CN113643772A - 一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统 - Google Patents

一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于性格分析技术领域，尤其涉及一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统。所述系统包括：1）利用N道测试题构建形成题库；2）通过随机筛选的方式从题库中选出M道题形成题组供给受试者，M≤N；3）受试者对M道测试题进行回答，系统记录答案并根据答案进行分值计算和分析，得到分析结果；所述分析结果包括性格类型和/或性格特点和/或性格特质。本发明自测过程简介高效，分析结果能够自动化快速展示，自测分析角度全面；能够形成纵向分析，使得测试个体了解到自身性格变化趋势和方向；能够形成相互关系分析，使得测试个体更加清晰地了解相互关系中两者所处的状态。

Description

一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统
技术领域
本发明属于性格分析技术领域，尤其涉及一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统。
背景技术
心理学是一门研究人类和动物的心理现象、意识和行为的科学。它既是一门理论学科，也是一门应用学科，包括理论心理学与应用心理学两大领域。
心理学研究涉及意识、感觉、知觉、认知、情绪、人格、行为和人际关系等众多领域，影响其他学科的发展，例如：教育学、管理学、传播学、社会学、经济学、精神病学、统计学、以及文学等等。心理学一方面尝试用大脑运作来解释个体基本的行为与心理机能，同时，心理学也尝试解释个体心理机能在社会行为与社会动力中的角色。心理学家从事基础研究的目的是描述、解释、预测和控制行为。
因此，心理学测试能够较为有效地对个体对象进行性格测试和评判分析。现有主流的心理学测试分析有MBTI性格测试、九型人格心理学测试等。但是，现有的心理学测试分析存在仅能进行单方面的测试分析，自测过程较为繁琐，难以形成纵向分析，自测也无法有效进行相互关系分析等问题，尚未有一种更加直观、全面且能够进行相互关系分析的系统。
发明内容
为解决现有的性格自测分析系统存在测试性单一、过程繁琐，无法有效形成纵向分析，且不能实现相互关系分析等问题，本发明提供了一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统。
本发明的目的在于：
一、简化自测分析过程的步骤；
二、能够实现多角度的自测分析；
三、能够形成个体在不同时间段的性格特点纵向分析；
四、能够形成不同个体之间的交叉分析。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案。
一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，
所述系统包括：
1)利用N道测试题构建形成题库；
2)通过随机筛选的方式从题库中选出M道题形成题组供给受试者，M≤N；
3)受试者对M道测试题进行回答，系统记录答案并根据答案进行分值计算和分析，得到分析结果；
所述分析结果包括性格类型和/或性格特点和/或性格特质。
测试题均由专业人员通过现有专业的心理学测试书籍整合形成，且进行量化形成分值，最终分值所对应的结果与专业的心理学测试书籍结果吻合度≥96％，具有较高的精确性。此外，通过形成题库的方式，能够使得同一受试者进行重复测试，并确保测试的精确性，减小完全相同的题组导致的重复测试误差。
作为优选，
步骤1)所述测试题基于心理学测试形成；
所述测试题为客观题，客观题选项包含若干不同类型的分值。
测试题在整合过程中参考不同测试方向的类似题目进行，并以客观题作为测试题类型，能够较为精确且高效地进行分析，减少受试者由于表达差异引起的结果误差。
作为优选，
步骤3)所述分值计算对不同类型的分值进行分别计算；
所述不同类型分值合并计算得到最终结果，分析过程基于最终计算结果中各类型分值的百分比得到性格类型和/或性格特点和/或性格特质的分析结果；
所述不同类型分值分别计算，分析过程基于各类分值各自的计算结果和/或在不全部合并计算的前提下任意组合计算所得的结果得到包含性格优点和/或性格缺点和/或性格脑力特点和/或性格能力特点和/或性格品行特点和/或性格天赋特长和/或性格缺点自省和/或性格所对应思想流派的分析结果。
基于上述方法，能够实现对受试者非常全面的分析，得到十分全面且充分的分析结果。
作为优选，
步骤1)分别对应不同人群和/或不同场景和/或不同社交关系构建相应的题库；
所述人群包括学生、家长、领导、员工和伴侣；
所述场景包括学校、家庭和职场；
所述社交关系包括晚辈与长辈、领导与下属、学生与老师和夫妻伴侣。
通过对人群、场景、社交关系等进行分类，能够更加精确地进行分析且受试者也能够更加精确地得到所需的分析结果。
作为优选，
步骤3)根据社交关系和分析结果进一步进行相互关系分析；
所述相互关系分析包括沟通度和/或和谐度和/或支持度和/或互补度分析；
所述相互关系分析基于分析结果进行。
相互关系分析能够实现有效的交叉分析。
作为优选，所述相互关系分析过程自主填写相互关系中双方不同类型分值合并计算得到最终结果和/或不同类型分值分别计算的计算结果，其中不同类型分值分别计算的计算结果必需填写。
不同类型分值分别计算的计算结果更具有代表性，能够得到更加精确的分析结果。
作为优选，
步骤1)所述题库中对每道测试题进行数字标记；
步骤2)所述随机筛选通过对数字标记进行随机数筛选的方式进行一次筛选，一次筛选后形成预题组，系统对所得预题组中所有测试题不同类型分值各自的总分进行计算；
所述不同类型分值各自的总分中，最大值和最小值差值绝对值≤最小值×0.05，则该预题组转换为题组提供给受试者进行测试；
所述不同类型分值各自的总分中，最大值和最小值差值绝对值>最小值×0.05，则该预题组重新进行筛选至满足最大值和最小值差值绝对值≤最小值×0.05，再将预题组转化为题组。
控制不同类型分值各自的总分差值较小，能够减小由于题库客观因素引起的结果误差。
作为优选，对步骤2)所述随机筛选所形成的题组进行标记旧题组并记录该题组所含的测试题，21d内进行重复测试时对所形成的新题组进行查重，使得新题组中所含测试题与旧题组中所含测试题的重合率≤60％。
选用21d作为时间节点，是因为普遍认知为常见习惯性格改变的节点约为21d左右，控制在该时间段内进行重复测试时降低题库重合率能够有效提高测试精度。
作为优选，
步骤3)所得的分析结果记录并进行数字标记，数字标记由小到大且均为自然数；
进行重复测试所得的分析结果与时间间隔≥21d的所有分析结果中数字标记最大的分析结果进行对比。
同上选用21d作为主要的时间节点，选用间隔21d及以上的最接近的分析结果进行对比，能够有效对测试个体进行纵向分析。
作为优选，所述对比包括不同类型分值合并计算得到最终结果和/或不同类型分值分别计算的计算结果的差值计算。
对比结果除包括性格类型和/或性格特点和/或性格特质等基础信息外，展示差值计算结果，能够更为直观地使得测试个体了解到自身性格变化趋势和方向。
本发明的有益效果时：
1)自测过程简介高效，分析结果能够自动化快速展示；
2)自测分析角度全面；
3)能够形成纵向分析，使得测试个体了解到自身性格变化趋势和方向；
4)能够形成相互关系分析，使得测试个体更加清晰地了解相互关系中两者所处的状态。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作出进一步清楚详细的描述说明。本领域普通技术人员在基于这些说明的情况下将能够实现本发明。此外，下述说明中涉及到的本发明的实施例通常仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。因此，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
如无特殊说明，本发明分值表中所展示的总分值均为不同类型分值合并计算得到最终结果，子分值均为不同类型分值分别计算总和的结果。
实施例1
一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其具体包括以下工作过程：
1)利用35道客观题测试题构建形成题库，测试题均由专业心理学博士通过专业书籍整合形成，具有专业性和较好的准确性，将题库中的测试题进行数字标记，分别为1～35，每道测试题的每个选项均包含5个不同类型的子分值，具体为性格优点分值、脑力特点分值、能力特点分值、品行特点分值和天赋特长分值；
所述35道测试题均对应设置人群、场景和社交关系标签；
如第「1」题对应标签为：
人群：学生、员工、伴侣；
场景：学校、职场、家庭；
社交关系：学生与老师、领导与下属和夫妻伴侣；
在受试者选择相应的人群和/或场景和/或社交关系时，对应在具有相应标签的测试题中选择组建题组；
2)通过随机筛选的方式从题库中选出10道题形成题组供给受试者，随机筛选通过对数字标记进行随机数筛选的方式进行一次筛选，一次筛选后形成预题组，系统对所得预题组中所有测试题不同类型分值各自的总分进行计算，所述不同类型分值各自的总分中，最大值和最小值差值绝对值≤最小值×0.05，则该预题组转换为题组提供给受试者进行测试，所述不同类型分值各自的总分中，最大值和最小值差值绝对值>最小值×0.05，则该预题组重新进行筛选至满足最大值和最小值差值绝对值≤最小值×0.05，再将预题组转化为题组；
此外，随机筛选所形成的题组进行标记旧题组并记录该题组所含的测试题，21d内进行重复测试时对所形成的新题组进行查重，使得新题组中所含测试题与旧题组中所含测试题的重合率≤60％；
3)受试者对10道测试题进行回答，系统记录答案并根据答案进行分值计算和分析，得到分析结果；
其中，分值计算最终显示结果以十分制进行；
子分值计算方式下式式1所示：
式1：SS＝(AS/ATS)×10；
式1中：SS——最终显示的分值结果，AS——实际累积得分，ATS——题组累积最高分得分；ATS即提取计算该类子分值在每道题中该子分值最高分的总和；
总分值计算方式如下式式2所示：
式2：TS＝(SS1×C1+SS2×C2+SS3×C3+SS4×C4+SS5×C5)×5；
式2中SS1～SS5分别代表五个子分值最终显示的分值结果，C1～C5为分别对应SS1～SS5 的分值系数，分值系数计算公式如下式式3所示：
式3：Cn＝ASn/(AS1+AS2+AS3+AS4+AS5)；
式3中：n为1～5任一自然数，AS1～AS5分别代表五个子分值实际累积得分，Cn表示第n 个子分值最终显示的分值结果所对应的分值系数，ASn表示第n个子分值累积实际得分。
所述分析结果包括性格类型和/或性格特点和/或性格特质。
如以下通过60名受试者中具有五种典型分值结果的受试者各一名得到下表所示分值数据，受试者均为某高校大一至大二的学生，选用标签均为学生。
Figure RE-GDA0003308996540000051
Figure RE-GDA0003308996540000061
根据上述总分值，得出各总分值对应的直接性格类型的结果如下表所示。每个性格类型(类型)对应后续的各类结果，包括性格优点(优点)、性格缺点(缺点)、性格特点、性格脑力特点(脑力)、性格能力特点(能力)、性格品行特点(品行)、性格特质、性格天赋特长(天赋特长)、性格缺点自省(缺点自省)、性格所对应思想流派(思想流派)。
Figure RE-GDA0003308996540000062
对于上述结果，总计60受试者自测认可度分为：准确、较为准确、一般、较为不准确 和不准确。个人认可度统计如下表所示。
认可度 准确 较为准确 一般 较为不准确 不准确
人数 19 36 4 1 0
认可度达到较为准确及以上的比率达到92％，表示本发明系统用于性格测算对于受试者来说具有较高的准确度。并且，随机挑选10名受试者，其中认可度为准确的人数为2，较为准确的为5，一般的为2，较为不准确的为1。以一对一面谈的方式由专业心理咨询师进行性格分析，分析过程为双盲过程以确保结果准确性且避免互相影响。
心理咨询师分析结果标记上述11个显示结果中除思量流派以外的10个结果，能够基本吻合的标记为结果吻合，结果吻合数量为9～10个的标记为准确，结果吻合数量为7～8个的标记为较为准确，结果吻合数量为5～6个的标记为一般，结果吻合数量为3～4个的标记为较为不准确，结果吻合数量为0～2个的标记为不准确。
最终由专业心理咨询师根据自身给出的分析结果，对照系统所给出的分析结果进 行进行准确度统计，如下表所示。
认可度 准确 较为准确 一般 较为不准确 不准确
人数 4 6 0 0 0
根据上述统计表，可以明显看出本系统有较高的准确性。
上述60名受试者利用本发明系统进一步再重复进行4次性格生成，计算结果重合率。
结果重合率计算结果显示，单人结果重合率最低为60％，最高重合率为100％，平均重合率96.7％，即结果稳定性高，生成结果误差小。
实施例2
在实施例1系统的基础上，进一步改变每道测试题的每个选项均中子分值构成特点；
如某道题的某选项原分值构成为：性格优点分值6、脑力特点分值10、能力特点分值8、品行特点分值2、天赋特长分值6；
经调整后，该选项子分值构成如下表所示：
性格优点分值 A1构成6分 A2构成8分 A3构成5分 A4构成9分 A5构成6分
脑力特点分值 B1构成10分 B2构成8分 B3构成7分 B4构成6分 B5构成8分
能力特点分值 C1构成9分 C2构成7分 C3构成6分 C4构成10分 C5构成2分
品行特点分值 D1构成4分 D2构成2分 D3构成0分 D4构成3分 D5构成0分
天赋特长分值 E1构成7分 E2构成2分 E3构成4分 E4构成5分 E5构成8分
表中：A1～A5、B1～B5、C1～C5、D1～D5和E1～E5对应如下表所示。即每个选项由5个分值构成调整为25个基础分值构成。且每个基础分值直接对应一个显示结果。通过该调整能够更加直观有效地显示
25个分值对应细分表。
A1 点子多 B1 创造力 C1 创新力 D1 思者求仁 E1 心无设限
A2 梦想大 B2 想象力 C2 领导力 D2 赢者求礼 E2 善借营势
A3 很贴心 B3 观察力 C3 公信力 D3 德者求信 E3 不动如山
A4 最务实 B4 记忆力 C4 执行力 D4 行者求义 E4 执着坚强
A5 超勤奋 B5 专注力 C5 协调力 D5 学者求智 E5 乐天自律
通过上述选项子分值调整之后，计算公式调整为如下式式4所示。
式4：ASM＝max{TMn}；
式4中：ASM对性格优点分值、脑力特点分值、能力特点分值、品行特点分值、天赋特长分值各自的最大值进行计算，TMn表示所选答案中Mn选项的总分，M为A或B或C或D或E， n为1～5，即本式筛选出上表25个分值对应细分表中的每个细分选项中同系列(A～E为五个系列)的最大值以及其对应的细分项，直接得出五个直接显示的结果。
如计算ASA＝TA2，则直接输出结果为“梦想大”，ASB＝TB1，则直接输出结果为“创造力”。
此外，每个优点和天赋特长均会对应输出该优点和天赋特长所对应的普遍缺点和缺点自省
Figure RE-GDA0003308996540000081
此外，25个分值对应细分表中每个直接显示结果均对应一个L分值和R分值，规定M系列中M1对应L分值为4分、R分值为1分，M2对应L分值为3分、R分值为2分，M3对应L 分值为2.5分、R分值为2.5分，M4对应L分值为2分、R分值为3分，M5对应L分值为1 分、R分值为4分，M为A或B或C或D或E。通过式4所得到的结果计算L值和R值。
通过对所得L分值和R分值的进一步计算，得出实际性格类型的输出结果，并根据性格类型得出相应的性格特点和性格特质。最终思想流派显示结果同样与性格类型对应，可选择性展示，本实施例不展示思想流派输出结果。
性格类型的计算如下式式5所示。
式5：Las-Ras＝PersonalityType；
式5中：Las为所得L分值的总和，Ras为所得R分值的总和，PersonalityType为性格类型得分，PersonalityType≥10时，性格类型输出为思者，9≥PersonalityType≥4时，性格类型输出为赢者，3≥PersonalityType≥-3时，性格类型输出为德者，-4≥PersonalityType≥-9时，性格类型输出为行者，PersonalityType≤-10时，性格类型输出为学者。
通过上述实施例2的系统，重新随机筛选80名受试者进行试用，受试者均为某高校 大一至大二的学生，选用学生标签，随机展示5名较有代表性的受试者的输出结果如下表所 示。表中收拾编号为区别实施例1，由N1开始编号只N80。
受试编号 类型 优点 缺点 性格特点 脑力
N19 德者 很贴心 图安逸 善于勤学 记忆力
N74 学者 超勤奋 太刻板 善于坚韧 专注力
N09 行者 很贴心 图安逸 善于厚载 记忆力
N41 赢者 梦想大 偏自我 善于竞争 创造力
N22 思者 点子多 执行差 善于变通 想象力
受试编号 能力 品行 性格特质 天赋特长 缺点自省
N19 领导力 求信 善厚 执着坚强 不争需赢
N74 执行力 求智 善勤 执着坚强 不争需赢
N09 执行力 求义 善韧 乐天自律 不厚需德
N41 执行力 求礼 善争 善借营势 不勤需学
N22 创新力 求仁 善变 心设无限 不韧需行
对于上述结果，总计80受试者自测认可度分为：准确、较为准确、一般、较为不准确 和不准确。个人认可度统计如下表所示。
认可度 准确 较为准确 一般 较为不准确 不准确
人数 32 45 3 0 0
认可度达到较为准确及以上的比率达到96.25％，且再进行四次重复测试，所有项目均相同记为重合，结果显示单人重合率最低为80％、最高为100％，平均重合率达到98.5％，表示本发明系统用于性格测算对于受试者来说具有较高的结果稳定性，且相较于实施例1系统的计算方式，明显自测认可度显著提高。并且，随机挑选15名受试者，其中认可度为准确的人数为5，较为准确的为7，一般的为3。以一对一面谈的方式由专业心理咨询师进行性格分析，分析过程为双盲过程以确保结果准确性且避免互相影响。
心理咨询师分析结果与上述显示结果中能够基本吻合的标记为结果吻合，结果吻合数量为9～10个的标记为准确，结果吻合数量为7～8个的标记为较为准确，结果吻合数量为5～ 6个的标记为一般，结果吻合数量为3～4个的标记为较为不准确，结果吻合数量为0～2个的标记为不准确。
最终由专业心理咨询师根据自身给出的分析结果，对照系统所给出的分析结果进 行进行准确度统计，如下表所示。
认可度 准确 较为准确 一般 较为不准确 不准确
人数 10 5 0 0 0
根据上述统计表，可以明显看出实施例2的系统相较于实施例1的系统而言，专业认可度大大提高，达到准确标准的比率达到66.6％，平均结果吻合数量达到8.93个，介于较为准确和准确之间，非常接近准确。
从上述结果可以看出，本发明系统用于个人使用者自测时，具有非常高的准确性，并且结果受专业心理咨询师认可度较高。所显示的输出结果具有直观性。
实施例3
进一步基于实施例1的系统，进行相互关系试验。
随机挑选4对情侣进行互补关系测试，受试者均为某高校大一至大三的学生，选用标签为学生和夫妻伴侣。其中随机一对情侣测试结果录入如下。
Figure RE-GDA0003308996540000101
基于上述子分值，对沟通度进行首先计算。
沟通度计算如下式式6所示。
式6：Communication＝{1-[|(Bm-Bw)|+|(Cm-Cw)|+|(Em-Ew)|]×0.033}×100％；
式6中，Communication为沟通度，B、C和E分别代表脑力特点、能力特点和天赋特长的分值，m表示男方分值，w表示女方分值。
通过上述计算，结果显示Communication＝86％。
基于沟通度对和谐度、支持度和互补度进行计算。
和谐度Harmony＝[1-|(Am-Aw)|×0.033]×(Communication/0.9)；
上式中，A代表性格优点分值，m表示男方分值，w表示女方分值。
支持度Support＝[1-|(Dm-Dw)|×0.033]×(Communication/0.9)；
上式中，D代表品行特点分值，m表示男方分值，w表示女方分值。
互补度Complementarity＝{1-[|(Am-Aw)|+|(Dm-Dw)|]×0.033}×100％；
上式中，A代表性格优点分值，D代表品行特点分值，m表示男方分值，w表示女方分值。
通过上式，能够对受试双方的相互关系进行有效的分析，且分析快速且全面。
以一对二面谈的方式由专业心理咨询师进行相互关系分析，分析过程为双盲过程以确保结果准确性且避免互相影响。专业心理咨询师分析结果同样以百分比的量化数值显示，与上述系统计算结果基本吻合，具有较高的准确性。
沟通度、和谐度、支持度和互补度的公差和<4％。

Claims (10)

1.一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
所述系统包括：
1）利用N道测试题构建形成题库；
2）通过随机筛选的方式从题库中选出M道题形成题组供给受试者，M≤N；
3）受试者对M道测试题进行回答，系统记录答案并根据答案进行分值计算和分析，得到分析结果；
所述分析结果包括性格类型和/或性格特点和/或性格特质。
2.根据权利要求1所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
步骤1）所述测试题基于心理学测试形成；
所述测试题为客观题，客观题选项包含若干不同类型的分值。
3.根据权利要求2所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
步骤3）所述分值计算对不同类型的分值进行分别计算；
所述不同类型分值合并计算得到最终结果，分析过程基于最终计算结果中各类型分值的百分比得到性格类型和/或性格特点和/或性格特质的分析结果；
所述不同类型分值分别计算，分析过程基于各类分值各自的计算结果和/或在不全部合并计算的前提下任意组合计算所得的结果得到包含性格优点和/或性格缺点和/或性格脑力特点和/或性格能力特点和/或性格品行特点和/或性格天赋特长和/或性格缺点自省和/或性格所对应思想流派的分析结果。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
步骤1）分别对应不同人群和/或不同场景和/或不同社交关系构建相应的题库；
所述人群包括学生、家长、领导、员工和伴侣；
所述场景包括学校、家庭和职场；
所述社交关系包括晚辈与长辈、领导与下属、学生与老师和夫妻伴侣。
5.根据权利要求4所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
步骤3）根据社交关系和分析结果进一步进行相互关系分析；
所述相互关系分析包括沟通度和/或和谐度和/或支持度和/或互补度分析；
所述相互关系分析基于分析结果进行。
6.根据权利要求5所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
所述相互关系分析过程自主填写相互关系中双方不同类型分值合并计算得到最终结果和/或不同类型分值分别计算的计算结果，其中不同类型分值分别计算的计算结果必需填写。
7.根据权利要求2或3所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
步骤1）所述题库中对每道测试题进行数字标记；
步骤2）所述随机筛选通过对数字标记进行随机数筛选的方式进行一次筛选，一次筛选后形成预题组，系统对所得预题组中所有测试题不同类型分值各自的总分进行计算；
所述不同类型分值各自的总分中，最大值和最小值差值绝对值≤最小值×0.05，则该预题组转换为题组提供给受试者进行测试；
所述不同类型分值各自的总分中，最大值和最小值差值绝对值>最小值×0.05，则该预题组重新进行筛选至满足最大值和最小值差值绝对值≤最小值×0.05，再将预题组转化为题组。
8.根据权利要求7所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
对步骤2）所述随机筛选所形成的题组进行标记旧题组并记录该题组所含的测试题，21d内进行重复测试时对所形成的新题组进行查重，使得新题组中所含测试题与旧题组中所含测试题的重合率≤60 %。
9.根据权利要求1所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
步骤3）所得的分析结果记录并进行数字标记，数字标记由小到大且均为自然数；
进行重复测试所得的分析结果与时间间隔≥21 d的所有分析结果中数字标记最大的分析结果进行对比。
10.根据权利要求9所述的一种基于心理学测试和算法分析生成性格的系统，其特征在于，
所述对比包括不同类型分值合并计算得到最终结果和/或不同类型分值分别计算的计算结果的差值计算。
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