論文の概要: Exploring the Interplay between Musical Preferences and Personality through the Lens of Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18208v1
- Date: Mon, 25 Aug 2025 17:10:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.878811
- Title: Exploring the Interplay between Musical Preferences and Personality through the Lens of Language
- Title（参考訳）: 言語レンズによる音楽的嗜好と人格の相互作用の探索
- Authors: Eliran Shem-Tov, Ella Rabinovich,
- Abstract要約: 音楽は個人のアイデンティティの強力な反映として機能し、しばしばより深い心理的特徴と一致している。
以前の研究では、音楽的好みと性格特性の相関関係が確立されており、別の研究では、言語学的分析によって人格が検出可能であることが示されている。
本研究は,これらの2つの研究領域を,個人の音楽的嗜好が自発言語で認識可能かどうかを調査することによって橋渡しする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.515596385935823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Music serves as a powerful reflection of individual identity, often aligning with deeper psychological traits. Prior research has established correlations between musical preferences and personality traits, while separate studies have demonstrated that personality is detectable through linguistic analysis. Our study bridges these two research domains by investigating whether individuals' musical preferences are recognizable in their spontaneous language through the lens of the Big Five personality traits (Openness, Conscientiousness, Extroversion, Agreeableness, and Neuroticism). Using a carefully curated dataset of over 500,000 text samples from nearly 5,000 authors with reliably identified musical preferences, we build advanced models to assess personality characteristics. Our results reveal significant personality differences across fans of five musical genres. We release resources for future research at the intersection of computational linguistics, music psychology and personality analysis.
- Abstract（参考訳）: 音楽は個人のアイデンティティの強力な反映として機能し、しばしばより深い心理的特徴と一致している。
以前の研究では、音楽的好みと性格特性の相関関係が確立されており、別の研究では、言語学的分析によって人格が検出可能であることが示されている。
本研究は,個人の音楽嗜好が,ビッグファイブの性格特性(開放性,良性,外向性,欲求性,神経性)のレンズを通して,自発言語で認識可能かどうかを検討することによって,これらの2つの研究領域を橋渡しする。
音楽的嗜好を確実に特定した5000人近い著者による50万以上のテキストサンプルを慎重に収集したデータセットを用いて,人格特性を評価するための高度なモデルを構築した。
その結果,5つのジャンルのファン間での人格差が顕著であった。
計算言語学、音楽心理学、パーソナリティ分析の共通点における今後の研究のためのリソースをリリースする。
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