Визначення рис п’ятифакторної моделі особистості за українськомовним есе професійної самопрезентації
Анотація
Вступ. У практиці управління персоналом, кар’єрного консультування та освіти самопрезентаційні тексти є поширеним джерелом даних про індивідуальні особливості людини. Водночас методологічно обґрунтовані підходи до визначення рис п’ятифакторної моделі особистості за українськомовними есе залишаються недостатньо дослідженими.
Мета. Оцінити можливість автоматичного передбачення рис п’ятифакторної моделі особистості за українськомовним есе самопрезентації та сформувати відтворюваний початковий метод такого передбачення.
Методи. Дослідження проведено у січні – лютому 2026 року на базі одного з українських університетів. У пілотному аналізі використано 50 валідних відповідей і скорочену 15-пунктову методику оцінювання рис п’ятифакторної моделі особистості (Soto & John, 2017). Текст есе аналізували як сукупність кількісно представлених мовних ознак, які далі узагальнювали до компактного семантичного подання та використовували для статистичного визначення вираженості рис особистості. Оцінювання стійкості отриманих результатів здійснювали за процедурою п’ятиблокової перехресної перевірки.
Результати дослідження. Найвищі показники відповідності між розрахованими за текстом і самооцінними значеннями рис отримано для «Відкритості до досвіду» (r = 0.285) та «Доброзичливості» (r = 0.235). Для «Екстраверсії» зв’язок був слабким (r = 0.101), тоді як для «Добросовісності» (r = -0.248) і «Негативної емоційності» (r = -0.057) він виявився низьким або нестійким.
Висновки. Отримані результати свідчать, що українськомовне есе професійної самопрезентації може містити інформацію, пов’язану з окремими рисами особистості, насамперед із «Відкритістю до досвіду» та частково з «Доброзичливістю». Дослідження формує основу для подальшої роботи, яка має передбачати залучення розширених текстових завдань, використання більш досконалих способів аналізу тексту та суворіші процедури перевірки стійкості результатів.
Посилання
2. Deerwester, S., Dumais, S. T., Furnas, G. W., Landauer, T. K., & Harshman, R. (1990). Indexing by latent semantic analysis. Journal of the American Society for Information Science, 41(6), 391–407. http://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4571(199009)41:6%3C391::AID-ASI1%3E3.0.CO;2-9
3. Goldberg, L. R. (1993). The structure of phenotypic personality traits. American Psychologist, 48(1), 26–34. https://doi.org/10.1037/0003-066X.48.1.26
4. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
5. Hoerl, A. E., & Kennard, R. W. (1970). Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 55–67. https://doi.org/10.1080/00401706.1970.10488634
6. Mairesse, F., & Walker, M. A. (2006, June). Automatic recognition of personality in conversation. In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the NAACL, Companion Volume: Short Papers (pp. 85–88). https://aclanthology.org/N06-2022/
7. Meade, A. W., & Craig, S. B. (2012). Identifying careless responses in survey data. Psychological Methods, 17(3), 437–455. https://doi.org/10.1037/a0028085
8. Oppenheimer, D. M., Meyvis, T., & Davidenko, N. (2009). Instructional manipulation checks: Detecting satisficing to increase statistical power. Journal of Experimental Social Psychology, 45(4), 867–872. https://doi.org/10.1016/j.jesp.2009.03.009
9. Park, G., Schwartz, H. A., Eichstaedt, J. C., Kern, M. L., Kosinski, M., Stillwell, D. J., Ungar, L. H., & Seligman, M. E. P. (2015). Automatic personality assessment through social media language. Journal of Personality and Social Psychology, 108 (6), 934–952. https://doi.org/10.1037/pspp0000020
10. Pearson, K. (1895). VII. Note on regression and inheritance in the case of two parents. proceedings of the royal society of London, 58(347-352), 240-242. https://doi.org/10.1098/rspl.1895.0041
11. Rangel, F., Rosso, P., Verhoeven, B., Daelemans, W., Potthast, M., & Stein, B. (2016). Overview of the 4th author profiling task at PAN 2016: cross-genre evaluations. In Working Notes Papers of the CLEF 2016 Evaluation Labs. CEUR Workshop Proceedings/Balog, Krisztian [edit.]; et al. (pp. 750-784). https://ceur-ws.org/Vol-1609/
12. Schwartz, H. A., Eichstaedt, J. C., Kern, M. L., Dziurzynski, L., Ramones, S. M., Agrawal, M., ... & Ungar, L. H. (2013). Personality, gender, and age in the language of social media: The open-vocabulary approach. PloS one, 8(9), e73791. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073791
13. Soto, C. J., & John, O. P. (2017). Short and extra-short forms of the Big Five Inventory–2: The BFI-2-S and BFI-2-XS. Journal of Research in Personality, 68, 69–81. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2017.02.004
14. Spärck Jones, K. (1972). A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation, 28(1), 11–21. https://doi.org/10.1108/eb026526
15. Willmott, C. J., & Matsuura, K. (2005). Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30(1), 79–82. https://doi.org/10.3354/cr030079
16. Yarkoni, T. (2010). Personality in 100,000 words: A large-scale analysis of personality and word use among bloggers. Journal of Research in Personality, 44(3), 363–373. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2010.04.001
Авторське право (c) належить авторам статті.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Положення про авторські права Creative Commons
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
