인간의 성격은 다양하지만, 그 중에서 "뛰어난 4가지의 클러스터가 있다"라고 하는 연구 결과가 발표되었다. 지금까지의 많은 연구 데이터를 기계 학습에 의해 분석하는 것으로, 새로운 성격 분류 방법을 찾은 것 같다.
노스 웨스턴 대학의 마틴 가렉 씨의 연구팀은, 지금까지 150만 명이라는 대량의 피험자로부터 수집 된 사람의 "성격"을 진단하기 위한 실험 데이터를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 사용하여 인간을 성격의 특징으로 분류하는 방법을 조사했다.
지금까지 사람의 성격을 구별하는 "빅 파이브(5요인 모델)"라는 분류법이 알려져 있었다. 빅 파이브에서는 사람의 성격을 형성하는 것으로서, "Neuroticism(신경)", "Extraversion(외향성)", "Openness to Experience(개방)", "Agreeableness(조화성)", "Conscentiousness(근면)"이라는 5가지의 특성이 있다고 되어있었다.
이번 연구에서는, 인간의 특징은 위의 다섯가지 특성을 각각 조합 한 4가지 클러스터(구분)으로 분류 할 수 있는 것으로 나타났다는 것.
1. Average(평균)
"Average"라고 명명 된 성격은, Neuroticism(신경)과 Extraversion(외향성)의 경향이 강하고, Openness to Experience(개방)의 점수는 낮다. 가렉 씨에 따르면, 남성보다 여성이 Average에 포함 된 사람이 많다고 한다.
2. Reserved(온유)
"Reserved"라고 명명 된 성격은 감정적으로 안정되어 있지만, 특별하게 오픈이라고 하는 것은 아니다. "느낌"이 좀 성실하다라는 특징을 가지고 있다.
3. Role Models(모범)
"Role Models" 그룹은, 5가지 요인 중 Extraversion(외향성), Openness to Experience(개방성), Agreeableness(조화성), Conscentiousness(근면성)의 점수가 대체로 높지만, Neuroticism(신경질)의 점수 만 낮다는 특징을 가지고 있다. 이른바 "우등생" 유형인 Role Models은, 대인 관계가 좋고 신뢰받기도 쉬운 것. 남성보다 여성에게 Role Models의 종류는 많다고 하지만, 누구나 나이가 들수록 Role Models의 소양은 높아질 것 같다.
4. Self-Centered(자기 중심적)
"Self-Centered"는, Extraversion(외향성)의 요소가 매우 강하지만, Openness to Experience(개방성), Agreeableness(조화성), Conscentiousness(근면성) 성분은 평균을 약간 밑돌고 있다. 다시 말해서 "마음대로"의 성격으로, 별로 친해지고 싶지않은 타입이라는 것. 남성, 여성 모두 Self-Centered의 특징은 나이가 들면서 약해져가는 것도 알려져 있다.
이번 연구에서는, 데이터 분석을 통해 사람의 성격을 말해주는 특징적인 4가지 분류(클러스터)를 찾는 데 성공했지만, "사람은 어느 하나의 클러스터에 속하는 것은 아니다"라고 하는것이 중요하다는 것. 가렉 씨는 "클러스터는 팬케이크 버터속의 덩어리 같은 것으로, 어디서나 밀가루 덩어리이지만, 어느 부분은 그 밀도가 높다는 것입니다. 즉, 성격의 클러스터는 연속입니다"라고 말한다.
또한 성격을 특정 짓는 클러스터의 원소의 비율은, 시간이 지남에 따라 변화 할 것이다라는 것. Role Models은 40세 이상 그룹쪽이 21세 미만의 그룹보다 많이 보이며, 반대로 Self-Centered는 21세 미만의 그룹쪽이 40세 이상의 그룹보다 많이 볼 수 있었던것으로, 나이를 먹는것으로 성숙하게 되고 클러스터가 변화한다고 생각할 수 있다.
이번 4개의 성격 클러스터의 발견은 "기존의 5대 5의 특징이 완전히 독립적 인 것이 아니라, 그룹으로 기능하고 있음을 나타내는 점에서 흥미로운 것이다"라고 가렉 씨 등은 생각하고 있다.