Threads 公開貼文性格分析
AI 分析你嘅貼文
睇穿你係咩人
唔使填問卷。輸入 Threads 用戶名，即時分析。
只讀公開貼文，唔儲存個人資料
設計初衷
點解一個人嘅 Threads
可以話你知佢係咩人？
公開嘅貼文係人類語言行為嘅痕跡，係講緊一個人點樣思考、點樣感受、點樣同世界互動嘅真實紀錄。語言心理學家 James Pennebaker 早於 1999 年記錄：人選擇用咩字、點樣造句，係比問卷更穩定、更難造假嘅性格指標。[1]
字數愈多，分析愈準
劍橋大學 Schwartz 等人（2013）分析逾 7 億字嘅 Facebook 貼文後發現，語言特徵對性格嘅預測力隨樣本量上升而穩步提升，大量文字樣本係準確推斷嘅先決條件。[2] 同年，研究亦顯示基於語言嘅 AI 性格判斷，準確度可超越親友嘅主觀評估。[3]
樣本太少，結果近乎隨機
能看到傾向，但易受單一帖文影響
模式開始浮現，準確度明顯提升
多層次交叉驗證，結果最穩定
2 大主軸，4 個族群，16 種性格
社群觸覺 × 情感主導兩條主軸，將性格分成四大族群。再由觀察深度 × 論述清晰度進一步細分，共得出 16 種獨立性格類型。呢個框架源自性格心理學嘅「人際環形模型」。[4]
情感
社群
社群情感族
社群 × 情感
共振者
傳情者
迴響者
聲浪者
自我情感族
自我 × 情感
傾訴者
獨白者
暗湧者
剖白者
社群理性族
社群 × 理性
遊走者
評述者
棱鏡者
論衡者
自我理性族
自我 × 理性
漫遊者
刻印者
暗礁者
構築者
自我
理性
點解係呢四個維度？
每個維度都對應語言心理學嘅實證研究，唔係隨手揀嘅分類。
社群觸覺
自我 ↔ 社群貼文係以「我」為主，定係「大家/社會」為主？第一人稱單數用量係衡量自我導向最穩定嘅語言指標之一。
Pennebaker & King (1999) [1]
情感主導
情感 ↔ 理性情感詞、感受語氣 vs 因果邏輯、數據論述 — 呢兩種模式可自動識別，並對應截然不同嘅思維風格。
Tausczik & Pennebaker (2010) [5]
觀察深度
表面反應 ↔ 深層分析語言複雜度、抽象思維、係否超越即時反應 — 對應性格心理學「開放性」在語言上嘅呈現方式。
Costa & McCrae (1992) [6]
論述清晰度
散亂 ↔ 有結構貼文有冇清晰論點、邏輯連接詞、結構感 — 對應「盡責性」嘅語言特徵，係可靠嘅表達風格指標。
Costa & McCrae (1992) [6]
參考文獻
[1] Pennebaker, J. W., & King, L. A. (1999). Linguistic styles: Language use as an individual difference. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1296–1312.
[2] Schwartz, H. A., et al. (2013). Personality, gender, and age in the language of social media: The open-vocabulary approach. PLOS ONE, 8(9), e73791.
[3] Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. PNAS, 112(4), 1036–1040.
[4] Wiggins, J. S. (1979). A psychological taxonomy of trait-descriptive terms: The interpersonal domain. Journal of Personality and Social Psychology, 37(3), 395–412.
[5] Tausczik, Y. R., & Pennebaker, J. W. (2010). The psychological meaning of words: LIWC and computerized text analysis methods. Journal of Language and Social Psychology, 29(1), 24–54.
[6] Costa, P. T., & McCrae, R. R. (1992). Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) and NEO Five-Factor Inventory. Psychological Assessment Resources.
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