Smart prediction of apparent personality traits through Big five from selfies

Abstract

RESUMEN: En este trabajo se presenta un modelo de Inteligencia Artificial basado en Redes Neuronales Profundas para la predicción de personalidad aparente. Es capaz de cuantificar los rasgos de personalidad con el modelo de Five-Factor (Big Five) a partir de una imagen tipo selfie. El modelo fue motivado por la necesidad de medir la personalidad para ser utilizada como criterio de segmentación de clientes y así mejorar el proceso de publicidad dirigida en Marketing, pero no se encuentra limitado a este campo de estudio ya que su alcance se extiende a cualquier proceso que necesite particularizar a un individuo. El modelo utiliza Redes Neuronales Convolucionales para automáticamente extraer características de la selfie que sean indicadores de rasgos de personalidad, después, el modelo clasifica estas características en una clase binaria por cada factor Big Five: apertura a nuevas experiencias, responsabilidad, extraversión, amabilidad e inestabilidad emocional. Los resultados obtenidos muestran que se puede predecir la personalidad utilizando una selfie alcanzando un porcentaje de exactitud similar a los trabajos del estado del arte, obteniendo un 65.86% como clasificador promediando los 5 factores. En comparación con el juicio hecho por un humano, el modelo obtuvo mayor precisión promedio y mayor exactitud en 4 de los 5 factores del modelo Big Five. Además, en comparación con el estado del arte este modelo presenta ciertas ventajas: 1) requiere solo una selfie para hacer la predicción, siendo una selfie un recurso no invasivo y de fácil acceso, 2) la extracción de características de la selfie se hace de manera automática, 3) un único modelo realiza la extracción de características y la clasificación.

ABSTRACT: This work presents an Artificial Intelligence model based on Deep Neural Networks for the prediction of apparent personality. It can quantify personality traits with the Five-Factor model (Big Five) from a selfie image. The model was motivated by the need to measure personality to be used as a criterion for customer segmentation and thus improving the process of targeted advertising in Marketing, but is not limited to this field of study since its scope extends to any process that needs to particularize an individual. The model uses Convolutional Neural Networks to automatically extract features from the selfie that are indicators of personality traits, then the model classifies these characteristics into a binary class for each Big Five factor: openness to experience, conscientiousness, extraversion, agreeableness, and neuroticism. The results obtained show that the personality can be predicted using a selfie reaching a percentage of accuracy similar to the works of the state of the art, obtaining 65.86% as a classifier averaging the 5 factors. Compared to human judgment, the model obtained higher average performance and higher accuracy in 4 of the 5 factors of the Big Five model. In addition, in comparison with the state of the art this model shows certain advantages: 1) it requires only a selfie to make the prediction, being a selfie a non-invasive and easily accessible resource, 2) the extraction of characteristics from the selfie is done automatically, 3) a single model performs the extraction of characteristics and classification.