SBTIの仕組みとは？15次元モデル・プロトタイプ照合・隠しルールを解説

まだ結果がない場合は、先にオンラインSBTI診断を受けてから、自分のタイプを見ながらこの記事に戻ってください。

多くの人が初めて SBTI を受けるとき、これは文面がやや辛口なだけのランダムな診断だと思いがちです。実際には、結果エンジンは かなり明確で、特別に複雑なものではありません。

短いバージョンは次のとおりです。

SBTIはAI占いでも深層心理学でもありません。これは、15 次元の離散ベクトルと事前定義されたプロトタイプのライブラリを中心に構築されたエンターテイメント分類器のように動作します。

システムは次の 3 つのことを行います。

答えを 15 の次元にマッピングします
これらの 15 次元を L/M/H パターンに圧縮します
そのパターンを事前に設定された性格プロトタイプと比較し、最も近い一致を返します。

関心があるのが この設定が異常に正確に感じられる理由 である場合は、SBTIが当たっているように感じる理由に進んでください。この記事は引き続き メカニズムがどのように機能するか に焦点を当てます。

基本構造から始めます

中心となるキー構造には次の 3 つの層があります。

15次元
標準的な質問 30 問
25 の標準的な性格プロトタイプ

それに加えて、次のようなものもあります。

常に表示される飲酒関連のゲート質問 1 つ
条件下でのみ表示される追加の飲酒に関する質問 1 つ
2つの特別な結果: DRUNK および HHHH

多くの説明に「31の質問」と書かれているのはこのためです。しかし、実際の分割は次のとおりです。

30 の標準スコアの質問
1 特別なゲートの質問を修正
1 一部のユーザーにのみ表示されるフォローアップの質問

つまりほとんどのユーザーには 31 個の質問が表示されますが、一部のユーザーは 32 個の質問にルーティングされます。

15 の次元はランダムにまとめられたわけではありません

15 の次元は 5 つのモデルにグループ化され、それぞれに 3 つのサブ次元があります。

モデル	次元
自己モデル	`S1 自尊心と自信`、`S2 自己理解の明確さ`、`S3 中核となる価値観`
感情モデル	`E1 愛着の安心感`、`E2 感情的な入り込み度`、`E3 境界線と依存`
態度モデル	`A1 世界観の傾向`、`A2 ルールと柔軟性`、`A3 人生の意味感`
行動力モデル	`Ac1 動機づけの方向性`、`Ac2 意思決定スタイル`、`Ac3 実行パターン`
社会モデル	`So1 社交的な主体性`、`So2 対人境界`、`So3 表現と本音らしさ`

ここで最も重要な点は次のとおりです。

SBTI は、MBTI の 4 つのバイナリ軸を再利用しません。代わりに、インターネット生活の心理的シーンをより小さな、より日常的なサブ次元に分割します。

それはそれをより科学的にするものではありません。ただし、出力がより詳細に感じられるようになります。

各ディメンションはどのようにスコア付けされるのでしょうか?

各ディメンションは 2 つの標準的な質問に関連付けられています。各回答には、1、2、または 3 の値が割り当てられます。

つまり、単一のディメンションの合計スコア範囲は次のようになります。

最小 2
最大6

次に、システムはその合計を 3 つのバケットに圧縮します。

<= 3はLになります
= 4 は M になります
>= 5はHになります

そのため、SBTIは最後まで連続得点を記録できません。あらゆる次元を 3 つのレベルに離散化します。最終出力は、HHH-HMH-MHH-HHH-MHM などの 15 文字の L/M/H パターンです。

そのパターンはユーザーの 性格ベクトル です。

「どのタイプを選択しましたか?」とは尋ねません。「あなたはどのタイプに近いですか?」と尋ねます。

これは、SBTI が実際の分類子に最も似ている部分です。

SBTI には 25 個の標準的な性格プロトタイプが含まれており、それぞれが独自の 15 次元のパターンを持っています。例としては次のものが挙げられます。

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

これらのプロトタイプは、ユーザーごとにその場で生成されるわけではありません。事前に著者が定義した性格の重心個用意されています。システムは、ベクトルをすべてのベクトルと 1 つずつ比較します。

距離アルゴリズムは単純です

比較方法を簡単に説明すると、次のようになります。

最初に L/M/H を 1/2/3 にマップします
各プロトタイプベクトル次元からユーザーのベクトルを次元ごとに減算します。
各差の絶対値を取得し、合計します。

本質的には、L1距離 であり、マンハッタンの距離 とも呼ばれます。

もっとカジュアルに言うと、次のような意味になります。

15 次元すべてにおいて、そのプロトタイプから何ステップ離れていますか?

ギャップが小さいほど、一致は近くなります。ギャップが大きければ大きいほど、似ていなくなります。

SBTI では、類似度の表示式として 類似度 = max(0,round((1 - 距離 / 30) * 100)) も使います。

したがって、結果ページに「92% 一致」などと表示される場合、その数値は心理測定の信頼区間ではありません。 距離から直線的に導出される表示値です。

2 つのタイプが同じように似ている場合はどうなるでしょうか?

コード内の並べ替えロジックは大まかに次のとおりです。

最初に合計距離を比較し、小さい値を優先します。
合計距離が同点の場合は、exact を比較します。これは、15 の次元のうちのいくつが正確に一致するかを意味します。
その後のみ、表示された類似度値が利用され続けます。

これは、SBTI が「最初にパスした方が勝ち」という粗雑なルールを使っていないことを示しています。基本的ですがかなり明確なランキング処理を実行します。

`DRUNK` が非表示タイプなのはなぜですか?

これは、SBTI の中で、作者の個人的な動機が最も明確に表れる部分です。

SBTI には、飲酒に特化したロジックチェーンが含まれています。

システムはあなたの普段の趣味について尋ねる定型質問を挿入します
その質問で「飲酒」を選択した場合
システムが、飲酒に対するあなたの態度を聞く 2 つ目の質問を差し込みます。
その 2 つ目の質問で特定の答えを選ぶと、システムは 即座に DRUNK を返します

重要な点は次のとおりです。

DRUNK は、通常の 15 次元の距離計算では算出されません。より優先度の高いトリガールールによって、標準結果を上書きします。

これは、プロジェクトのアイデンティティの一部となった元の創造的動機とも一致します。作者は当初、クイズで友人の飲酒量を減らすよう促すことを望んでいました。

したがって、DRUNK はプロトタイプライブラリ内の単なる通常項目ではありません。むしろ、意図的に優先された価値判断ルートに近いものです。

それでは、`HHHH` とは何でしょうか?

HHHH も特別な結果ですが、DRUNK とは動作が異なります。

それは行動によって引き起こされるものではありません。 プロトタイプのマッチングが弱すぎる場合のフォールバックです。

SBTI は明確なしきい値を使います。

最もよく一致する標準的な性格の類似性スコアが 60%未満 である場合
システムはあなたをノーマルタイプに強制しません
代わりに HHHH を直接返します

つまり、HHHH は明確に定義された性格プロトタイプではありません。意味しているのは次のことです。

現在のプロトタイプライブラリは、あなたの答えのパターンをうまく説明していません。

経験的には、これによりシステムがより説得力のあるものに感じられるようになります。弱い近似を強制するのではなく、事実上、「この回答パターンは現在のライブラリではうまく捕捉されていない」と言えます。

この構造が普通のネタ診断より細かく感じられるのはなぜですか?

それは、多くの軽いエンタメ診断にはない 3 つの処理をしているからです。

まず行動を次元に分割します それは単に「あなたは外向的ですか、それとも内向的ですか?」と尋ねるのではありません。日常のさまざまなシーンを小さな信号に変えます。
それらの信号をベクトル化します 各次元は 1 つのレベルに圧縮され、それらのレベルが全体的なパターンになります。
プロトタイプ全体と照合します たった 1 つの質問で結果が決まるわけではありません。システムは、回答の全体的な輪郭を比較します。

それでも自動的に科学的になるわけではありません。しかし、「10 問質問してランダムな動物を受け取る」クイズよりもはるかに構造的なものになります。