【技术实现步骤摘要】
基于内隐联系测验的社会价值取向智能测评方法及系统
[0001]本专利技术涉及心理测评
,具体涉及基于内隐联系测验的社会价值取向智能测评方法及系统。
技术介绍
[0002]目前,国内外现有对社会价值取向(social value orientation,SVO)的测量均为外显测评工具,主要包括:三优势量表和滑块测验。全部是根据受测者自身的有意识选择,将其SVO进行分类。三优势量表共由9个题项组成,每个题项包括三个选项,分别对应能体现亲社会取向、个人主义取向和竞争取向的在自己与他人之间进行的金钱分配方案;若受测者在9个题项中选择同一取向的次数大于6,其被判定为该取向;若受测者对每个取向选择的次数都小于6,则无法确定其SVO。滑块测验由6个题项组成,每个题项包括9个选项,每个选项都是关于在自身与他人之间进行金钱分配的决策方案;在受测者选择完之后,采用公式计算受测者的动机矢量的夹角,得到SVO角度,根据角度值将受测者划分为不同的SVO。
[0003]在上述传统SVO测量工具中,受测者会受到社会赞许性的影响,猜测测评意图 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于内隐联系测验的社会价值取向智能测评方法,其特征在于,包括:获取第一用户的第一测评目标,其中,所述第一测评目标包括P个社会价值取向类别,P为大于等于2的整数;提取所述P个社会价值取向类别中的第一社会价值取向类别,并在目标图片数据库中进行图片筛选得到第一图片集,其中,所述第一图片集与所述第一社会价值取向类别具备对应关系;根据所述第一社会价值取向类别、所述第一图片集及其对应关系得到第一测评基础,并生成第一内隐联系测验,其中,所述第一内隐联系测验包括第一基础分类测验、第一相容分类测验、第一不相容分类测验;对所述第一用户进行测试,分别得到所述第一基础分类测验的第一测试数据、所述第一相容分类测验的第二测试数据、所述第一不相容分类测验的第三测试数据,并分析得到第一测试结果;获取历史测评记录,其中,所述历史测评记录包括Q个具备历史测评结果标识的历史用户,Q为大于等于1的整数;将所述第一用户在所述Q个具备历史测评结果标识的历史用户中遍历,得到第一目标历史用户,并匹配第一目标历史测试结果;基于所述第一目标历史测试结果对所述第一测试结果进行调整,形成所述第一用户关于所述第一测评目标的智能测评结果。2.根据权利要求1所述社会价值取向智能测评方法,其特征在于,所述提取所述P个社会价值取向类别中的第一社会价值取向类别,并在目标图片数据库中进行图片筛选得到第一图片集,包括:所述第一社会价值取向类别包括第一测评取向、第二测评取向;获取所述第一测评取向的第一相近关键词集;基于所述第一相近关键词集对所述目标图片数据库进行遍历筛选,得到第一测评图像集;获取所述第二测评取向的第二相近关键词集;基于所述第二相近关键词集对所述目标图片数据库进行遍历筛选,得到第二测评图像集;对所述第一测评图像集和所述第二测评图像集进行并集运算,得到所述第一图片集。3.根据权利要求2所述社会价值取向智能测评方法,其特征在于,在所述基于所述第一相近关键词集对所述目标图片数据库进行遍历筛选,得到第一测评图像集之前,包括:获取目标图片;分析所述目标图片,并根据分析结果对所述目标图片进行标签标记,得到目标图片标签;其中,所述目标图片标签包括多个目标属性词;基于所述目标图片与所述多个目标属性词之间的对应关系,构建所述目标图片数据库。4.根据权利要求1所述社会价值取向智能测评方法,其特征在于,所述根据所述第一社会价值取向类别、所述第一图片集及其对应关系得到第一测评基础,并生成第一内隐联系
测验,包括:基于所述第一图片集得到第一分类试验;依次匹配所述第一图片集中各图片的标签,并组建得到第一标签属性词集;基于所述第一标签属性词集得到第二分类试验;以及结合所述第一分类试验得到所述第一基础分类测验;随机组合生成所述第一图片集与所述第一标签属性词集的第一联合;基于所述第一联合组建第一联合集;以及获取预设试验方案,并结合所述第一联合集依次得到第三分类试验、第四分类试验;所述第三分类试验与所述第四分类试验组成所述第一相容分类测验;根据所述第一相容分类测验,反向设计得到所述第一不相容分类测验;所述第一基础分类测验、所述第一相容分类测验和所述第一不相容分类测验共同组成所述第一内隐联系测验。5.根据权利要求4所述社会价值取向智能测评方法,其特征在于,所述对所述第一用户进行测试,分别得到所述第一基础分类测验的第一测试数据、所述第一相容分类测验的第二测试数据、所述第一不相容分类测验的第三测试数据,并分析得到第一测试结果,包括:根据所述第一测试数据计算得到第一D值,并分析所述第一D值得到第一内隐社会价值取向;...
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