어휘-문서행렬의 구성하기 위해서 적절한 맥락에서 산출된 지문을 수집해야한다. 성격검사에 사용되는 어

휘는 형용사로서 사람을 꾸미는 역할을 하는데, 이러한 맥락 이외에서 산출된 문서 까지 잠재의미분석의 자

료로 활용할 경우 다의어 표상 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제가 발생하지 않도록 지문의 산출 맥락을

제한해야 한다. 일반적인 성격 측정을 위한 검사문항은 와 같은 형태를 가지며, 빈 칸의 형용사가 자신과 얼

마나 일치하는지를 응답하게 된다. 즉, 수 검자가 검사문항을 이해하는 맥락은 어떤 내적 속성을 지닌 사람

을 평가하는 맥락이며, 수검자 는 이러한 맥락에서 검사문항을 접하게 된다. 이처럼, 성격 측정 맥락에 걸맞

은 지문을 산출하 기 위해 수검자에게 적절한 지시를 제공하여 제한된 맥락에서 산출된 지문으로 어휘-문서

행렬 을 구성한다. 구체적으로, 전체 지문의 수가 n이고, 모든 지문에서 등장한 어휘의 종류의 수가 m이라

면, 이 행렬은 (m, n)의 크기를 갖는 행렬이 되며, 행렬의 각 원소는 해당 문서에서 특정 어휘가 등장한 빈도

를 나타낸다. 다음으로, 이 행렬에 적절한 가중치를 부여한다 다음은 어휘-문서 행렬을 특이값 분해

(singular value decomposition)하고, 적절한 수의 차원 수를 결정하여 차원 축소를 수행한 뒤 의미공간을

구성하는 단계이다. 즉, 이 단계에서 의미공간의 적절한 차원 수를 결정한다. 이를 결정하는 방법은, 축소된

공간, 의미공간에 투사(projection)된 문서의 표상 벡터를 대상으로 k-평균 군집화와 같은 알고리즘을 적용

하여, 문서의 특성이 특정 차원 수에서 잘 군집화되는지 평가하는 것이다. 의미공간의 적절한 차원 수는 높

은 분류정확도 를 보이는 차원 중에서, 오컴의 면도날(Occam’s razor)에 따라 가장 적은 수가 의미공간의

적절한 차원 수로 결정한다. 직관적으로, 각 문서의 의미표상이 쉽고 명확하게 구별될 수 있다면, 저차 원 벡

터만으로도 충분히 문서의 표상을 성공적으로 표현할 수 있을 것이기 때문이다 이 행렬은 검사문항과 요인

간의 관계를 의미표상의 유사도를 이용해 나타낸 행렬이며, 앞 단 계에서 구성한 적절한 수의 차원으로 이

루어진 의미공간 상에서 어휘 간 유사도를 통해 계산되 는 행렬이다. 요인부하량 행렬은 공통요인분석의 가

정 상, 문항들이 측정하고자 하는 소수의 공통요인은 문 항과 위계적 관계를 갖는 것처럼 해석되지만, 수학

적으로 요인부하량 행렬의 원소 는 j요인에 대한 문항 i의 상관계수이다. 즉, 의미유사도 행렬에서도 이

와 같이 각 원소 는 j요인에 대한 문항 i의 의미표상 벡터 간의 유사도이다. 유사도를 평가하는 척도

(similarity measure)는 코사인 유사도를 사용했다. 이는 다차원 공간상의 벡터 간 각도의 코사인 값을 이

용하여 측정된 두 벡터간의 유사한 정도를 의미한다. 계산된 값 이 1에 가까운 값을 가질수록 더 높은 유사

도를 의미하며, 아래와 같은 식으로 계산된다. 서울대학교 심리학과 수업 수강생 154명의 자료가 수집되었

다. 실험에 참여한 수검자는 심리 학과 R-point 시스템을 통해 모집되었다. 과제가 한국어 글쓰기를 요구하

므로 한국어 글쓰기가 자유로운 수검자만 실험에 참여할 수 있었다. 격 요인명에 대한 간략한 설명은 BFI-K,

NEO-PI-R, NEO-FFI 의 성격요인 정의를 참고하였 다(McCrae & Costa, 1989; Saucier, 2002). 다섯 개의

성격 요인명 중 외향성과 신경성은 일상적으로 더 자주 사용되는 어휘로 교체되었으며 각각 활동적이다, 정

서적으로 안정적이다로 제시하였다. 이는 어휘를 교체하지 않고 원래의 명칭대로 제시할 경우, 실험 참가자

들이 가지고 있는 심리학 관련 지식을 동원하여 교과서인 지문을 일률적으로 산출하는 것을 막기 위함이었

다. 다음으로 수검자들은 다섯 개의 성격요인에 대하여 각각 이러한 성격을 지닌 사람은 일반적으로 어떤

특 성을 지니거나 지니지 않을지, 어떤 행동을 할지를 구체적으로 100자 이상 기술하였다

출처 : 실시간파워볼사이트 ( https://adidasnmdr1primeknit.com/2019/09/20/%ED%8C%8C%EC%9B%8C%EB%B3%BC%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%8A%B8-2/ )

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