एसबीटीआई कैसे काम करता है? 15-आयाम मॉडल, प्रोटोटाइप मिलान और छिपे हुए प्रकार के नियम

पहली बार जब कई लोग एसबीटीआई लेते हैं, तो वे यह मान लेते हैं कि यह कठोर कॉपी राइटिंग वाला एक यादृच्छिक परीक्षण मात्र है। व्यवहार में, परिणाम इंजन वास्तव में काफी स्पष्ट, और विशेष रूप से जटिल नहीं है।

यह रहा लघु संस्करण:

एसबीटीआई एआई भाग्य-बताने वाला नहीं है, और यह गहन मनोचिकित्सा नहीं है। यह 15-आयाम असतत वेक्टर और पूर्वनिर्धारित प्रोटोटाइप की लाइब्रेरी के आसपास निर्मित एक मनोरंजन क्लासिफायरियर की तरह व्यवहार करता है।

सिस्टम तीन काम करता है:

1. यह आपके उत्तरों को 15 आयामों पर मैप करता है
2. यह उन 15 आयामों को एक L/M/H पैटर्न में संपीड़ित करता है
3. यह उस पैटर्न की तुलना पूर्व निर्धारित व्यक्तित्व प्रोटोटाइप से करता है और निकटतम मिलान लौटाता है

यदि आप यह सेटअप असामान्य रूप से सटीक क्यों लग सकता है की परवाह करते हैं, तो एसबीटीआई सटीक क्यों लगता है पर जारी रखें। यह लेख तंत्र कैसे काम करता है पर केंद्रित है।

बुनियादी ढांचे से शुरुआत करें

मूल रूप से, मुख्य संरचना में तीन परतें होती हैं:

• 15 आयाम
• 30 मानक प्रश्न
• 25 मानक व्यक्तित्व प्रोटोटाइप

इसके अलावा, ये भी हैं:

• शराब पीने से संबंधित 1 गेट प्रश्न जो हमेशा सामने आता है
• 1 अतिरिक्त पीने का प्रश्न जो केवल एक शर्त के तहत प्रकट होता है
• 2 विशेष परिणाम: DRUNK और HHHH

इसीलिए कई विवरणों में "31 प्रश्न" लिखा होता है। लेकिन विभाजन वास्तव में है:

• 30 मानक अंक वाले प्रश्न
• 1 निश्चित विशेष द्वार प्रश्न
• 1 अनुवर्ती प्रश्न जो केवल कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए दिखाई देता है

तो अधिकांश उपयोगकर्ताओं को 31 प्रश्न दिखाई देते हैं, और कुछ उपयोगकर्ताओं को 32 पर भेज दिया जाता है।

15 आयामों को यादृच्छिक रूप से एक साथ नहीं फेंका गया था

15 आयामों को 5 मॉडलों में बांटा गया है, प्रत्येक में 3 उप-आयाम हैं:

यहां सबसे महत्वपूर्ण बिंदु यह है:

एसबीटीआई एमबीटीआई के चार बाइनरी अक्षों का पुन: उपयोग नहीं करता है। इसके बजाय, यह इंटरनेट-जीवन के मनोवैज्ञानिक दृश्यों को छोटे, अधिक रोजमर्रा के उप-आयामों में तोड़ता है।

यह इसे अधिक वैज्ञानिक नहीं बनाता है। लेकिन यह आउटपुट को अधिक विस्तृत महसूस कराता है।

प्रत्येक आयाम को कैसे स्कोर किया जाता है?

प्रत्येक आयाम दो मानक प्रश्नों से बंधा हुआ है। प्रत्येक उत्तर को 1, 2, या 3 का मान दिया गया है।

इसका मतलब है कि एकल आयाम के लिए कुल स्कोर सीमा है:

• न्यूनतम 2
• अधिकतम 6

फिर सिस्टम उस कुल राशि को तीन बकेट में संपीड़ित करता है:

• <= 3 बन जाता है L
• = 4 बन जाता है M
• >= 5 बन जाता है H

इसलिए एसबीटीआई अंत में निरंतर स्कोर नहीं रखता है। यह प्रत्येक आयाम को तीन स्तरों में विभाजित करता है। अंतिम आउटपुट 15-वर्ण का L/M/H पैटर्न है, जैसे HHH-HMH-MHH-HHH-MHM।

वह पैटर्न उपयोगकर्ता का व्यक्तित्व वेक्टर है।

यह नहीं पूछता कि "आपने कौन सा प्रकार चुना?" यह पूछता है "आप किस प्रकार के सबसे करीब हैं?"

यह वह हिस्सा है जहां एसबीटीआई एक वास्तविक क्लासिफायरियर जैसा दिखता है।

एसबीटीआई में 25 मानक व्यक्तित्व प्रोटोटाइप शामिल हैं, और प्रत्येक का अपना 15-आयाम पैटर्न है। उदाहरणों में शामिल हैं:

• CTRL
• BOSS
• SEXY
• OJBK
• MALO
• THIN-K
• SHIT
• ZZZZ
• DEAD
• IMFW

ये प्रोटोटाइप प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए तुरंत तैयार नहीं किए जाते हैं। वे लेखक-परिभाषित व्यक्तित्व केन्द्रक पहले से तैयार हैं। सिस्टम आपके वेक्टर की एक-एक करके उन सभी से तुलना करता है।

दूरी एल्गोरिथ्म सरल है

तुलना विधि को समझाना आसान है:

• पहला नक्शा L/M/H से 1/2/3
• प्रत्येक प्रोटोटाइप वेक्टर आयाम से उपयोगकर्ता के वेक्टर को आयाम के अनुसार घटाएं
• प्रत्येक अंतर का पूर्ण मान लें और उनका योग करें

संक्षेप में, वह एल1 दूरी है, जिसे मैनहट्टन दूरी के नाम से भी जाना जाता है।

अधिक सहजता से कहें तो इसका मतलब है:

आप सभी 15 आयामों में उस प्रोटोटाइप से कितने कदम दूर हैं?

अंतर जितना कम होगा, मैच उतना ही करीबी होगा। अंतर जितना बड़ा होगा, आप उतने ही कम सदृश होंगे।

एसबीटीआई समानता के लिए एक प्रदर्शन सूत्र का भी उपयोग करता है: समानता = अधिकतम(0, गोल((1 - दूरी / 30) * 100))।

इसलिए जब कोई परिणाम पृष्ठ "92% मिलान" जैसा कुछ दिखाता है, तो वह संख्या साइकोमेट्रिक आत्मविश्वास अंतराल नहीं है। यह दूरी से रैखिक रूप से प्राप्त एक प्रदर्शन मान है।

यदि दो प्रकार समान रूप से करीब दिखें तो क्या होगा?

कोड में सॉर्टिंग तर्क मोटे तौर पर है:

1. पहले कुल दूरी की तुलना करें, और छोटे मान को प्राथमिकता दें
2. यदि कुल दूरी संबंध रखती है, तो exact की तुलना करें, जिसका अर्थ है कि 15 आयामों में से कितने आयाम बिल्कुल मेल खाते हैं
3. उसके बाद ही यह प्रदर्शित समानता मान का उपयोग जारी रखता है

यह आपको बताता है कि एसबीटीआई किसी अपरिष्कृत "पहली शर्त जो जीतती है जीतती है" नियम का उपयोग नहीं कर रहा है। यह एक बुनियादी लेकिन काफी स्पष्ट रैंकिंग प्रक्रिया करता है।

DRUNK एक छिपा हुआ प्रकार क्यों है?

यह एसबीटीआई का वह हिस्सा है जो निर्माता के व्यक्तिगत उद्देश्य को सबसे स्पष्ट रूप से प्रकट करता है।

एसबीटीआई में पेय-विशिष्ट तर्क श्रृंखला शामिल है:

1. सिस्टम आपके सामान्य शौक के बारे में पूछने वाला एक निश्चित प्रश्न सम्मिलित करता है
2. यदि आप उस प्रश्न में "शराब पीना" चुनते हैं
3. सिस्टम शराब पीने के प्रति आपके दृष्टिकोण के बारे में दूसरा प्रश्न डालता है
4. यदि आप उस दूसरे प्रश्न में एक विशिष्ट उत्तर चुनते हैं, तो सिस्टम [[[1000]]] तुरंत लौटाता है

महत्वपूर्ण बात यह है:

[[[1000]]] की गणना सामान्य 15-आयाम दूरी प्रक्रिया के माध्यम से नहीं की जाती है। यह उच्च प्राथमिकता वाले ट्रिगर नियम के माध्यम से मानक परिणाम को ओवरराइड करता है।

यह मूल रचनात्मक उद्देश्य से भी मेल खाता है जो परियोजना की पहचान का हिस्सा बन गया: लेखक शुरू में चाहता था कि प्रश्नोत्तरी एक दोस्त को कम पीने की ओर प्रेरित करे।

तो DRUNK प्रोटोटाइप लाइब्रेरी में सिर्फ एक और सामान्य प्रविष्टि नहीं है। यह अधिक हद तक जानबूझकर प्राथमिकता वाली मूल्य-निर्णय शाखा जैसा है।

तो फिर HHHH क्या है?

HHHH एक और विशेष परिणाम है, लेकिन यह DRUNK से अलग काम करता है।

यह व्यवहार-प्रेरित नहीं है. यह प्रोटोटाइप मिलान बहुत कमज़ोर होने पर फ़ॉलबैक है।

एसबीटीआई एक स्पष्ट सीमा का उपयोग करता है:

• यदि सर्वोत्तम मानक व्यक्तित्व मिलान में समानता स्कोर है 60% से नीचे
• सिस्टम आपको सामान्य प्रकार के लिए बाध्य नहीं करता है
• इसके बजाय यह सीधे HHHH लौटाता है

इसका मतलब है कि HHHH एक स्पष्ट रूप से परिभाषित व्यक्तित्व प्रोटोटाइप नहीं है। इसका मतलब है:

वर्तमान प्रोटोटाइप लाइब्रेरी आपके उत्तर पैटर्न को बहुत अच्छी तरह से नहीं समझाती है।

अनुभवात्मक रूप से, यह वास्तव में सिस्टम को अधिक विश्वसनीय बना सकता है। कमजोर फिट को मजबूर करने के बजाय, यह प्रभावी ढंग से कहता है: यह उत्तर पैटर्न वर्तमान लाइब्रेरी द्वारा अच्छी तरह से कैप्चर नहीं किया गया है।

यह संरचना एक सामान्य मजाक परीक्षण से अधिक विस्तृत क्यों लगती है?

क्योंकि यह तीन चीजें करता है जो कई हल्के मनोरंजन क्विज़ नहीं करते हैं:

• यह पहले व्यवहार को आयामों में तोड़ता है यह केवल यह नहीं पूछता कि "क्या आप बहिर्मुखी हैं या अंतर्मुखी?" यह रोजमर्रा के बहुत सारे दृश्यों को छोटे-छोटे संकेतों में बदल देता है।

• यह उन संकेतों को वेक्टराइज़ करता है प्रत्येक आयाम को एक स्तर में संपीड़ित किया जाता है, और वे स्तर एक समग्र पैटर्न बन जाते हैं।

• यह संपूर्ण प्रोटोटाइप से मेल खाता है एक अकेला प्रश्न परिणाम तय नहीं करता. सिस्टम आपके उत्तरों की समग्र रूपरेखा की तुलना करता है।

यह अभी भी स्वचालित रूप से इसे वैज्ञानिक नहीं बनाता है। लेकिन यह इसे "10 प्रश्न और एक यादृच्छिक जानवर प्राप्त करें" प्रश्नोत्तरी की तुलना में कहीं अधिक संरचना प्रदान करता है।

सिस्टम की सीमाएँ एक ही बिंदु पर शुरू होती हैं

भले ही तंत्र कई लोगों की धारणा से अधिक पूर्ण हो, फिर भी इसकी प्रकृति को गलत नहीं समझा जाना चाहिए।

निम्नलिखित सभी सत्य हैं:

• प्रोटोटाइप लाइब्रेरी निर्माता द्वारा लिखी गई थी, चिकित्सकीय रूप से मान्य नमूने से नहीं बनाई गई थी
• आयाम लेबल निर्माता द्वारा संपादकीय निर्णय हैं, मानकीकृत मनोवैज्ञानिक पैमाने नहीं
• समानता स्कोर एक प्रदर्शन स्कोर है, नैदानिक ​​विश्वास नहीं
• विशेष परिणामों में स्पष्ट लेखक का रुख और व्यंग्यात्मक इरादा शामिल है

तो एसबीटीआई संरचित मनोरंजन है, मनोरंजन के रूप में तैयार किया गया वैज्ञानिक मूल्यांकन नहीं।

यदि आप इस बात की अधिक परवाह करते हैं कि क्यों कई लोग इसे अभी भी सटीक मानते हैं, तो एसबीटीआई सटीक क्यों लगता है जारी रखें। यदि आप इस बात की परवाह करते हैं कि इसका उपयोग कहां किया जाना चाहिए और कहां नहीं, तो एसबीटीआई आपको क्या बता सकता है और क्या नहीं? पढ़ें।

निष्कर्ष

एसबीटीआई के मूल को इस प्रकार संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है:

• 15 आयाम
• 30 मानक अंक वाले प्रश्न
• 25 मानक व्यक्तित्व प्रोटोटाइप
• 1 DRUNK के लिए विशेष ओवरराइड नियम
• 1 HHHH के लिए कम-मैच फ़ॉलबैक नियम
• 1 एल1 दूरी पर आधारित प्रोटोटाइप-मिलान प्रक्रिया

तंत्र रहस्यमय नहीं है, लेकिन यह पर्याप्त रूप से पूर्ण है, और यह इंटरनेट की भाषा को अच्छी तरह से बोलता है, व्यक्तिपरक भावना पैदा करने के लिए कि परिणाम "आश्चर्यजनक रूप से सटीक" है और बाद में स्क्रीनशॉट साझा करने का समर्थन करता है।