Yapay Öğrenme ile El Yazılarından Kişilik Özellikleri Çıkarımı

Abstract

Grafoloji çalışma alanında insanların el yazılarıyla kişilik özellikleri arasında bağlantı kurulmaya çalışılır. Bu çalışmada yapay öğrenme ve psikoloji bilimi kullanılarak grafolojinin bilimselliği üzerine bir analiz yapılmıştır. Çalışmaya gönüllü ˘ olarak katılan kullanıcılara bir temel kişilik testi uygulanmış, aynı kullanıcılardan alınan yazı örnekleri üzerinden bazı ayırt edici yazı karakteristikleri çıkarılmış, ve bu yazı karakteristikleri üzerinden oluşturulan özniteliklere bağlı yapay öğrenme tabanlı ˘ tahmin modelleri geliştirilmiştir. Burada amaç kullanıcının yazı stilinden otomatik olarak kişilik analizi ile ilgili ne kadar başarılı bir eşleştirme yapılabileceğinin incelenmesidir. Elde edilen sonuçlar yapay öğrenme modellerinin yazı stilinden kişilik özelliklerini ˘ çok hassas olmasa da belirli bir ölçüde tahmin edebildiğini göstermektedir.

In the field of graphology, the fundamental idea is to establish a connection between the handwriting style of people and their personality traits. In this study, an analysis was made on the science of graphology using machine learning and psychology. A basic personality test was applied to the users who voluntarily participated in our study, some distinctive writing characteristics were extracted from the text samples taken from the same users, and machine learning-based prediction models were developed based on the features constructed over these font characteristics. Here, the aim is to examine how successful matching can be implemented automatically from the user’s writing style with regard to personality analysis. The results show that even though not very sensitive, the personality traits can be predicted to a certain extent from the writing style by the machine learning models.