🎮 Можно ли оценивать личностные особенности через игры?

Авторы обзора исследуют потенциал game-related personality assessments (GRPAs) -- инструментов с игровыми элементами, используемых в оценке личности, особенно в оценке и отборе персонала.

Что выяснилось:
— GRPAs связаны с традиционными опросниками, но пока не заменяют их, скорее дополняют.
— Их фейкать кандидатам сложнее, особенно полноценные игровые форматы, но не невозможно.
— Реакции кандидатов противоречивые: одни в восторге, другие -- не очень. Всё зависит от дизайна.
— Большая часть валидизированных GRPAs основана на Big Five или HEXACO, но есть и спорные случаи с DISC.
— Требуется больше данных по надежности, справедливости и критериальной валидности.

Вывод: GRPAs -- перспективный, но всё ещё экспериментальный оценочный инструмент. Важно развивать психометрические стандарты и проверять эффект игровых механик на качество оценки.

🔗 Читайте полную статью в открытом доступе: Barends&Ohlms (2025), Game-related personality assessments, Current Opinion in Psychology (https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2025.102095)

#оценка_персонала #геймификация_оценки #валидность

Саша Ботвин написал невероятно классный лонгрид про конфаундинг с примерами кода на R для Хабра. Рекомендую! Саша, с юбилейным 300 постом тебя! https://news.1rj.ru/str/h0h1_hr_analytics/300

🔥📈 Прожарка с помощью ИИ графиков из советских учебников

На этой неделе смотрели графики в советских учебниках (раз, два). Конечно, чтобы быть в тренде, т.к. теперь посты без упоминания ИИ просто никто не читает 😂🤖🙈, то делаем прожарку графика, который воспроизвели в ggplot2.
Полный текст прожарки от двух LLM по ссылкам (раз и два). Как вам?

PS: если хочется получить доступ к моему приложению Roast My Graph, то напишите в личку — скину ссылку.

#AI #ИИ #графики #визуализация_данных #прожарка_графиков #советские_учебники

🧩🤖 Persona Vectors, или как прокачивают характер БЯМ

Большие языковые модели -- странные создания. Во многих отношениях они проходят тест Тьюринга и кажутся человекоподобными, обладающими "личностными чертами" и “настроением”, но они очень изменчивы, что может привести к непредсказуемым последствиям (последний показательный пример: Grok от xAI Илона Маска вдруг стал идентифицировать себя как MechaHitler).

Исследователи из Anthropic нашли способ управлять "характером" больших языковых моделей (БЯМ) буквально вектором. Потянул ползунок в нужную сторону -- и БЯМ из льстивого подлизы превращается в педантичного фактчекера (или наоборот). Без дообучения, без промпт-магии. Что такое Persona Vectors? Представьте, что у ИИ есть характер -- он может быть доброжелательным, язвительным, слишком вежливым или даже немного злобным.

Persona Vectors -- это способ изменить поведение модели: хочешь, чтобы бот был более честным, то добавляешь вектор прямолинейности, хочешь снизить сарказм, вычитаешь вектор сарказма. Это не настройка в интерфейсе и не промпт (пользовательский или системный), а изменение того, как модель "чувствует себя внутри" -- в скрытых слоях нейросети, где она обрабатывает смысл :)

В Anthropic находят такие векторы вот так: берут поведенческую черту, например, "льстивость". Показывают модели два набора запросов, где она должна льстить, а в другом быть честной. Далее сравнивают, как внутри модели (нейронной сети) меняются активации, а полученная разность между ними = вектор льстивости. В итоге появляется числовой вектор, который можно добавлять к модели (усиливая черту), или вычитать (подавляя черту).

🔧 В моём приложении для генерации личностных черт ИИ (под капотом YandexGPT5 Pro) можно задать стиль общения и характер ИИ, чтобы получить осмысленный список черт: скептический, уверенный, обидчивый и т.д. Эти черты можно напрямую использовать в ChatGPT Custom Instructions. Пока это не вектора в скрытом пространстве модели, как у Anthropic, но:

✅ Позволяет интуитивно задать "персонажа", обладающего определенными личностными чертами и стилем общения (10 ролевых моделей + учёт описания характера в свободной форме)
✅ Работает без дообучения
✅ Открывает путь к гибкому управлению поведением БЯМ.

Пока писал черновик этого поста, обнаружил, что в chatGPT изменили раздел персонализации и уже добавили выбор одной из четырех различных личностей, наряду с личностью по умолчанию: ЦИНИК (саркастичный, сухой, остроумный, прямолинейный), РОБОТ (бесчувственный, точный, прямолинейный), СЛУШАТЕЛЬ (легкий, непринужденный, поддерживающий), БОТАНИК (восторженный, любознательный, объясняющий).

Приложение я написал ещё в мае 2025... думал в верном направлении, как оказалось. А как вы относитесь к идее наделения чат-ботов личностными чертами?

#AI #chatGPT #personality #LLM #БЯМ #R #shiny #YandexGPT #ИИ #персонализация #ТЕЗАЛ

#среда_это_маленькая_пятница #юмор #LLM #AI #chatGPT

#пятничное #полезное
Муравьиный ад в офисе: Классифицируем жалобы подневольных тружеников муравейника с локальной LLM и разбираем их нытьё на тональности через OpenRouter с пакетом tidyprompt в R 🤭

♊️ Астрология vs наука: что определяет зодиакальный портрет?

В эксперименте Центра "Гуманитарные технологии" с участием 203 человек проверялась связь знаков Зодиака с типами темперамента. Участники оценивали сходство описаний черт характера с собой. Без подсказки "угадывание" знака составляло 15%, с подсказкой — 25%. Знаки группируются по стихиям (Огонь, Земля, Вода, Воздух), аналогично древней теории темпераментов Гиппократа, но это не связано с датой рождения. Вера в гороскопы объясняется эффектом Барнума, категориальной установкой и подтверждающей предвзятостью. Знаки Зодиака — не миф, но это не «характер по дате рождения», а удачная древняя классификация темпераментов.

🔗Подробнее: https://ags.ht.ru/?p=3352

#астрология #зодиак #психология #эксперимент #гороскопы

📊 Работаем ли мы больше или меньше, чем 25 лет назад?

В 1930 году экономист Джон Мейнард Кейнс предсказал, что к 2030 году технологии позволят работать всего 15 часов в неделю, чтобы избежать скуки. С приближением 2030 года, как обстоят дела?

Анализ данных опроса HILDA (Австралия, 2001–2023, более 220 000 наблюдений от 27 000 работников) показывает три ключевых вывода:

1️⃣ Уменьшение недель свыше 40 часов: доля таких работников постепенно снижается. В 2001 году это было чаще, чем 31–40 часов; сегодня 31–40 часов в 1,6 раза чаще, чем >40.

2️⃣ Меньше очень длинных недель: доля работающих ≥50 часов в неделю сократилась вдвое.

3️⃣ Снижение коротких недель: доля <20 часов слегка уменьшилась, что часто положительно, так как связано с недозанятостью.

Это приводит к "великому сжатию" рабочих часов: меньше экстремумов (очень длинных или коротких), больше в середине: >50% населения работает 20–40 часов в неделю.

В Австралии наблюдается медленное, но устойчивое сокращение часов, с постепенным переходом к более короткой неделе. Однако до 15-часовой недели Кейнса далеко: при текущих темпах это произойдет в 2293 году.

#будущее_работы #исследования #АнализДанных

via Tim Ballard

🪐 Кто верит в астрологию, и почему?

В новом исследовании (Edwards et al., Journal of Individual Differences, 2025) авторы проанализировали данные 8553 американцев из General Social Survey, чтобы выяснить: почему люди продолжают верить в астрологию, несмотря на её научную несостоятельность?

🧠 Главный вывод: чем выше интеллект и образование, тем меньше вера в астрологию. Эффект интеллекта оказался самым сильным (β = –0.16, p < .001). Женщины чаще верили в астрологию, чем мужчины (β = 0.12, p < .001). Возраст отрицательно связан с верой (β = –0.10, p < .001). Другие факторы (доверие к науке, религиозность, духовность и политические взгляды) почти не влияли.

Авторы называют это подтверждением "гипотезы поверхностных знаний": вера в астрологию чаще возникает там, где не хватает базового научного понимания, а не потому, что людям нужно "во что-то верить". Как писал Ганс Айзенк: "астрология живёт в умах тех, кто не знает, как работает наука".

🔗Исследование: Edwards, Tobias & March, Magdalena & Willoughby, Emily & Giannelis, Alexandros. (2025). Intelligence and Individual Differences in Astrological Belief. Journal of Individual Differences. 46. 50-57. 10.1027/1614-0001/a000434.

#исследование #астрология #наука #регрессия

🎮 Гейминг в резюме: профессиональный навык или стереотипный минус?

Цифровизация рабочих мест привела к сдвигу в знаниях, навыках, способностях и других характеристиках (KSAOs), ожидаемых от сотрудников. Хотя традиционные компетенции остаются важными, новые и нетрадиционные навыки, такие как цифровая грамотность, гибкость мышления и коммуникация, приобретают особое значение. При этом 61% людей в США играют в игры не менее часа в неделю, что делает вопрос о включении гейминга в резюме практически значимым для большинства соискателей.

Существует противоречие: с одной стороны, гейминг развивает стратегическое мышление, принятие решений и командную работу, а с другой сохраняются стереотипы о «ленивых» и «социально некомпетентных» геймерах. Несмотря на обширные данные о когнитивных и социальных преимуществах видеоигр, включая улучшение когнитивных способностей, навыков принятия решений (особенно в ситуации неопределенности или дефицита времени) и командной работы, мне не встречались эмпирические исследования, изучающие, как именно игровой опыт воспринимается при оценке кандидатов.

В рамках эксперимента по схеме 2×2 с участием 162 человек авторы исследовали восприятие фиктивного резюме консультанта по обслуживанию клиентов, где варьировались две независимые переменные: внепрофессиональная активность, или хобби (видеоигры vs волейбол) и уровень мастерства (обычное vs профессиональное участие). Во всех условиях также указывался бег как дополнительная индивидуальная активность, а кандидат был представлен как молодой мужчина.

Результаты ANOVA показали статистически значимые различия по привлекательности для найма (hirability): F(1,158) = 25.86, p < .001, d = .80, η2 = .14 . Кандидат с указанием игровых навыков получал более низкие оценки (M = 3.44, SD = 0.81) по сравнению с тем, у которого был указан волейбол (M = 4.00, SD = 0.56 ). Аналогичные результаты получены для качества резюме: F(1,158) = 26.02, p < .001, d = .81, η2 = .14  (M = 3.30, SD = 0.86 против M = 3.94, SD = 0.73). Уровень мастерства (профессиональное участие в League of Legends в роли капитана команды или в национальной волейбольной лиге также в роли капитана команды) статистически значимо не влиял на оценки: F(1,158) = 1.11, p = .30, η2 = .01 для привлекательности кандидата для найма и  F(1,158) = 0.10, p = .75, η2 = .00 для качества резюме.

Эти данные указывают на преобладание стереотипов, что перекрывает объективные преимущества опыта гейминга. Исследование имеет ограничения: выборка в основном не-HR специалистов (только 4% имели соответствующий опыт), фокус на одной должности и одном виде компьютерной игры.

🙋‍♂️Мораль: кандидатам стоит быть осторожными при указании игрового опыта в резюме для позиций вне игровой индустрии, а HR-специалистам важно научиться осознавать эти когнитивные искажения при оценке кандидатов.

P.S.: Интересно, что Илон Маск открыто поддерживает включение игрового опыта в профессиональный путь. В своих интервью он часто отмечал, что именно видеоигры пробудили в нём интерес к технологиям (его первая игра на BASIC принесла $500), и что он регулярно нанимает инженеров с игровым бэкграундом (!). По его словам, успешный игровой опыт является доказательством способности решать сложные задачи, а такой навык легко трансформируется в инженерную работу (от разработки ракет до создания электромобилей или роботов).

🔗 Исследование: Basch, J. M., Ohlms, M. L., & Hepfengraber, M. (2025). Game Over or Game Changer? The Impact of Applicants' Gaming Skills on Their Hirability. Journal of Personnel Psychology. https://doi.org/10.1027/1866-5888/a000376

#HRнаука #исследования #психология_труда #отбор_персонала #резюме #гейминг #видеоигры #цифровые_компетенции #резюме #futureofwork