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Une équipe de chercheurs allemands et australiens assure avoir pu prédire de manière fiable quatre des cinq grands traits de personnalité "Big Five"(1) ainsi que la curiosité perceptuelle de 42 volontaires retenus dans l'étude, par l'analyse de leurs mouvements oculaires pendant qu'ils effectuaient en extérieur une tâche de la vie quotidienne. Ceci grâce à l'intelligence artificielle, alliant méthode d’apprentissage automatique de pointe et un vaste ensemble de données codant les différentes caractéristiques des mouvements des yeux des individus "Nos résultats démontrent une influence considérable de la personnalité sur le contrôle quotidien des mouvements oculaires, complétant ainsi les études antérieures en laboratoire", expliquent les scientifiques.

Les mouvements oculaires, témoins de notre personnalité...

"En plus de nous permettre de percevoir notre environnement, les mouvements oculaires sont aussi une fenêtre sur notre esprit et une riche source d'informations sur qui nous sommes, ce que nous ressentons et ce que nous faisons" signalent les chercheurs au tout début de leur article.
Par exemple, dans les interactions sociales quotidiennes, nous comprenons, prédisons et expliquons souvent le comportement et les états émotionnels des autres par la façon dont leurs yeux bougent.

Ainsi, les mécanismes exacts par lesquels le mouvement des yeux est contrôlé et la gamme de facteurs qui peuvent l'influencer font l'objet de recherches intenses depuis les années 2000, car la compréhension des types d'information que véhiculent les mouvements oculaires intéresse de nombreux domaines, de la psychologie aux sciences sociales, en passant par l'informatique ou la robotique. Un groupe de recherche a déjà suggéré que la façon dont nous bougeons nos yeux est modulée par ce que nous sommes, c'est-à-dire par notre personnalité. Des études rapportant des relations entre les traits de personnalité et les mouvements oculaires suggèrent que les personnes ayant des traits similaires ont tendance à bouger leurs yeux de la même manière. Les optimistes, par exemple, passent moins de temps à inspecter des stimuli émotionnels négatifs que les pessimistes. Les individus dotés d'une grande ouverture d'esprit passent plus de temps à fixer et à oberver les lieux lorsqu'ils regardent des animations abstraites, et les individus curieux inspectent un champ de région étendue dans une scène naturaliste.

Les études antérieures se heurtaient à des limites méthodologiques...

Mais, pour l'équipe australo-allemande publiant ce présent article, ces études antérieures sur l'association entre la personnalité et les mouvements oculaires présentent deux limites méthodologiques :
- la première de ces limites est qu'elles étudiaient le lien entre le regard et la personnalité simplement de manière descriptive ; - ou prédisaient des caractéristiques (telles que le nombre de fixations, à partir des "scores" de personnalités. Et pour cette équipe, la question la plus pertinente en matière d'application pratique est de savoir maintenant si, à son tour, les mouvements oculaires peuvent être utilisés pour prédire les traits de personnalité. Pour elle, les techniques d'apprentissage automatique peuvent répondre à cette question sans avoir à formuler d'hypothèses à priori sur l'importance des caractéristiques individuelles du regard. Ainsi, d'après ces chercheurs, les caractéristiques les plus informatives peuvent être automatiquement déterminées à partir d'un ensemble potentiellement important et diversifié de spécificités et de modèles de mouvements oculaires, révélant ainsi des liens jusqu'alors inconnus entre la personnalité et le regard.

- La seconde limite des études antérieures réside dans leur restriction aux conditions d'une étude en laboratoire, approche que l'on peut critiquer parce qu'elle pourrait ne pas conduire à des théories valides du comportement humain dans les milieux naturels.
En effet, dans la plupart des études plus anciennes, des stimuli - soigneusement choisis - tels que des images, des animations ou des questions - étaient présentées aux participants pendant des durées définies sur un écran d'ordinateur, et les mouvements oculaires étaient ensuite liés aux traits de personnalité étudiés. Mais il faut savoir que les principes qui guident les yeux lorsque l'on regarde un écran d'ordinateur sont bien différents de ceux qui les guident lorsqu'on explore différents environnements du monde réel, ou même lorsqu'on regarde des vidéos de ces environnements. Il est donc difficile de savoir si les traits de personnalité liés aux mouvements oculaires obtenus en laboratoire peuvent se généraliser aux comportements réels.

Les chercheurs démontrent, pour la première fois que le comportement visuel des individus engagés dans une tâche quotidienne peut prédire quatre des cinq traits de personnalités "Big Five"

Le principal enseignement de la présente étude est de montrer, pour la première fois, que le comportement visuel des individus engagés dans une tâche quotidienne (ici faite en extérieur), peut prédire quatre des cinq traits de personnalités Big Five, ainsi que la curiosité perceptuelle de la personne.
"Nos résultats non seulement valident le rôle de la personnalité dans l'explication du comportement des mouvements oculaires dans la vie quotidienne, ils révèlent également de nouvelles caractéristiques du mouvement des yeux en tant que prédicteurs des traits de personnalité", expliquent les chercheurs.
 
Les "Big Five"

D'abord proposés empiriquement par Lewis R. Goldberg (1981), puis développés par Costa et McCrae dans les années 1987-1992, les Big five sont considérées comme les 5 grands traits de personnalités pouvant caractériser une personne. Ils ont été identifiés par des analyses du langage naturel et des tests psychologiques. La personnalité d'un individu est alors la résultante du "mélange" de ces traits, chacun étant plus ou moins développés au sein de cette personnalité.
Ces 5 traits sont définis sous l'acronyme mnémonique OCEAN (ou CANOE),  pour :
E   (Extraversion, Énergie, Enthousiasme) ; A (Agréabilité, Altruisme, Affection) ; C (Conscience, Contrôle,  Contrainte) ; N (Émotions Négatives, Névrosisme, Nervosité) ; O (Ouverture, Originalité, Ouverture d’esprit),

Aujourd'hui, les Big Five (obtenus à l'aide de questionnaires) sont largement utilisés par les professionnels des ressources humaines et les psychologues. Elles permettent par exemple de mieux cerner les réactions d'un candidat face à différentes situations, lors d'un recrutement.

Méthode utilisée

Les chercheurs ont suivi les mouvements oculaires de 42 participants(2), âgés en moyenne de 22 ans, pendant qu'ils entreprenaient une tâche pouvant faire partie de la vie quotidienne, à savoir marcher sur le campus pendant environ dix minutes et acheter dans un des magasins de leur choix, situé sur le site, un article de leur choix, comme par exemple une boisson ou une confiserie. Chaque participant portait alors des lunettes (visiocasque) de pointe développée par SensorMotoric Instrument (60 Hz), ce qui a permis de suivre les données du regard binoculaire (là où regardaient les participants, combien de temps, la vitesse de clignement...), avec une précision d'estimation du regard de 0,5° et une précision de 0,1°. L'"eye tracking" a enregistré ces données, ainsi qu'une vidéo haute résolution de la scène sur un téléphone portable transporté dans un sac à bandoulière.

Ensuite, les scientifiques ont évalué pour chaque participant les traits de sa personnalité en utilisant des questionnaires d'autoévaluation : inventaire des 5 facteurs NEO (NEO-FFI-3) comprenant 60 questions évaluant l'ouverture, la consciensiosité, l'extraversion, l'agréabilité (ou amabilité) et le névrosisme ; curiosité perceptive (avec un questionnaire comprenant 16 items évaluant l'intérêt d'une personne pour une nouvelle stimulation perceptive et une inspection visuelle sensorielle); inventaire de la curiosité et de l'exploration à partir d'un questionnaire de 10 items.

Les données recueillies ont été alors utilisées pour concevoir un algorithme ayant pour but de trouver les traits de personnalité des personnes en se basant seulement sur le mouvement de leurs yeux (les données enregistrées lors de leur promenade et achat sur le campus).
 

Un algorithme qui reconnaît quatre des traits centraux de la personnalité


Les résultats montrent que l'intelligence artificielle développée peut reconnaître de manière assez fiable (avec un taux de succès compris entre 40,3 et 48,6%) quatre des cinq traits centraux parmi les Big Five : la conscienciosité (capacité à suivre des obligations et à être organisé), l'extraversion (capacité à chercher la stimulation et la compagnie des autres), l'agréabilité (capacité à être compatissant et coopératif) et le névrosisme (prédisposition à ressentir des émotions négatives).
Ces prédictions, soulignent les chercheurs, se situent clairement bien au-dessus du "niveau de chance" (représenté par la ligne en pointillés sur la figure), démontrant la fiabilité des résultats.

En revanche, l'IA n'a pu reconnaître le 5e trait de personnalité, l'ouverture, soit la capacité, entre autres, à apprécier l'art, à être curieux et avoir de l'imagination.


Evaluation de la fiabilité des classificateurs dans et entre les différentes parties de l'enregistrement indépendant de l'activité (deux moités divisées de l'enregistrement) ; dans une activité (chemin vers le magasin/chemin de retour au laboratoire), à travers les activités (navigation sur le chemin/shopping à l'intérieur).
 

Des pistes pour l'avenir

Selon les chercheurs, cette étude est une première car elle démontre pour la première fois que 4 traits de personnalité parmi les Big Five, et la curiosité perceptive d'un individu peuvent être prédits simplement par l'étude de ses mouvements oculaires enregistrés au cours d'une tâche quotidienne. Cette découverte est importante pour établir des ponts entre des études de laboratoires étroitement contrôlées et l'étude des mouvements oculaires naturels dans des environnements réels non contraints.

Les caractéristiques du mouvement oculaire spécifique au caractère sont fiables (voir le tableau ci-dessus) : la comparaison des prédictions après la division des enregistrements en deux moitiés a donné des valeurs de fiabilité comprises entre 0,63 et 0,83, indiquant des corrélations modérées à fortes entre les prédictions dérivées des différentes moitiés de l'enregistrement. Les valeurs de fiabilité apparaissent plus faibles (0,39-0,63) lorsque les prédictions sont basées sur la comparaison entre deux activités de travail (la marche et l'achat en magasin).
Ces résultats suggèrent que les mouvements oculaires spécifiques aux traits varient considérablement d'une activité à l'autre.

Les travaux futurs pourraient donc déterminer quelles activités sont les mieux adaptées pour déclencher des mouvements oculaires spécifiques aux caractères. Ceci pourrait améliorer de manière significative à la fois la précision de la prédiction et la fiabilité pour des applications pratiques.

Une deuxième contribution essentielle de cette étude est qu'elle apporte un éclairage supplémentaire sur le lien étroit entre les traits de personnalité et les mouvements oculaires d'un individu : grâce à l'approche d'apprentissage automatique, les chercheurs ont pu analyser automatiquement un grand nombre de caractéristiques de mouvements oculaires et les classer en fonction de leur importance pour la prédiction des traits de personnalité. Cette approche a permis d'identifier de nouveaux liens entre les caractéristiques des mouvements oculaires et les traits de personnalité précédemment sous-étudiés. Ceci a été rendu possible du fait que, contrairement aux approches classiques de l'analyse, la méthode d'apprentissage automatique proposée ne repose pas sur des hypothèses a priori concernant l'importance des caractéristiques individuelles du mouvement des yeux. Plus précisément, les caractéristiques qui capturent une information temporelle riche sur le comportement visuel semblent transmettre des informations fondamentales liées à tous les traits de personnalité et surpasser systématiquement les caractéristiques classiques isolées pour une investigation en laboratoire, comme par exemple la durée de la fixation .

Les chercheurs montrent aussi que l'importance des caractéristiques varie selon les traits de personnalité. Par exemple, le diamètre des pupilles est important pour prédire le névrosisme mais est moins utile pour prédire d'autres traits.

Travailler maintenant sur un échantillon bien plus étendu

"L'obtention d'ensembles de données plus importants avec un échantillon encore plus représentatif de la population générale que l'échantillon de la présente étude sera une étape importante, indiquent les chercheurs", qui assurent que des jeux de données du monde réel à grande échelle amélioreront la déduction automatique de la personnalité et stimuleront la recherche sur la représentation automatique des caractéristiques du regard,

... et affiner encore...

L'équipe souhaite aussi encore affiner en répondant à ces quatre questions d'iimportance :
- Dans quelle mesure leurs résultats peuvent-ils être généralisés aux populations non universitaires, à différents traits de personnalité, à différents contextes et à d'autres activités dans le monde réel ?
- Comment la prédiction des traits de personnalité est-elle affectée par des états temporaires, tels que l'humeur, la fatigue ou même l'acuité de la vue de chacun
- Comment les signaux basés sur le regard interagissent-ils avec d'autres signaux sociaux liés à la personnalité, tels que la posture corporelle ?
- Comment un système peut-il exploiter plusieurs indices pour obtenir une vision plus holistique de la personnalité de l'utilisateur ?

Répondre à ces questions est une voie pour améliorer notre compréhension de la façon dont les mouvements oculaires humains sont modulés dans le monde réel et comment ils s'intègrent dans le large spectre du comportement humain non verbal. Ceci pourra mobiliser le domaine de recherche interdisciplinaire émergent du traitement du signal social, pour le développement de systèmes capables de reconnaître et d'interpréter les signaux sociaux humains.

Vers des robots pouvant interpréter les signaux humains non verbaux ?

Selon les chercheurs, une telle connaissance du comportement humain non verbal pourrait également être transférée à des machines ou robots socialement interactifs, conçus pour montrer un "comportement semblable à l'humain". Ces systèmes  interagiraient alors avec l'homo sapiens d'une manière plus naturelle, sachant par exemple décoder notre humeur et notre personnalité...
 

Discussion

Ce qui est formidable, c'est à chaque fois cette façon de nous présenter ce type d'avancées comme un besoin. Avec l'IA, les chercheurs, les entreprises semblent dans la surenchère permanente : une boucle qui s'auto-entretient. Alors que l'IA n'est pas du tout exempt de biais...

En quoi, dans ma vie de tous les jours et de celle du citoyen, le fait qu'une machine puisse décoder nos signaux non verbaux va vraiment nous apporter un réel progrès ? Qui sera finalement le dindon de la farce ?

Dans le futur, les machines pourront-elles lire en nous comme dans un livre ouvert ? Nos mouvements oculaires seront-ils un jour enregistrés à notre insu, pour je ne sais quel usage... [on pourra relire un de nos précédents articles : Suivre les émotions et activités mentales des employés] ?

Les géants du net (américains ou chinois) avec leur phénoménal pouvoir de traçabilité permanente - dont on mesure mal encore les effets - pourraient-ils aussi un jour en bénéficier ? En prétextant, bien sûr, que l'accès aux mouvements de nos yeux est un élément clé, par exemple pour optimiser l'ergonomie de la navigation sur écran, proposer de meilleurs services, une meilleure interaction et bla bla bla... Alors que le but visé serait certainement bien plus, en connaissant mieux notre personnalité, de nous inventer des besoins dont nous n'avons que faire, pour mieux encore nous les vendre...

L'expérience Biometric Mirror : un miroir intelligent pour questionner IA et éthique

Signalons, pour rester optimiste (?), l'expérience "Biometric Mirror" (miroir biométrique), réalisation conjointe émanant de chercheurs de l'université de Melbourne et Microsoft Research, réunis au sein du "University of Melbourne’s Microsoft Research Centre for Social Natural User Interfaces", centre créé pour étudier les applications des interfaces utilisateur naturelles dans les situations sociales [mon point d'interrogation derrière le mot optimiste, s'explique par cet agrégat recherche publique/Microsoft research, sachant que Microsoft fait partie des GAFAM(3)].
Quoi qu'il en soit, et à travers le "Biomeetric Mirror" et en montrant que les données de l'IA peuvent être biaisées, il s'agit selon les chercheurs de "donner l’occasion de réfléchir à la question de savoir si l’avenir plausible de l’intelligence artificielle est un avenir que nous voulons voir prendre forme."
Présentation du projet par les auteurs :
"Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), l'analyse faciale gagne en popularité. Aujourd'hui, les caméras de vidéosurveillance et les écrans publicitaires sont de plus en plus associés à des systèmes d'analyse capables de détecter les émotions, l'âge, le sexe et les informations démographiques des passants.

Il a été prouvé que ces systèmes améliorent l'efficacité de la publicité dans les environnements de vente au détail, car les campagnes peuvent désormais être adaptées à des profils et à des situations spécifiques. Mais des modèles d’analyse faciale sont également développés pour prédire votre niveau d’agression, vos préférences sexuelles, l’espérance de vie et la probabilité d’être un terroriste (ou simplement un universitaire) en surveillant simplement les vidéos de surveillance ou en analysant une seule photo.

Certains de ces développements ont bénéficié d’une large couverture médiatique pour leur caractère novateur, mais l’impact éthique et social n’est souvent que secondaire.

Les développements technologiques actuels abordent les limites éthiques de l'ère de l'intelligence artificielle. La reconnaissance faciale et l'analyse dans l'espace public suscitent des inquiétudes lorsque les gens sont photographiés sans consentement préalable et que leurs photos disparaissent dans l'infrastructure de l'opérateur commercial. La manière dont les données sont traitées, la manière dont les données sont adaptées à des fins spécifiques et la manière dont les données sont conservées ou éliminées restent floues.

Les citoyens n'ont pas non plus la possibilité d'examiner ou de modifier leurs données de reconnaissance faciale. Plus inquiétant peut-être, les systèmes d’intelligence artificielle peuvent prendre des décisions ou fournir des commentaires basés sur les données, indépendamment de leur exactitude ou de leur exhaustivité.

Bien que la reconnaissance et l'analyse du visage puissent être inoffensives pour la publicité personnalisée dans les environnements de vente au détail ou pour déverrouiller votre téléphone, elles repoussent rapidement les limites éthiques lorsque l'objectif général est de surveiller de plus près la société."
Mais revenons ici sur les biais liés à l'utilisation de l'IA et la collecte des données pour personnaliser les services : il faut tout d'abord rappeler, comme l'écrivent les chercheurs dans la présentation de leur projet, que la logique et la justification des prédictions réalisées par les algorithmes sont totalement opaques (on parle ici de "boîtes noires"). On ignore aussi généralement si les prédictions sont basées sur des données correctes ou biaisées (et si d'ailleurs ces données ont été collectées de façon illégale ou non éthique).

Une caméra de surveillance pourrait confondre par exemple votre geste de lever la main furtivement pour se protéger du soleil, avec celui d'un bonjour adressé en direction d'une personne (celle-ci étant comme par hasard fichée par la police). Un algorithme pourrait alors vous considérer comme personne suspecte, voire vous confondre avec un criminel recherché.

De précédentes études ont démontré par ailleurs que certains systèmes IA tendent à reproduire les mêmes discriminations racistes ou sexistes que les humains. Et plus nous ferons confiance à l’intelligence artificielle et au Big Data, plus ces éventuelles erreurs pourront avoir des conséquences dramatiques pour leurs victimes. Aujourd'hui est vanté le tout IA, mais si on adopte un tel système pour nombre de décisions nous concernant, sans garde-fous légaux, comment pourra-t-on alors s'opposer, au niveau légal, à une décision erronée nous concernant ?  Par exemple : devoir payer un prix exorbitant pour une assurance, sous prétexte que l'IA "assure" que vous faites partie du panel de personnes à risques, ou encore, à compétences égales avec d'autres candidats, ne pas être retenu sous prétexte que l'IA en a décidé ainsi... etc.

Va-t-on vers une société ou la correction des biais de l'IA va devenir une part majeure de l'activité humaine ? On imagine alors des super-experts humains en matière de bases de données (encore faudrait-il qu'ils existassent en nombre suffisant sur la planète) étant alors réduits à devoir développer des IA chercheuses de biais d'IA, pour les aider au dépistage et à la corrections des bugs... IA de dépistage certainement non exempt également de biais... Un système qui se mort la queue.

Biométric Mirror pour expliciter certains biais et mieux faire prendre conscience des risques

Qu’acceptons-nous d’automatiser dans nos sociétés ? Sur quoi voulons-nous garder la main ? Ces questions ne concernent pas que les spécialistes.
Pour mieux alerter et faire prendre conscience au citoyen de possibles dérives, Biometric Mirror est une IA qui analyse le visage d'une personne en le scannant et affiche ensuite 14 caractéristiques à son sujet : genre, âge, origine ethnique, émotion (celle jugée au moment de la photo), la gentillesse, joie, banalité, degré de responsabilité, pouvoir d'attraction, sociabilité, degré d'introversion, d'agressivité, d'étrangeté, stabilité émotionnelle.

Biometric Mirror

Pour apprendre au système à faire cela, les chercheurs de Melbourne ont tout d'abord demandé à des volontaires humains de juger des milliers de photos pour les mêmes caractéristiques.
Ceci a constitué un jeu de données référencé par le miroir biométrique lors de l'analyse de nouveaux visages.

Étant donné que les informations fournies par ces volontaires sont, par définition, subjectives, les résultats affichés par Biometric Mirror le sont alors tout autant. Si la plupart des personnes interrogées pensent par exemple que les personnes portant une barbe semblent moins fiables que celles qui n'en portent pas, cela influence aussi la manière dont le miroir biométrique jugera les personnes ayant la barbe.

Ensuite, chaque intervenant ayant participé à la construction de cette base de données est alors analysé par le système, via le scan de son visage.. Biometric Mirror affiche alors ses traits de personnalité individuels. L'un de ces traits est alors choisi - par exemple son aptitude à la responsabilité - et Biometric Mirror demande alors au participant d'imaginer que cette information va être partagée, par exemple fournie à votre assureur ou votre futur employeur.

L'objectif de recherche ici, est d'aider les concepteurs à comprendre comment les attitudes des personnes changent à mesure que davantage de données sont révélées, grâce à une série d'entretiens avec les participants, dont l'objectif est d'aller encore plus loin en révélant les préoccupations éthiques, sociales et culturelles des personnes.



Voir la vidéo : Holding a mirror to artificial intelligence
 

Provoquer des questions sur les limites de l'IA

Ce système montre aux utilisateurs à quel point il est facile de mettre en œuvre une intelligence artificielle discriminatoire de manière contraire à l'éthique ou problématique, qui pourrait avoir des conséquences sociétales : "Notre étude vise à provoquer des questions sur les limites de l'IA. En encourageant le débat sur la vie privée et la surveillance de masse, cette discussion contribuera à une meilleure compréhension de l'éthique et des gardes fous qui doivent régir ces systèmes, explique Niels Woulter", qui a animé l'équipe.

A l'heure où même les responsables politiques voient non seulement dans le développement de IA un système qui permettra de mieux nous éclairer dans les décisions cruciales pour la cité, mais aussi un eldorado pour la relance de la croissance, il y a de quoi s'inquiéter. Et, aussi de se préoccuper fortement de la puissance des GAFAM et de la nature des relations que les Etats entretiennent avec ces derniers..
Signe des temps, le gouvernement danois a nommé un ambassadeur numérique auprès des multinationales de la Silicon Valley, considérant ceux-ci comme de nouvelles Nations : "Ces firmes sont devenues un nouveau type de nation et nous avons besoin de nous confronter à cela", affirmait alors Anders Samuelsen, le ministre danois des affaires étrangères. Des compagnies comme Google, Apple et Microsoft "touchent autant le Danemark que d'autres pays. [...].Dans le futur, nos relations bilatérales avec Google seront aussi importantes que celles que nous avons avec la Grèce", indiquait-il aussi sur CNN. [...] "ces relations doivent également être renforcées au regard du poids économique de ces sociétés [...] "Ces firmes technologiques américaines ont amassé des fortunes encore plus grandes que des pays avec lesquels le Danemark entretient encore des relations diplomatiques classiques".
Le PIB du Danemark est estimé à quelque 306 milliards de dollars, ceci à mettre en regard  avec une valorisation en bourse des GAFAM estimée à près de 3500 milliards de dollars, soit environ le PIB de l'Allemagne, et quelque 546 milliards de dollars de trésorerie dans leurs caisses, soit plus que le PIB de la Suède. Et ceci avec seulement 680 000 salariés à travers le monde.
  • 1,2 milliards d'iPhones ont été vendus par Apple en dix ans. Son produit vedette a généré plus de 750 milliards de dollars de chiffre d'affaires.
  • 2 milliards d'utilisateurs dans le monde sont actifs mensuellement sur le réseau Facebook, soit presque un tiers de l'humanité. 
  • Le volume brut de marchandises échangées via Amazon en 2016 sur le marché américain, est à 147 milliards de dollars (selon les données du cabinet d'études Internet Retailer)1 milliard d'heures de vidéos sont visionnées chaque jour sur YouTube, filiale de Google
  • Le coût estimé du dernier siège social d'Apple, alias le «vaisseau spatial» est de 5 milliards de dollars. Le nouveau site pharaonique d'Amazon dispose du même budget.
     
Christophe Jacquemin

 
puce note Notes
(1) En psychologie, les Big Five sont cinq traits centraux de la personnalité, d'abord empiriquement proposés par Lewis R. Goldberg (1981), puis développés par Costa et McCrae dans les années 1987-1992. Ils constituent un repère pour la description et l'étude théorique de la personnalité. En d'autres termes, ils sont considérés comme étant les traits sous-jacents qui composent la personnalité globale d'un individu.. Ils sont regroupés sous l'acronyme "OCEAN" : Ouverture, Conscience (professionnelle), Extraversion, Agréabilité, Névrosisme.
Notons que les professionnels des ressources humaines ont souvent recours à ces cinq grandes dimensions de la personnalité pour situer les employés...
(2) En fait, cinquante étudiants et membres du personnel de l'Université Flinders ont participé à l'étude : 42 femmes et huit hommes. Mais pour l'un des participants, les données ont été perdues en raison de problèmes techniques avec l'équipement qui suivaient ses yeux. Par ailleurs, tout échantillon ou l'étudiant n'a pas pu être détecté ou dont la direction du regard a été estimée supérieure à 150% de son aire de répartition a été considérée comme erronée. Et avec plus de 50% d'échantillons erronés dans leur enregistrement, six participants ont été écartés d'une analyse plus approfondie. Enfin, un autre participant a été écarté parce que la direction du regarde a été estimée constant pour 38% des échantillons.
(3) GAFAM : Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft.
On peut parler aussi de leur équivalent chinois BATX : Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi.
puce note Sources
Eye Movements During Everyday Behavior Predict Personality Traits (article intégral)
Par Sabrina Hoppe(1), Tobias Loetscher(2), Stephanie A. Morey(3) and Andreas Bulling(4).
Frontiers in  Human  Neuroscience, 13 April 2018.

(1) Machine Learning and Robotics Lab, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany
(2) School of Psychology, University of South Australia, Adelaide, SA, Australia
(3) School of Psychology, Flinders University, Adelaide, SA, Australia
(4) Perceptual User Interfaces Group, Max Planck Institute for Informatics, Saarbrücken, Germany
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