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今日、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、ロジスティック回帰による分類を行ったところ、性格特性用語の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、また分散表現で用いたコーパスの間で因子の分類性能には差異が認められた。

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ことが分かってきている。これら5つの因子は、•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)と呼ばれている。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OliverP.John[1]やRobertR.McCraeらによる研究[2][3]、日本では和田ら[4]や村上[5]による研究など、長年にわたり試みられている。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。本研究では、自然言語処理の手法によってより客観的な手法を用いて性格特性用語の構造推定を行い、性格概念を構造化することを目的とする。単語の構造分析方法の一つとして単語分散表現という手法が挙げられる。これは単語を数百次元程度のベクトル空間上の点として表現する手法である。この分散表現をもとに、ロジスティック回帰による単語の分類を行った。