Can Deep-Learning system detect aberrant responses in personality tests?

深度学习系统可以检测性格测试中的异常反应吗？

• 批准号: 21K03110
• 负责人: 鋤柄 増根
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Komatsu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K03110/
• 关键词: パーソナリティ検査; MMPI-3; 反応の偏り; ディープラーニング; 偽装傾向; 社会的望ましさ

パーソナリティ検査の回答を歪める偽装傾向のような反応の偏り(response bias)の検出・補正方法を，臨床場面でよく使われるMMPIの最新版MMPI-3(申請者を代表とするグループがMMPI-3日本版を完成・刊行)において開発する。今年度の一つの目的は，MMPI-3日本版を完成させることであったが，この目標は達成された。ただし，この目標は今回の課題とは直接関係ないが，この完成がないとMMPI-3日本版によるデータ収集が出来ないので，標準化を終わらせる必要があった。MMPI-3日本版の標準化過程でに集められた健常者のデータ数は1413名であった。このうち無回答が多い回答を除き，さらにミネソタ大学によって示された4つの削除基準(Ben-Porth & Tellegen, 2020)を適用した妥当でない回答(これを「妥当性に欠ける回答」と呼ぶ)を除いた最終的な標準化集団は1236(男592，女644)名となった。「妥当性に欠ける回答」(171名)を今年度収集途中である偽装的な態度で回答したデータとの比較をする。今回の偽装的態度はOver-ReportingあるいはUnder-Reportingといわれるものであり，この受検態度の特性を検討し，MMPI-3がもともと持つ妥当性尺度の有効性をまず検討する。さらに臨床群でも同様に削除した45名のデータも検討する。なお，偽装傾向で回答する群からのデータは収集中であり，およそ予定の半数を収集した。また，ディープラーニング用のソフトは試作品を作製途中であるが，上記の標準化時に削除された回答と今回収集する偽装傾向での受検態度による回答の検出が可能か検討しだしたところである。

MMPI 的最新版本 MMPI-3 经常用于临床环境，是一种检测和纠正反应偏差的方法，例如伪装倾向，这会扭曲人格测试的答案。日语版本已完成并发布。 ）。今年的目标之一是完成MMPI-3的日语版本，这个目标已经实现。然而，虽然这个目标与这个问题没有直接关系，但有必要完成标准化，因为如果不完成标准化，就不可能使用日语版本的 MMPI-3 进行数据收集。日本版 MMPI-3 标准化过程中从健康受试者收集的数据数量为 1413 条。其中，我们排除了大量无回复的答案，并通过应用明尼苏达大学制定的四个删除标准（Ben-Porth & Tellegen，2020）最终标准化组为 1236 人（592 名男性，644 名女性）。我们会将“不合适的答案”（171人）与今年目前收集的、以错误态度回答的数据进行比较。这种假装的态度被称为“多报”或“少报”，我们将考察这种应试态度的特征，并首先检验MMPI-3中原本包含的效度量表的有效性。此外，我们还将检查临床组中同样被删除的 45 名患者的数据。目前正在收集来自具有伪装倾向的响应团体的数据，并且已经收集了大约计划数量的一半。另外，我们目前正在创建深度学习软件的原型，我们刚刚开始研究是否可以检测到上述标准化过程中删除的答案以及基于应试态度的答案基于这次将收集的造假倾向。

项目成果

MMPI-3日本版マニュアル

MMPI-3日文版手册

• 发表时间: 2022
• 作者: MMPI-3日本版研究会（代表 鋤柄増根）