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人格代表了一套源自于个体的、稳定的行为模式及内部加工过程，能对人进行有效的人际区分，在心理学研究中有着重要的意义。最常用的人格测量方法是人工填写量表，但由于这一形式耗费人力，难以进行大量、连续、实时的测量。近年来互联网飞速增长的用户及不断扩大的用户覆盖范围，使得客观、即时的网络数据记录技术提供了一种新的研究角度进行网络用户人格的研究。
本文提出以用户网络行为基础，进而代替传统的填写量表来进行人格测量。研究立足于两个应用点:基于网关数据的实验和基于门户网站服务器数据的实验。两次实验流程统一，即邀请被试填写人格量表，记录用户的网络行为，通过数据挖掘方法，以人格问卷结果为标注，训练人格预测模型。
在网关数据的试验中，我们先后进行两次实验，分别采用16PF与大五人格问卷和相同的网络行为特征。在16PF试验中共有75名被试，模型相应的16个维度的分类准确率在62％～94.12％之间。大五人格试验中有104名参与者，五个人格维度的模型准确率在74.19％～94.59％之间。两次实验的数据可相互验证支持已有心理学结论，从另一方面验证了网络行为预测人格的可行性。
论文针对门户网站服务器数据构建人格预测模型，共有119个中国移动研究院网站用户参与实验，可是由于网站内容类型专业性强、用户低黏着度，人格连续值预测模型相关度结果只达到(0.19～0.30)，属于弱相关，分类模型准确率在(61.11％～65.57％)。
实验结果表明，网络行为对于网络用户的人格特征具有较为理想的预测精度，利用行为分析来预测网络用户的人格特征作为新的人格研究方法具备一定程度的可行性。