性格の心理学的研究におけるビッグファイブとは、人間の性格が5つの主要な特性因子によって表されるという考え方であり、性格構造のモデルとして有力なものである。本研究では、自然言語処理を活用し性格特性用語をビッグファイブに基づいて分類することを目的とする。日本語と英語の性格特性用語を単語分散表現に変換し、機械学習による分類を行ったところ、性格特性用語からビッグファイブの構造が抽出された。ただし日本語と英語とでビッグファイブの構造には違いがあることが確認できた。また各因子の分類性能においても差異が認められた。

人間の性格を表現する言葉は大量にある。これらの言葉がどんな構造を持つのかは、大きな心理学的課題として様々な研究が行われてきた。その結果近年では、人間の性格はビッグファイブという5因子の構造を持つという考え方が主流となっている。ここでビッグファイブとは、人間の性格が外向性(E：Extroversion)、協調性(A：Agreeableness)、勤勉性(C：Conscientiousness)、情緒安定性(N：Neuroticism)、知性(O：OpennesstoExperience)と呼ばれる5つの因子からなるという特性論の一つである。ビッグファイブに基づいた性格特性用語の収集や構造理解については、英語圏ではJohn[1]やMcCraeらによる研究[2][3]、日本では和田ら[4]や柏木[5]、吉野らによる研究[6]など、様々な研究が試みられている。しかしそれらは研究者の主観によって語彙が選択されていたり、質問紙法による性格テストの結果から得られた主観に基づく情報を因子分析によって整理されていたりすることが多い。鶴田らの研究[7]では、性格特性用語の単語分散表現をもとに機械学習によるonevsrestの2クラス分類を行い、日本語におけるビッグファイブの構造を確認した。日本語の性格特性用語と比較して英語の性格特性用語の分類においてが高い結果が得られたが、細部の分類結果は分散表現の学習元コーパスの種類によって差異が生じていた。また分析対象とした語数が少ないため、過学習や学習不足といった影響も見られた。本研究では、性格特性用語およびその類似語について、自然言語処理の手法の一つである単語分散表現を用いた多クラス分類を行い、性格概念を構造化することを目的としている。単語を数百次元程度のベクトル空間上の点として表現し、その分散表現を分析対象としたロジスティック回帰やサポートベクターマシンによる分類を行った。ビッグファイブ因子日本語英語E(外向性)内気なshyA(協調性)勝手なcoldC(勤勉性)親切なcarelessN(情緒安定性)愉快なnervousO(知性)軽率なclever