Personality Insights (性格分析)

https://www.ibm.com/watson/services/personality-insights/

IBM Watson™ Personality Insights サービスは、言語分析を使用して、メール、テキスト、ソーシャル メディアへの投稿など、ノイズの多いデジタル通信から、作成者の性格特性を反映するプロフィールを推測します。

このプロフィールには以下が含まれる場合があります。

1. 性格: Big Five のタクソノミーに基づく、人が世界とどのように関与するかを説明するために最も広く使用されるモデル。
2. ニーズ: 共感を呼びやすい製品の特徴。
3. 価値: 意思決定に影響を与える動機付け要因。
4. 消費嗜好性: さまざまな製品、サービス、アクティビティを追求する可能性。
5. 行動: 推定されたコンテンツの、曜日および時間帯に基づく分布。

プロパティ

共通

• 表示名 - アクティビティの表示名です。

資格情報

• API キー - IBM Cloud 上の Personality Insights インスタンス用に生成される API キーです。
• URL - IBM Cloud 上の Personality Insights インスタンス用に生成される URL です。

入力

• データテーブル - Content 列を持つデータ テーブルを受け付けます。列には、作成者によるテキストのスニペットと日付 (そのコンテンツが書き込まれた Unix のタイムスタンプ) が含まれます。入力テキストにはタイムスタンプが付けられるため、サービスは、曜日ごとおよび時間ごとに、推定されたプロフィールの関連度を示すタイムラインを出力します。これにより、たとえばユーザーがソーシャル メディアを利用している時間についてのインサイトを得ることができます。以下に入力例を示します。

  コンテンツ	日付
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• 消費嗜好性を取得 - 有効にすると、消費嗜好性のカテゴリごとに詳細な結果が出力されます。

• テキスト - 分析されるテキストです。この入力データが使用されると、行動の出力は null になります。

  重要: データテーブルとテキストは同じ入力データを表しますが、形式が異なります。この 2 つは相互に排他的です。ただし動作のタイムラインを出力するには、データテーブルのデータを使用する必要があります。
  注:

  このアクティビティは、最大 20 MB のテキストを受け入れられます。ただし、3,000 ワードを解析した時点で精度が横ばいになるため、最初の 250 KB のみが使用され (HTML タグや JSON タグはカウントされません)、残りは破棄されます。

  英語では、250 KB が約 50,000 ワードに相当します。これは実際に必要な量の 16 倍です。

その他

• 入力言語 - 入力されたテキストの言語です。
• 出力言語 - 出力の書き込みに使用される言語です。
• プライベート - オンにした場合、変数および引数の値が Verbose レベルでログに出力されなくなります。

出力

• 行動 - 曜日ごとおよび時間ごとの、推定されたプロフィールの関連度に関する情報を保持する Behavior オブジェクトです。関連度は、0 〜 1 の確率で示されます。
  Behavior には、次のフィールドがあります。
  • Monday (Double)
  • Tuesday (Double)
  • Wednesday (Double)
  • Thursday (Double)
  • Friday (Double)
  • Saturday (Double)
  • Sunday (Double)
  • Times (Double[ ]) - 1 日の時間ごとの関連性スコアを含む 24 セルの配列です。
• 消費嗜好性 - 作成者がさまざまな製品、サービス、アクティビティを追求する可能性を含む ConsumptionPreferences オブジェクトです。40 個の消費嗜好性が 8 つのカテゴリに分けられています。それらは、こちらで確認できます。
  ConsumptionPreferences オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • すべて (List<Preference>) - 40 個の消費嗜好性すべてです。
  • Music (List<Preference>)
  • Shopping (List<Preference>)
  • Movies (List<Preference>)
  • ReadingAndLearning (List<Preference>)
  • HealthAndActivity (List<Preference>)
  • Entrepreneurship (List<Preference>)
  • Environmental_Concern (List<Preference>)
  • Volunteering (List<Preference>)
    Preference オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • 名前 (String) - 消費嗜好性の説明です (例:consumption_preferences_eat_out、頻繁に外食する可能性を示します)。
  • カテゴリ (String) - この Preference が属する ConsumptionPreference の名前です。
  • 信頼度 (Double) - 分析された作成者に、消費嗜好性が偽りなく当てはまることを示す信頼度です。
• ニーズ - 作成者の共感を呼びやすい品質は何かを大まかに示す Needs オブジェクトです。
  Needs オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • すべて (List<Trait>) - ニーズに関連するすべての特質。
  • Excitement (Trait)
  • Harmony (Trait)
  • Curiosity (Trait)
  • Ideal (Trait)
  • Self_expression (Trait)
  • Liberty (Trait)
  • Love (Trait)
  • Practicality (Trait)
  • Stability (Trait)
  • Challenge (Trait)
  • Structure (Trait)
  • Closeness (Trait)
    Trait オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • 名前 (String) - 特質の説明です (例:刺激、思考様式)
  • Percentile (Double) - 作成者に対するこの特質の相対的重要性。
  • Significant (Boolean) - この特質が作成者のプロフィールにおいて十分重要であるかどうか。
• 性格 - 作成者の Big Five プロフィールを含む Personality オブジェクト。人が世界とどのように関与するかを説明するために最も広く使用されるモデルです。
  Personality オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • すべて (List<Category>) - 性格に関連するすべての Big Five カテゴリ。
  • Agreeableness (Category) - 他者に対する同情心と協調心を持つ傾向。
  • Conscientiousness (Category) - 組織的に、または慎重な方法で行動する傾向。
  • Extraversion (Category) - 他者と一緒に刺激を求める傾向。
  • Emotional_range (Category) - 神経症的傾向または自然反応とも呼ばれる。周囲の環境に対する感情の敏感度。
  • Openness (Category) - さまざまなアクティビティを体験することに対する積極度。
    Category オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • 名前 (String) - カテゴリの共通名。
  • Percentile (Double) - 作成者の性格における、このカテゴリの相対的な優位性。
  • Significant (Boolean) - このカテゴリが作成者プロフィールにおいて十分重要であるかどうか。
  • Traits (List<Trait>) - カテゴリに関連付けられたすべての特質のリスト。上記の各カテゴリ名をクリックすると、これらの特質のリストと説明が表示されます。
• 価値 - 作成者の意思決定に影響を与える動機付け要因を含む Values オブジェクトです。
  Values オブジェクトには次のフィールドが含まれます。
  • すべて (List<Trait>) - 価値に関連するすべての特質。
  • Self_transcendence (Trait) - 他者の福祉や関心に配慮します。
  • Conservation (Trait) - 自己抑制、秩序、変化への抵抗を重視します。
  • Hedonism (Trait) - 自分自身のために喜びと感覚的な満足を求めます。
  • Self_enhancement (Trait) - 自分自身のために個人的成功を求めます。
  • Open_to_change (Trait) - 自主的な行動、考え、感情、そして新しい体験への準備を重視します。