मूलतः Vectors of Mind में प्रकाशित।


Mystery Factors Revisited से चित्र

भव्य सिद्धांतों से एक कदम पीछे हटकर, यह पोस्ट रहस्यमय शाब्दिक कारकों की फिर से पड़ताल करती है। शब्द-भारों से, क्या आप उस सामान्य सिद्धांत का वर्णन कर सकते हैं जो किसी कारक को एक साथ बाँधे रखता है? यह अभ्यास व्यक्तित्व मॉडलों की मूलतः गुणात्मक प्रकृति को समझने में सहायक है। शब्द-भार उत्पन्न करने के लिए प्रयुक्त सांख्यिकीय विधियों के बावजूद, किसी मॉडल को अंततः संख्याओं से नहीं, बल्कि शब्दों के माध्यम से संप्रेषित करना पड़ता है। फिर इन विवरणों का उपयोग ऐसी सूचियाँ (जैसे BFI) तैयार करने के लिए किया जाता है, जो प्रत्येक संरचना का लगभग निरूपण करती हैं।

विचाराधीन कारकों का डेटा दो स्रोतों से आता है। एक कारक शब्द-वेक्टरों से प्राप्त है, और दूसरा पारंपरिक सर्वेक्षण-पद्धति से। दोनों प्रक्रियाओं का वर्णन यहाँ किया गया है। यदि आप बिना लेबल वाले आलेख में कारकों के नाम रखने का प्रयास करना चाहते हैं, तो नीचे पढ़ने से पहले इस पोस्ट को देख लें।

रहस्यमय कारक 1 #

शीर्ष शब्द: exacting, strict, decisive, stern, firm बनाम meek, lax, wishy-washy, gullible, naive

टिप्पणीकारों ने इसका वर्णन इस प्रकार किया: कर्तव्यनिष्ठा, मुखरता, उद्योगशीलता और Attended Action

बहुत अच्छा काम, टीम! यह मूलतः इस कारक को समेट लेता है। इसे शब्द-वेक्टरों से प्राप्त डेटा के अनघूर्णित तीसरे घटक के रूप में निकाला गया था। अतीत में मैंने इसे बिग फ़ाइव की कर्तव्यनिष्ठा से अलग दिखाने के लिए Order कहा है। दोनों समान हैं, लेकिन इसमें थोड़ी अधिक धार है (जैसे exacting, vengeful)। Order का संबंध अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने से है—चाहे इसके लिए कितनी भी बाधाओं का सामना क्यों न करना पड़े। बिग फ़ाइव, PC1 (PFP) से विचरण लेकर उसे Order के साथ मिलाता है और कर्तव्यनिष्ठा उत्पन्न करता है। इसलिए unforgiving का Order के साथ प्रबल संबंध है, लेकिन कर्तव्यनिष्ठा के साथ यह तटस्थ है।

मेरे विचार में, ऐसी संरचना जो अपने लक्ष्यों को पूरा करने की क्षमता को समाज के लक्ष्यों को पूरा करने की इच्छा के साथ मिला देती है, स्थिति को उलझा देती है। उदाहरण के लिए, मेरा मानना है कि IO अनुसंधान में कर्तव्यनिष्ठा या grit के बजाय Order का उपयोग करना अधिक उचित होगा। जिन सहसंबंधों में रुचि होती है (जैसे पदोन्नति), वे निश्चित रूप से Order से अधिक प्रत्यक्ष रूप से संबंधित हैं। मैंने कभी किसी ऐसे व्यक्ति से मुलाकात नहीं की जो शीर्ष पर पहुँचा हो और पूरी तरह टीम-खिलाड़ी रहा हो। उसमें हमेशा एक निजी धार होती है।

रहस्यमय कारक 2 #

शीर्ष शब्द: unimaginative, unsophisticated, moral, empathic, principled बनाम crafty, cunning, sly, creative, clever

टिप्पणीकारों ने इसका वर्णन इस प्रकार किया: नकारात्मक खुलापन, उद्योगशीलता और Trust of Word।

यह वाला अधिक पेचीदा है, क्योंकि यह वास्तव में एक क्लासिक शोध-पत्र में प्रयुक्त डेटा से प्राप्त छठा अनघूर्णित घटक है, जिसका मूलतः उपयोग बिग फ़ाइव को परिभाषित करने के लिए किया गया था। यही वे आपसे छिपा रहे हैं! यह वह है जो चयन में जगह नहीं बना सका। यह रोचक है कि उस डेटा में पाँचवें और छठे, दोनों कारकों का संबंध अनुभव के प्रति खुलेपन से है। निश्चित रूप से, सांख्यिकीय रूप से मॉडल को पाँच कारकों पर रोकने के कारण हो सकते हैं। लेकिन गुणात्मक रूप से, वह अंतिम कारक दो कारकों में विभाजित है, और संकेत का केवल आधा हिस्सा शामिल किया गया। यह किसी महत्वपूर्ण बात से अधिक एक विचित्रता है। पता नहीं कि अन्य डेटा-समुच्चयों में भी ऐसा ही होता है या नहीं।

शब्द-वेक्टरों और सर्वेक्षणों के डेटा का उपयोग करके 435 शब्दों का कारकीकरण किया गया है। शब्द-वेक्टरों (NLP) से तीसरे अनघूर्णित कारक और सर्वेक्षणों से छठे कारक का चयन किया गया है। शब्दों को समायोजित करने के लिए केवल 150/435 शब्द प्रदर्शित किए गए हैं। इनका चयन यादृच्छिक रूप से किया गया था, जिससे पिछली पोस्ट से अलग उपसमुच्चय प्राप्त होता है।
शब्द-वेक्टरों और सर्वेक्षणों के डेटा का उपयोग करके 435 शब्दों का कारकीकरण किया गया है। शब्द-वेक्टरों (NLP) से तीसरे अनघूर्णित कारक और सर्वेक्षणों से छठे कारक का चयन किया गया है। शब्दों को समायोजित करने के लिए केवल 150/435 शब्द प्रदर्शित किए गए हैं। इनका चयन यादृच्छिक रूप से किया गया था, जिससे पिछली पोस्ट से अलग उपसमुच्चय प्राप्त होता है।

आशा है कि आपको यह छोटा-सा अभ्यास पसंद आया होगा। स्नातकोत्तर विद्यालय में, जब मैं शब्द-वेक्टरों से शब्द-भार निकालने की विधि विकसित कर रहा था, तब मुझे बिल्कुल पता नहीं था कि परिणाम संकेत थे या शोर। शुरुआत में वे अधिकतर शोर ही होते थे, और मैं कई घंटे शब्द-भारों में चाय की पत्तियों की तरह संकेत पढ़ने में बिताता था, इस आशा में कि कोई एकीकृत मनोवैज्ञानिक संरचना दिखाई दे। समय समाप्त हो रहा था और बिग फ़ाइव में केवल पहले 2-3 NLP कारकों का ही पता लगाया जा सकता था, वह भी आँखें सिकोड़कर देखने पर। Big Two की खोज से मिली भावनात्मक मुक्ति—जिसे मैं पूरी तरह पुनर्प्राप्त कर सका—उनके प्रति मेरे लगाव का एक कारण है। आधे बिग फ़ाइव को किसी तरह-कुछ हद तक पुनर्प्राप्त करने की तुलना में यह शोध-प्रबंध में प्रस्तुत करने के लिए कहीं अधिक प्रभावशाली कहानी है।