KI kann die Persönlichkeit bestimmen, indem sie Ihre Augen verfolgt
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Augen bewegen, kann laut einer neuen Studie an der University of South Australia (UniSA) ein starker Indikator für Ihren Persönlichkeitstyp sein.
UniSA-Forscher haben in Zusammenarbeit mit der Universität Stuttgart (Deutschland), der Flinders University (Australien) und dem Max-Planck-Institut für Informatik (Deutschland) modernste Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet, um einen Zusammenhang zwischen Persönlichkeit und Augenbewegungen zu demonstrieren.
Frühere Studien, die einen Zusammenhang zwischen Persönlichkeitsmerkmalen und Augenbewegungen gezeigt haben, legen nahe, dass Menschen mit ähnlichen Merkmalen dazu neigen, ihre Augen auf ähnliche Weise zu bewegen. Zum Beispiel verbringen Optimisten weniger Zeit damit, negative emotionale Reize (z. B. Hautkrebsbilder) zu untersuchen als Pessimisten.
In der neuen Studie stellten die Forscher fest, dass die Augenbewegungen von Menschen zeigen können, ob sie kontaktfreudig, gewissenhaft oder neugierig sind, wobei die Algorithmus-Software vier der Big Five-Persönlichkeitsmerkmale zuverlässig erkennt: Neurotizismus (die Tendenz, nervös, unsicher, selbstkritisch zu sein oder umständlich), Extraversion (gewinnt Energie aus sozialen Interaktionen), Verträglichkeit (die Tendenz, taktvoll, einfühlsam, hilfsbereit und rücksichtsvoll zu sein) und Gewissenhaftigkeit (die Tendenz, Impulse zu kontrollieren und auf sozial verträgliche Weise zu handeln).
Für die Studie verfolgte das Forschungsteam die Augenbewegungen von 42 Teilnehmern, als sie einen Auftrag auf einem Universitätscampus erledigten, und bewertete anschließend ihre Persönlichkeitsmerkmale mithilfe gut etablierter Fragebögen.
Die Forscher sagen, dass die Studie neue Zusammenhänge zwischen zuvor untersuchten Augenbewegungen und Persönlichkeitsmerkmalen aufdeckt und wichtige Erkenntnisse für das aufstrebende Gebiet der sozialen Signalverarbeitung sowie der sozialen Robotik bietet.
"Diese Erkenntnisse haben sicherlich das Potenzial, die Mensch-Maschine-Interaktion zu verbessern", sagte Dr. Tobias Loetscher von der UniSA. „Die Menschen sind immer auf der Suche nach verbesserten, personalisierten Dienstleistungen. Die heutigen Roboter und Computer sind sich jedoch nicht sozial bewusst und können sich daher nicht an nonverbale Hinweise anpassen.
"Diese Forschung bietet die Möglichkeit, Roboter und Computer so zu entwickeln, dass sie natürlicher werden und die sozialen Signale des Menschen besser interpretieren können."
Loetscher fügte hinzu, dass die Ergebnisse auch eine wichtige Brücke zwischen streng kontrollierten Laborstudien und der Untersuchung natürlicher Augenbewegungen in realen Szenarien bilden.
„Diese Studie hat das visuelle Verhalten von Menschen, die ihre täglichen Aufgaben erledigen, verfolgt und gemessen und dabei natürlichere Reaktionen erzielt als in einem Labor.
„Und dank unseres Ansatzes des maschinellen Lernens validieren wir nicht nur die Rolle der Persönlichkeit bei der Erklärung der Augenbewegung im Alltag, sondern enthüllen auch neue Augenbewegungsmerkmale als Prädiktoren für Persönlichkeitsmerkmale.“
Quelle: University of South Australia
