人們喜歡做線上測試,，看看 Buzzfeed 和 Facebook 就知道了,。一項新研究篩選了一些最大的在線數(shù)據(jù)集，從中鑒定了人的四種不同的“類型”,。研究中所應用的新方法發(fā)表在《自然·人類行為》（Nature Human Behavior）上,，論文中對算法有詳細描述，這項研究是嚴謹和可重復的,，終于將性格類型分析從書店中令人懷疑的自助類書籍轉(zhuǎn)移到了嚴肅的科學期刊上,。

坦白說，在這里,，人格“類型”不是理想的術(shù)語,；個性“集群”（personality clusters）可能更準確。論文的共同作者 William Revelle（美國西北大學）對將人分成截然不同的人格類型的概念感到不滿,，比如廣受歡迎的邁爾斯-布里格斯性格分類法（Myers-Briggs Type Indicator, MBTI）一樣,。Revelle 是邁爾斯-布里格斯測試的堅定反對者。不只他一個人,，大多數(shù)研究性格的科學家更傾向于把性格看作多個連續(xù)的維度,，并且在人們逐漸成熟的過程中，個人性格特點在這些性格維度譜中所處的位置會不斷發(fā)生變化,。

圖 | 平均型、保守型,、榜樣型和自我中心型：并非所有人都屬于這四類之一,，但或許你是。（圖中橫坐標分別是神經(jīng)質(zhì),、外向性,、開放性、宜人性和盡責性,。來源：美國西北大學）

此研究的新發(fā)現(xiàn)是在性格特征的整體分布中識別四個主要的集群,。Revelle 喜歡把他們想象成“面糊里的面塊”，或類比為美國城市人口是怎樣聚集的,。

但并不是說,，每個人都屬于這四個類別中的一個,。

把美國分成四個區(qū)域——北部、南部,、東部和西部——然后看看人口密度如何分布,。你可能會發(fā)現(xiàn)紐約、芝加哥,、洛杉磯或休斯頓等人口稠密的城市中,，人口密度最高?！暗前衙總€人都描述成生活在這四個城市是一個錯誤,。同理，我們描述的是處在這個分布的特定部分的概率,；我們并不是說每個人都屬于這四個類別中的一個,。”

來自西北大學的研究者們使用了來自世界各地 150 萬人在線測試的公開數(shù)據(jù),。然后根據(jù)所謂的五大基本人格（Big Five basic personality）特征來繪制這些數(shù)據(jù)：神經(jīng)質(zhì),、外向性、開放性,、親和性和盡責性,。“五大人格”是目前研究人格的社會心理學家的專業(yè)標準,。然后,，他們將自己的算法應用到生成的數(shù)據(jù)集。

四種“類型”

Revelle 承認,，當他的同事,、本研究共同作者 Luis Amaral 用傳統(tǒng)的聚類算法來研究他的初步發(fā)現(xiàn)時，發(fā)現(xiàn)了 16 個不同的集群,。Revelle 立即表示懷疑：“這太可笑了,，”他說。他不認為有任何人格類型隱藏在數(shù)據(jù)中,，并對 Amaral 和另一位共同者 Martin Gerlach 提出了質(zhì)疑,，希望能更好地改進他們的分析。

“這些用于統(tǒng)計的機器學習算法不會自動產(chǎn)生最終的正確答案,，”Revelle 說,。“你需要將它與隨機解進行比較,?！彪S后他們通過施加額外的限制條件來篩選測試結(jié)果，從而產(chǎn)生了完全不同的分析結(jié)果,。研究人員最終得出了四個截然不同的性格群體：

平均型：這些人在神經(jīng)質(zhì)和外向性方面得分很高,，但在開放性方面得分較低,。這是最典型的類別，女性比男性更有可能屬于此類,。

保守型：這種類型的人情緒穩(wěn)定,，開放性或神經(jīng)質(zhì)得分較低。他們也在外向性方面得分較低,，但往往比較隨和,、認真。