マルカントニオ ガリアルディ*、ジャン ルカ マルシアリス
性格と臨床心理学は進歩を促進するために人工知能（AI）を使い始めていますが、古典的な因子分析法は依然として自己報告開発の標準です。私たちの研究では、愛着-介護質問票（ACQ）に依存して、性格評価に大きな利益をもたらし、臨床診療に影響を与える可能性のある自己報告データ分析への異なるアプローチを提案しています。回答者の履歴と現在の生活に関する文脈情報に基づいて回答を柔軟に解釈すれば、回答者をより深く理解し、性格をより正確に概説することができます。専門の採点者がこのタスクを実行できるにもかかわらず、AIは手順を標準化および自動化する上で決定的な役割を果たし、人間的な正確さと統計的一貫性の両方を達成できます。さまざまな実装アプローチを採用することができ、十分な数の完了したACQが利用可能になり次第、テストを開始する予定です。その後、ビッグデータを使用して項目の解釈を最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。