals, or some combination. We propose the idiographic personality Gaussian process (IPGP) framework, an intermediate model that accommodates both shared trait structure across a population and "idiographic" deviations for individuals. IPGP leverages the Gaussian process coregionalization model to handle the grouped nature of battery responses, but adjusted to non-Gaussian ordinal data. We further exploit stochastic variational inference for efficient latent factor estimation required for idiographic modeling at scale. Using synthetic and real data, we show that IPGP improves both prediction of actual responses and estimation of individualized factor structures relative to existing benchmarks. In a third study, we show that IPGP also identifies unique clusters of personality taxonomies in real-world data, displaying great potential in advancing individualized approaches to psychological diagnosis and treatment.
- Abstract（参考訳）: 我々は,ガウス過程のコリージョン化モデルに基づく新しい測定フレームワークを開発し,心理測定学における長期にわたる議論に対処する。
本稿では,個体群間の共有形質構造と,個体群に対する「イディオグラフィー」偏差を両立する中間モデルであるIPGP(idiographic personality Gaussian process)の枠組みを提案する。
IPGPはガウス過程のコリージョン化モデルを利用して電池応答の群構造を扱うが、非ガウス順序データに適応する。
さらに, アイディグラフィーの大規模化に要する遅延係数の効率的な推定法として, 確率的変分推定を応用した。
合成データと実データを用いて,IPGPは実応答の予測と既存ベンチマークに対する個別化因子構造の推定の両方を改善した。
第3の研究では、IPGPは現実世界のデータに固有の個性分類群を同定し、心理学的診断と治療への個別化アプローチの進展に大きな可能性を示す。
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