Create app.py

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@@ -0,0 +1,348 @@
+# Extended Big Five questionnaire with subtraits and their questions
+questionnaire = {
+    "openness": {
+        "imagination": [
+            "Me gusta soñar despierto o pensar en ideas abstractas y fantásticas.",
+            "Al resolver problemas, a menudo se me ocurren soluciones creativas o poco convencionales."
+        ],
+        "aesthetic_sensitivity": [
+            "Me conmueve profundamente el arte, la música o la naturaleza.",
+            "A menudo busco la belleza en mi entorno, como disfrutar de las puestas de sol o de espacios bien diseñados."
+        ],
+        "intellectual_curiosity": [
+            "Me gusta aprender sobre nuevos temas solo por el placer de aprender.",
+            "Me atraen las ideas complejas o teóricas, como la filosofía o la mecánica cuántica."
+        ],
+        "adventure_seeking": [
+            "Prefiero probar nuevas actividades, como viajar a lugares desconocidos o probar comidas exóticas.",
+            "Me siento cómodo tomando riesgos para explorar nuevas oportunidades."
+        ],
+        "emotional_openness": [
+            "Estoy dispuesto a expresar mis sentimientos más profundos, incluso si son complicados o vulnerables.",
+            "A menudo reflexiono sobre cómo mis emociones dan forma a mis experiencias."
+        ],
+    },
+    "conscientiousness": {
+        "self_discipline": [
+            "Puedo persistir con las tareas incluso cuando se vuelven aburridas o difíciles.",
+            "A menudo completo proyectos antes de las fechas límite."
+        ],
+        "orderliness": [
+            "Me gusta mantener mi espacio de trabajo, mi hogar o mi horario bien organizado.",
+            "Me siento incómodo en entornos desordenados o caóticos."
+        ],
+        "dutifulness": [
+            "Siento una fuerte obligación de cumplir con mis compromisos, incluso cuando es inconveniente.",
+            "A menudo me siento culpable si no cumplo con las expectativas de los demás."
+        ],
+        "achievement_striving": [
+            "Me fijo metas ambiciosas y trabajo duro para alcanzarlas.",
+            "Disfruto de sentirme productivo y realizado después de un día ajetreado."
+        ],
+        "cautiousness": [
+            "Me tomo el tiempo de sopesar los pros y los contras antes de tomar decisiones.",
+            "Tengo cuidado de evitar riesgos, incluso si pueden dar lugar a grandes recompensas."
+        ],
+    },
+    "extraversion": {
+        "sociability": [
+            "Me siento con energía después de pasar tiempo con otras personas.",
+            "Disfruto de las reuniones grandes y de conocer gente nueva."
+        ],
+        "assertiveness": [
+            "Tengo confianza para expresar mis opiniones, incluso en entornos grupales.",
+            "A menudo tomo la iniciativa en la organización de eventos o actividades."
+        ],
+        "energy_level": [
+            "Tengo mucha energía física y mental durante todo el día.",
+            "Disfruto de los entornos de ritmo rápido con estimulación constante."
+        ],
+        "excitement_seeking": [
+            "Me atraen las actividades emocionantes, como las montañas rusas, el paracaidismo o los viajes de aventura.",
+            "Me aburro rápidamente en entornos rutinarios o de baja energía."
+        ],
+        "positive_emotions": [
+            "A menudo me siento alegre, entusiasta y optimista.",
+            "Soy bueno para levantar el ánimo de las personas que me rodean."
+        ],
+    },
+    "agreeableness": {
+        "trust": [
+            "Creo que la mayoría de las personas tienen buenas intenciones.",
+            "Me siento cómodo confiando en que los demás hagan su parte en un proyecto grupal."
+        ],
+        "altruism": [
+            "Disfruto ayudando a los demás, incluso si requiere un esfuerzo o sacrificio adicional.",
+            "Encuentro satisfacción en el voluntariado o en apoyar una causa."
+        ],
+        "modesty": [
+            "Me siento incómodo alardeando de mis logros o habilidades.",
+            "Evito llamar la atención sobre mí mismo, incluso cuando merezco reconocimiento."
+        ],
+        "compassion": [
+            "Me doy cuenta rápidamente cuando los demás están molestos o necesitan consuelo.",
+            "Hago todo lo posible para que los demás se sientan cuidados y apoyados."
+        ],
+        "cooperation": [
+            "Estoy dispuesto a hacer concesiones para evitar conflictos.",
+            "Priorizo la armonía del grupo por encima de mis propias preferencias en entornos de equipo."
+        ],
+    },
+    "neuroticism": {
+        "anxiety": [
+            "A menudo me preocupan los acontecimientos futuros o los posibles problemas.",
+            "Me siento tenso o nervioso en situaciones desconocidas o de mucha presión."
+        ],
+        "anger": [
+            "Me siento frustrado o irritado fácilmente.",
+            "A veces, las pequeñas molestias me hacen perder los estribos."
+        ],
+        "depression": [
+            "A menudo me siento triste, desanimado o desmotivado, incluso cuando no hay una razón clara.",
+            "Me resulta difícil disfrutar de actividades que antes me hacían feliz."
+        ],
+        "self_consciousness": [
+            "Me preocupa demasiado lo que los demás piensen de mí.",
+            "A menudo me siento avergonzado o juzgado en situaciones sociales."
+        ],
+        "vulnerability": [
+            "Me resulta difícil afrontar situaciones estresantes o grandes cambios en la vida",
+            "Me siento abrumado cuando me enfrento a desafíos, incluso si son manejables".
+        ],
+    },
+}
+
+import json
+import numpy as np
+import gradio as gr
+import plotly.graph_objects as go
+from scipy.stats import percentileofscore
+
+# Define TRAIT_COLORS
+TRAIT_COLORS = {
+    "openness": "blue",
+    "conscientiousness": "green",
+    "extraversion": "orange",
+    "agreeableness": "purple",
+    "neuroticism": "red"
+}
+
+# Flatten questions dynamically
+def build_questions():
+    return [
+        (trait, sub_trait, q)
+        for trait, sub_traits in questionnaire.items()
+        for sub_trait, qs in sub_traits.items()
+        for q in qs
+    ]
+
+questions = build_questions()
+
+# Initialize state
+state = {"current_question": 0, "responses": []}
+
+# Compute scores with percentiles and z-scores
+def compute_scores_and_percentiles(responses):
+    scores = {}
+    idx = 0
+    for trait, sub_traits in questionnaire.items():
+        for sub_trait, qs in sub_traits.items():
+            mean_score = np.mean(responses[idx:idx + len(qs)])
+            scores[f"{trait}_{sub_trait}"] = mean_score
+            idx += len(qs)
+    
+    # Convert scores to arrays for percentile/z-score calculations
+    values = np.array(list(scores.values()))
+    z_scores = (values - np.mean(values)) / np.std(values)
+    percentiles = [percentileofscore(values, score) for score in values]
+    
+    return scores, z_scores, percentiles
+
+# Create chart with colors, percentiles, and z-scores
+def create_chart(scores, z_scores, percentiles):
+    subtraits = [key.split("_")[1] for key in scores.keys()]
+    values = list(scores.values())
+    trait_keys = [key.split("_")[0] for key in scores.keys()]
+    colors = [TRAIT_COLORS[trait] for trait in trait_keys]
+
+    # Create a bar chart
+    fig = go.Figure()
+
+    for i, (trait, color) in enumerate(TRAIT_COLORS.items()):
+        indices = [j for j, t in enumerate(trait_keys) if t == trait]
+        trait_subtraits = [subtraits[j] for j in indices]
+        trait_values = [values[j] for j in indices]
+        trait_z_scores = [z_scores[j] for j in indices]
+        trait_percentiles = [percentiles[j] for j in indices]
+
+        fig.add_trace(
+            go.Bar(
+                x=trait_subtraits,
+                y=trait_values,
+                name=trait.capitalize(),
+                marker_color=color,
+                text=[
+                    f"Score: {v:.2f}<br>Z-score: {z:.2f}<br>Percentile: {p:.1f}%"
+                    for v, z, p in zip(trait_values, trait_z_scores, trait_percentiles)
+                ],
+                hoverinfo="text"
+            )
+        )
+
+    fig.update_layout(
+        title="Trait Breakdown with Percentiles and Z-Scores",
+        xaxis_title="Subtraits",
+        yaxis_title="Average Score (1-10)",
+        plot_bgcolor="black",
+        paper_bgcolor="black",
+        font=dict(color="white"),
+        legend=dict(
+            title="Traits",
+            bgcolor="black",
+            bordercolor="gray",
+            borderwidth=1
+        )
+    )
+    return fig
+
+# Progress gauge
+def plot_progress(current, total, question_text, question_num):
+    progress = (current / total) * 100
+    fig = go.Figure(go.Indicator(
+        mode="gauge+number",
+        value=progress,
+        gauge={
+            'axis': {'range': [0, 100]},
+            'bar': {'color': 'purple'},
+            'bgcolor': 'black',
+            'steps': [
+                {'range': [0, 25], 'color': 'darkviolet'},
+                {'range': [25, 50], 'color': 'violet'},
+                {'range': [50, 75], 'color': 'magenta'},
+                {'range': [75, 100], 'color': 'plum'}
+            ],
+        },
+        domain={'x': [0, 1], 'y': [0, 1]}
+    ))
+
+    fig.add_annotation(
+        x=0.5, y=-0.2, text=f"Question {question_num} / {total}", showarrow=False,
+        font=dict(size=14, color='white'), align="center"
+    )
+
+    fig.update_layout(
+        title={
+            'text': f"<b>{question_text}</b>",
+            'font': {'size': 20, 'color': "white"},
+            'x': 0.5,
+            'xanchor': 'center',
+            'y': 0.85,
+        },
+        margin=dict(t=170),
+        plot_bgcolor='black',
+        paper_bgcolor='black',
+        font=dict(color='white'),
+    )
+
+    return fig
+
+# Start test
+def start_test():
+    state["current_question"] = 0
+    state["responses"] = []
+    question = questions[state["current_question"]][2]
+    return (
+        question,
+        plot_progress(0, len(questions), question, 1),
+        gr.update(visible=True),
+        gr.update(visible=False),
+    )
+
+
+
+
+
+# Save Plotly chart as HTML
+def save_plotly_html(chart, file_name="results_chart.html"):
+    chart.write_html(file_name)
+    print(f"Chart saved to {file_name}")
+
+# Save test results as a JSON file
+def save_results(responses, file_name="test_results.json"):
+    with open(file_name, "w") as f:
+        json.dump({"responses": responses}, f, indent=4)
+    print(f"Results saved to {file_name}")
+
+# Modified next_question to save results and chart
+def next_question(response):
+    state["responses"].append(int(response))
+    state["current_question"] += 1
+
+    if state["current_question"] >= len(questions):
+        scores, z_scores, percentiles = compute_scores_and_percentiles(state["responses"])
+        result_chart = create_chart(scores, z_scores, percentiles)
+
+        # Save results and chart
+        save_results(state["responses"], "test_results.json")
+        save_plotly_html(result_chart, "results_chart.html")
+
+        return "Test Complete! Your results:", result_chart, gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
+
+    question = questions[state["current_question"]][2]
+    return (
+        question,
+        plot_progress(
+            state["current_question"], len(questions),
+            question, state["current_question"] + 1
+        ),
+        gr.update(visible=True),
+        gr.update(visible=False),
+    )
+
+def create_gradio_app():
+    with gr.Blocks() as app:
+        gr.Markdown("## Extended Big Five Personality Test")
+
+        # UI Elements
+        start_button = gr.Button("Start Test")
+        question_text = gr.Textbox(label="Question", interactive=False, visible=True)
+        button_group = gr.Radio([str(i) for i in range(1, 11)], label="Your Response (1-10)", visible=True)
+        progress_gauge = gr.Plot()
+        result_output = gr.Textbox(label="Results", visible=True)
+        download_results = gr.File(label="Download Results JSON", visible=False)
+        download_chart = gr.File(label="Download Chart HTML", visible=True)
+
+        # Start Test Logic
+        start_button.click(
+            start_test,
+            outputs=[question_text, progress_gauge, button_group, result_output]
+        )
+
+        # Question Logic
+        def handle_next_question(response):
+            output = next_question(response)
+
+            # Check if the test is complete to enable downloads
+            if state["current_question"] >= len(questions):
+                return (*output, "test_results.json", "results_chart.html")
+            else:
+                return (*output, None, None)
+
+        # Respond to button changes and enable downloads after test completion
+        button_group.change(
+            handle_next_question,
+            inputs=button_group,
+            outputs=[
+                question_text, progress_gauge, button_group, result_output,
+                download_results, download_chart
+            ]
+        )
+
+    return app
+
+
+# Launch the Gradio app
+app = create_gradio_app()
+
+# Launch the app locally
+app.launch()