Personality traits and adaptive characteristics of adolescents: interconnections' data mining
Authors: Славутская Е.В. , Абруков В.С. , Славутский Л.А. 
Published: December 2022

Актуальность работы связана с необходимостью развития новых методов обработки и анализа психодиагностических данных. Цель статьи – показать возможности выявления латентных взаимосвязей личностных характеристик в рамках факторных моделей личности при комплексном использовании факторного анализа и методов машинного обучения. Анализировались данные психодиагностических срезов в группах подростков 14 – 15 лет. Использовались стандартизированные апробированные методики: тест Р. Даймонд – К. Роджерс, выявляющий адаптационные характеристики, и опросник Р.Б. Кеттелла (методика 14 PF) для описания личностных черт в рамках структурной теории. Полученные многомерные психодиагностические данные обрабатывались при помощи традиционного факторного анализа и одного из методов машинного обучения – метода «дерево решений». Авторами показано, что анализ данных психодиагностики при совместном использовании разных методик их обработки позволяет значительно расширить возможности психологической интерпретации результатов. Показаны возможности обнаружения нелинейных и опосредованных связей между психологическими признаками, их иерархической классификации. Комплексный анализ межфункциональных связей личностных черт с адаптационными характеристиками подростков представляет интерес, как с методологической точки зрения, так и с психологической. Результаты демонстрируют особенности факторных моделей личности и соответствующих им психодиагностических методик, возможности получения новой психологической информации при использовании современных методов интеллектуального анализа данных.
The relevance of the article is connected with the need to develop new methods of processing and analyzing psycho diagnostic data. The purpose of the article is to show the possibilities of identifying latent relationships of personal characteristics within the framework of personality factor models with the integrated use of factor analysis and machine learning methods. The data of psycho diagnostic sections in groups of adolescents aged 14 – 15 were analyzed. Standardized approved methods were used: test R. Dymond – K. Rogers, identifying adaptive characteristics, and R.B. Сattell's questionnaire (method 14 PF) for the description of personality traits in the framework of structural theory. The obtained multidimensional psycho diagnostic data were processed using traditional factor analysis and one of the methods of machine learning – the "decision tree" method. The authors have shown that the analysis of psycho diagnostic data with the combined use of different processing methods makes it possible to significantly expand the possibilities of psychological results interpretation. The possibilities to detect nonlinear and indirect connections between psychological traits and their hierarchical classification are shown. A comprehensive analysis of the personality traits cross-functional connections with the adolescents’ adaptive characteristics is of interest, both from a methodological point of view and from a psychological point of view. The results demonstrate the features of factor models of personality and their corresponding psycho diagnostic techniques, the possibility of obtaining new psychological information using modern methods of data mining.