文章ほど書き手の人柄が表れるものもありません。文章から筆者の人となりを想像する……人間のそんな思考の領域にまで到達した、人工知能があります。IBMのWatsonです。
あなたの書いた文章をWatsonに読ませて、パーソナリティーを分析してみませんか。
ブログの記事で分析する方法
Watsonが分析するのは、文章を書いた人の 性格・欲求・価値観 の３つです。性格の診断は、心理学の「ビッグ・ファイブ理論」に基づいて行われます。
なんだか難しそう……と思われるかも知れません。でも手順はとても簡単です。Twitterアカウントと連動させる方法もありますが、ここではブログの記事を利用する方法を紹介します。
文章の量が多いほど、正確な分析結果が得られるそうです。私は、ブログを始めた6月の記事（25記事 / 分析対象11,063単語）で試してみました。いくつかの記事をまとめたテキストファイルを、メモ帳アプリ等であらかじめ作り、それをコピー＆ペーストするのがおすすめです。
分析結果を見てみよう
分析結果は、数値化されたもの と 文章化されたもの の２種類が提示されます。
まずは数値化された結果から。
左から順に、個性（性格）・欲求・価値観の結果です。赤い矢印の箇所をクリックすると、より詳細な項目を見ることができます。
個性（性格）の全ての項目です。言葉の意味が分からなくても大丈夫。マウスオーバーで説明が出ます。同様に、欲求の項目もチェックしておきましょう。
次に、文章化された結果です。
やや抽象的で、全体像が掴みにくいかも知れません。しかし、一つ一つの文章単位で見ると、かなり的確に分析されているように思います。ざっくりと数種類の型に分類する性格診断のような明解さはありませんが、自分でも気付いていないような深い部分での特性を指摘されて驚きました。Watsonによる分析が優れているのか、ビッグ・ファイブ理論が優れているのか、あるいはその両方なのか……。AIも心理学も門外漢の私には判然としませんが、なかなか面白い結果が出たなというのが率直な感想です。
それにしても数値化された方の結果は、偏りが激しいですね。99％から0％まで……。少なくともバランス型の人間ではないことは確かです。サンバーストチャートもこの通り。
暇つぶしに、ブログのネタに、皆様も是非お試し下さい (о´∀`о)
