Resumo

LOPEZ-PABON, Felipe O.  e  OROZCO-ARROYAVE, Juan R.. Evaluación automática de la personalidad a partir de transliteraciones de vlogs de YouTube mediante el uso de incrustaciones de palabras clásicas y del estado del arte. Ing. Investig. [online]. 2022, vol.42, n.2, e209.  Epub 13-Jun-2022. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.93803.

El estudio del reconocimiento automático de la personalidad ha ganado atención en la ultima década gracias a las diversas aplicaciones que se derivan de este campo. El modelo de los cinco grandes (también conocido como OCEAN) constituye un método ampliamente conocido para etiquetar diferentes rasgos de personalidad. Este trabajo consideró transliteraciones de grabaciones de vídeo recogidas de YouTube (proporcionadas originalmente por el instituto de investigación Idiap) y puntuaciones generadas automáticamente para los cinco grandes rasgos de personalidad, las cuales también se encontraban en la base de datos. Las transliteraciones se modelaron con tres enfoques diferentes de incrustación de palabras (Word2Vec, GloVe y BERT) y se incluyeron tres niveles diferentes de análisis, a saber: regresión para predecir la puntuación de cada rasgo de personalidad, clasificación binaria entre presencia fuerte y débil de cada rasgo, y una clasificación tri-clase según tres niveles diferentes de manifestaciones en cada rasgo (bajo, medio y alto). Según nuestros resultados, el enfoque propuesto proporciona resultados similares a otros reportados en la literatura especializada. Creemos que es necesario seguir investigando para encontrar mejores resultados. Nuestros resultados, así como otros reportados en la literatura, sugieren que existe un gran vacío en el estudio de los rasgos de personalidad basados en patrones lingüísticos, lo cual resalta la necesidad de trabajar en la recolección y etiquetado de datos considerando el conocimiento de psicólogos y psicolingüistas expertos.

Palavras-chave : personalidad; incrustaciones de palabras; YouTube; regresión; clasificación.

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