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Segnali non verbali e personalità nei colloqui

Questo articolo esamina come i segnali fisici rivelano i tratti della personalità nei colloqui di lavoro.

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Il comportamento umano è complesso e può essere influenzato da vari fattori, compresi i Tratti della personalità. Questi tratti influiscono su come le persone si esprimono in situazioni sociali, come i colloqui di lavoro. Questo articolo parla di come alcuni segnali fisici, come i movimenti della testa e le Espressioni Facciali, possano aiutare a prevedere i tratti della personalità e i comportamenti durante i colloqui.

Cosa Sono i Tratti della Personalità?

I tratti della personalità sono schemi di come le persone pensano, si sentono e si comportano. Possono essere piuttosto stabili nel tempo e sono spesso riassunti usando diversi modelli. Un modello comune è quello OCEAN, che categorizza i tratti in cinque dimensioni:

  1. Apertura: Creativo versus conservatore
  2. Coscienziosità: Diligente versus disorganizzato
  3. Estroversione: Sociale versus riservato
  4. Amicalità: Empatico versus distante
  5. Nevroticismo: Ansioso versus emotivamente stabile

Questi tratti plasmano come gli individui agiscono e comunicano con gli altri. Ad esempio, una persona con alta coscienziosità potrebbe mantenere una postura eretta e utilizzare movimenti minimi della testa, mentre qualcuno che mostra nevroticismo potrebbe muoversi nervosamente o evitare il contatto visivo.

L'importanza dei Segnali Non Verbali

In situazioni come i colloqui di lavoro, le impressioni formate basate sul comportamento non verbale possono avere un impatto significativo sulle decisioni di assunzione. Le persone spesso formano impressioni soggettive sulla personalità dei candidati in base a come si presentano. Questo include come muovono la testa, usano le espressioni facciali e parlano.

Alcuni segnali non verbali possono indicare tratti specifici. Ad esempio, qualcuno che appare rilassato e parla in modo chiaro può comunicare apertura o amichevolezza. Al contrario, qualcuno che sembra teso e evita il contatto visivo può trasmettere ansia o mancanza di fiducia.

Analisi dei Segnali Non Verbali

Per capire meglio come i movimenti e le espressioni siano legati alla personalità e al successo nei colloqui, possiamo categorizzare i segnali in tre tipi principali:

  1. Movimenti della testa: Questi sono schemi di movimento base noti come kinemes. Includono annuimenti, scosse e inclinazioni che possono indicare accordo, enfasi o incertezza.

  2. Espressioni facciali: Questi sono piccoli movimenti specifici dei muscoli facciali noti come unità di azione. Possono indicare emozioni come felicità, tristezza o rabbia.

  3. Caratteristiche del linguaggio: Queste includono varie caratteristiche audio, come tono, intonazione e ritmo, che riflettono lo stato emotivo e il livello di coinvolgimento del parlante.

Analisi dei Segnali

Le ricerche mostrano che combinare questi diversi tipi di segnali può fornire previsioni più accurate dei tratti di una persona durante un colloquio. Questo significa che utilizzare solo un tipo di segnale (come solo le espressioni facciali) potrebbe non essere efficace quanto guardare tutti e tre i tipi insieme.

Movimenti della testa (Kinemes)

I kinemes possono dirci molto su come qualcuno si sente. Ad esempio, i cenni sono spesso associati a accordo e apertura, mentre le scosse possono indicare disaccordo o confusione. Analizzando questi movimenti, possiamo avere un'idea della personalità di una persona.

Espressioni facciali (Unità di azione)

Le espressioni facciali sono fondamentali per trasmettere emozioni. Le unità di azione possono variare da lievi cambiamenti, come un sorriso appena accennato, a movimenti più ampi, come un grande sorriso o una smorfia. Alcune espressioni possono segnalare tratti di personalità diversi; ad esempio, un sorriso spesso suggerisce amichevolezza e disponibilità.

Caratteristiche del linguaggio

Come parla una persona è importante quanto ciò che dice. Caratteristiche come l'intonazione e il tono possono segnalare l'eccitazione o la nervosità di una persona. Questi segnali vocali possono completare i segnali visivi delle espressioni facciali e dei movimenti della testa, fornendo un quadro più completo del candidato al colloquio.

Risultati della Ricerca

Gli studi hanno dimostrato che utilizzare una combinazione di movimenti della testa, espressioni facciali e caratteristiche del linguaggio porta a previsioni migliori dei tratti della personalità e dei comportamenti nei colloqui. Ecco alcuni risultati chiave:

  1. Approcci multimodali: Utilizzare tutti e tre i tipi di segnali insieme porta a previsioni migliori rispetto a utilizzare solo un tipo.

  2. Stralci comportamentali brevi: Anche brevi clip di comportamento (di soli due secondi) possono fornire informazioni sufficienti per prevedere i tratti di una persona con precisione.

  3. Informazioni complementari: Ogni tipo di segnale fornisce intuizioni uniche che possono completarsi a vicenda. Ad esempio, un candidato può parlare con sicurezza ma ancora apparire ansioso attraverso i suoi movimenti della testa.

Applicazioni Pratiche

Comprendere la relazione tra questi segnali comportamentali e i tratti della personalità ha implicazioni pratiche, specialmente nella selezione del personale e nello sviluppo professionale. Ecco alcune applicazioni:

  1. Colloqui di lavoro: I manager delle assunzioni possono usare questa conoscenza per valutare i candidati in modo più efficace concentrandosi sui segnali verbali e non verbali durante i colloqui.

  2. Programmi di formazione: Le organizzazioni possono creare programmi di formazione per aiutare i candidati a migliorare le loro abilità di comunicazione non verbale, rendendoli più attraenti per i potenziali datori di lavoro.

  3. Meccanismi di feedback: I datori di lavoro possono fornire feedback ai candidati in base ai loro segnali non verbali, aiutandoli a prepararsi meglio per futuri colloqui.

Limitazioni e Ricerca Futura

Sebbene i risultati siano promettenti, ci sono limitazioni in quest'area di ricerca. Ad esempio, tutte le caratteristiche comportamentali sono attualmente estratte su finestre di tempo fisse. Le espressioni delle persone possono variare in intensità e durata a seconda della conversazione. Ricerche future potrebbero esplorare come osservazioni più lunghe e scale temporali variabili potrebbero portare a previsioni migliori.

Inoltre, l'attenzione non dovrebbe concentrarsi solo su misure quantitative. Aspetti qualitativi, come il contesto del colloquio e il background del candidato, dovrebbero essere considerati. Combinare approcci qualitativi e quantitativi potrebbe portare a modelli complessi che potrebbero prevedere i comportamenti in modo più accurato.

Conclusione

La relazione tra segnali non verbali, tratti della personalità e comportamenti nei colloqui è complessa ma molto preziosa. Analizzando i movimenti della testa, le espressioni facciali e le caratteristiche del linguaggio, possiamo ottenere intuizioni più profonde su come gli individui comunicano e si presentano in momenti cruciali come i colloqui di lavoro. Questi risultati possono migliorare il processo di assunzione e aiutare i candidati a avere successo nelle loro aspirazioni. Comprendere il nostro comportamento non solo arricchisce le nostre interazioni ma migliora anche la nostra capacità di connetterci con gli altri in modi significativi.

Fonte originale

Titolo: Explainable Human-centered Traits from Head Motion and Facial Expression Dynamics

Estratto: We explore the efficacy of multimodal behavioral cues for explainable prediction of personality and interview-specific traits. We utilize elementary head-motion units named kinemes, atomic facial movements termed action units and speech features to estimate these human-centered traits. Empirical results confirm that kinemes and action units enable discovery of multiple trait-specific behaviors while also enabling explainability in support of the predictions. For fusing cues, we explore decision and feature-level fusion, and an additive attention-based fusion strategy which quantifies the relative importance of the three modalities for trait prediction. Examining various long-short term memory (LSTM) architectures for classification and regression on the MIT Interview and First Impressions Candidate Screening (FICS) datasets, we note that: (1) Multimodal approaches outperform unimodal counterparts; (2) Efficient trait predictions and plausible explanations are achieved with both unimodal and multimodal approaches, and (3) Following the thin-slice approach, effective trait prediction is achieved even from two-second behavioral snippets.

Autori: Surbhi Madan, Monika Gahalawat, Tanaya Guha, Roland Goecke, Ramanathan Subramanian

Ultimo aggiornamento: 2023-02-23 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2302.09817

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.09817

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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