人工智能用于心理测量:通过眼睛跟踪技术验证机器学习模型来测量情绪智能.
Wei Wang1, Liat Kofler1,2, Chapman Lindgren1,3
1The Graduate Center, City University of New York, New York, NY 10016, USA.
Journal of Intelligence
|September 27, 2023
概括
人工智能 (AI) 可以使用眼睛跟踪数据准确地测量情绪智能 (EI). 这种心理测量AI方法即使在简短的数据中也显示出高准确性,减少了心理测量的偏差.
科学领域:
- 心理测量AI的人工智能
- 人工智能在心理学中的应用
- 机器学习用于心理测量
背景情况:
- 人工智能 (AI) 通过模仿人类认知能力来改变行业.
- 心理测量AI将AI与心理测量相结合,以提高准确性,效率和客观性.
- 减少人类偏见和提高客观性是心理评估的关键目标.
研究的目的:
- 系统地检查各种机器学习 (ML) 模型在使用眼睛跟踪数据测量情感智能 (EI) 的有效性.
- 为了确定使用简短的眼睛跟踪数据用于准确的EI评估的可行性.
- 为了确定预测EI分数的关键眼睛跟踪特征.
主要方法:
- 利用了不引人注目的眼球追踪传感技术.
- 使用七种不同的机器学习分类器执行了1470次运行.
- 研究了对情绪智能 (EI) 构造的不同方面和措施的测量.
主要成果:
- 在测量EI时达到50-90%的平均准确性,取决于分数二分化.
- 证明AI算法可以在只需5或2秒的眼睛跟踪数据中达到高精度.
- 确定了特定的眼睛跟踪特征,这些特征对EI分数具有很高的预测能力.
结论:
- 心理测量AI,特别是使用眼睛跟踪和ML,为测量EI提供了一种强大而有效的方法.
- 该研究强调了人工智能的潜力,可以显著减少偏见,增加心理评估中的客观性.
- 调查结果对理解EI和评估工具的实际应用具有理论意义.
