Exploratory Machine Learning Modeling of Adaptive and Maladaptive Personality Traits from Passively Sensed Behavior.
Exploratory Machine Learning Modeling of Adaptive and Maladaptive Personality Traits from Passively Sensed Behavior.
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从被动感知行为中探索适应性和适应不良人格特征的机器学习建模。
DOI：
10.1016/j.future.2022.02.010
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发表时间：
2022-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Doryab A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan R;Ringwald WR;Hernandez JV;Kehl M;Bae SW;Dey AK;Low C;Wright AGC;Doryab A
对来自移动的设备的日常行为的连续被动感测具有识别与人类特征的不同方面相关联的行为模式的潜力。本文提出了新的分析方法来提取和理解这些行为模式及其对预测适应性和适应不良的人格特质的影响。我们的机器学习分析扩展了以前的研究，表明适应性和适应不良的特征都与被动感知的行为有关，为这种类型的数据用于研究人格及其病理学提供了初步证据。该分析还为未来的验证性研究提出了方向，这些研究将适应性和适应不良的变异与当代人格病理学模型联系起来。
Continuous passive sensing of daily behavior from mobile devices has the potential to identify behavioral patterns associated with different aspects of human characteristics. This paper presents novel analytic approaches to extract and understand these behavioral patterns and their impact on predicting adaptive and maladaptive personality traits. Our machine learning analysis extends previous research by showing that both adaptive and maladaptive traits are associated with passively sensed behavior providing initial evidence for the utility of this type of data to study personality and its pathology. The analysis also suggests directions for future confirmatory studies into the underlying behavior patterns that link adaptive and maladaptive variants consistent with contemporary models of personality pathology.
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影响因子：
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作者：
Daly, Michael;Delaney, Liam;MacLachlan, Malcolm
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DeYoung, Colin G.
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作者：
Carlson, Erika N.;Vazire, Simine;Oltmanns, Thomas F.
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Oltmanns, Thomas F.