Исследователи из Университета Барселоны научили искусственный интеллект определять черты личности по текстам — и впервые показали, как именно алгоритмы принимают такие решения. Результаты, опубликованные в журнале PLOS One, помогают понять, как характер проявляется в письменной речи, и создать более прозрачные инструменты для его автоматического анализа.

Работу провели три эксперта: Давид Саетерос и Давид Гальярдо-Пухоль (психологи, изучают индивидуальные различия) и Даниэль Ортис Мартинес (компьютерные науки). Они взяли две популярные модели личности — «Большую пятерку» (открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность, нейротизм) и MBTI (интроверсия/экстраверсия, логика/этика и др.) — и проверили, как нейросети BERT и RoBERTa находят их признаки в текстах.

Ключевой метод — «интегрированные градиенты» — позволил подсветить слова, которые влияют на выводы ИИ. Например, слово ненависть обычно связывают с агрессией, но в контексте „ненавижу видеть чужую боль“ оно указывает на эмпатию. Без понимания контекста алгоритм бы ошибся.

Интегрированные градиенты — метод, который показывает, какие слова сильнее всего повлияли на вывод нейросети. Если ИИ решил, что текст написал экстраверт, метод выделит слова вроде «вечеринка» или „друзья“ как ключевые.

Что выяснилось:

• MBTI оказался менее надежным — ИИ чаще ловил случайные закономерности, а не реальные черты.
• Большая пятерка дала четкие языковые маркеры, совпадающие с психологическими теориями.

Где это пригодится:

• Клиническая психология — отслеживание прогресса в терапии через анализ речи.
• HR — оценка соискателей без шаблонных тестов.
• Образование — адаптация программ под стиль мышления ученика.

Но полностью заменять классические тесты рано: пока ИИ — лишь дополнение. Следующий шаг — проверка моделей на разных языках и интеграция с аудиоанализом (например, через Whisper.ai).

Главный плюс этого исследования — объективность. Человек в тестах часто подстраивает ответы под ожидания ( «я же не псих, значит, ставлю „согласен“ на вопрос о спокойствии»). ИИ ловит неосознанные паттерны: например, частые местоимения „я“ коррелируют с нейротизмом, а сложные конструкции — с открытостью опыту.

В терапии это поможет заметить тревожные изменения в лексике пациента до кризиса. В бизнесе — избежать найма харизматичного манипулятора, чьи тексты полны агрессии под маской уверенности.

Отметим, что исследование опиралось на тексты из опросников, где люди самооценивали свои черты. Это проблема: если респондент ошибается (скажем, считает себя добрым, но пишет гневные посты), ИИ учится на искаженных данных. Нужна проверка на реальных диалогах — переписках, интервью.

Ранее ученые заявили, что машинная психология может стереть разницу между роботом и человеком.