Личность и индивидуальность

Индивидуальность как свойство личности. Сущность индивидуальности связана с самобытностью индивида, со способностью его быть самим собой, выступать самостоятельным существом в рамках другого целого.

Индивидуальность человека состоит в том, что каждый индивид неповторим, но, особенно в том, что каждый индивид — это отдельный самобытный субъект, который, будучи включен в окружающий его мир, в ту или иную социальную структуру, сохраняет свою относительную самостоятельность.

Индивидуальная самобытность проявляется во всех признаках индивидуальности. Но истинный смысл индивидуальной неповторимости связан не столько с внешним обликом индивида, сколько со способом бытия в качестве самостоятельного субъекта деятельности. Индивидуальность можно определить как особую форму бытия человека в обществе.

Целесообразно сопоставить понятие индивидуальности с понятием личности, так как индивидуальность существует не наряду с личностью, а как одно из её свойств. Понятие личности фиксирует социально значимые черты человека, свойственные ему как отдельному индивиду.

Но если сущность личности есть персонификация общественных отношений, то конкретная личность может выразить свою общественную сущность в форме индивидуальности. В качестве индивидуальности личность создает свой собственный образ, является «автором» своих поступков. «Если личность — «вершина» всей структуры человеческих свойств, то индивидуальность — это «глубина» личности и субъекта деятельности».

Личность, взятая вне связи с индивидуальностью, вне её собственного способа бытия, есть, конечно, абстракция и реально не существует. Если человеческий индивид не может стать личностью, не усвоив своей социальной сущности, то личность не может обрести свое самостоятельное бытие, не став индивидуальностью.

Таким образом, личность социальна по своей сущности, но индивидуальна по способу своего существования. Она представляет собой единство социального и индивидуального, сущности и существования. Личность и индивидуальность не только взаимосвязаны, но и взаимно обусловливают друг друга. Формирование личностных качеств человека находится в тесной связи с его индивидуальным самосознанием. Поведение конкретного человека, его отношение к своим социальным ролям и функциям зависят от его индивидуального сознания, уровня его развития, индивидуальны особенностей. Таким образом, индивидуальность не только связана с личностью, но и образует её существенную черту, а потому должна органически войти в определение самого понятия личности.

Понятие индивидуальности не совпадает целиком с понятием личности. Если понятие личности характеризует человека со стороны его социальной обусловленности, его социального содержания, указывая на его социальные позиции и ориентации, то понятие индивидуальность раскрывает форму, способ его бытия. Природные особенности индивида сами по себе не формируют индивидуальности. Человеческий индивид становится индивидуальностью по мере того, как перестает быть только «единицей», «экземпляром» рода и приобретает относительную самостоятельность своего бытия. Индивидуальность — это особое сформировавшиеся качество конкретного человека, взятого в единстве его природных и социальных свойств, его сознания и деятельности. Так «индивидуальность по-разному проявляется в предметном мире, органической природе и человеческом обществе, соответственно можно выделить три её формы: предметная, биологическая и социальная».

Сущностное определение индивидуальности состоит в том, что она отражает самобытность конкретного индивида.

Понятие личности характеризует человека со стороны его социального содержания, то понятие индивидуальность раскрывает форму, способ его бытия. Понятие индивидуальности неразрывно связано с процессом индивидуализации человека, с формированием и развитием своей самобытности и уникальности.

В целом индивидуальность личности понимается как совокупность смысловых отношений и установок человека в мире, которые присваиваются в ходе жизни в обществе, обеспечивают ориентировку в иерархии ценностей и овладение поведением в ситуации борьбы мотивов; воплощаются через деятельность и общение в продуктах культуры, в других людях, в самом себе.

Индивидуальность — это своеобразие конкретно взятого человека, совокупность лично ему принадлежащих особенностей и стилей. В психологии проблема индивидуальности ставится в связи с целостной характеристикой отдельного взятого человека в многообразности его мыслей, чувств, проявлений силы воли, способностей и талантов, мотивов, потребностей, интересов, привычек, переживаний, качеств персептивных процессов, интеллектуального уровня, склонностей и других различных особенностей.

Проблема индивидуальности рассматривается с учетом анализа темперамента и характера человека, поиска оснований для выделения типов людей и ставится как проблема соотношения в человеке типологических черт и индивидуальных различий, поэтому индивидуальность описывается как набор признаков, присущих данному человеку. Предпосылки человеческой индивидуальности заложены в анатомо-физиологических задатках, которые преобразуются в процессе воспитания, имеющего социально обусловленный характер, порождая широкую вариативность проявлений индивидуальности. Индивидуальность реализуется как через поведение человека в ситуации общения, так и через культивирование им различных способностей в деятельности.

Неповторимость человеческой психики определяется органическим единством и целостностью процесса развития его потребностей и способностей, формирующихся в деятельностном общении с носителями культуры (в широком смысле этого слова).

Термин «индивидуальность» употребляется как синоним слова «индивид» для обозначения неповторимости определенных признаков, присущих конкретному человеку и отличающих данного человека от всех иных, принадлежащих к тому же виду. Как правило словом «индивидуальность» определяют какую — либо главную особенность личности человека, делающую ее непохожей на окружающих. Индивидуален каждый человек, индивидуальность одних проявляется очень ярко, выпукло, других — маловыразительно, малозаметно.

Индивидуальность может проявляться в интеллектуальной, эмоциональной, волевой сфере или сразу во всех сферах психической деятельности. Оригинальность интеллекта например состоит в способности видеть то, чего не замечают другие, в особенностях переработки информации, т. е. в умении ставить проблемы (интеллектуального и морального характера решать их, в большой подвижности эмоций. Особенности воли проявляются в ее силе, удивительном мужестве, самообладании.

Индивидуальность определяет личность конкретнее, детальнее и тем самым более полнее. Она является постоянным объектом исследования как при детальном изучении психологии личности, так и других направлениях психологии.

Уроки Индивид, индивидуальность, личность. Направленность личности (3 урока) 

Loading…

Теоретичекий материал

---

1.Человек

   Человек является главным участником общественно-исторических отношений, он творит культуру, движет своими усилиями общемировой исторический и культурный процесс. По своей природе он представляет собой целостную биосоциальную систему, уникальное существо, способное понятийно мыслить, производить орудия труда, обладающее членораздельной речью и нравственными качествами. Это собирательное общее понятие для обозначения всех представителей человеческого рода.

Индивиды – это единичные представители человечества, отдельно взятые люди, при абстрагировании от их реальных антропологических и социальных особенностей.

Индивидуальность

Младенец уже с рождения является индивидом, но не индивидуальностью. Индивидуальность приобретается по мере формирования относительной самостоятельности и осознания своего отличия от других.

Термин индивидуальность означает тот набор качеств индивида, которые делают его уникальным, непохожим на остальных.

Личность Индивида можно представить как клетку социального организма. Если клетка здорова, то и организм не испытывает дискомфорта, отсутствуют нарушения в его функционировании. Индивид практически немыслим без общества и, соответственно, без своих социальных качеств. Социальное измерение индивида образует понятие личности, определение которой отражает динамичную, относительно устойчивую целостную систему духовно-интеллектуальных, морально-волевых, а также социально-культурных качеств человека, формами выражения которых являются индивидуальные особенности его сознания и деятельности. Каждый человек является индивидом, но стать личностью он может только в социальной среде. Индивид может обитать в любом пространстве, любой сфере и области, тогда как личность неотделима от социума. Формами проявления социальных качеств личности являются ее действия, поступки, ее отношение к миру и к другим индивидам. Они отражают внутренний мира индивида, высвечивают его духовные и нравственные качества.

 Личность и общество

Термин «личность» характеризует человека как активного субъекта социальных отношений. Будучи социальным субъектом, человек творит среду вокруг себя, ведь он часть и природной системы, и социальной. А это значит, что он своей деятельностью вносит изменения в функционирование и развитие обеих систем. Вместе с этим каждый из людей является не только субъектом, но и объектом деятельности, так как выполняет определенные социальные роли, подчиняется социальным институтам, нормам и общественным ценностям, имеет в своем персональном сознании отпечаток сознания общественного.Неволевые и волевые мотивированные действия

1. Мотивация личности
2. Направленность личности.

Мотив (от лат. moveo – «двигаю») – это особая движущая сила деятельности, ее побудительная первопричина, на основе которой формируется личностный смысл каждого действия, направленного на удовлетворение конкретной потребности. Мотив реализуется в виде соответствующего эмоционального переживания, стимулируя личность к выполнению определенных операций или отказу от них. Следовательно, мотивы можно рассматривать как психические состояния, которые побуждают человека к неволевым и волевым (мотивированным) действиям.

    Неволевые и волевые мотивированные действия К неволевым относятся такие действия, которые неконтролируемо производятся человеком, не нуждаясь в осознанной регуляции. Неволевыми признаются следующие действия: автоматические и инстинктивные акты; действия, которые основаны на элементарных чувствах удовольствия или дискомфорта (вместе с последним появляется желание избавиться от источника неприятных ощущений). В неволевых актах деятельности человека существенную роль играют его влечения – исходные психические состояния, первоначально неосознанные, но впоследствии ведущие к формированию осознаваемых человеком и мотивированных (волевых) действий.

 Мотивированные действия человека всегда сознательны, построены на волевых усилиях личности. Таким образом, именно воля становится необходимой силой для достижения личностью поставленных целей. К волевым действиям относится любая активность человека, которая связана с представлениями об идеале, пониманием долга, признанием жизненно необходимых потребностей и т. п. Данный тип действий находит выражение в субъективных переживаниях человека, таких как желания и стремления. Желания характеризуются тягой к достижению поставленной цели, однако причины желаний (как и средства достижения цели) не всегда бывают в полной мере осознаваемыми.

 Стремления являются более высокой стадией в формировании мотивированных действий. С их помощью активизируются влечения и желания. Осознавая собственные стремления, человек приобретает возможность определить, посредством каких действий и с помощью каких средств возможно получение желаемого. В связи с этим деятельность человека становится более активной и целенаправленной. Совокупность мотивов, которые являются осознанными и связаны с волевыми действиями личности, формирует сложную систему – мотивацию личности.

Мотивация личности

Мотивированная личность – это личность, характеризующаяся наличием стойких побуждений, которые обусловливают содержание и направленность активности личности, характер и особенности ее поведения и поступков. Необходимо разграничивать: мотивацию достижения, при которой человек стремится к решению поставленных задач на максимально высоком уровне сложности; мотивацию избегания неудачи; при наличии такого типа мотивации человек отдает предпочтение осторожным, взвешенным решениям, которые предполагают выполнение лишь тех задач, которые можно отнести к сравнительно легким или ранее выполнявшимися. В рамках целостно-динамической теории мотивации, разработанной А. Маслоу, принято утверждение, что каждый человек обладает заложенной потребностью в самоактуализации. Развитие личности от ущербной к полноценной напрямую связано с образованием высших форм мотивации, которые заложены в самой природе человека. Мотивированные действия разворачиваются на фоне внутренних противоречий, при наличии конкурирующих, зачастую разнонаправленных влечений, то есть наблюдается либо подавление вполне актуализированных желаний, либо подчинение их другим. Данный процесс можно назвать борьбой (противодействием) мотивов. Борьба мотивов – сложный волевой акт, который осуществляется в условиях переживания различных и нередко противоречивых мотивов, когда индивид отдает предпочтение одному из них. Борьба мотивов предполагает сравнительно высокое развитие логического мышления, интересов, идеалов и характерологических черт личности. Некоторые мотивы отличаются относительной устойчивостью и, доминируя в мотивационной сфере личности, определяют ее направленность, которая во многом сказывается на судьбе конкретного человека.

 Направленность личности

Направленность личности – это совокупность устойчивых мотивов, взглядов, убеждений, потребностей и устремлений, ориентирующих человека на определенные поведение и деятельность, достижение относительно сложных жизненных целей. Направленность всегда социально обусловлена и формируется в онтогенезе в процессе обучения и воспитания, выступает как свойство личности, проявляющееся в мировоззренческой, профессиональной направленности, в деятельности, связанной с личным увлечением, занятием чем-либо в свободное от основной деятельности время (например, изобразительным творчеством, физическими упражнениями, рыбалкой, спортом и др.). Во всех этих видах человеческой активности направленность проявляется в особенностях интересов личности: влечениях, склонностях, идеалах, мировоззрении, убеждениях, установках, определенной жизненной позиции и поставленных целях. Влечение представляет собой стремление, которое недостаточно осознано человеком и фундаментом которого нередко предстают витальные потребности индивида. Склонность как одно из проявлений потребностно-мотивационной сферы человека выражается в предпочтении на эмоциональном уровне определенного вида деятельности или ценностей. Идеалы – образы, которые являются воплощениями совершенства и эталоном важнейшей цели в стремлениях личности.

 Идеальными для конкретного человека могут быть: мировоззрение или научные достижения конкретного ученого, взгляды и убеждения писателя, политика и т. д.

 Мировоззрение – структурированная система представлений личности о мире и своем месте в нем, об общественном устройстве, отношению к природным богатствам и др. Формируют мировоззрение человека его общественная жизнь, а в качестве критериев для сравнения могут быть взяты морально-нравственные взгляды и идеологические воззрения, принятые в данном обществе. Взаимодействие мышления и воли, которые проявляются в каждом действии человека и поведении в целом, способствует преобразованию структурных элементов мировоззрения в убеждения.

 Убеждения – это наивысшая форма направленности личности, которая проявляется в осознаваемой личностью потребности совершать действия на основании собственных ценностных ориентаций, разворачивающихся на «поле» эмоциональных переживаний и волевых усилий.

 Установку можно характеризовать как готовность личности к определенной деятельности, необходимость которой связана с объективно существующей потребностью и ситуацией. Установка проявляется в устоявшейся склонности к определенного рода восприятию и поведению. На основании установок личности можно судить о ее взглядах, ценностных ориентациях, относящихся к разным формам бытовой, общественной или профессиональной жизни. Нередко установки бывают неосознанными для человека.

 Кроме того, можно разделить установки на позитивные, негативные и нейтральные. Позитивная установка позволяет личности воспринимать явления, события или свойства предметов, основываясь на доверии и доброжелательности. При негативной установке, напротив, указанные признаки представляются в искаженном виде, как чуждые и не вызывающие доверия. С помощью нейтральной установки опосредуется влияние внешних воздействий, личность может находиться в равновесии со средой. Знание содержания установок позволяет с определенной точностью предсказывать поведение человека в соответствующих ситуациях.

Позиция – устойчивая система отношений человека к конкретным сторонам действительности, которая находит проявление в соответствующем поведении. Позиция личности объединяет совокупность мотивов, потребностей, взглядов и установок, которыми индивид руководствуется в своих действиях. В систему факторов, определяющих конкретную позицию человека, включаются также его притязания на определенное положение в социальной и профессиональной иерархии ролей и степень его удовлетворения в этой системе отношений.

Цель для личности – это желаемый результат ее деятельности или окружающих людей. Типология целей многообразна, выделяются: близкие, ситуационные / отдаленные цели; общественно значимые / приносящие вред обществу; альтруистические / эгоистические и др. Цель может быть поставлена конкретным человеком или группой людей; в ее основе могут преобладать потребности, интересы или возможности ее достижения. Ключевую роль в процессе целеполагания играют: информация о реальном положении дел, процессы мышления, особенности эмоционального состояния, мотивы будущей активности. Достижение цели строится с помощью системы действий, которые направлены на результат. Таким образом, направленность личности формируется в процессе онтогенеза посредством обучения и воспитания, в том числе при подготовке к жизни, профессиональной и общественно полезной деятельности в ходе получения высшего образования.

 

Важно!

Все эти определения будут вами использованы при написании эссе на темы:

 

1. «Человек немыслим вне общества».                                                                                                                                                                                                            Л.Н. Толстой
2. «Человек имеет значение для общества лишь постольку, поскольку он служит ему».

                                                                                                                     А. Франс

      3.«Человек вне общества или бог или зверь».                          

                                                                                                                     Аристотель

       4.«Процесс социализации – вхождение в социальную среду, приспособление к ней, освоение

            определенных ролей и функций, которое вслед за своими предшественниками повторяет

           каждый отдельный индивид на протяжении всей истории своего формирования и развития».

                                                                                                                   Б.Д. Парыгин

       5.«Без цели нет деятельности, без интересов нет цели, а без деятельности нет жизни».

                                                                                                                    В.Г. Белинский

      Эссе после праздников писать придется , и не одно!

Индивид, индивидуальность, личность. Обществознание, 8 класс: уроки, тесты, задания.

1.	Человек как индивид и индивидуальность Сложность: лёгкое	1
2.	Идивидуальные особенности человека Сложность: лёгкое	1
3.	Социальная составляющая человека Сложность: лёгкое	1
4.	Виды деятельности Сложность: лёгкое	1
5.	Биосоциальная сущность человека Сложность: среднее	2
6.	Биологические данные человека Сложность: среднее	2
7.	Социальные данные человека Сложность: среднее	3
8.	Развитие социальных качеств человека Сложность: среднее	2
9.	Биологические данные человека Сложность: сложное	3
10.	Социализация личности Сложность: сложное	3
11.	Человек в биосоциальном мире Сложность: сложное	3

Стратегии разрешения конфликта — урок. Обществознание, 8 класс.

Если у индивида или нескольких индивидов возникает проблемная противоречивая ситуация в какой-либо социальной группе, или же у одной социальной группы возникает проблемная ситуация с другой социальной группой, мы можем говорить о возникновении конфликта. Понятно, что в этом случае возникает необходимость устранить эти противоречия, то есть разрешить конфликт. А это означает, что перед каждым участником конфликта встаёт вопрос о выборе модели (стратегии) поведения.

Современная конфликтология выделяет пять стратегий возможного поведения индивида (или группы) в конфликтной ситуации:

1. Приспособление.

Приспособление — это соглашательская политика.

Одна сторона конфликта соглашается с другой стороной, признавая её правоту несмотря на имеющиеся возражения. Зачастую это происходит потому, что индивид (или группа) просто боится высказать своё мнение. Поэтому, несмотря на внутренний протест, всё же соглашается с мнением оппонента.
Эта стратегия встречается нередко, однако, как ты понимаешь, конфликт не разрешается таким путём, он просто затухает на время, и есть вероятность его повторного возникновения.

2. Избегание.

Избегание конфликта — это уход от конфликтной ситуации

При избегании любая из сторон стремится «перевести стрелки» на что-то другое, для того чтобы не концентрировать внимание на самом конфликте.
Это тоже довольно частая модель поведения, однако имеющая тот же, что и в первом случае, существенный недостаток: конфликтная ситуация не разрешена, а значит, существует опасность возникновения конфликта снова и, быть может, даже в более сильной форме.
3. Соперничество.

Соперничество — это активное противостояние одной конфликтующей стороны другой в борьбе за что-то ценное, имеющее значимость для обеих сторон.

Существует, по сути, два вида соперничества: структурное и мотивационное.
Структурное соперничество — это борьба за то, что необходимо для выживания человека (еда, вода и т. п.) — в современном обществе практически не встречается.
Мотивационное соперничество главной целью ставит лидирующую позицию в чём-либо, несмотря на то, что для выживания это вовсе не необходимо. На первый план выходит самоутверждение.
Опасность соперничества при конфликте состоит в том, что слишком высока мотивация к победе, пусть даже и любой ценой. Человек начинает считать, что он просто обязан победить, обязан быть всегда правым. И в этом случае, к сожалению, человек может прийти к мысли, что чужой успех — это его поражение. А это, как ты понимаешь, совсем непродуктивно, потому что на самом деле сравнивать человека можно только с ним же самим, ибо все люди уникальны.
Итогом такой стратегии будет агрессивное и настороженное отношение друг к другу, а это сделает решение конфликта, по сути, невозможным… Конфликт будет отложен на время, пока «проигрывающая сторона» не «накопит сил для борьбы». И, поскольку само соперничество очень увлекательно, люди частенько забывают о том, что можно ведь и договориться без борьбы, прийти к решению путём диалога. И это будет гораздо эффективней и ценней.
4. Компромисс.

Компромисс — это совместно найденное решение конфликтной ситуации, удовлетворяющее обе стороны.

При компромиссе каждая из сторон отказывается от первоначальных требований в какой-то части, идя на уступки оппоненту. При этом — обратите внимание — это взаимный и добровольный процесс. Ни о каком силовом давлении речь здесь не идёт. Это исключительно путь диалога, путь переговоров.
Результатом является именно решение конфликта, что не достигается при предыдущих стратегиях поведения. Потому что итогом будет выработка такого решения, которое удовлетворит, пусть и не в полной мере, обе стороны. И поэтому компромисс, безусловно, путь конструктивный.

 

5. Сотрудничество.

Вершиной конструктивного разрешения конфликтной ситуации является сотрудничество.

Сотрудничество — попытка разрешить конфликт, учитывая как интересы противоположной стороны, так и ценность межличностных отношений.

Сотрудничество— самый сложный вариант разрешения конфликта, потому что в этом случае речь идёт не о взаимных уступках, как при компромиссе, а о сохранении прежде всего межличностных отношений между противоборствующими сторонами.

Поэтому при стратегии сотрудничества обе стороны конфликта могут отказаться от первоначальной позиции, а затем совместно выработать общую позицию, которой сообща же и будут придерживаться, или же станут осуществлять общую деятельность. В этом случае их общей задачей становится разрешение проблемы именно совместными усилиями.

Иногда при невозможности разрешить конфликт между сторонами прибегают к помощи тех, кто гарантированно не разделяет интересы ни одной из сторон, но кому доверяют обе стороны конфликта. Это — третьи лица, или «третейский суд» (совсем необязательно в рамках судебной системы). При социальном конфликте ими могут быть общие знакомые или люди, уважаемые всеми сторонами конфликта, например.

 

Обрати внимание!

Компромисс — это путь взаимных уступок.

На первый план при сотрудничестве выступают именно межличностные отношения.

Самые важные критерии «третейского суда» — объективность и признание его решения конфликтующими сторонами.

Конфликты могут быть конструктивными и неконструктивными.

При конструктивном конфликте стороны не выходят за рамки деловых отношений и не «переходят на личности».

При неконструктивном конфликте стороны могут, уходя от сути спора, прибегать к нравственно осуждаемым действиям, например, оскорблять друг друга, вспоминать противной стороне прошлые ошибки и неудачи, высмеивать её.

 

Осталось запомнить, что конфликты могут быть межличностными, о которых теперь ты знаешь, локальными, затрагивающими отдельные стороны общества, и глобальными — в которых принимает участие значительная часть государств.

8. Социальный конфликт как форма межличностных отношений

Понятие конфликта

Человек, как ты уже знаешь, может состояться как личность только в процессе социализации, то есть освоения социальных ролей в обществе себе подобных, то есть людей.
Однако для того чтобы стать полноправным членом общества и успешно с ним коммуницировать, человеку приходится соразмерять свою индивидуальность (особенности проявления характера, например) с системой ожиданий той социальной группы, членом которой ему хотелось бы стать. При этом, безусловно, в полной мере отказаться от присущих ему качеств и особенностей человек не может. Поэтому в некоторых случаях между ним и группой вполне может возникнуть спорная ситуация, в которой индивиду придётся проявить определённую стратегию поведения. Такая спорная ситуация между одним или несколькими членами социальной группы и остальными её участниками, при которой их интересы становятся противоположными или несовместимыми, называется конфликтом.

Конфликт (лат. conflictus — столкновение, серьёзное разногласие, спор) — это противоречие между двумя или несколькими участниками действия, при котором хотя бы один из них стремится добиться лидирующего (господствующего) положения над остальными.
Конфликт — столкновение интересов нескольких лиц или социальных групп.

Существует целая наука, изучающая как сами конфликты с момента их возникновения и до завершения, так и возможные пути их преодоления. Эта наука называется конфликтология и существует как область другой науки — психологии.

Конфликтология — это область (отрасль) науки, изучающая причины зарождения, развития, эскалации и разрешения конфликтов на всех уровнях.

Этапы возникновения и прекращения конфликта

Далеко не каждое разногласие или столкновение интересов переходит в конфликт. Давай рассмотрим, как появляется конфликт.

1. Возникновение спорной ситуации.
Это всего лишь ситуация и пока смутное предположение, что «что-то идёт не так». Пока никаких действий ни одна из сторон не предпринимает.

2. Восприятие ситуации как конфликтной хотя бы одним из участников возможного конфликта.
Пока это тоже ещё не конфликт, а зарождающаяся «точка отсчёта» конфликта.

3. Эскалация конфликта.
Вот на этой стадии происходит обострение проблемной ситуации, начинается противоборство сторон конфликта, которое постепенно ослабляется. Это и есть конфликт.

Эскалация конфликта (лат. sсаlа — «лестница») — это такое временное развитие спорной ситуации, при котором она углубляется, становится всё более сложной и противоречивой и наконец разрешается.

4. Завершение или прекращение конфликта.
На этой стадии либо конфликтная ситуация разрешена и конфликт исчерпан, то есть завершён, либо она не получила разрешения и временно прекратилась до нового обострения.

Человек как индивид и индивидуальность — урок. Обществознание, 8 класс.

Человек как индивид

Человек, как известно, существо биосоциальное. Иными словами, ему присущи черты как животного мира, так и специфические, характерные только для сообщества людей, особенности (социум (лат. socius — товарищ, компаньон) — общество).

Строго говоря, название современного человека — «человек разумный разумный», то есть «homo sapiens sapiens», и приблизительное время его появления — около \(40\) с небольшим тысяч лет назад.

Изучением человека, его окружения, общественных связей, аспектами его участия в политике и экономике и т. д. интересуются разные области наук. Вместе с тем логичней начать с изучения того, что же представляет собой человек как биологическое существо.

 

Обрати внимание!

Для описания биологической сущности человека используются понятия «индивид» и «индивидуальность».

Индивид (лат. individuum — неделимое, особь) — это принадлежность конкретного человека к человеческому роду, к роду homo sapiens sapiens.

То есть, любая человеческая особь — всегда индивид. И в этом смысле мы все похожи друг на друга. Все мы — индивиды.

Тем не менее, невозможно найти двух идентичных людей. Даже у близнецов, которые с трудом отличимы друг от друга на первый взгляд, при детальном рассмотрении можно обнаружить существенные различия. Причина этому — индивидуальность.

Человек как индивидуальность

Индивидуальность — это совокупность характерных особенностей и свойств, отличающих индивидов; их уникальность, непохожесть.

К индивидуальности, то есть уникальности человека, относятся папиллярные узоры пальцев, строение сетчатки глаза, структура ДНК и т. д. Именно на индивидуальных особенностях человека строится очень интересная наука — криминалистика.

 

В качестве биологического существа человек может рассматриваться как венец эволюции, наделённый колоссальным могуществом. Вместе с тем он в значительной степени зависим от природных условий, которыми рассчитывает полностью управлять. Он нуждается в воздухе, пище, питье, определённом температурном режиме, чтобы просто выжить. Это самые существенные, первичные человеческие потребности. Впрочем, именно в этом нуждается и весь животный мир, что даёт нам основание с уверенностью заявлять, что человек — часть именно животного мира.

Потребность — это переживание человеком нужды в чём-либо необходимом для его жизни или развития как личности.

Американский психолог Абрахам Маслоу, который создал пирамиду потребностей, неслучайно назвал эти потребности физиологическими, базовыми. Без удовлетворения этих потребностей человек не сможет существовать в принципе, не сможет просто жить. Иначе эти потребности ещё называют витальными (лат. vita — жизнь).

 

Наиболее важным, можно сказать, глобальным отличием человека от животного, даже столь высокоразвитого, как приматы (орангутаны, шимпанзе), является способность мыслить, обусловленная развитием человеческого мозга. У некоторых животных, в частности, высших приматов, например, собак и волков, можно говорить только об элементарной рассудочной деятельности, то есть исключительно об элементах и зачатках соответствующих мыслительных функций человека.

Мышление — это высший познавательный процесс, с помощью которого человек способен получать знания, недоступные органам чувств.

Мысля, человек может сравнить разнообразные явления действительности, проанализировать, обобщить выводы и получить новую информацию.

Но, будучи существом ещё и социальным, человек нуждается не только в мышлении — оно происходит внутри него самого — но и в возможности передавать информацию и получать её не только через органы чувств. Нужно нечто, позволяющее людям обмениваться мыслями. И тогда в ходе эволюции появляется речь.

Речь — исторически сложившееся языковое (вербальное) общение людей с помощью слов.

С помощью речевого (вербального) общения люди могут обмениваться информацией, передавать свои мысли и чувства, взаимодействовать между собой, решать совместные сложные задачи, участвовать в совместной (коллективной) деятельности, иначе говоря — коммуницировать.

Коммуникация — это процесс общения и передачи информации между людьми в устной или письменной форме, а также языком телодвижений.

Тема 8. Индивид, индивидуальность, личность. Социализация индивида

Понятия «индивид», «индивидуальность», «личность» в научной и популярной литературе употребляются как близкие по значению, но они не являются синонимами.

Индивид (от лат. individuum – неделимый, неразделенный) – это единичный представитель человеческого рода, конкретный носитель всех социальных и психологических черт человечества: разума, воли, потребностей, интересов и т. д. (человек как отдельная особь среди других людей).

Индивидуальность – это неповторимое своеобразие проявлений человека, подчеркивающая исключительность, многосторонность и гармоничность, естественность и непринужденность его деятельности(человек как один из многих, но с учетом его личных особенностей: внешний облик, манера поведения, характер и т. д.).

Личность (от лат. persona – особа) – это человеческий индивид, являющийся субъектом сознательной деятельности, обладающий совокупностью социально значимых черт, свойств и качеств, которые он реализует в общественной жизни (человек с социально значимыми качествами).

Структура личности

• Социальный статус – место человека в системе общественных отношений.

• Социальная роль – образ поведения, одобренный нормативно и соответствующий социальному статусу.

• Направленность – потребности, интересы, взгляды, идеалы, мотивы поведения.

Не всякий человек является личностью. Человеком рождаются, личностью становятся в процессе социализации.

Социализация(от лат. socialis – общественный) – это процесс усвоения и дальнейшего развития индивидом культурных норм и социального опыта, необходимых для успешного функционирования в обществе.

Процесс социализации продолжается всю жизнь, поскольку человек за это время осваивает множество социальных ролей.

Социализация охватывает все процессы включения индивида в систему общественных отношений, складывания у него социальных качеств, т. е. формирует способность участвовать в социальной жизни.

Все, что влияет на процесс социализации, обозначается понятием «агенты социализации». К ним относятся: национальные традиции и обычаи; государственная политика; средства массовой информации; социальное окружение; образование; самовоспитание.

Расширение и углубление социализации происходит:

– в сфере деятельности – расширение ее видов; ориентировка в системе каждого вида деятельности, т. е. выделение главного в ней, ее осмысление и т. п.

– в сфере общения – обогащение круга общения, углубление его содержания, развитие навыков общения.

– в сфере самосознания – формирование образа собственного «Я» («Я»-концепция) как активного субъекта деятельности, осмысление своей социальной принадлежности, социальной роли и др.

Образцы заданий

Прочитайте текст и выполните задания С1 – С4.

«Индивидуальность означает отграниченность, неповторимость личности, т. е. способность к самостоятельной жизни, к саморегулированию, к сохранению своей устойчивости. Человеческая индивидуальность, отличаясь такими признаками, как целостность, обособленность, неповторимость, автономность, свобода, наличие внутреннего „Я“, творчество, в то же время не только не означает разобщенности человека и общества, но, напротив, создает основу для их более глубокого единства. <…>

Уникальность, неповторимость личностей, взаимодополнение друг друга своими особенностями есть один из факторов успешного развития подлинно гуманного гармоничного общества. Индивидуализация является одним из моментов, связывающих людей. Известно, что взаимодействие вообще оказывается крепким, если в «другом» предмет находит дополнение самого себя, то, чего ему как таковому не хватает. Поэтому чем более развита индивидуальность, самостоятельность, инициатива, творчество каждого человека, тем богаче и сильнее общество в целом. <…>

Всякое проявление жизни индивида является проявлением и утверждением общественной жизни. Индивидуальная и общественная жизнь не отличны принципиально друг от друга, а выступают как две стороны жизни одного человека. <…>

Таким образом, неправомерно толкование индивидуального как только единичного и неповторимого. Определяя индивидуальность, мы делаем лишь акцент на том, что отличает людей друг от друга. Определяя личность, подчеркиваем общие, типические черты. <…>

Индивидуальность, которая, как уже отмечалось, может свободно развиваться лишь во взаимодействии с другими людьми, когда каждый человек дополняет, продолжает, обогащает благодаря своим особенностям другого человека, ничего общего не имеет с индивидуализмом. Индивидуализм означает противопоставление человека обществу, отношение к другим людям как к средству своего частного существования. Эта разорванность общества и личности, как правило, обращается против самого человека. Таким образом, в индивидуалистической интерпретации другой человек есть граница «для меня», в условиях развитых коллективистских отношений каждый другой есть не граница, а продолжение и дополнение «меня самого» (Спасибенко С. Г. Общее и индивидуальное в социальной структуре человека // Социально-гуманитарные знания. 2001. № 3. С. 98–101.).

C1. Что такое индивидуальность? Каковы ее признаки?

Ответ: Индивидуальность означает отграниченность, неповторимость личности, т. е. способность к самостоятельной жизни, саморегулированию, сохранению своей устойчивости. С помощью понятия «индивидуальность» делается акцент на отличиях людей друг от друга.

Признаки индивидуальности: целостность, обособленность, неповторимость, автономность, свобода, наличие внутреннего «Я», творчество.

C2. Опираясь на текст, укажите, почему индивидуальность является одним из факторов развития подлинно гуманного гармоничного общества.

Ответ: Индивидуальность является одним из факторов развития подлинно гуманного гармоничного общества поскольку известно, что взаимодействие вообще оказывается крепким, если в «другом» предмет находит дополнение самого себя, чего ему как таковому не хватает. Поэтому чем более развита индивидуальность человека, выраженная в самостоятельности, инициативе, творчестве, тем богаче и сильнее общество в целом.

C3. Как автор определяет сущность понятия «личность»? Приведите с опорой на знания обществоведческого курса три важнейшие характеристики личности.

Ответ: Автор определяет личность как воплощение общего, типичного. В качестве важнейших характеристик личности могут быть названы: индивидуальность, духовность, социальный статус, коммуникативный характер.

C4. В тексте говорится о двуединстве общего и индивидуального как об одном из внутренних источников формирования личности. Поясните этот вывод одним из примеров.

Ответ: В качестве примера может быть приведен следующий: Формирование личности предполагает соотношение социально-типического (общего) и творчески индивидуального в человеке. Пренебрежение данным соотношением чревато тяжелыми последствиями. И общество, и человек страдают как от обезличивания, нивелировки, недооценки значения индивидуальности, так и от абсолютизации индивидуальных, неповторимых качеств человека.

границ | Связь черт личности с индивидуальными различиями в аффективных пространствах

Введение

Эмоции — это аспект повседневной жизни, и вопросы, касающиеся их неуловимой природы, вызывают интерес на протяжении тысячелетий. В то время как недавние обсуждения (Hamann, 2012; Lindquist et al., 2012; Adolphs, 2017; Barrett, 2017) и нейробиологические исследования (Grimm et al., 2006; Nielen et al., 2009; Baucom et al., 2012; Goodkind et al., др., 2012; Чиказое и др., 2014; Шинкарева и др., 2014; Kragel et al., 2016; Saarimäki et al., 2016) продвинулись в области аффективной (нейро) науки, до сих пор не существует единого мнения относительно неотъемлемых характеристик эмоций (Ekman, 2016). Наряду с этим общим интересом к пониманию аффективной функциональности является клинический интерес к пониманию аффективной дисфункциональности (Gross and Jazaieri, 2014), поскольку нарушение регуляции эмоций связано с различными психическими расстройствами (Mennin et al., 2005; Reimherr et al., 2005; Etkin и Wager, 2007; Amstadter, 2008; Taylor et al., 2012; Карпентер и Трулл, 2013). Следуя стремлению к совершенствованию трансляционных исследований в психиатрии (Machado-Vieira, 2012; Knüppel et al., 2013) и персонализированной медицине (Hamburg and Collins, 2010), мы стремились изучить индивидуальные различия в представлении аффективной информации путем комбинирования анализов на основе данных. поведенческого эксперимента с психологическими измерениями личностных черт с учетом хорошо установленной связи между эмоциями и личностью (Коста и МакКрэй, 1980; Гросс и др., 1998; Кокконен и Пулккинен, 2001; Нг и Динер, 2009).

С этой целью мы использовали метод множественной компоновки (Goldstone, 1994) и обратное многомерное масштабирование (Kriegeskorte, Mur, 2012), которые недавно использовались в области когнитивной нейробиологии (Mur et al., 2013; Charest et al. al., 2014; Bracci et al., 2016; Levine et al., 2018c) на эмоционально заряженные стимулы, чтобы различать индивидуализированные структуры (отражающие ментальные представления) аффективной информации.Участники свободно расположили стимулы в соответствии с их субъективным эмоциональным сходством в непрерывном пространстве, что привело к безнаказанному, уникальному представлению «аффективного пространства» для каждого участника. Другая недавняя работа исследовала принципы организации аффекта / эмоций с использованием психологических (Nummenmaa et al., 2014, 2018; Koch et al., 2016; Cowen and Keltner, 2017; van Tilburg and Igou, 2017) и нейробиологических (Kragel and LaBar). , 2015; Skerry, Saxe, 2015; Saarimäki et al., 2018) методы; здесь мы использовали подход, который сосредоточился на том, как люди различаются с точки зрения основных свойств их аффективных пространств. Способность различать людей на основе аффективной информации (Hamann and Canli, 2004) — и впоследствии определять нормальную изменчивость с использованием комбинации методов, основанных на гипотезах и данных — может предложить новые пути социальной психологии / нейробиологии для информирования клинической области ( Cacioppo et al., 2014).

В текущем исследовании использовалась управляемая данными иерархическая кластеризация для выявления кластеров стимулов, лежащих в основе аффективного пространства.Однако, чтобы избежать слепого применения методов машинного обучения без учителя к многомерным аффективным пространствам, мы внешне подтвердили индивидуальные различия в аффективной кластеризации с различиями в личностных чертах из пятифакторной модели [«Большая пятерка»: невротизм, экстраверсия, открытость к Опыт, доброжелательность и добросовестность (McCrae and Costa, 1985)], по оценке NEO-Five Factor Inventory [NEO-FFI (Borkenau and Ostendorf, 2008)]. Как показала предыдущая работа по нейровизуализации, компоновка репрезентативного пространства может быть существенно изменена процессами, связанными с вниманием или задачами (Brouwer and Heeger, 2013; Nastase et al., 2017), а недавняя психологическая работа показала, что кластеры на карте аффективного пространства на определенные аспекты эмоциональной информации (Nummenmaa et al., 2018), мы специально стремились определить, находится ли внутрикластерное расстояние аффективных кластеров индивидуумов [ что можно рассматривать как связность концепции (концепций), лежащих в основе соответствующего кластера (Iordan et al., 2015)], была связана с личностными чертами участников. Идея исследования эмоций в их связи с личностью вытекает из десятилетий доказательств того, что личность связана с внутренними искажениями или искажениями внимания при обработке эмоций (Richards et al., 1992; Деррибери и Рид, 1994; Most et al., 2006; Thomsen et al., 2014). Более того, классические теории личности предсказывают, что нейротизм ассоциируется с негативной информацией, а экстраверсия ассоциируется с позитивной информацией (Айзенк, 1967; Коста и МакКрэй, 1980; Ларсен и Кетелаар, 1989; Растинг и Ларсен, 1997). Изучение взаимосвязи между личностью и эмоциональным сходством (в данном случае операционализированной как кластерная дисперсия в аффективных пространствах) позволит исследователям изучить, как лежащие в основе когнитивные процессы, такие как внимание или исполнительный контроль, могут взаимодействовать с личностными чертами, приводя к здоровому и нездоровому поведению, и могут ли такие взаимодействия привязаны к конкретным областям / сетям мозга.Результаты, которые мы представляем, подтверждают и расширяют текущие знания о взаимосвязи между аффектом и личностью, подтверждают достоверную структуру индивидуализированных аффективных пространств, выявленных с помощью методов, управляемых данными, и открывают дверь для будущих исследований, чтобы преобразовать такие парадигмы, основанные на данных, в практическую плоскость. клиническая область.

Материалы и методы

Участников

Сто один участник (36 мужчин, 65 женщин; средний (± σ) возраст = 24,2 (± 2,59) года) были набраны из местного сообщества с помощью информационных плакатов.Участники не сообщали ни о текущем диагнозе неврологических или психических расстройств, ни о приеме каких-либо психотропных препаратов, не давали письменного информированного согласия до участия в исследовании и не получали денежную компенсацию за свое время после завершения эксперимента. Поскольку заполнение анкеты NEO-FFI было последующей процедурой после поведенческого эксперимента, только участников, которые изначально согласились, чтобы с ними связались для будущих исследований, попросили принять участие в заполнении анкеты NEO-FFI.Из 77 опрошенных участников 58 участников (15 мужчин, 43 женщины; средний (± σ) возраст = 25,4 (± 2,75) года) в конечном итоге заполнили анкету, пятеро из которых получили компенсацию в виде подарочных карт книжного магазина после розыгрыша лотереи. Все экспериментальные процедуры соответствовали Хельсинкской декларации и были одобрены местным этическим комитетом Регенсбургского университета.

Аппарат

Эксперимент проводился на 27-дюймовом Apple iMac с использованием MATLAB R2015b (The MathWorks, Натик, Массачусетс, США).Код MATLAB, используемый для запуска эксперимента, был адаптирован из кода, описанного Kriegeskorte и Mur (2012). Все анализы проводились в MATLAB и SPSS ver. 25 (IBM Corp., Армонк, Нью-Йорк, США).

Стимулы

изображений, использованных в эксперименте, были получены из базы данных Международной системы аффективных изображений (IAPS) (Lang et al., 2008), которая содержит изображения со стандартизованными оценками валентности и возбуждения, которые можно условно разделить на девять категорий: животные, люди, природа. , еда, предметы домашнего обихода, эротические изображения, несчастные случаи, насилие и война.Мы псевдослучайно выбрали шесть изображений для каждой категории для эксперимента, получив набор стимулов, состоящий из 54 изображений. Если компьютерный алгоритм выбирал два изображения, которые были очень похожи визуально (например, два изображения собаки в аналогичном положении или два изображения ножей на столе), мы вручную выбирали заменяющее изображение с такой же (или очень похожей) валентностью. и значения возбуждения из соответствующей категории (см. дополнительную таблицу 1 для соответствующих идентификаторов изображений и их соответствующих рейтингов валентности и возбуждения).Создание набора стимулов было в конечном итоге компромиссом между улучшенной выборкой эмоционального пространства и общей продолжительностью эксперимента, поскольку необходимо вычислять расстояние между каждой парой изображений; общее количество попарных расстояний в нашем случае определяется биномиальным коэффициентом 54 select 2 (т.е. 1431), что дает общую продолжительность эксперимента в среднем чуть более одного часа на участника.

Протокол испытания

Эксперимент проводился в соответствии с протоколом, изложенным Kriegeskorte и Mur (2012), в котором участники размещают изображения на двумерной круговой «арене» на экране компьютера в соответствии с определенным принципом организации.Мы попросили участников расположить картинки в соответствии с тем, что они чувствовали при просмотре каждого изображения. То есть изображения, вызывающие похожие эмоции, следует располагать ближе друг к другу, а изображения, вызывающие разные эмоции, — дальше друг от друга; таким образом, расстояние между изображениями отражает их относительную эмоциональную непохожесть для участника.

Во время данного испытания было показано не более десяти изображений, чтобы улучшить видимость изображений (т. Е. Одновременное размещение 54 изображений на экране сделало бы их все настолько маленькими, что их содержание стало бы неузнаваемым).Кроме того, мы реализовали функцию масштабирования, которая позволяла участникам видеть мельчайшие детали каждого изображения. Когда участник закончил систематизацию изображений, следующее испытание началось с другого набора изображений, для которого оставалось наименьшее количество свидетельств относительно их относительного расстояния до других изображений [алгоритм подбора слабейшего (Kriegeskorte and Mur, 2012). ]. Таким образом, некоторые из изображений могли присутствовать в двух или более последовательных испытаниях, и эти конкретные изображения, показанные в данном испытании, различались между людьми, в зависимости от того, как они организовывали изображения в ходе эксперимента.После того, как были получены расстояния для всех 1431 попарного несходства, обратное многомерное масштабирование преобразовало двумерные расстояния на экране компьютера в матрицу несходства 54 × 54 (DSM; рис. 1A), которая представляет многомерную структуру несходства расположения элементов ( Kriegeskorte and Mur, 2012). Однако, поскольку DSM симметричен по главной диагонали, каждый участник может быть представлен вектором из 1431 элемента, полученным путем векторизации верхнего или нижнего треугольника DSM.В дальнейшем мы будем называть векторное представление DSM вектором несходства (DSV).

Рис. 1. (A) Организовав 54 изображения на экране компьютера на основе эмоционального сходства стимулов, было получено представление аффективного пространства каждого участника с помощью обратного многомерного масштабирования, которое можно визуализировать как несходство. матрица, отображающая расстояние между каждой парой стимулов. (B) Вычисление медианы (Md) нормализованных аффективных пространств 101 участника дало единственное групповое медианное аффективное пространство, которое мы реорганизовали (C) на основе агломеративной иерархической кластеризации (E) .Кластеризация была подтверждена с помощью индекса Silhouette (D) , который выявил 2- и 4-кластерные решения (как отмечено восходящими метками, отмеченными стрелками). (E) Дендрограммы, лежащие в основе обоих решений кластеризации, имеют цветовую кодировку: теплые цвета отражают кластеры с более положительной валентностью, а холодные цвета — кластеры с более отрицательной валентностью (см. Раздел «Иерархическая кластеризация»).

NEO-FFI

Мы использовали немецкую версию NEO-FFI (Borkenau and Ostendorf, 2008), чтобы измерить «большую пятерку» личностных факторов: невротизм, экстраверсию, открытость опыту, доброжелательность и сознательность.Для каждого участника была оценена сумма баллов по всем пяти факторам, которые затем были переведены в Т-балл, связанный с полом и возрастом, на основе эталонных выборок, представленных Боркенау и Остендорф (2008), который выражает проявление личности Большой пятерки. фактор индивидуума по отношению к проявлению в популяции, соответствующей полу и возрасту. Список полученных баллов NEO-FFI и их описательную статистику см. В дополнительной таблице 2.

Анализ данных

Иерархическая кластеризация

Поскольку аффективные пространства всех участников сгруппированы немного по-разному, мы хотели убедиться, что сравнивали кластеры разных участников на основе одних и тех же стимулов.С этой целью мы сначала масштабировали DSV каждого участника до диапазона [0–1], разделив каждый DSV на его максимальное значение несходства. Затем мы вычислили медианное значение всех 101 масштабируемых DSV и выполнили агломеративную иерархическую кластеризацию с использованием полной связи (Lance and Williams, 1967) на групповом медиане DSV (рисунок 1B и дополнительный рисунок 1).

Мы проверили стабильность различного количества кластеров, лежащих в основе группового медианного аффективного пространства, итеративно вырезав полученную дендрограмму на разной высоте и вычислив индекс силуэта (Rousseeuw, 1987).Этот индекс измеряет, насколько хорошо данная точка данных назначена конкретному кластеру (т. Е. Расстояние внутри кластера) по сравнению с кластером ближайшего соседа (т. Е. Расстояние между кластерами) по шкале от -1 до 1), с более высоким значения, указывающие на более подходящее решение для кластеризации (nb, кластеры со средним групповым значением дали более высокие значения силуэта, чем кластеры со средним значением группы). Эта процедура дала решение с двумя и четырьмя кластерами (рисунки 1C – E), которые мы затем сопоставили с каждой парой изображений из индивидуальных DSV участников, что позволило нам вычислить для каждого участника медианное значение (а не среднее значение). , поскольку данные о расстоянии имели тенденцию к искажению) расстояния внутри кластера (которые мы нормализовали по количеству элементов в соответствующем кластере).Формально среднее расстояние внутри кластера D для кластера c было рассчитано как m⁢e⁢d⁢i⁢a⁢n⁢ (Dc) | c |, где | c | обозначает мощность кластера c .

После классического многомерного масштабирования группового медианного аффективного пространства (см. Рисунок 2 только для простоты визуализации данных, поскольку фактические кластерные расстояния были вычислены непосредственно из DSV участников), первое измерение (объясненная дисперсия (VE) = ∼48% ) соответствовали значениям валентности IAPS ( r Пирсона = 0.94, p = 8,5 × 10 ^–25 ), при частичном удалении значений возбуждения; Таким образом, мы присвоили метки «положительный» и «отрицательный» результирующим кластерам из 2-кластерного решения. В гораздо меньшей степени второе и третье измерения соответствовали значениям возбуждения IAPS ( r = 0,38, p = 0,005, VE = ∼8%; r = 0,50, p = 1,5 × 10 ^–4 , VE = ∼5% соответственно) с частичным выделением значений валентности. Чтобы помочь в интерпретации результатов последующей множественной регрессии (см. Следующий раздел), мы присвоили четырем кластерам следующие описательные ярлыки на основе общего содержания кластеров: «эротический» (положительный субкластер), «страх / насилие». »(Негативный субкластер),« медицинский »(негативный субкластер),« природа / люди / спорт »(позитивный субкластер).

Рис. 2. 54 стимула IAPS, использованные в эксперименте, отображены в двумерном пространстве, полученном с помощью классического многомерного шкалирования аффективного пространства медианы группы. Кластеры имеют цветовую кодировку в соответствии с решением из 4 кластеров иерархической кластеризации (см. Рисунок 1). Решение с двумя кластерами просто объединяет холодные цвета в один кластер и теплые цвета в другой.

Множественная линейная регрессия

Для каждого аффективного кластера (в каждом решении кластеризации) мы выполнили множественную регрессию, чтобы оценить степень, в которой личностные факторы Большой пятерки предсказали медианную дисперсию аффективных кластеров.Чтобы объективно определить, какие регрессоры входят в оптимальную модель, мы применили комбинаторный подход к множественной регрессии. В частности, учитывая пять факторов (невротизм, экстраверсия, открытость, доброжелательность, добросовестность), было 2 ⁵ — 1 возможных моделей (т. Е. ∑k = 15 (5k), включая только линейные члены), каждая из которых содержит разные сочетание пяти факторов в качестве предикторов. Чтобы найти оптимальную модель, мы выполнили регрессионный анализ для каждой из 31 модели и выбрали модель с самым низким байесовским информационным критерием (BIC) (Schwarz, 1978).Для каждой модели значения кластерной дисперсии и оценки личности были оценены по z-шкале (с использованием соответствующих средних значений выборки и стандартных отклонений выборки) для центрирования данных, и был включен постоянный предиктор. Чтобы учесть тестирование 31 модели, мы дополнительно выполнили две процедуры Монте-Карло, чтобы непараметрически определить, превосходит ли оптимальная модель модели, примененные к рандомизированным средним кластерным расстояниям. Во-первых, мы протестировали все 31 модель на рандомизированных данных и сохранили минимальный BIC (независимо от модели, которая дала этот BIC), чтобы контролировать завышенную частоту ошибок на уровне семьи (FWER) при тестировании нескольких моделей.Повторение этой процедуры 1000 раз (для каждого аффективного кластера) дало нам нулевое распределение 1000 минимальных значений BIC, из которых мы вычислили эмпирические p -значений для наблюдаемого оптимального BIC (обозначенного в результатах как p _FWER ( all): для сравнения со всеми моделями, когда все модели получали случайные данные). Во-вторых, мы также сохранили BIC, полученный в результате наблюдаемой оптимальной модели , когда эта же модель применялась к рандомизированным данным 1000 раз.Таким образом, мы получили два эмпирически выведенных значения p для нашей оптимальной модели (одно из нулевого распределения минимального BIC и одно из нулевого распределения той же модели BIC [обозначено в результатах как p (то же): для сравнение с той же моделью при подаче случайных данных]), которые показывают, насколько вероятно обнаружение того, что оптимальная модель дает конкретный BIC при нулевых гипотезах об отсутствии связи между личностными факторами Большой пятерки и средними кластерными расстояниями.

Результаты

Чтобы определить, связана ли структура аффективных пространств с личностными измерениями, мы стремились предсказать индивидуализированное медианное внутрикластерное расстояние (для различных аффективных кластеров) из факторов личности Большой пятерки с использованием множественной линейной регрессии.Ниже приведены результаты наиболее эффективных регрессионных моделей для аффективных кластеров, лежащих в основе как 2-, так и 4-кластерных решений (см. Также дополнительную таблицу 4).

Двухкластерное решение: большая отрицательная кластерная дисперсия соответствует более высокому нейротизму

Начиная с решения с двумя кластерами из анализа иерархической кластеризации, оптимальная модель для прогнозирования отрицательной дисперсии кластера содержала баллы невротизма в качестве единственного регрессора (β = 0.34, SE = 0,126, t ₅₆ = 2,73, p = 0,0084), что указывает на то, что более высокий балл невротизма имел тенденцию предсказывать большую кластерную дисперсию. Хотя эта модель незначительно не смогла превзойти статистический порог по сравнению со всеми другими моделями в процедуре Монте-Карло [ p _FWER (все) = 0,056], при подаче реальных данных она работала лучше, чем случайность, по сравнению со случайными данные [ p (то же) = 0,01]. Что касается положительной дисперсии кластера, в то время как оптимальная модель содержала оценки согласованности в качестве единственного регрессора (β = -0.22, SE = 0,130, t ₅₆ = −1,65, p = 0,1036), эта модель не показала лучших результатов, чем можно было бы предсказать [ p _FWER (все) = 0,383, p (то же) = 0,11).

Решение из четырех кластеров: противоположные паттерны дисперсии кластера страха / насилия для нейротизма и сознательности

Когда аффективное пространство на уровне группы разделено на четыре кластера, ранее отрицательный кластер далее подразделяется на кластер, образы которого охватывают понятия «страх / насилие», и кластер, образы которого охватывают «медицинские» концепции (рис. 2).Наша процедура комбинаторной множественной регрессии показала, что оптимальная модель содержала невротизм (β = 0,280, SE = 0,127, t ₅₅ = 2,20, p = 0,032) и добросовестность (β = -0,289, SE = 0,127, t _{). 55} = −2,28, p = 0,0266) в качестве двух регрессоров для прогнозирования кластерной дисперсии страха / насилия [ p _FWER (все) = 0,014, p (то же самое) = 0,0009; см. дополнительную таблицу 3 для списка всех моделей, которые пережили статистический порог].Подобно результатам двухкластерного анализа, показатели невротизма имели тенденцию к увеличению с увеличением кластерной дисперсии ( r Пирсона = 0,381). Однако показатели сознательности показали противоположную картину: они имели тенденцию к снижению по мере увеличения кластерной дисперсии ( r Пирсона = -0,388; см. Рисунок 3 для визуального изображения этого эффекта). Кроме того, оптимальная модель для прогнозирования дисперсии медицинского кластера содержала только невротизм в качестве регрессора (β = 0.207, SE = 0,131, t ₅₆ = 1,58, p = 0,12), но эта модель оказалась не лучше, чем можно было бы предсказать [ p _FWER (все) = 0,424, p (то же самое) = 0,11].

Рис. 3. Индивидуальные аффективные пространства участников с самым низким и самым высоким (A), невротизмом и (B) Т-баллы по сознательности в нашей выборке, отображенные в двух измерениях с использованием многомерного масштабирования исключительно для того, чтобы помочь визуализировать лежащий в основе эффект результаты множественной регрессии, в данном случае те, которые описаны в разделе «Решение из четырех кластеров: противоположные паттерны дисперсии кластера страха / насилия для невротизма и сознательности».Следуя той же цветовой схеме, что и на предыдущих рисунках, кружки представляют 54 стимула, а черные контуры нарисованы вокруг стимулов, которые являются членами кластера, дисперсия которого была предсказана множественной регрессией.

Решение из четырех кластеров: увеличение дисперсии эротических кластеров, прогнозируемое снижением открытости, согласия и сознательности

Подобно тому, как отрицательный кластер из 2-кластерного решения был дополнительно разделен в 4-кластерном решении, был также положительный кластер, который дал «эротический» кластер и общий положительный кластер (помеченный как «природа / люди / спорт». ), содержащий оставшиеся изображения, которые в основном включали изображения, связанные со спортом, людьми, природой и т. д.Интересно, что оптимальной моделью для прогнозирования дисперсии эротического кластера была модель с тремя регрессорами, включающая открытость (β = −0,280, SE = 0,120, t ₅₄ = −2,34, p = 0,023; Pearson r = −0,253), доброжелательность (β = −0,291, SE = 0,12, t ₅₄ = −2,43, p = 0,019; r Пирсона = −0,258) и добросовестность (β = −0,314, SE = 0,120, т ₅₄ = −2,61, p = 0.012; Пирсона r = -0,266). Хотя эта модель также незначительно не смогла превзойти статистический порог по сравнению со всеми другими моделями в процедуре Монте-Карло [ p _FWER (все) = 0,06], она действительно работала лучше, чем можно было бы предсказать при подаче реальных данных. по сравнению с рандомизированными данными [ p (то же самое) = 0,006]. Что касается общего положительного кластера изображений природы / людей / спорта, аналогичного 2-кластерному решению, оптимальная модель содержала единственный регрессор Согласованности (β = -0.161, SE = 0,132, t ₅₆ = −1,22, p = 0,228), но, опять же, эта модель не превзошла то, что можно было бы ожидать от одной случайности [ p _FWER ( все) = 0,72, р (то же) = 0,24].

Обсуждение

Чтобы изучить основную структуру аффективных пространств людей, мы провели эксперимент, в котором участники организовали эмоционально заряженные образы в соответствии с их индивидуализированным эмоциональным сходством и объединили анализ на основе данных с психологическими измерениями личностных черт.С помощью этой комбинации методов мы специально искали ассоциации между личностными чертами пятифакторной модели («Большая пятерка») и дисперсией аффективных кластеров [которые отражают связность концепции (концепций), лежащих в основе соответствующего кластера (Иордан и др. ., 2015)], заселявшие аффективные пространства индивидов. Важно отметить, что этот подход продемонстрировал, что кластеризация аффективных пространств индивидов, полученная с помощью неконтролируемых методов машинного обучения, не является ложной, поскольку ее части могут быть подтверждены извне с помощью информации о личностных качествах людей.

Первичный результат, который пережил наш статистический контроль, был получен из 4-кластерного решения. Множественная регрессия показала, что увеличение дисперсии кластера страха / насилия было связано с увеличением невротизма и снижением сознательности (см. Также дополнительную таблицу 5). Такая противоположная взаимосвязь между этими двумя параметрами личности не является полностью неожиданной, поскольку об этом сообщалось как об общем открытии при оценке факторов личности Большой пятерки (Costa et al., 1991), связанных с психическими расстройствами (Trull, Sher, 1994; Kotov et al., 2010), а также с такими областями, как активность в социальных сетях (Liu et al., 2016), эмоциональные проблемы у подростков (Smith et al. , 2017) и даже физиологические механизмы воспаления (Sutin et al., 2010). Что касается нейротизма, возможно, что более высокий нейротизм совпадает с большей дифференциацией в обработке негативных стимулов, что приводит к более тонкой категоризации (то есть более рассредоточенной кластеризации) негативной информации.Это представление подтверждается людьми с более высоким невротизмом, которые проявляют повышенную обработку неприятной информации (Gomez et al., 2002; Chan et al., 2007) и склонны описывать себя как тревожных (McCrae et al., 1986), как избирательно тревожных людей. обращать внимание на негативные стимулы (Broadbent and Broadbent, 1988; MacLeod and Mathews, 1988). Что касается сознательности, люди с более высокой сознательностью были описаны как строгие и упорядоченные (Costa and McCrae, 1992) и продемонстрировали больший эмоциональный контроль при восстановлении после негативных стимулов (Javaras et al., 2012). Соответственно, повышенная кластеризация и эффективность лобно-теменной сети (Toschi et al., 2018), которая считается важной мозговой сетью для когнитивного контроля (Miller and Cohen, 2001), была связана с более высокой сознательностью. Таким образом, люди с более высокой сознательностью могут иметь больший контроль (или большую потребность) в разделении негативной информации и надлежащем управлении своим результирующим поведением. Учитывая, что расположение информации в репрезентативных пространствах людей может быть изменено такими процессами, как внимание (Nastase et al., 2017), суждения о типичности (Iordan et al., 2016) и аверсивное обучение (Dunsmoor et al., 2014; Levine et al., 2018b), возможно, что эти черты личности взаимодействуют (или даже регулируют эффективность из) такие процессы, чтобы определить, как негативная информация заполняет репрезентативные пространства людей. Таким образом, соответствие между личностными чертами и степенью дифференциации негативной информации может быть исследовано как, например, биомаркер предрасположенности к определенным расстройствам или еще один метод классификации расстройств, связанных с негативным аффектом.

Наши результаты также имеют значение для социальных и аффективных нейробиологических исследований. В недавних исследованиях функциональной магнитно-резонансной томографии использовался многомерный анализ паттернов (Haxby et al., 2001), чтобы понять, как области или сети мозга представляют информацию, связанную с обработкой эмоций (Bush et al., 2018; Kryklywy et al., 2018; Levine et al., 2018c; Saarimäki et al., 2018). Выводы, подобные тем, которые мы представляем здесь, могут быть полезны для таких исследований, подчеркивая, как неоднородность информации о личности может влиять на распределение информации в аффективных пространствах.В результате эта неоднородная аффективная информация у разных людей может влиять на чувствительность при нейровизуализационных исследованиях аффекта, особенно тех, которые основаны на продольных или предпостовых планах, которые должны учитывать аффективную изменчивость (Dauvier et al., 2019). Это понятие подчеркивается только недавними исследованиями, в которых использовались данные проекта Human Connectome Project (Van Essen et al., 2013), чтобы связать личные данные людей с функциональными сетями состояния покоя (Dubois et al., 2018; Mulders et al. ., 2018; Ностро и др., 2018; Toschi et al., 2018; Passamonti et al., 2019), поскольку некоторые аспекты функций, лежащих в основе этих сетей, также могут варьироваться в зависимости от личностных различий. В некоторых случаях такая неоднородность (как в здоровых, так и в клинических популяциях) может быть именно той переменной, которая представляет интерес при переводе результатов и методов из когнитивной нейробиологии в (точную) психиатрию (Feczko et al., 2019).

С точки зрения ограничений, возможно, что в основе наших результатов лежат определенные аспекты личностных измерений.Однако мы не можем точно связать информацию на фасетном уровне с конкретными аспектами аффективных пространств индивидов, потому что мы использовали NEO-FFI, а не NEO-PI-R (Коста и МакКрэ, 1992), который представляет собой более длинную пятифакторную модель личности. анкета, позволяющая исследователям исследовать шесть различных аспектов каждого личностного фактора. Поэтому наш подход менее чувствителен к изучению информации на фасеточном уровне, которая может быть важным компонентом при дальнейшем определении ценности таких результатов.Таким образом, в будущих исследованиях, следующих в этом направлении, можно было бы использовать более подробные анкеты. Дополнительным общим недостатком является то, что регрессионный анализ, представленный здесь, был проведен только для 58 участников (~ 57% от общей выборки), поскольку у нас не было данных анкетирования всех участников. Это сокращение размера выборки, следовательно, снизило статистическую мощность нашего анализа ( ср. Дополнительный рисунок 2).

Заключение

В заключение, мы провели поведенческий эксперимент, основанный на свободных от ярлыков, субъективных, эмоциональных суждениях о сходстве и комбинированном анализе на основе данных с классическими чертами личности Большой пятерки, чтобы исследовать кластерную дисперсию в индивидуализированных аффективных пространствах.Наша комбинация методов выявила, в первую очередь, взаимосвязь между тем, как люди склонны судить об эмоциональной дистанции отрицательно заряженных стимулов, и личностными аспектами невротизма и сознательности. Эти результаты демонстрируют, что в основе аффективных пространств лежит не ложная структура, выявленная с помощью неконтролируемых методов машинного обучения. Такие методы, свободные от предположений, могут помочь соединить аффективные науки с клинической областью, обеспечивая объективные измерения нормальной аффективной изменчивости у разных людей и описывая, как такая изменчивость может взаимодействовать с личностными чертами и относиться к психическим состояниям.В будущих исследованиях такие результаты могут быть тщательно изучены, например, на предмет их лонгитюдной ценности для определения подтипов конкретных групп пациентов. Такие направления предлагают клинической психологии и психиатрии возможность адаптировать психологические и нейробиологические методы для разработки новых маркеров критических проблем, таких как восприимчивость к болезням и реакция на лечение.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок любому квалифицированному исследователю по обоснованному запросу.Часть данных, представленных в этой рукописи, ранее была опубликована в препринте на PsyArXiv (Levine et al., 2018a).

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Регенсбургского университета. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

SL и JS разработали исследование. RR внесла свой вклад в ресурсы эксперимента.SL, AA и AW получили данные. SL и TW проанализировали данные. SL, AA и TW подготовили рукопись. Все авторы отредактировали и одобрили окончательную версию рукописи.

Финансирование

AA поддержано стипендией Оск. Фонд Хуттунена.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Анжелику Лингнау за предоставление экспериментального кода для сбора данных и Виолу Вагнер за помощь в анализе данных.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2020.00448/full#supplementary-material

Список литературы

Адольфс Р. (2017). Как нейробиология должна изучать эмоции? Различая эмоциональные состояния, концепции и переживания. Soc. Cogn. Оказывать воздействие. Neurosci. 12, 24–31. DOI: 10.1093 / сканирование / nsw153

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Барретт, Л.Ф. (2017). Теория сконструированной эмоции: активный вывод интероцепции и категоризации. Soc. Cogn. Оказывать воздействие. Neurosci. 12, 1–23. DOI: 10.1093 / сканирование / nsw154

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бауком, Л. Б., Уэделл, Д. Х., Ван, Дж., Блитцер, Д. Н., Шинкарева, С. В. (2012). Расшифровка нейронного представления аффективных состояний. Neuroimage 59, 718–727. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.07.037

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боркенау, П.и Остендорф Ф. (2008). NEO-FFI NEO-Fünf-Faktoren-Inventar nach Costa und McCrae (NEO-FFI) (2., neu normierte und vollständig überarbeitete Auflage). Göttingen: Hogrefe.

Google Scholar

Браччи, С., Оп, и де Бек, Х. (2016). Диссоциации и ассоциации между представлениями формы и категорий в двух визуальных путях. J. Neurosci. 36, 432–444. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2314-15.2016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бродбент, Д.и Бродбент М. (1988). Тревога и предвзятость внимания: состояние и черта характера. Cogn. Эмот. 2, 165–183. DOI: 10.1080 / 02699

8410922

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брауэр, Г. Дж., И Хигер, Д. Дж. (2013). Категориальная кластеризация нейронного представления цвета. J. Neurosci. 33, 15454–15456. DOI: 10.1523 / jneurosci.2472-13.2013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Буш, К. А., Привратский, А., Гарднер, Дж., Зелински, М.Дж. И Килтс К. Д. (2018). Общие функциональные состояния мозга кодируют как воспринимаемые эмоции, так и психофизиологический ответ на аффективные стимулы. Sci. Отчет 8: 15444. DOI: 10.1038 / s41598-018-33621-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Качиоппо, Дж. Т., Качиоппо, С., Дулава, С., и Палмер, А. А. (2014). Социальная нейробиология и ее потенциальный вклад в психиатрию. Мировая психиатрия 13, 131–139. DOI: 10.1002 / wps.20118

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карпентер Р.У., и Трулл Т. Дж. (2013). Компоненты дисрегуляции эмоций при пограничном расстройстве личности: обзор. Curr. Департамент психиатрии 15, 335.

Google Scholar

Чан, С. В. Ю., Гудвин, Г. М., и Хармер, К. Дж. (2007). У студентов с высоким невротизмом и никогда не бывает депрессии есть негативные предубеждения в обработке информации. Psychol. Med. 37, 1281–1291. DOI: 10.1017 / S00332000669

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харест, И., Kievit, R.A., Schmitz, T. W., Deca, D., and Kriegeskorte, N. (2014). Уникальное семантическое пространство в мозгу каждого смотрящего предсказывает воспринимаемое сходство. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 14565–14570. DOI: 10.1073 / pnas.14025

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чиказое, Дж., Ли, Д. Х., Кригескорте, Н., и Андерсон, А. К. (2014). Популяционное кодирование аффекта по стимулам, модальностям и индивидуумам. Нац. Neurosci. 17, 1114–1122.DOI: 10.1038 / nn.3749

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коста, П. Т., и МакКрэй, Р. Р. (1980). Влияние экстраверсии и невротизма на субъективное благополучие: счастливые и несчастные люди. J. Pers. Soc. Psychol. 38, 668–678. DOI: 10.1037 / 0022-3514.38.4.668

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коста, П. Т., и МакКрэй, Р. Р. (1992). Пересмотренное профессиональное руководство по NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) и NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI). Одесса, Флорида: Ресурсы для психологической оценки.

Google Scholar

Коста П. Т., МакКрэй Р. Р. и Дай Д. А. (1991). Граничные шкалы добросовестности и добросовестности: пересмотр инвентаря личности NEO. чел. Индивидуальный. Отличаются. 12, 887–888. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (91) -D

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коуэн, А.С., Келтнер, Д. (2017). Самоотчет охватывает 27 различных категорий эмоций, соединенных непрерывными градиентами. Proc. Natl. Акад. Sci. США 114, E7900 – E7909. DOI: 10.1073 / pnas.1702247114

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Довье Б., Павани Ж.-Б., Ле Вигуру С., Коп Ж.-Л. и Конгар А. (2019). Взаимодействие невротизма и экстраверсии на повседневную изменчивость аффективных состояний. J. Res. Чел. 78, 1–15. DOI: 10.1016 / j.jrp.2018.10.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Деррибери, Д.и Рид М.А. (1994). Темперамент и внимание: ориентация на положительные и отрицательные сигналы и от них. J. Pers. Soc. Psychol. 66, 1128–1139. DOI: 10.1037 / 0022-3514.66.6.1128

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дюбуа, Дж., Галди, П., Хан, Ю., Пол, Л. К., и Адольфс, Р. (2018). Функциональная связь мозга в состоянии покоя лучше всего предсказывает личностный аспект открытости опыту. Персональный. Neurosci. 1, 1–21. DOI: 10,1017 / ручка.2018,8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дансмур, Дж. Э., Крагель, П. А., Мартин, А., и Ла Бар, К. С. (2014). Аверсивное обучение модулирует корковые представления категорий объектов. Cereb. Cortex 24, 2859–2872. DOI: 10.1093 / cercor / bht138

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эткин, А., Вейджер, Т. Д. (2007). Функциональная нейровизуализация тревоги: метаанализ эмоциональной обработки при посттравматическом стрессовом расстройстве, социальном тревожном расстройстве и специфической фобии. г. J. Psychiatry 164, 1476–1488. DOI: 10.1176 / appi.ajp.2007.07030504

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Айзенк, Х. Дж. (1967). Биологическая основа личности. Спрингфилд, Иллинойс: Чарльз С. Томас.

Google Scholar

Фечко, Э., Миранда-Домингес, О., Марр, М., Грэм, А. М., Нигг, Дж. Т. и Фэйр, Д. А. (2019). Проблема неоднородности: подходы к выявлению психиатрических подтипов. Trends Cogn.Sci. 23, 584–601. DOI: 10.1016 / j.tics.2019.03.009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Голдстоун Р. (1994). Эффективный метод получения данных о сходстве. Behav. Res. Методы Instrum. Comput. 26, 381–386. DOI: 10.3758 / BF03204653

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гомес Р., Гомес А. и Купер А. (2002). Невротизм и экстраверсия как предикторы обработки отрицательной и положительной эмоциональной информации: сравнение теорий Айзенка, Грея и Ньюмана. евро. J. Pers. 16, 333–350. DOI: 10.1002 / per.459

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гудкинд, М. С., Соллбергер, М., Гюрак, А., Розен, Х. Дж., Рэнкин, К. П., Миллер, Б. и др. (2012). Отслеживание эмоциональной валентности: роль орбитофронтальной коры. Hum. Brain Mapp. 33, 753–762. DOI: 10.1002 / HBM.21251

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гримм, С., Шмидт, К. Ф., Бермполь, Ф., Хайнцель, А., Далем, Ю., Wyss, M., et al. (2006). Сегрегированное нейронное представление различных измерений эмоций в префронтальной коре — исследование с помощью фМРТ. Neuroimage 30, 325–340. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.09.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гросс, Дж. Дж., И Джазайери, Х. (2014). Эмоции, регуляция эмоций и психопатология. Clin. Psychol. Sci. 2, 387–401. DOI: 10.1177 / 2167702614536164

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гросс, Дж.Дж., Саттон, С. К., и Кетелаар, Т. (1998). Отношения между аффектом и личностью: поддержка представлений об уровне аффекта и аффективной реактивности. Персональный. Soc. Psychol. Бык. 24, 279–288. DOI: 10.1177 / 0146167298243005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хэксби, Дж. В., Гоббини, М. И., Фьюри, М. Л., Ишаи, А., Схоутен, Дж. Л., и Пьетрини, П. (2001). Распределенные и перекрывающиеся изображения лиц и предметов в вентральной височной коре. Наука 293, 2425–2430.DOI: 10.1126 / science.1063736

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Иордан, М. К., Грин, М. Р., Бек, Д. М., и Фей-Фей, Л. (2015). Структура категорий базового уровня постепенно проявляется в вентральной зрительной коре человека. J. Cognit. Neurosci. 27, 1427–1446. DOI: 10.1162 / jocn_a_00790

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Иордан, М. К., Грин, М. Р., Бек, Д. М., и Фей-Фей, Л. (2016). Типичность обостряет представления категорий в объектно-избирательной коре головного мозга. Нейроизображение 134, 170–179. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.04.012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джаварас, К. Н., Шефер, С. М., ван Реекум, К. М., Лапате, Р. К., Грейшар, Л. Л., Баххубер, Д. Р. и др. (2012). Добросовестность предсказывает лучшее избавление от негативных эмоций. Эмоция 12, 875–851. DOI: 10.1037 / a0028105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Knüppel, H., Metz, C., Меерпол, Дж. Дж., И Стреч, Д. (2013). Как журналы по психиатрии поддерживают объективный перевод клинических исследований. Поперечное исследование редакционной политики. PLoS ONE 8: e75995. DOI: 10.1371 / journal.pone.0075995

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кох, А., Алвес, Х., Крюгер, Т., и Ункельбах, К. (2016). Общая валентная асимметрия сходства: хорошее больше похоже, чем плохое. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cognit. 42, 1171–1192.DOI: 10.1037 / xlm0000243

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кокконен, М., Пулккинен, Л. (2001). Экстраверсия и невротизм как предшественники регуляции и дисрегуляции эмоций во взрослом возрасте. евро. J. Pers. 15, 407–424. DOI: 10.1002 / per.425

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Котов Р., Гамез В., Шмидт Ф. и Уотсон Д. (2010). Связывание «больших» черт личности с тревожными, депрессивными расстройствами и расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ: метаанализ. Psychol. Бык. 136, 768–821. DOI: 10.1037 / a0020327

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крагель П. А., Кнодт А. Р., Харири А. Р. и Лабар К. С. (2016). Расшифровка спонтанных эмоциональных состояний в мозгу человека. PLoS Biol. 14: 2000106. DOI: 10.1371 / journal.pbio.2000106

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крагель П. А., Лабар К. С. (2015). Многовариантные нейронные биомаркеры эмоциональных состояний категорически различаются. Soc. Cogn. Оказывать воздействие. Neurosci. 10, 1437–1448. DOI: 10.1093 / сканирование / nsv032

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крикливи, Дж. Х., Макферсон, Э. А., Митчелл, Д. Г. В. (2018). Расшифровка кодирования слуховой пространственной и эмоциональной информации с использованием многомерных и одномерных методов. Exp. Brain Res. 236, 945–953. DOI: 10.1007 / s00221-018-5185-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лэнс, Г.Н. и Уильямс В. Т. (1967). Общая теория стратегий классификационной сортировки: 1. Иерархические системы. Вычисл. J. 9, 373–380. DOI: 10.1093 / comjnl / 9.4.373

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лэнг, П. Дж., Брэдли, М. М., Катберт, Б. Н. (2008). Международная система аффективных изображений (IAPS): аффективные рейтинги изображений и инструкция по эксплуатации.

Google Scholar

Ларсен, Р. Дж., И Кетелаар, Т. (1989). Экстраверсия, невротизм и восприимчивость к процедурам индукции позитивного и негативного настроения. чел. Индивидуальный. Отличаются. 10, 1221–1228. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (89) _-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Левин, С. М., Алахайвяля, А. Л. И., Вакерле, А., Руппрехт, Р., и Шварцбах, Дж. В. (2018a). Выявление подтипов эмоций из индивидуального эмоционального пространства. PsyArXiv [Препринт]. DOI: 10.31234 / osf.io / 4u6vn

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Левин, С. М., Пфаллер, М., Райхенбергер, Дж., Шибан, Ю., Мюльбергер, А., Rupprecht, R., et al. (2018b). Связь страха, вызванного экспериментами, с ранее существовавшим фобическим страхом в человеческом мозгу. Soc. Cogn. Оказывать воздействие. Neurosci. 13, 164–172. DOI: 10.1093 / сканирование / nsx147

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Левин С. М., Вакерле А., Рупрехт Р. и Шварцбах Дж. В. (2018c). Нейронная репрезентация индивидуализированного эмоционального пространства отношений. Neuropsychologia 120, 35–42. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2018.10.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линдквист, К. А., Вейджер, Т. Д., Кобер, Х., Блисс-Моро, Э., и Барретт, Л. Ф. (2012). Мозговая основа эмоций: метааналитический обзор. Behav. Brain Sci. 35, 121–143. DOI: 10.1017 / S0140525X11000446

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Л., Преотюк-Пьетро Д., Самани З. Р., Могхаддам М. Э. и Унгар Л. (2016). «Анализ личности посредством выбора изображения профиля в социальных сетях», в материалах Труды 10-й Международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям (Менло-Парк, Калифорния: AAAI).

Google Scholar

МакКрэй Р. Р. и Коста П. Т. (1985). Обновление «адекватной таксономии» Нормана. измерения интеллекта и личности на естественном языке и в анкетах. 49, 710–721. DOI: 10.1037 / 0022-3514.49.3.710

CrossRef Полный текст | Google Scholar

МакКрэй, Р. Р., Коста, П. Т. и Буш, К. М. (1986). Оценка полноты личностных систем: Калифорнийский Q-Set и пятифакторная модель. J. Pers. 4, 430–446.DOI: 10.1111 / j.1467-6494.1986.tb00403.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Меннин, Д. С., Хеймберг, Р. Г., Терк, К. Л., и Фреско, Д. М. (2005). Предварительные доказательства модели дисрегуляции эмоций при генерализованном тревожном расстройстве. Behav. Res. Ther. 43, 1281–1310. DOI: 10.1016 / j.brat.2004.08.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миллер, Э. К., и Коэн, Дж. Д. (2001). Интегративная теория функции префронтальной коры. Annu. Rev. Neurosci. 24, 167–202. DOI: 10.1146 / annurev.neuro.24.1.167

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мост, С. Б., Чун, М. М., Джонсон, М. Р. и Киль, К. А. (2006). Модуляция внимания миндалевидного тела зависит от личности. Neuroimage 31, 934–944. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.12.031

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Малдерс П., Ллера А., Тендолкар И., ван Эйндховен П. и Бекманн К.(2018). Профили личности связаны с функциональными сетями мозга, связанными с познанием и эмоциями. Sci. Отчет 8: 13874. DOI: 10.1038 / s41598-018-32248-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мур, М., Мейс, М., Бодурка, Дж., Гебель, Р., Бандеттини, П. А., и Кригескорте, Н. (2013). Суждения о подобии человеческого объекта отражают и выходят за рамки представления объекта примат-ИТ. Фронт. Psychol. 4: 128. DOI: 10,3389 / fpsyg.2013.00128

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Nastase, S. A., Connolly, A. C., Oosterhof, N. N., Halchenko, Y. O., Guntupalli, J. S., and Visconti, et al. (2017). Внимание выборочно изменяет геометрию распределенного семантического представления. Cereb. Cortex 27, 4277–4291. DOI: 10.1093 / cercor / bhx138

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ng, W., and Diener, E. (2009). Личностные различия в эмоциях. Дж.Индивидуальный. Отличаются. 30, 100–106. DOI: 10.1027 / 1614-0001.30.2.100

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Nielen, M. M. A., Heslenfeld, D. J., Heinen, K., Van Strien, J. W., Witter, M. P., Jonker, C., et al. (2009). Определенные системы мозга лежат в основе обработки валентности и возбуждения аффективных картинок. Brain Cognit. 71, 387–396. DOI: 10.1016 / j.bandc.2009.05.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ностро, А.D., Müller, V.I., Varikuti, D.P., Pläschke, R.N., Hoffstaedter, F., Langner, R., et al. (2018). Прогнозирование личности на основе сетевого функционального подключения в состоянии покоя. Brain Struct. Функц. 223, 2699–2719. DOI: 10.1007 / s00429-018-1651-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пассамонти, Л., Риччелли, Р., Индовина, И., Дугдженто, А., Терраччиано, А., и Тоски, Н. (2019). Разрешенный во времени коннектом пятифакторной модели личности. Sci. Отчет 9: 15066. DOI: 10.1038 / s41598-019-51469-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Реймхер, Ф. У., Марчант, Б. К., Стронг, Р. Э., Хеджес, Д. У., Адлер, Л., Спенсер, Т. Дж. И др. (2005). Эмоциональная дисрегуляция у взрослых с СДВГ и ответ на атомоксетин. Biol. Психиатрия 58, 125–131. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2005.04.040

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ричардс, А., Френч, К.К., Джонсон, В., Напарстек, Дж., И Уильямс, Дж. (1992). Влияние манипуляции настроением и тревожности на выполнение эмоциональной задачи Струпа. руб. J. Psychol. 83, 479–491. DOI: 10.1111 / j.2044-8295.1992.tb02454.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rousseeuw, P.J. (1987). Силуэты: графическое средство для интерпретации и проверки кластерного анализа. J. Comput. Прил. Математика. 20, 53–65. DOI: 10.1016 / 0377-0427 (87) -7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ржавчина, К.Л. и Ларсен Р. Дж. (1997). Экстраверсия, невротизм и восприимчивость к положительным и отрицательным аффектам: проверка двух теоретических моделей. чел. Индивидуальный. Отличаются. 22, 607–612. DOI: 10.1016 / S0191-8869 (96) 00246-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сааримяки, Х., Эйтехадиан, Л. Ф., Глереан, Э., Яэскеляйнен, И. П., Вуйлёмьер, П., Самс, М. и др. (2018). Распределенное аффективное пространство представляет собой множество категорий эмоций в человеческом мозгу. Soc.Cogn. Оказывать воздействие. Neurosci. 13, 471–482. DOI: 10.1093 / сканирование / nsy018

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Saarimäki, H., Gotsopoulos, A., Jääskeläinen, I.P, Lampinen, J., Vuilleumier, P., Hari, R., et al. (2016). Дискретные нейронные сигнатуры основных эмоций. Cereb. Cortex 26, 2563–2573. DOI: 10.1093 / cercor / bhv086

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шинкарева, С.В., Ван, Дж., Ким, Дж., Факчиани, М.Дж., Бауком, Л. Б., и Уэделл, Д. Х. (2014). Представления аффективной обработки, зависящей от модальности, для визуальных и слуховых стимулов, полученных на основе данных функциональной магнитно-резонансной томографии. Hum. Brain Mapp. 35, 3558–3568. DOI: 10.1002 / HBM.22421

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смит, К. А., Барстед, М. Г., Рубин, К. Х. (2017). Невротизм и сознательность как модераторы отношения между социальной изоляцией и интернализацией проблем в подростковом возрасте. J. Youth Adolesc. DOI: 10.1007 / s10964-016-0594-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сутин, А. Р., Терраччано, А., Дейана, Б., Найца, С., Ферруччи, Л., Уда, М., и др. (2010). С интерлейкином-6 связаны высокий невротизм и низкая сознательность. Psychol. Med. 40, 1485–1493. DOI: 10.1017 / S003329

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тейлор, С.Ф., Канг, Дж., Бреге, И.С., Цо И. Ф., Хосанагар А. и Джонсон Т. Д. (2012). Метаанализ функциональных нейровизуализационных исследований восприятия эмоций и опыта при шизофрении. Biol. Психиатрия 71, 136–145. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2011.09.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томсен, Д. К., Олесен, М. Х., Шнибер, А., и Тоннесванг, Дж. (2014). Эмоциональное содержание жизненных историй: предвзятость позитивности и отношение к личности. Cognit. Эмот. 28, 260–277. DOI: 10.1080 / 02699931.2013.815155

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тоски, Н., Риччелли, Р., Индовина, И., Терраччано, А., Пассамонти, Л. (2018). Функциональный коннектом пятифакторной модели личности. Персональный. Neurosci. 1, 1–10. DOI: 10.1017 / pen.2017.2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Трулл, Т. Дж., И Шер, К. Дж. (1994). Связь между пятифакторной моделью личности и расстройствами оси I в доклинической выборке. J. Abnorm. Psychol. 103, 350–360. DOI: 10.1037 / 0021-843X.103.2.350

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Эссен, Д. К., Смит, С. М., Барч, Д. М., Беренс, Т. Э. Дж., Якуб, Е., и Угурбил, К. (2013). Проект человеческого коннектома WU-minn: обзор. Нейроизображение 80, 62–79. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.05.041

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Психологи говорят, что личность — это все о чертах «большой пятерки» — что они из себя представляют?

Если бы я попросил вас описать вашу личность, что бы вы сказали?

«Я общаюсь», «Я стесняюсь» или «Я креативен».

Может быть, вы считаете себя любителем острых ощущений.

Если вы пройдете популярный личностный тест Майерса-Бриггса, вы попадете в категорию интровертов или экстравертов, мыслящих или чувствующих, осуждающих или воспринимающих.

Эти ярлыки могут создать чувство принадлежности и, возможно, помочь вам лучше понять себя и других.

Проблема в том, что подобные ярлыки могут оставить у вас ощущение, что ваша личность является чем-то неизменным и неизменным: вы так или иначе; ты «просто такой».

Больше нет Мистер Славный Парень: Как возможно изменение личности

Личности не зафиксированы, но многие из нас быстро говорят: «Я такой же» или «Я такой же».

Подробнее

Исследователи личности, однако, по-другому думают о личности. Они сосредотачиваются на чертах характера, а не на типах.

В частности, говорят о «большой пятерке»: открытость, сознательность, экстраверсия, покладистость и невротизм.

Данные свидетельствуют о том, что эти черты вообще не фиксируются, а некоторые исследования показывают, что вы можете намеренно изменить эти черты личности.

Вот что вам нужно знать об этих личностных качествах и о том, как они могут помочь вам лучше понять себя и окружающих.

ABC Everyday в вашем почтовом ящике

Получайте нашу рассылку новостей ABC Everyday каждую неделю

Каковы основные пять личностных качеств?

Самый простой способ запомнить их — использовать аббревиатуру «ОКЕАН», — говорит Ник Хаслам, профессор психологии в Мельбурнском университете.

• Открытость — это тенденция быть открытыми новым идеям, творческими, любопытными и творческими, — говорит профессор Хаслам.Люди с высокими показателями открытости часто интересуются творческими занятиями.
• Добросовестность — это внимание к деталям и соблюдение этических норм, говорит Элирома Гардинер, исследователь личности из Университета Гриффита. Люди с высокими показателями добросовестности, как правило, стремятся делать дела вовремя и надлежащим образом и склонны следовать правилам. Если вы предпочитаете игнорировать правила и поступать по-своему, вы, вероятно, получите здесь меньше очков.
• Экстраверсия — это черта, которая больше всего ассоциируется с теми, кто любит быть участником вечеринки, с теми людьми, которым действительно нравится общаться и проводить время с другими, говорит доктор Гардинер.Если вы предпочитаете самому прижаться к хорошей книге, а не идти в паб, вы, вероятно, получите меньше баллов по экстраверсии.
• Доброжелательность , как и экстраверсия, касается стиля межличностного общения. По словам профессора Хаслама, люди, которые получают высокие оценки по доброжелательности, обычно теплые, доверчивые, добрые и отзывчивые. Они склонны приспосабливаться к другим, а не навязывать им свой собственный путь.
• Невротизм просто говорит о том, насколько вероятно, что вы будете испытывать негативные эмоции, такие как тревога, грусть, гнев, зависть и ревность.Люди с высокими показателями невротизма склонны испытывать множество этих негативных эмоций, в то время как люди с более низкими показателями склонны быть более эмоционально стабильными и спокойными.

Синдром самозванца объяснил

Если вы когда-либо чувствовали, что не заслуживаете собственного успеха, вы испытали синдром самозванца. Узнайте, что это такое и как с этим бороться.

Подробнее

Причина, по которой исследователи личности отдают предпочтение этой модели личности, заключается в том, что она основана на десятилетиях эмпирической работы над структурой личности, говорит профессор Хаслам.

«В отличие от некоторых теорий, таких как Майерс-Бриггс, это не было просто взято из воздуха или интуитивно разумно из чьего-то кресла», — говорит он.

«Это был результат очень систематического процесса изучения того, какие характеристики люди склонны группировать вместе, и проведения этого сложного статистического анализа».

Он указывает на то, что пять черт независимы и не связаны между собой, и у всех нас есть разные аспекты каждой.

При измерении чьих-либо черт психологи используют спектр — от чрезвычайно высокого до чрезвычайно низкого — а не дихотомию, например «экстраверт» или «интроверт».

«Вам нужно пять измерений, чтобы нанести на карту вселенную личности, точно так же, как вам нужны три измерения для измерения пространства», — говорит он.

Как формируется личность?

Исследователи личности говорят, что ни родители, ни порядок рождения не играют важной роли в формировании нашей личности.

Когда Питер О’Коннор, доцент бизнес-школы QUT, говорит людям, что он психолог, он обнаруживает, что у каждого есть свое мнение или теория — и они не всегда в выигрыше.

«Я заметил одну вещь: люди часто переоценивают влияние окружающей среды на наши личностные качества», — говорит он.

Негативные мысли перед сном

Почему ваш мозг не дает вам уснуть потоком негативных мыслей и что вы можете с этим поделать.

Подробнее

«Исследования показывают, что влияние родителей на самом деле относительно невелико, как и порядок рождения братьев и сестер.

» Если вы посмотрите на двух братьев и сестер, воспитанных одними и теми же родителями, с точки зрения личностных качеств, они фактически не больше похожи друг на друга, чем на случайного человека.«

Профессор Хаслам говорит, что мы наследуем примерно половину наших личностных различий, оставляя только половину на такие факторы окружающей среды, как наш детский опыт и влияние наших родителей и семьи.

Многие люди переоценивают роль воспитания в формировании личности, — говорит профессор Хаслам. (

Unsplash: Raw Pixel

)

Почему ваша личность не фиксирована

Многие из нас склонны думать о личности как о чем-то фиксированном и стабильном, но исследования показывают, что она может быть довольно подвижной.

«С возрастом ваша сознательность может стать выше, ваш невротизм может снизиться, поэтому вы станете менее тревожным и более стабильным, и ваша покладистость, вероятно, также возрастет», — говорит доктор Гардинер.

История теста Майерса-Бриггса

Он широко используется крупными корпорациями, университетами, церквями и даже вооруженными силами США, но тест Майерса-Бриггса имеет мало научного обоснования.

Подробнее

Есть также свидетельства того, что мы можем изменить свои черты личности сами.

Одно недавнее исследование обнаружило доказательства того, что люди могут намеренно усиливать одну или несколько черт Большой пятерки в течение 16-недельного периода обучения.

Проблема с восприятием личности как фиксированной или статичной в том, что она может служить оправданием плохому поведению или отказу от изменений.

Если вы считаете, что ваша личность неизменна, и ведете себя бездумно, неприятно или аморально, то вы, вероятно, подумаете «это моя личность» и с меньшей вероятностью попытаетесь что-то изменить, говорит профессор Хаслам.

Он также говорит другому человеку: «Это вне моего контроля, вы ничего не можете с этим поделать. Смиритесь», — говорит он.

«Это не самая лучшая идея, да и эмпирически она неверна».

Почему больше не всегда лучше, когда речь идет о личности

Хотя идея, что вы можете изменить аспекты своей личности, может обнадеживать, важно помнить, что наличие большего количества черт не всегда лучше.

«Если вы супер-общительный, супер-сознательный, супер-дружелюбный, у вас будет много напряжения», — говорит д-р Гардинер.

«Я думаю, что это одно из заблуждений о личности, больше значит больше.

» Даже открытость — если вы действительно открыты, кому-то может быть трудно получить от вас конкретный ответ, и вы можете много трудностей при выполнении рутинной работы ».

Личность, в конце концов, не соревнование, и часто именно наши причуды — и наши недостатки — делают нас такими, какие мы есть.

Генетика личности, индивидуальных различий и поведения (PIB) | Психология | Колледж свободных искусств

Программа для выпускников «Генетика личности, индивидуальных различий и поведения» (PIB) направлена ​​на подготовку ученых-бихевиористов, заинтересованных в понимании природы, происхождения и последствий индивидуальных различий в поведении.Выпускники программы обычно занимают должности в академических кругах или в научно-исследовательских институтах. Программа PIB отражает давние традиции личности, индивидуальных различий и поведенческих генетических исследований в университете.

В программе рассматривается широкий спектр конструктов индивидуальных различий, в том числе:

• когнитивные способности
• темперамент
• мотив
• символ
• выразительное и социальное поведение
• психологические интересы
• социальное отношение
• успеваемость
• психические расстройства

Компонент программы «Индивидуальные различия» делает упор на широком обучении методам и выводам психологии индивидуальных различий.

Личностный компонент программы подчеркивает методы измерения и оценки личности, природу и происхождение индивидуальных различий в личности, а также влияние личности на широкий спектр важных результатов в реальной жизни. К ним относятся социальное функционирование, производительность труда и психологические заболевания. Поведенческий генетический компонент программы подчеркивает использование поведенческой генетической методологии для характеристики взаимодействия генетических и экологических факторов в развитии индивидуальных различий.

Повсюду подчеркивается важность индивидуальных различий как в прикладных, так и в фундаментальных исследованиях. Методология и результаты индивидуальных различий имеют большое значение для широкого круга исследователей, в том числе:

• когнитивные психологи
• нейробиологи
• геронтологи
• клинические психологи
• эволюционные психологи
• консультации психологов
• социальные психологи
• педагог-психолог
• промышленные / организационные психологи
• государственная политика, судебная экспертиза и исследователи животных

Учебная программа

Как студент PIB, вы пройдете основной набор курсов и семинаров, которые отражают общее содержание и методологию данной области, включая курсы количественных методов, методологии исследования и психологической оценки.Это обеспечит основу, которая понадобится вам для проведения психологического исследования. Кроме того, вы выберете из списка курсов, связанных с личностью, индивидуальными особенностями и поведенческой генетикой. Вы также разработаете индивидуальный курс обучения в консультации со своим консультантом — например, включающий курсы, которые охватывают оценку, характер и реальные последствия индивидуальных различий в личности, когнитивных способностях и других типах индивидуальных различий или обучения. в молекулярном и количественном генетическом подходах.Чтобы узнать о конкретных требованиях к программе PIB, посетите Каталог последипломного образования: Психология.

Исследования

Вы должны будете активно участвовать в исследованиях на протяжении всей своей выпускной карьеры. Исследования студентов проводятся в сотрудничестве с научным руководителем и должны все больше отражать ваши интересы и долгосрочные карьерные цели по мере того, как вы продвигаетесь по программе. В первый год вы должны выполнить исследовательский проект, который обычно заканчивается презентацией на профессиональной конференции и отправкой рукописи для публикации.На втором году обучения вы возьмете на себя второй исследовательский проект, который обычно является магистерской диссертацией. К третьему курсу вы начнете разрабатывать программу исследований, которая послужит основой для вашей докторской диссертации. На протяжении всего времени обучения по программе студентам предлагается сотрудничать со студентами и преподавателями в смежных областях, включая клиническую, социальную, производственную / организационную, консультирование и количественную психологию.

Возможности финансирования

Департамент психологии предлагает аспирантам различные возможности финансирования, включая ассистенты, стипендии и учебную программу, поддерживаемую грантом T32 от Национальных институтов здравоохранения.

Для получения дополнительной информации посетите веб-страницу о возможностях финансирования или нашу страницу о гранте на обучение.

Вовлечение и разнообразие

Программа «Генетика личности, индивидуальных различий и поведения» решительно поддерживает инклюзивность и разнообразие и поощряет заявки от лиц, недостаточно представленных в психологии, включая лиц из недостаточно представленных расовых и этнических групп, лиц с ограниченными возможностями и лиц из неблагополучных семей. Чтобы узнать больше, посетите страницу отдела, посвященную разнообразию и вовлечению.

Основной факультет

Томас Бротен, заслуженный профессор психологии выпускников Морзе
Колин ДеЯнг, региональный директор и доцент
Джеймс Ли, доцент
Мэтью МакГью, профессор-регент
Мойн Сайед, доцент

Аффилированный консультативный факультет

Кристофер Федерико, профессор психологии и политологии
Уильям Дж. Яконо, профессор регентства и заслуженный профессор Университета Макнайта
Боб Крюгер, заслуженный профессор Хэтэуэя и заслуженный профессор Университета Макнайта
Натан Кунсел, профессор
Ричард М.Ли, заслуженный профессор Университета Макнайта
Ангус Макдональд, профессор
Дениз Онес, заслуженный профессор Университета Макнайта
Пол Сакетт, профессор
Джеффри А. Симпсон, профессор
Марк Снайдер, президентский председатель психологии Макнайта
Скотт Вриз, доцент и McKnight Land- Грант-профессор
Нильс Уоллер, профессор

Заслуженные профессора

Томас Дж. Бушар
Джеймс Батчер
Джо-Ида Хансен
Глория Леон
Ауке Теллеген

Что на самом деле показывают тесты личности?

Содержание страницы

В 2015 году тысячи соискателей работы в Amtrak должны были пройти онлайн-оценку культурной совместимости, которая измеряла их личностные черты, особенно те, которые, как считается, связаны с сознанием безопасности, осведомленностью о клиентах и ​​т. Д. порядочность и способность к сотрудничеству. Это основные атрибуты, которые транспортное агентство стремится привлечь к своей рабочей силе высококлассных новичков. «Нам предстоит много выходов на пенсию», — говорит Узма С. Бурки, старший вице-президент Amtrak по стратегии человеческого капитала и центр передового опыта. «Мы хотим убедиться, что привлекаем« подходящих »людей». Всего за первый месяц 5 000 кандидатов прошли 45-минутное онлайн-тестирование, которое было разработано с помощью консультанта.Из них 2 000 были определены как «наиболее подходящие» для организации и будут первыми, кто пройдет собеседование. Еще 1800 человек были сочтены «средним показателем», а 1200 — «минимальным соответствием», — говорит она. Amtrak нанимает около 2300 новых рабочих по всей стране каждый год.

По оценкам некоторых экспертов, сейчас 60 процентов рабочих должны пройти аттестацию на рабочем месте.Индустрия с оборотом 500 миллионов долларов в год в последние годы росла примерно на 10 процентов в год. В то время как многие организации используют личностное тестирование для развития карьеры, около 22% используют его для оценки кандидатов на работу, согласно результатам опроса 2014 года, проведенного среди 344 членов Общества управления человеческими ресурсами.

Однако доступны тысячи оценок личности, и качество их варьируется. Некоторые могут даже вызвать у работодателя проблемы с законом. Поэтому специалисты по персоналу должны тщательно изучить свои варианты, прежде чем решать, подходит ли оценка личности для их компании и если да, то какую из них использовать.

Даже после тщательного отбора экзамена они не должны полагаться только на результаты теста при принятии решения о приеме на работу.

«Это не серебряная пуля», — предупреждает Бурки. «Это одна из многих переменных, которые необходимо учитывать при приеме на работу», наряду с опытом, образованием, рекомендациями и поведением соискателя во время собеседования.

Точны ли тесты?

Согласно исследованию Фрэнка Л.Шмидт, почетный профессор менеджмента и организаций Университета Айовы. Он обнаружил, что они работают лучше всего в сочетании с другими мерами, такими как тесты на когнитивные способности или целостность, которые имеют более высокую прогностическую ценность.

Тем не менее, Дениз С. Онес, профессор промышленной психологии Миннесотского университета, города-побратимы, считает, что хорошо продуманная оценка личности при правильном использовании может быть полезным и точным способом определить, будет ли кто-то хорошим соответствовать.По ее словам, проблема в том, что не все тесты одинаковы. «Хороший тест, как и хорошая машина, выдержал бы тяжелые технические испытания, как при падении манекена».

Многие оценки основаны на пятифакторной модели, которая включает в себя открытость опыту, добросовестность, экстраверсию, уступчивость и невротизм. Эти оценки были предметом наибольшей оценки исследователей.

Но есть много популярных и недорогих методов оценки личности, которые считаются менее пригодными для использования при приеме на работу.Например, четырехквадрантные тесты, которые обычно представляют собой тесты словесных ассоциаций, не должны использоваться в процессе приема на работу, говорит Уитни Мартин, стратег по измерениям в ProActive Consulting в Луисвилле, штат Кентукки. Они измеряют «состояние» человека, которое может изменяются в зависимости от настроения и окружающей среды, а не от стойких черт личности.

Ones советует специалистам по персоналу избегать использования тестов, которые помещают людей в одну из нескольких категорий или стилей личности, потому что эти типы тестов слишком упрощены.

Одна из самых известных личностных оценок, индикатор типа Майерс-Бриггс, по словам издателя теста, вообще не предназначена для использования в процессе приема на работу. «Люди самых разных типов преуспевают в одной и той же работе по разным причинам», — говорится на веб-сайте издателя. «Людей не следует классифицировать на основе их личных предпочтений».

Другой популярный инструмент, Прогнозирующий индекс, соответствует рекомендациям Комиссии по равным возможностям в сфере занятости (EEOC) США, потому что это «инструмент свободного выбора», в котором люди выбирают слова, которые лучше всего описывают себя, а не ограничиваются несколькими: «Выбор ответов», — говорит Наташа Августин, директор по работе с клиентами atR.H. Sweeney Associates, имеющей лицензию на продажу инструмента Predictive Index в Техасе.

Хотя на результаты человека могут повлиять стрессовые жизненные обстоятельства, инструмент дает стабильные результаты с течением времени, говорит она.

Одна из критических замечаний по поводу самооценки личности заключается в том, что соискатели будут давать ответы, которые, по их мнению, хочет работодатель. Другими словами, кандидаты могут подделывать ответы. Но исследования показывают, что обычно этого не происходит — и даже когда это происходит, это не оказывает существенного влияния на рейтинг лучших кандидатов, — говорит Онес.

Даже самые сложные инструменты оставляют место для интерпретации. Например, большинство людей хотят нанять экстраверта на должность продавца. Но такая склонность может быть ошибочной, предостерегает Филлис Г. Хартман, SHRM-SCP, владелец PGHR Consulting Inc. в Питтсбурге. Она говорит, что ее муж, которого она называет тихим и замкнутым, успешно занимается продажами уже 40 лет. «Он говорит, что лучший инструмент для продавца — это его уши: они умеют слушать, а не говорить», — говорит Хартман.

Фредерик Моргесон, эксперт по организационной психологии из Университета штата Мичиган, так говорит об оценке личности: «Это не судьба.«Люди могут найти обходные пути и преодолеть свои естественные склонности. «Что мы пытаемся сделать в контексте приема на работу, так это предположить, как кто-то будет вести себя на этой работе», — говорит он. «Мы улучшаем шансы».

Новая волна

Технологические и научные достижения привели к появлению нового поколения оценок личности с использованием компьютеров и мобильных игр.

Pymetrics использует интеллектуальные игры, основанные на нейробиологии, для оценки 50 когнитивных и эмоциональных характеристик и сопоставления навыков сотрудников с потребностями работодателя.

«По работе это немного похоже на Match.com, — говорит Фрида Полли, соучредитель Pymetrics в Нью-Йорке.

Поскольку оценки основаны на том, как играют в игры, они дают более точные результаты, чем оценки, требующие от отдельных лиц сообщать о своих собственных тенденциях, утверждает Полли. Игры бесплатны на сайте компании pymetrics.com.

Калифорнийская компания Knack предлагает приложение, позволяющее пользователям играть на своих смартфонах в игры, определяющие их образ мышления и работу.

Morgeson из штата Мичиган говорит, что потребуется время, прежде чем исследователи определят, насколько хорошо эти новые оценки позволяют прогнозировать эффективность работы. «Я не исключаю этого, но я думаю, что мы просто не знаем», — говорит он.

Оценка теста

При выборе оценки личности одна из распространенных ошибок работодателей — неспособность сосредоточиться на том, чего они пытаются достичь.Некоторые выбирают оценку, основанную на том, что используют другие организации, а не на целях своей компании, говорит Мартин.

«Если целью является сокращение текучести кадров, прогулов или употребления наркотиков на рабочем месте, это совсем другой процесс, чем если бы вы представляли медицинскую организацию, пытающуюся повысить удовлетворенность пациентов и измерить сочувствие медсестер», — объясняет она.

Самыми сильными личностными тестами, которые можно использовать при приеме на работу, по ее словам, являются те, которые:

• Измеряют стабильные качества, которые не изменятся со временем.
• носят нормативный характер, сравнивая баллы одного заявителя с результатами других.
• Предоставьте шкалу «откровенности», чтобы указать, насколько вероятно, что результаты точно отражают тестируемого.
• Имеют высокую надежность, дают те же результаты, если тот же человек возьмет его снова.
• Доказано, что они являются надежными предикторами производительности труда.

При исследовании инструментов оценки личности специалистам по персоналу следует запрашивать у поставщиков техническую документацию, которая показывает, для чего был разработан тест, для какой группы он был протестирован и какое поведение на рабочем месте он может предсказать, советует Онес.

Вопросы для поставщиков При оценке инструментов оценки личности эксперты предлагают начинать со следующих вопросов: Какая оценка предназначена для измерения и какую пользу это принесет организации? Насколько надежна и точна оценка? Эффективно ли оно предсказывает важные модели поведения на рабочем месте, которые определяют показатели, влияющие на продажи, удовлетворенность клиентов и текучесть кадров? Поставляется ли он с инструментом анализа работы, который позволяет определять поведенческие требования к работе? Насколько легко сдать экзамен? Поставляется на нескольких языках? Насколько легко интерпретировать результаты? Является ли оценка необъективной и соответствует ли она федеральным правилам? Источник: Р.Х. Суини Ассошиэйтс.

Чтобы получить помощь в понимании технической документации, специалисты по персоналу могут проконсультироваться в Центре тестирования Buros при Университете Небраски-Линкольн для бесплатных или платных обзоров. Некоммерческое общество промышленной и организационной психологии также имеет на своем веб-сайте указатель консультантов. Другой вариант — обратиться за помощью к промышленно-организационному психологу в местный университет.

Также важно, чтобы специалисты по персоналу определяли, как бизнес будет измерять эффективность инструмента оценки, добавляет Мартин: «Уметь показывать показатели.Потому что, если вы не можете обосновать это экономическое обоснование, вы должны задаться вопросом, работает оно или нет ».

Справедливы ли тесты?

Также необходимо учитывать юридические последствия.

Прокурор Атланты Роланд Бем утверждает, что некоторые тесты личности, используемые работодателями, дискриминируют людей с психическими заболеваниями в нарушение Федерального закона об американцах с ограниченными возможностями (ADA).В 2012 и 2013 годах Бем подал в EEOC жалобы на дискриминацию от имени своего сына студенческого возраста Кайла, которому семь компаний отказали в летней работе после прохождения онлайн-оценки личности. Кайл, у которого было диагностировано биполярное расстройство, заметил, что вопросы в онлайн-тестах были похожи на медицинские оценки, которые он прошел.

Инструменты оценки Наиболее распространенные методы, которые работодатели используют для оценки кандидатов на вакансию.
Поведенческие интервью	62%
Онлайн, скрининговые анкеты с минимальной квалификацией	41%
Тестирование навыков	38%
% шкалы оценки поведения 2697
Опросники ситуационной оценки	23%
Опросники организационной пригодности	23%
Тестирование личности	22%
31078		16%
Источник: исследование SHRM по заказу ACT, декабрь 2014 г.

После того, как Кайл прошел онлайн-тест для Kroger Co., как утверждает Бем, сотрудник сказал ему, что его не наняли, потому что он получил «красную» оценку. По словам Бема, тест проводил Kronos Inc.

Жалоба Бема на Kroger Co., а также жалоба на PetSmart Inc., по словам Бема, было завершено расследование, проводимое офисом EEOC в Балтиморе, и оба все еще находились на рассмотрении, когда эта статья была напечатана. Представители компаний не были доступны для комментариев.

Тест был основан на пятифакторной модели и задавал такие вопросы, как: «Чувствуете ли вы, что счастливы все время, большую часть времени, иногда или нет?»

Если EEOC подаст иск по обвинениям и выиграет, работодатели, использующие такие тесты, могут столкнуться с огромной ответственностью, «потому что любой, кто прошел тест, будет иметь претензию», а не только те, кто страдает психическим заболеванием, говорит Бем, чей сын теперь окончил университет. окончил колледж по специальности инженер-механик.

EEOC не будет подтверждать или опровергать факт расследования. В целом, однако, агентство будет обеспокоено, если личностный тест будет считаться медицинским экзаменом, потому что ADA запрещает работодателям требовать медицинские осмотры до того, как будет сделано предложение о работе, говорит помощник юрисконсульта EEOC Крис Кучински.

Даже если личностный тест не считается медицинским осмотром и проводится после того, как было сделано предложение о работе, «мы были бы обеспокоены тем, используется ли тест таким образом, что он отсеивает или исключает кого-то с инвалидностью из работы, — говорит Кучинский.

«Будьте осторожны, чтобы эти тесты действительно измеряли способность выполнять работу», — предупреждает он. «Как правило, они могут измерять способность некоторых людей выполнять работу. Но они не могут быть предсказательными для всех ».

Чтобы юридически отстранить кого-то с инвалидностью от работы, работодатель должен показать, что это лицо не может выполнять основные функции работы или что он или она может представлять прямую угрозу или риск для безопасности.

Работодатели также могут быть привлечены к ответственности, если тесты, которые они используют, непреднамеренно исключают группы, находящиеся под защитой Раздела VII Закона о гражданских правах 1964 года.Специалисты по персоналу не должны доверять поставщикам, которые заявляют, что их оценки были подтверждены, без подтверждения заявления.

«Согласно Разделу VII, работодатель — независимо от того, кто проводит тест — несет ответственность», — говорит Эстер Г. Ландер, партнер юридической фирмы Akin Gump Strauss Hauer & Feld в Вашингтоне, округ Колумбия. По ее словам, непонятно, насколько они платежеспособны, чтобы возместить работодателю убытки.

Чтобы свести к минимуму юридический риск, убедитесь, что оценка фокусируется на конкретных личностных качествах, которые, как было доказано, связаны с конкретной работой, говорит адвокат Эшли Дж.Кеапрот, также в Akin Gump.

Время решает все

Также в жизненном цикле компании могут быть моменты, когда личностные тесты не следует использовать при приеме на работу.

Такие оценки в настоящее время не используются в Integra Life Sciences, базирующейся в Плейнсборо, штат Нью-Джерси, потому что компания переживает трансформацию, говорит Падма Тирувенгадам, корпоративный вице-президент по стратегическим инициативам, операционному превосходству и директор по персоналу.

«Мы очень осторожны, чтобы не помещать людей в коробку с личностными тестами, потому что нам нужны люди, которые могут преобразовать компанию, а затем преуспеть», — говорит она.

«Иногда тесты личности дают вам данные, которые могут сузить круг талантов до чего-то очень конкретного и… что может фактически помешать трансформации компании», — говорит Тирувенгадам.

Как только компания достигнет операционной стабильности, она планирует использовать личностную оценку как часть процесса найма, говорит она.

Черты характера или ярлыки?

Личностные оценки вызывают жаркие споры как среди специалистов по персоналу, так и среди соискателей.

Ральф Стюарт, исполнительный вице-президент и главный кредитный директор Alabama Farm Credit в Каллмане, штат Алабама., признает, что личностные оценки не безошибочны, он считает, что они увеличивают его шансы найти хорошего сотрудника.

«Когда я нанимал кого-то, я думал, что у меня есть 50 на 50 шансов, что это сработает», — говорит Стюарт. По его оценке, с помощью оценки личности у него 75% -ный шанс на успех нового сотрудника. По его словам, это особенно полезно при приеме на работу для оценки недавних выпускников колледжей с небольшим опытом работы.

Однако другие беспокоятся о том, что их организации могут потерять, если откажутся от людей, не обладающих «оптимальными» личностными качествами для должности.Линда Каммингс, консультант по персоналу в районе Сан-Франциско, вспоминает несколько случаев, когда менеджеры по найму в ее бывших компаниях игнорировали результаты оценки, когда кандидат хорошо провел собеседование. «Если бы мы приняли решение нанять на основе этого личностного теста, мы бы не наняли очень хороших людей», — говорит она.

Сара Бабино, SHRM-CP, президент и генеральный директор Compass Metrics LLC, консультирующая компании по вопросам разнообразия, говорит, что она вздрагивает, когда ее просят пройти оценку личности.

«Я знаю, что я другой, и обычно мне это нравится в себе. Однако результаты личностного теста в совокупности заставили меня почувствовать, что быть такой непохожей на других — это плохо », — говорит она.

Эта статья относится к критической оценке, одной из девяти компетенций, на которых SHRM основывает свою новую сертификацию. Чтобы узнать больше, посетите www.shrmcertification.org.

Изменение личности на индивидуальном и групповом уровне в течение жизни у собак

1.

Сих А., Белл А. М. и Джонсон Дж. С. Поведенческие синдромы: экологический и эволюционный обзор. Trends Ecol. Evol. 19 , 372–378 (2004).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

2.

Дамиан Р. И., Шпенглер М., Суту А. и Робертс Б. В. Шестнадцать до шестидесяти шести лет: продольное исследование стабильности личности и изменений за 50 лет. J. Pers. Soc.Psychol. 117 , 674–695 (2019).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

3.

Каспи, А., Робертс, Б. В. и Шайнер, Р. Л. Развитие личности: стабильность и изменения. Annu. Rev. Psychol. 56 , 453–484 (2005).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

4.

Робертс, Б.В., Уолтон, К. Э. и Фихтбауэр, В. Паттерны изменения среднего уровня личностных черт на протяжении всей жизни: метаанализ лонгитюдных исследований. Psychol. Бык. 132 , 1–25 (2006).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

5.

Робертс Б. В. и Мрочек Д. Изменение черт личности в зрелом возрасте. Curr. Реж. Psychol. Sci. 17 , 31–35 (2008).

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

6.

Маккрей Р. Р. и Коста-младший П. Т. К новому поколению теорий личности: теоретические контексты для пятифакторной модели. В Пятифакторная модель личности: теоретические перспективы (ред. Виггинс, Дж. С.) 51–87 (Guilford Press, 1996).

7.

МакКрей Р. и Коста-младший П. Т. Пятифакторная теория личности.В книге «Справочник личности: теория и исследования» (ред. Джон О. П., Робинс Р. В. и Первин Л. А.) 159–181 (The Guilford Press, 2008).

8.

Брайли, Д. А. и Такер-Дроб, Э. М. Генетическая и экологическая преемственность в развитии личности: метаанализ. Psychol. Бык. 140 , 1303–1331 (2014).

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

9.

Кинг, Дж. Э., Вайс, А. и Сиско, М. М. Апинг людей: влияние возраста и пола на личность шимпанзе (Pan troglodytes) и человека (Homo sapiens). J. Comp. Psychol. 122 , 418–427 (2008).

PubMed Статья Google Scholar

10.

Bleidorn, W. et al. Созревание личности во всем мире: кросс-культурный анализ теории социальных инвестиций. Psychol. Sci. 24 , 2530–2540 (2013).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

11.

Робертс Б. В., Вуд Д. и Смит Дж. Л. Оценка теории пяти факторов и перспективы социальных инвестиций на развитие личностных качеств. J. Res. Чел. 39 , 166–184 (2005).

Артикул Google Scholar

12.

Коста, П. Т. младший, МакКрэй, Р. Р. и Локкенхофф, К.E. Личность на протяжении всей жизни. Annu. Rev. Psychol. 70 , 423–448 (2019).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

13.

Робертс Б. В., Каспи А. и Моффит Т. Э. Дети в порядке: рост и стабильность в развитии личности от подросткового до взрослого возраста. J. Pers. Soc. Psychol. 81 , 670–683 (2001).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

14.

Sándor, S. & Kubinyi, E. Генетические пути старения и их значение для собак как естественной модели старения человека. Фронт. Genet. 10 , 1–34 (2019).

Артикул CAS Google Scholar

15.

Гилмор, К. М. и Грир, К. А. Почему собака является идеальной моделью для исследования старения ?. Exp. Геронтол. 71 , 14–20 (2015).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

16.

Уотерс, Д. Дж. Исследование старения 2011: изучение парадигмы домашних собак. ILAR J. 52 , 97–105 (2011).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

17.

Уоллис, Л. Дж., Сабо, Д., Эрдели-Белль, Б. и Кубини, Э. Демографические изменения в течение продолжительности жизни домашних собак и их влияние на состояние здоровья. Фронт. Вет. Sci. 5 , 200 (2018).

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

18.

Беннет, П. и Рольф, В. I. Взаимодействие между владельцем и собакой-компаньоном: взаимосвязь между демографическими переменными, потенциально проблемным поведением, обучением и совместной деятельностью. заявл. Anim. Behav. Sci. 102 , 65–84 (2007).

Артикул Google Scholar

19.

Kubinyi, E., Turcsán, B. & Miklósi, Á. Демографические характеристики собаки и владельца и ассоциации личностных черт собаки. Behav. Процессы 81 , 392–401 (2009).

PubMed Статья Google Scholar

20.

Лей, Дж. М., Беннетт, П. К. и Колман, Г. Дж. Уточнение и проверка анкеты собачьей личности Монаша (MCPQ). заявл. Anim. Behav. Sci. 116 , 220–227 (2009).

Артикул Google Scholar

21.

Уоллис, Л.J., Szabó, D. & Kubinyi, E. Поперечные возрастные различия в личностных чертах собак; Влияние породы, пола, перенесенной травмы и задания на послушание собаки. Фронт. Вет. Sci. 6 , 493 (2020).

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

22.

Wallis, L.J. et al. Продолжительность развития внимательности у домашних собак: проводя параллели с человеком. Фронт. Psychol. 5 , 71 (2014).

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

23.

Чопик, У. Дж., Уивер, Дж. Р., Чопик, У. Дж. И Уивер, Дж. Р. Старая собака, новые приемы: возрастные различия в личностных чертах собак, ассоциации с чертами личности человека и связи с важными результатами. J. Res. Чел. 79 , 94–108 (2019).

Артикул Google Scholar

24.

Siwak, C., Tapp, P. D. и Milgram, N. W. Влияние возраста и уровня когнитивных функций на спонтанное и исследовательское поведение собаки породы бигль. Узнай. Mem. 8 , 317–325 (2001).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

25.

Szabó, D., Miklósi, Á & Kubinyi, E. Владелец сообщил, что сенсорные нарушения влияют на поведенческие признаки, связанные со снижением когнитивных функций у собак. Behav. Процессы 157 , 354–360 (2018).

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

26.

Свартберг, К., Таппер, И., Темрин, Х., Радесетер, Т. и Торман, С. Согласованность черт личности у собак. Anim. Behav. 69 , 283–291 (2005).

Артикул Google Scholar

27.

Goold, C.& Ньюберри, Р. С. Агрессивность как скрытая черта личности домашних собак: проверка локальной независимости и инвариантности измерений. PLoS ONE 12 , e0183595 (2017).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

28.

Ландсберг, Г. и Араужо, Дж. А. Проблемы поведения у гериатрических домашних животных. Вет. Clin. North Am. Small Anim. Практик. 35 , 675–698 (2005).

PubMed Статья Google Scholar

29.

Osella, M. C. et al. Синдром когнитивной дисфункции у собак: распространенность, клинические признаки и лечение нейропротекторными нутрицевтиками. заявл. Anim. Behav. Sci. 105 , 297–310 (2007).

Артикул Google Scholar

30.

Сабо, Д., Джи, Н. Р. и Миклоши, Á. Естественное или патологическое? Расхождения в изучении поведенческих и когнитивных признаков у стареющих семейных собак. J. Vet. Behav. Clin. Прил. Res. 11 , 86–98 (2016).

Артикул Google Scholar

31.

Чапагейн, Д., Рендж, Ф., Хубер, Л. и Вирани, З. Когнитивное старение у собак. Геронтология 64 , 165–171 (2018).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

32.

Turcsán, B. et al. Личностные черты собак-компаньонов — результаты исследования VIDOPET. PLoS ONE 13 , e0195448 (2018).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

33.

Хеджес, Л. В. и Олкин, И. Статистические методы метаанализа . (Академик Пресс, Инк, 1985).

34.

Якобсон, Н. С. и Труакс, П. Клиническая значимость: статистический подход к определению значимых изменений в исследованиях психотерапии. J. Consult.Clin. Psychol. 59 , 12–19 (1991).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

35.

Нейлсон, Дж. К., Харт, Б. Л., Клифф, К. Д. и Рюл, В. В. Распространенность поведенческих изменений, связанных с возрастными когнитивными нарушениями у собак. J. Am. Вет. Med. Доц. 218 , 1787–1791 (2001).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

36.

Сальвин, Х. Э., МакГриви, П. Д., Сачдев, П. С. и Валенсуэла, М. Дж. Изящное старение — поведенческие изменения, связанные с «успешным старением» у собаки, Canisiliaris. J. Vet. Behav. Clin. Прил. Res. 6 , 313–320 (2011).

Артикул Google Scholar

37.

Vas, J., Topál, J., Péch, É & Miklósi, Á. Измерение дефицита внимания и активности у собак: новое приложение и проверка опросника СДВГ у человека. заявл. Anim. Behav. Sci. 103 , 105–117 (2007).

Артикул Google Scholar

38.

Siwak, C., Murphey, H., Muggenburg, B. A. и Milgram, N. W. Возрастное снижение двигательной активности у собак зависит от окружающей среды. Physiol. Behav. 75 , 65–70 (2002).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

39.

Старлинг, М. Дж., Брэнсон, Н. Дж., Томсон, П. К. и МакГриви, П. Д. Возраст, пол и репродуктивный статус влияют на смелость собак. Вет. J. 197 , 868–872 (2013).

PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

40.

Sforzini, E. et al. Оценка реактивности молодых и взрослых собак. J. Vet. Behav. Clin. Прил. Res. 4 , 3–10 (2009).

Артикул Google Scholar

41.

González-Martínez, Á et al. Влияние возраста и тяжести когнитивной дисфункции на две простые задачи у домашних собак. Вет. J. 198 , 176–181 (2013).

PubMed Статья Google Scholar

42.

Rosado, B. et al. Влияние возраста и тяжести когнитивной дисфункции на спонтанную активность у домашних собак — часть 1: двигательное и исследовательское поведение. Вет. J. 194 , 189–195 (2012).

CAS PubMed Статья Google Scholar

43.

Блэквелл, Э. Дж., Твеллс, К., Сиврайт, А. и Кейси, Р. А. Взаимосвязь между методами дрессировки и возникновением поведенческих проблем, по сообщениям владельцев, в популяции домашних собак. J. Vet. Behav. Clin. Прил. Res. 3 , 207–217 (2008).

Артикул Google Scholar

44.

Шривастава, С., Джон, О. П., Гослинг, С. Д. и Поттер, Дж. Развитие личности в раннем и среднем взрослом возрасте: набор как гипс или стойкие изменения ?. J. Pers. Soc. Psychol. 84 , 1041–1053 (2003).

PubMed Статья Google Scholar

45.

Head, E. et al. Активность в открытом грунте и человеческое взаимодействие у собак в зависимости от возраста и породы. Physiol. Behav. 62 , 963–971 (1997).

CAS PubMed Статья Google Scholar

46.

Льюис, Т. В., Уайлс, Б. М., Ллевеллин-Заиди, А. М., Эванс, К. М. и О’Нил, Д. Г. Продолжительность жизни и смертность зарегистрированных в Кеннел-клубе пород собак в Великобритании в 2014 г. Canine Genet. Эпидемиол. 5 , 10 (2018).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

47.

Селман, К., Насси, Д. Х. Д. Х. и Монаган, П. Старение: это собачья жизнь. Curr. Биол. 23 , R451 – R453 (2013).

CAS PubMed Статья Google Scholar

Надежное предсказание индивидуальной личности с помощью функционального коннектома мозга | Социально-когнитивная и аффективная нейробиология

Аннотация

Нейровизуализационные исследования связали межличностную изменчивость мозга с индивидуальными чертами личности.Однако только один или несколько аспектов личности были эффективно предсказаны на основе данных изображений мозга. Целью этого исследования было построить надежную модель прогнозирования личности в большой выборке с использованием прогнозирующего моделирования на основе коннектомов (CPM), недавно разработанного подхода к машинному обучению. Высококачественные данные функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя 810 здоровых молодых участников из набора данных Human Connectome Project были использованы для построения крупномасштабных мозговых сетей.Личностные черты пятифакторной модели (FFM) оценивались с помощью пятифакторной инвентаризации NEO. Мы обнаружили, что CPM успешно и надежно предсказывает все факторы личности FFM (уступчивость, открытость, добросовестность и невротизм), кроме экстраверсии, у новых людей. На нейронном уровне мы обнаружили, что функциональные сети, связанные с личностью, в основном включают области мозга в стандартном режиме, лобно-теменный исполнительный контроль, зрительную и мозжечковую системы. Хотя разные пороги выбора признаков и стратегии разделения не оказали существенного влияния на результаты прогнозов, некоторые результаты потеряли значимость после учета искажений, включая возраст, пол, интеллект и движение головы.Наше открытие надежного предсказания личности на основе уникального функционального коннектома человека может помочь продвинуть перевод «отпечатков пальцев мозга» в реальные психологические параметры личности.

Введение

Личность — это отличительная, относительно стабильная психологическая концепция высокого уровня, которая определяет отдельных людей. Он сильно влияет на долгосрочные стили поведения, такие как социальное взаимодействие, эмоциональное выражение и академическая или служебная успеваемость (Back et al., 2009; Поропат, 2009). Пятифакторная модель (FFM, также известная как «Большая пятерка») стала ведущей психометрической моделью в области психологии личности (McCrae and John, 1992). Растущее количество исследований предоставило доказательства того, что пять личностных факторов (т.е. невротизм, экстраверсия, открытость, доброжелательность и сознательность) FFM могут хорошо фиксировать ключевые дескрипторы различных поведенческих тенденций (Heine and Buchtel, 2009). Таким образом, выяснение биологической основы этих личностных факторов имеет большое значение для более глубокого понимания уязвимости и устойчивости, склонности к навыкам и областям знаний и даже для более глубокого понимания нашей индивидуальности как человеческих существ.

Беспристрастная оценка структуры и функций мозга с помощью передовых методов нейровизуализации и новых подходов к анализу связала межиндивидуальную изменчивость мозга с индивидуальными чертами личности, что позволяет по-новому взглянуть на нейронные корреляты личности. Например, связи между структурой мозга и личностью широко исследовались с помощью структурной магнитно-резонансной томографии (МРТ) для измерения морфологии серого вещества (Omura et al., 2005; Rauch et al., 2005; Wright et al., 2006, 2007; Blankstein et al., 2009; DeYoung et al., 2010; Cremers et al., 2011; Hu et al., 2011; Schutter et al., 2012; Бьорнебекк и др., 2013; Коутиньо и др., 2013; Капогианнис и др., 2013; Koelsch et al., 2013; Лю и др., 2013; Taki et al., 2013; Forbes et al., 2014; Lu et al., 2014; Ностро и др., 2017; Schultz et al., 2017; Riccelli et al., 2017b; Ferschmann et al., 2018) и использование диффузионной МРТ для оценки целостности белого вещества (Xu and Potenza, 2012; Picerni et al., 2013; Nenadic et al., 2015; Lewis et al., ). 2016). Существует также большое количество исследований, изучающих связь между функцией мозга и личностью с использованием функциональной МРТ (фМРТ) для измерения активации мозга, вызванной заданием (Canli and Amin, 2002; Eisenberger et al., 2005; Haas et al., 2006; Gioia et al., 2009; Cremers et al., 2010; Suslow et al., 2010; Kennis et al., 2013; Koelsch et al., 2013; Дима и др., 2015; Riccelli et al., 2017a), региональная нейронная активность в состоянии покоя (Kunisato et al., 2011; Wei et al., 2011, 2014; Gentili et al., 2017), функциональная связность ( Adelstein et al., 2011; Ryan et al., 2011; Lei et al., 2013; Агаджани и др., 2014; Sampaio et al., 2014; Kruschwitz et al., 2015; Панг и др., 2016; Gentili et al., 2017; Tian et al., 2018) и функциональной топологии сети (Gao et al., 2013; Koelsch et al., 2013; Lei et al., 2015; Beaty et al., 2016). . Однако эти предыдущие исследования дали противоречивые результаты, за исключением префронтальной коры и лимбических областей (особенно миндалины и поясной коры), которые не могут предложить убедительной демонстрации взаимосвязи между мозгом и личностью.Более того, большинство этих МРТ-исследований было сосредоточено на установлении корреляционных отношений между чертами личности и отдельными областями мозга или мелкомасштабными нейронными цепями. Однако, в отличие от некоторых аспектов когнитивных и эмоциональных процессов, которые были более или менее локализованы в определенных областях или цепях мозга, личность обычно считается результатом взаимодействия, основанного на связности, которое включает опосредованную сетью интеграцию всего мозга.

Было показано, что профили функциональной связи мозга действуют как уникальные «нейронные отпечатки пальцев» с высоко индивидуализированными паттернами, которые позволяют идентифицировать людей на уровне отдельного субъекта (Finn et al., 2015; Сюй и др., 2016). Недавно для прогнозирования индивидуальных черт личности с помощью методов машинного обучения использовались функциональные паттерны связности всего мозга, крупномасштабные функциональные коннектомы (Dubois et al., 2018; Feng et al., 2018; Hsu и др., 2018). Однако в этих исследованиях был предсказан только один или несколько аспектов личности.

В этом исследовании мы стремились предсказать личностные факторы FFM на индивидуальном уровне, применяя подход прогнозирующего моделирования на основе коннектомов (CPM) к высококачественным данным фМРТ в состоянии покоя большой выборки здоровых молодых людей.CPM — это недавно разработанный метод машинного обучения для создания моделей поведения мозга на основе паттернов функциональной связи всего мозга (Shen et al., 2017), который, как было продемонстрировано, надежно предсказывает подвижный интеллект (Finn et al., 2015) ), внимание (Rosenberg et al., 2016; Yoo et al., 2018) и креативность (Beaty et al., 2018). CPM — это не только инструмент прогнозирования, но и управляемый данными метод выявления функциональных сетей, лежащих в основе определенного поведения.Поэтому мы ожидали, что наши модели прогнозирования будут эффективно и надежно предсказывать большинство личностных факторов FFM.

Материалы и методы

Участники и данные фМРТ в состоянии покоя

участника были отобраны из набора данных PTN (Parcellation + Timeseries + Netmats) проекта Human Connectome Project (HCP) (http://www.humanconnectome.org). Эти участники — здоровые молодые люди в возрасте от 22 до 37 лет, что соответствует периоду после завершения основного развития нервной системы и до начала нейродегенеративных изменений.Все 1003 пациента имели полные данные фМРТ в состоянии покоя. В частности, данные самых первых 184 субъектов были реконструированы с использованием начальной версии программного обеспечения для реконструкции данных (именуемой «recon1»). Данные от последних 812 субъектов были реконструированы с использованием более поздней, слегка улучшенной версии программного обеспечения для реконструкции данных (именуемой «recon2»). Данные семи субъектов обрабатывались с использованием сочетания двух методов. Чтобы обеспечить точность и согласованность данных, мы использовали только данные последних 812 субъектов, реконструированных с использованием улучшенной версии «recon2».Каждый субъект прошел четыре сканирования с помощью фМРТ в состоянии покоя, во время которых субъекты были проинструктированы держать глаза открытыми и двигаться как можно меньше (14,4 мин / сканирование). Четыре сканирования фМРТ были объединены в непрерывные временные ряды, состоящие из 4800 временных точек с временем повторения 0,72 с. Полная информация о выборке и сборе данных была представлена ​​в предыдущих публикациях (Van Essen et al., 2012, 2013). Протокол сканирования HCP был одобрен институциональным наблюдательным советом Вашингтонского университета в Санкт-Петербурге.Луис, Миссури, США. Письменное информированное согласие было получено от каждого участника.

Предварительная обработка данных фМРТ и построение функционального коннектома

Все данные фМРТ в состоянии покоя были минимально предварительно обработаны с коррекцией градиентного искажения эхо-планарного изображения, коррекцией движения, коррекцией смещения поля, пространственным преобразованием и нормализацией в общем пространстве Монреальского неврологического института (Glasser et al., 2013) и удалением артефактов с использованием независимый компонентный анализ (ICA) + FIX (Salimi-Khorshidi et al., 2014). Для функционального анализа сетевых подключений сетевые узлы могут быть определены с использованием существующих атласов на основе цитоархитектуры или анатомии. Однако потенциальная ошибка при использовании таких атласов заключается в том, что средний временной ряд узла может не представлять какой-либо из составляющих временных рядов, если в один узел включены различные функциональные области (Shen et al., 2013). Таким образом, ICA на уровне группы использовалась здесь для определения узлов сети всего мозга на основе данных, которые считаются более функционально однородными и могут лучше улавливать индивидуальные различия реальных функциональных границ, чем те, которые определены существующими атласами (Calhoun et al., 2001). Разделение ICA на уровне группы выполнялось с использованием инструмента MELODIC компании FSL (Beckmann and Smith, 2004), а пространственное ICA применялось в нескольких различных измерениях (15, 25, 50, 100, 200 и 300). Размерность определяет количество компонентов ICA; большее число обычно означает, что значимые области на картах пространственных компонентов будут меньше. Учитывая, что более крупным пространственным компонентам не хватает региональной специфичности, мы использовали 100, 200 и 300 групповых компонентов ICA для определения узлов сети мозга.То есть 200 компонентов использовались для основных анализов, а 100 и 300 компонентов использовались для проверочных анализов. Расположение узлов, полученных из ICA, было определено на основе координат пиков на картах весов ICA. Для каждого узла был получен один репрезентативный временной ряд путем сопоставления соответствующей пространственной карты ICA с данными fMRI каждого участника с использованием стандартного подхода «стадии 1 двойной регрессии», в котором карта ICA использовалась в качестве пространственного регрессора по сравнению с полным временем. данные серии.Это привело к временным рядам 200 узлов, которые можно использовать для построения функционального коннектома на индивидуальном уровне. В частности, были вычислены частные временные коэффициенты корреляции между временными рядами всех возможных пар узлов, которые оценивают силу прямого соединения лучше, чем это достигается корреляцией Пирсона. Результирующие значения корреляции были преобразованы в статистику z с помощью преобразования Фишера r -в- z , в результате чего была получена симметричная матрица связности 200 × 200, в которой каждый элемент представляет силу связи между двумя узлами (далее именуемую край).

Оценка личности

В рамках поведенческих измерений HCP, версия из 60 пунктов пятифакторной инвентаризации невротизма / экстраверсии / открытости Коста и МакКрея (NEO-FFI), которая представляет собой опросник для самоотчета с превосходной надежностью и достоверностью (McCrae and Costa, 2004), был назначен каждому участнику, чтобы охватить основные грани человеческой личности: невротизм, экстраверсию, покладистость, открытость и добросовестность. По каждому пункту участники сообщили уровень своего согласия по пятибалльной шкале Лайкерта, где баллы получены путем кодирования ответов по каждому пункту (категорически не согласен = 0; не согласен = 1; ни согласен, ни не согласен = 2; согласен = 3; полностью согласен. = 4), а затем обратное кодирование соответствующих элементов.Мы использовали общий балл по каждому личностному фактору для поиска по краям, содержащих информацию, имеющую отношение к последующему анализу прогнозов. В этом исследовании было задействовано только 810 субъектов (408 женщин), поскольку 2 участника были исключены из-за неполных данных о личности на уровне элементов.

Прогностическое моделирование на основе коннектомов

CPM — это недавно разработанный подход для определения сетей мозга, связанных с интересующей поведенческой переменной из функциональной связи всего мозга, который затем может использоваться для прогнозирования поведения новых участников на уровне отдельного субъекта (Shen et al., 2017). Здесь CPM был выполнен с использованием ранее проверенных пользовательских сценариев MATLAB, которые находятся в свободном доступе в Интернете (https://www.nitrc.org/projects/bioimagesuite/). В целом, CPM использовал весовые коэффициенты (то есть матрицу функциональной связи всего мозга) и поведенческие данные (то есть общий балл по каждому личностному фактору) в качестве входных данных для создания прогнозной модели поведения с края. В обучающем наборе данные о поведении коррелировали с каждым краем с помощью корреляционного анализа Пирсона с порогом статистической значимости P <0.01 для выявления положительных и отрицательных прогностических сетей. Для положительных сетей веса ребер в значительной степени положительно связаны с поведением; для отрицательных сетей веса ребер существенно отрицательно связаны с поведением. Обе сети независимы в прогнозировании одной и той же поведенческой переменной, потому что одно ребро является либо положительным, либо отрицательным предиктором. Затем было создано сводное значение для одного субъекта путем суммирования значимых весов ребер в каждой сети, которое затем использовалось для построения прогнозной модели, которая предполагает линейную взаимосвязь между сводным значением данных о подключении для одного субъекта (независимая переменная) и поведенческими данными. переменная (зависимая переменная).Наконец, полученные модели были применены к набору тестирования для прогнозирования поведенческих переменных. Здесь, чтобы учесть семейную структуру когорты медицинских работников, мы использовали перекрестный анализ проверки (т.е.внутреннюю проверку), чтобы проверить, может ли функциональная модель связности надежно предсказать показатели личностных факторов у новых участников. Вкратце, прогнозируемые баллы участников в исключенной семье были получены с помощью модели прогнозирования, которая была обучена на данных от всех других участников итеративным способом, пока все участники не получили прогнозируемый балл.Эффективность модели оценивалась по величине и статистической значимости корреляции Пирсона между фактическими и прогнозируемыми поведенческими значениями. Чтобы учесть независимость анализов в свертках «оставить-одну-семью-нет», мы провели непараметрическое тестирование перестановки вместо параметрического тестирования для оценки статистической значимости. Чтобы сгенерировать эмпирическое нулевое распределение тестовой статистики (то есть значений корреляции прогноза), мы случайным образом перемешали соответствие между матрицами связности и поведенческими переменными 5000 раз и повторно запустили конвейер CPM, используя перемешанные данные.Основываясь на нулевом распределении, значение P для прогнозирования «оставить одну семью — уйти» было рассчитано как доля выбранных перестановок, которые были больше или равны истинной корреляции прогнозирования, т. Е. Значение P = количество перестановки, которые генерировали значения корреляции, превышающие или равные истинным значениям корреляции / 5000. Статистическая значимость была установлена ​​на уровне P <0,05.

Валидационный анализ

Следующие процедуры были проведены для дальнейшей оценки воспроизводимости наших результатов.Во-первых, порог значимости P <0,01 использовался для выбора краев, которые были положительно и отрицательно коррелированы с личностными факторами. Чтобы определить, зависели ли наши основные результаты от выбора различных пороговых значений, мы повторно провели анализ CPM, используя два других пороговых значения (т. Е. P, <0,05 и 0,001), чтобы определить границы, существенно связанные с личностными факторами. Во-вторых, учитывая, что различные стратегии парцелляции могут влиять на результаты, мы построили функциональный коннектом, используя две другие схемы парцелляции (т.е. 100 и 300 группа-ICA компоненты) и повторили все анализы. В-третьих, поскольку некоторые демографические (возраст и пол) и поведенческие (интеллект) данные и движение головы могут повлиять на взаимосвязь функциональной связи и личности, мы снова выполнили прогнозный анализ с контролем этих смешивающих факторов, т.е. личностные факторы были соотнесены с каждым краем, используя анализ частичной корреляции с поправкой на возраст, пол, интеллект (PMAT24_A_CR) и общие параметры движения головы.В-четвертых, несмотря на доказательства преимущества частичной корреляции над корреляцией Пирсона при измерении функциональной связности, мы также повторили анализ CPM, основанный на функциональной связности корреляции Пирсона, чтобы сравнить их прогнозные характеристики. Наконец, мы также выполнили прогнозирование личности с использованием многомерного подхода, основанного на алгоритме эластичной сети (гиперпараметры по умолчанию: альфа, = 1,0, l1_ratio = 0,5; перекрестная проверка с исключением одной семьи).

Результаты

Прогнозирование характеристик личностных факторов

Модели CPM, использующие функциональную связность как в положительной, так и в отрицательной сетях, успешно предсказали согласованность (положительная сеть: r = 0.217, P = 0,0096; отрицательная сеть: r = 0,230, P = 0,0056) (рис. 1A и B) и открытость (положительная сеть: r = 0,184, P = 0,0296; отрицательная сеть: r = 0,225, P = 0,0080) (Рисунок 2A и B). Модели CPM, основанные на отрицательных сетях, эффективно предсказывали сознательность (отрицательная сеть: r = 0,237, P = 0,0036) (рисунок 3B) и невротизм (отрицательная сеть: r = 0.200, P = 0,0164) (рис. 4B), в то время как модели, основанные на положительных сетях, были незначительно значимыми в прогнозировании добросовестности (положительная сеть: r = 0,147, P = 0,0652) (рис. 3A) и невротизма ( положительная сеть: r = 0,143, P = 0,0656) (рисунок 4A). Однако предсказуемость экстраверсии CPM была низкой и не достигла статистической значимости (положительная сеть: r = 0,051, P = 0,3180; отрицательная сеть: r = 0.105, P = 0,1580) (Рисунок 5A и B).

Рис. 1

CPM согласия. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями согласованности, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы с высокой степенью (степень ≥6, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 1

CPM согласия. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями согласованности, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы с высокой степенью (степень ≥6, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис.2

CPM открытости. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями открытости, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис.2

CPM открытости. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями открытости, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 3

CPM добросовестности. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями добросовестности, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 3

CPM добросовестности. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями добросовестности, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 4

CPM невротизма. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями невротизма, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 4

CPM невротизма. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями невротизма, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 5

CPM экстраверсии. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями экстраверсии, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Рис. 5

CPM экстраверсии. (A, B) Диаграммы разброса, показывающие соответствие между фактическими (ось x ) и прогнозируемыми (ось y ) значениями экстраверсии, созданными с использованием CPM на основе положительных и отрицательных сетей. (C, D) Узлы высокой степени (степень ≥4, большие сферы указывают узлы с более высокой степенью) и их связи в положительных и отрицательных сетях. (E, F) Полярные графики, иллюстрирующие 20 узлов наивысшей степени, суммированные путем перекрытия с каноническими нейронными сетями в положительных и отрицательных сетях.

Сетевая анатомия

Из-за характера перекрестной проверки вполне вероятно, что несколько другой набор ребер будет выбран в качестве функций на каждой итерации перекрестной проверки. В иллюстративных целях мы определили окончательные сети, относящиеся к личностным факторам, используя данные из всей выборки, то есть личностные факторы были коррелированы с функциональной связностью всего мозга у всех 810 субъектов, чтобы идентифицировать значимые грани, включающие позитивные и негативные прогностические сети.В целом анатомия сети для сетей, связанных с пятью личностными факторами, была сложной и включала границы между узлами в мозгу.

Для согласованности положительная и отрицательная сети состояли из 354 и 346 ребер соответственно (рис. 1C и D). Узлы наивысшей степени (то есть узлы с наибольшим количеством ребер) для положительной сети включали узлы, принадлежащие сети режима по умолчанию (DMN), визуальной сети (VN), лобно-теменной сети (FPN) и мозжечку; Узлы наивысшей степени для отрицательной сети включали узлы, принадлежащие VN, FPN и мозжечку (рис. 1E и F).Для открытости положительная и отрицательная сети состояли из 175 и 178 ребер соответственно (рис. 2C и D). Узлы наивысшей степени для положительной сети включали узлы, принадлежащие DMN, VN, соматомоторной сети (SMN) и мозжечку; Узлы наивысшей степени для отрицательной сети включали узлы, принадлежащие DMN, FPN, сети значимости и мозжечку (рис. 2E и F). Для добросовестности положительная и отрицательная сети состояли из 172 и 187 ребер соответственно (рис. 3C и D). Узлы наивысшей степени для положительной сети включали узлы, принадлежащие DMN, FPN, SMN и мозжечку; Узлы наивысшей степени для отрицательной сети включали узлы, принадлежащие DMN, SMN и мозжечку (рис. 3E и F).Для невротизма положительная и отрицательная сети состояли из 135 и 176 ребер соответственно (рис. 4C и D). Узлы наивысшей степени для положительной сети включали узлы, принадлежащие DMN, VN, дорсальной сети внимания и мозжечку; Узлы наивысшей степени для отрицательной сети включали узлы, принадлежащие DMN, FPN и мозжечку (рис. 4E и F). Для экстраверсии положительная и отрицательная сети состояли из 141 и 148 ребер соответственно (рис. 5C и D). Узлы наивысшей степени для положительной сети включали узлы, принадлежащие DMN, VN, подкорковой сети и мозжечку; Узлы наивысшей степени для отрицательной сети включали узлы, принадлежащие DMN, VN, SCN, SMN и мозжечку (рис. 5E и F).

Валидационный анализ

Во-первых, используя границы, выбранные пороговыми значениями P <0,05 и 0,001, мы обнаружили, что характеристики прогнозирования личностных факторов были аналогичны прогнозируемым характеристикам факторов личности на пороге P <0,01, но с пониженной степенью (дополнительные рисунки S1A – S5A и S1B – S5B). Во-вторых, мы обнаружили, что наши основные результаты воспроизводимы после рассмотрения эффектов различных стратегий разделения, то есть согласие, открытость, добросовестность и невротизм давали более высокую предсказуемость, чем экстраверсия, по результатам, полученным из 100 и 300 компонентов групповой ВСА (дополнительные рисунки S1C– S5C и S1D – S5D).В-третьих, результаты прогнозов остались прежними, хотя некоторые результаты потеряли значимость после учета возраста, пола, интеллекта и движения головы (дополнительные рисунки S1E – S5E). В-четвертых, на основе корреляционной функциональной связности Пирсона коэффициенты корреляции между фактическими и прогнозируемыми личностными факторами были ниже, чем те, которые основаны на частичной функциональной взаимосвязанности корреляции в основных анализах (дополнительные рисунки S1F – S5F), что свидетельствует о преимуществе частичной корреляции над корреляцией Пирсона в прогнозирование личности.Наконец, использование многомерного подхода, основанного на алгоритме эластичной сети, дало худшее предсказание согласия, но лучшее предсказание экстраверсии, чем при использовании CPM, с результатами предсказания других личностных факторов (например, открытости, сознательности и невротизма), сравнимыми с CPM (рис. S6).

Обсуждение

Применяя недавно разработанный подход CPM к большой выборке высококачественных данных fMRI состояния покоя, полученных от HCP, наше исследование продемонстрировало, что все личностные факторы FFM (доброжелательность, открытость, сознательность и невротизм), кроме экстраверсии, могут быть успешными и эффективными. надежно прогнозируется на основе уникального профиля функциональной связи всего мозга человека.На нейронном уровне мы обнаружили, что функциональные сети, связанные с личностью, в основном включают области мозга в стандартном режиме, лобно-теменный исполнительный контроль, зрительную и мозжечковую системы. Эти результаты свидетельствуют о том, что прогресс в методах нейровизуализации и методах анализа сделал все более возможным перевод результатов визуализации мозга в реальные психологические параметры личности.

Несмотря на использование одного и того же подхода CPM, результаты прогнозирования личностных факторов FFM отличаются в текущем отчете и предыдущих исследованиях (Dubois et al., 2018; Hsu et al., 2018). Расхождения между нашим исследованием и исследованием Hsu et al. Могут возникать в результате отбора выборки (например, 810 здоровых молодых людей с возрастным диапазоном 22–37 лет против 114 человек с возрастным диапазоном 18-85 лет), различия в сборе данных фМРТ [например, время повторения (TR) = 720 мс, против TR = 1400 и 645 мс] и предварительная обработка (например, удаление артефактов с использованием ICA + FIX против глобальной регрессии сигнала ), различные схемы парцелляции всего мозга [i.е. 100, 200 и 300 узлов на основе ICA на уровне группы по сравнению с 268 узлов на основе предопределенного Shen et al. (2013) brain atlas] и вычисление разницы в функциональных связях (частичная корреляция и корреляция Пирсона ). Расхождения между нашим исследованием и исследованием Dubois et al. Можно объяснить различием в предварительной обработке данных фМРТ (т.е. минимальный конвейер предварительной обработки HCP против собственной процедуры предварительной обработки), различными стратегиями парцелляции всего мозга [i.е. управляемая данными парцелляция с использованием группового уровня ICA против жесткой парцелляции с использованием существующей системы Shen et al. (2013) brain atlas] и вычисление разницы в функциональных связях (частичная корреляция и корреляция Пирсона ). Примечательно, что мы связываем эти противоречивые результаты в основном с различиями в расчете парцелляции мозга и функциональной связности. Хотя нет единого мнения относительно наилучшего разделения для анализа функциональной связности всего мозга, более однородные и функционально согласованные области, полученные из ICA, могут способствовать значительному предсказанию личностных факторов, наблюдаемых в настоящем исследовании.Однако мы не проводили валидационный анализ с жесткой парцеллой из-за трудностей с загрузкой и обработкой огромных данных фМРТ в состоянии покоя от HCP. Что касается расчета функциональной связности, мы обнаружили, что частичная корреляция, используемая в основном анализе, привела к лучшему предсказанию личности, чем корреляция Пирсона в валидационном анализе.

DMN в основном состоит из медиальной префронтальной коры (MPFC), задней поясной коры / предклинья (PCC / PCu), нижней теменной доли (IPL) и боковой височной коры (LTC).DMN преимущественно активен, когда люди участвуют в спонтанном и самопроизвольном познании (Buckner et al., 2008; Raichle, 2015). Предыдущие исследования нейровизуализации предоставили доказательства того, что структура и функция DMN тесно связаны с личностью. Например, исследование большой выборки, основанное на поверхностной морфометрии (SBM), показало, что более высокая открытость была связана с большей площадью поверхности в IPL и большей кортикальной складкой в ​​PCC; более высокая сознательность с большей толщиной кортикального слоя в PCu, меньшей площадью поверхности в LTC и меньшей кортикальной складкой в ​​LTC и MPFC; более высокий нейротизм с меньшей площадью поверхности в LTC и меньшей кортикальной складкой в ​​MPFC и LTC; более высокая экстраверсия с большей толщиной кортикального слоя в PCu и меньшей площадью поверхности в LTC (Riccelli et al., 2017b). Другие исследования SBM средней и небольшой выборки выявили связь между более высоким невротизмом и меньшей площадью поверхности при MPFC и LTC (Bjornebekk et al., 2013), а также связь между более высокой открытостью и меньшей толщиной коры при IPL (Wright et al., 2007). Предыдущие исследования морфометрии на основе вокселей (VBM) показали, что меньший объем в MPFC связан с меньшей экстраверсией (DeYoung et al., 2010; Kapogiannis et al., 2013) и более высокий нейротизм и открытость (Kapogiannis et al., 2013), меньший объем в LTC с более низкой экстраверсией (Kapogiannis et al., 2013) и более высокая уступчивость (DeYoung et al., 2010; Kapogiannis et al., 2013), меньший объем в PCC с более низкой (DeYoung et al., 2010) и более высокой (Coutinho et al., 2013) согласованностью и меньший объем в IPL с большей согласованностью (Coutinho et al., 2013).В исследовании подростков было обнаружено, что более высокий невротизм коррелирует с большим объемом MPFC и толщиной коры у женщин, в то время как корреляции показывают противоположный эффект у мужчин (Blankstein et al., 2009). Другое исследование VBM, посвященное роли пола, показало, что больший объем в PCu был связан с более высокой экстраверсией и сознательностью у мужчин, а не у женщин (Nostro et al., 2017). Лонгитюдное исследование показало, что у субъектов с менее открытой личностной чертой наблюдалась ускоренная потеря объема серого вещества в IPL (Taki et al., 2013). Ferschmann et al. обнаружили, что более высокая сознательность была связана с более медленным ежегодным процентным изменением толщины коры головного мозга в MPFC и PCu в подростковом возрасте (Ferschmann et al., 2018). Что касается функции DMN, то предыдущее исследование fMRI сообщило о корреляции между более высокой сознательностью и повышенной активацией MPFC в ответ на необычную задачу (Eisenberger et al., 2005). Исследование связи между DMN и личностью с помощью фМРТ в состоянии покоя показало, что различные личностные факторы были связаны с активностью в разных компонентах DMN, т.е.е. экстраверсия и уступчивость относятся к средней линии ядра DMN, в то время как невротизм, открытость и сознательность относятся к системе теменной коры (Sampaio et al., 2014). Gentili et al. (2017) заметил, что невротизм коррелирует с несколькими функциональными показателями состояния покоя во многих регионах DMN. Анализ региональной нервной активности показал, что более низкая экстраверсия связана с более низкой активностью MPFC (Wei et al., 2014) и PCu (Kunisato et al., 2011; Wei et al., 2014) и более низкий невротизм с более высокой активностью в PCu (Kunisato et al., 2011). Предыдущие исследования функциональной связности на основе семян выявили связи между личностными чертами и функциональной связностью семян DMN (например, PCC и PCu) (Adelstein et al., 2011; Ryan et al., 2011). Кроме того, Aghajani et al. сообщили, что более высокий невротизм коррелировал с повышенной функциональной связью между семенами миндалины и концентраторами DMN (Aghajani et al., 2014). Более того, теоретико-графическое исследование функциональной сети мозга показало, что более высокая открытость связана с более высокой глобальной эффективностью DMN (Beaty et al., 2016).

FPN, которая участвует в различных процессах когнитивного контроля (Cole and Schneider, 2007; Xin and Lei, 2015), в основном состоит из дорсолатеральной и дорсомедиальной префронтальной коры (DLPFC и DMPFC), задней теменной коры (PPC) и лобные поля глаза (ФЭП). Существует множество свидетельств в поддержку связи между ФПН и личностью.В крупномасштабном когортном исследовании Riccelli et al. Было обнаружено, что более высокая степень согласия связана с меньшей толщиной коры при DLPFC; более высокая открытость с меньшей толщиной коры в DLPFC; более высокая сознательность с большей толщиной коры в DLPFC; более высокий нейротизм с большей толщиной коры в DLPFC и PPC, меньшей площадью поверхности в DLPFC и меньшим складчатым кортикальным слоем в DLPFC и PPC (Riccelli et al., 2017b). Хотя многие структурные МРТ-исследования малых и средних образцов дали неоднозначные результаты, морфология DLPFC, измеренная по объему (DeYoung et al., 2010; Коутиньо и др., 2013; Капогианнис и др., 2013; Lu et al., 2014), толщину коры (Wright et al., 2007), площадь поверхности (Bjornebekk et al., 2013) и кортикальную складку (Schultz et al., 2017). постоянно показано, что они связаны с множеством аспектов личности. Продольное исследование развития мозга показало, что более высокая сознательность была связана с более медленным ежегодным процентным изменением толщины коры в DLPFC и PPC в подростковом возрасте (Ferschmann et al., 2018). Используя задачу fMRI, исследователи продемонстрировали, что черты личности коррелируют с нейронной активацией или функциональной / эффективной связью в FPN во время широкого круга задач, включающих негативные эмоциональные выражения лица (Cremers et al., 2010), oddball (Eisenberger et al. ., 2005) и оперативной памяти (Дима и др., 2015). Кроме того, исследование фМРТ в состоянии покоя показало, что более высокая региональная активность DLPFC была связана с более низким невротизмом и открытостью, а также более высокой экстраверсией и сознательностью (Kunisato et al., 2011). Более того, было обнаружено, что люди с очаговым повреждением DLPFC проявляют изменения личности, включая более высокий невротизм и более низкую сознательность (Forbes et al., 2014).

VN, который, как известно, участвует в визуальном восприятии и обработке (Grill-Spector and Malach, 2004; Golarai et al., 2007), сосредоточен на медиальной затылочной коре (язычная извилина, клиновидная и известковая борозда), латеральной затылочной борозде. кора головного мозга (LOC) и веретенообразная извилина (FFG). Исследователи обнаружили, что VN играет ключевую роль в некоторых областях личности.Используя SBM, Riccelli et al. наблюдали, что более высокая степень согласия была связана с меньшей площадью поверхности в FFG; более высокая открытость с большей площадью поверхности в LOC и большей кортикальной складкой в ​​cuneus; более высокая сознательность с меньшей площадью поверхности в LOC и меньшей кортикальной складкой в ​​LOC и FFG; более высокий невротизм с меньшей площадью поверхности в клинке и меньшей кортикальной складкой в ​​LOC; более высокая экстраверсия с большей кортикальной складкой в ​​FFG (Riccelli et al., 2017b). Исследования VBM показали, что меньший объем в FG был связан с большей сознательностью и меньшей покладистостью (DeYoung et al., 2010) и меньший объем в LOC для большей согласованности (Coutinho et al., 2013). Предыдущее исследование влияния пола на взаимосвязь личности и структуры мозга показало, что меньший объем cuneus и FG был связан с более высоким невротизмом и меньшей экстраверсией у мужчин, чем у женщин (Nostro et al., 2017). В продольном исследовании Ferschmann et al. (2018), более высокая сознательность коррелирует с более медленным ежегодным процентным изменением площади поверхности язычной извилины в подростковом возрасте.Что касается функции мозга, Gentili et al. (2017) сообщил, что невротизм был связан с несколькими функциональными показателями состояния покоя в нескольких областях VN. Кроме того, исследования функциональной связности состояния покоя на основе семян последовательно выявляли связи между связностью миндалины и ВН и личностными чертами, такими как экстраверсия (Aghajani et al., 2014) и невротизм (Kruschwitz et al., 2015).

Теперь стало очевидно, что мозжечок выполняет множество функций высшего порядка (Schmahmann and Sherman, 1998; Stoodley and Schmahmann, 2010), и его роль в понимании человеческой личности также очевидна.Например, предыдущие структурные исследования МРТ привели к последовательному выводу, что высокий невротизм связан с большим объемом мозжечка (DeYoung et al., 2010; Lu et al., 2014). Используя VBM, Nostro et al. (2017) обнаружил, что меньший объем мозжечка был связан с более высоким невротизмом и более низкой экстраверсией у мужчин, в то время как корреляция отсутствовала у женщин, что подчеркивает важную роль пола в ассоциациях личность-структура мозга.Кроме того, исследование фМРТ в состоянии покоя показало, что более высокая региональная активность мозжечка коррелирует с более низкой сознательностью (Kunisato et al., 2011). Более того, было обнаружено, что у людей с поражением мозжечка наблюдаются изменения личности (Marien et al., 2009; Stoodley and Schmahmann, 2010).

В нашем исследовании есть несколько ограничивающих факторов, которые следует упомянуть. Во-первых, наши данные не позволяют сделать вывод о причинно-следственной связи между личностными факторами и функциональными связями мозга, что, вероятно, включает сложные взаимодействия различных нейропсихологических механизмов, которые еще предстоит полностью выяснить.Во-вторых, отсутствие данных из независимой выборки не позволяет нам провести внешний проверочный анализ. В-третьих, мы не выявили надежного предсказания экстраверсии, и причина нулевых результатов все еще требует дальнейшего изучения. Согласно одной точке зрения, экстраверсия — это сложная черта личности, которую можно предсказать на основе функциональных сетевых показателей более высокого порядка (например, топологических свойств из теории графов), а не простой функциональной связности. Альтернативная возможность состоит в том, что существует сложная взаимосвязь между экстраверсией и функциональной связностью, помимо простой линейной корреляции.Таким образом, нелинейные модели могут быть более подходящими, чем линейные модели CPM. Однако сложность использования нелинейных моделей заключается в том, что требуется гораздо большее количество обучающих выборок, чем количество функций. В совокупности этот вопрос следует более полно рассмотреть в будущих исследованиях. Наконец, предсказание некоторых личностных факторов (уступчивость и невротизм) снизилось до номинальной значимости после поправки на множественные сравнения. Однако, поскольку наши анализы прогнозов являются исследовательскими, а предварительные результаты могут способствовать лучшему пониманию природы и степени связи между личностью и функциональной связностью, в этом исследовании были представлены результаты прогнозов без поправки на множественные сравнения.

В заключение, наше большое выборочное исследование демонстрирует, что паттерны функциональной связности в состоянии покоя крупномасштабных сетей всего мозга могут эффективно и надежно предсказывать сложные черты личности человека, включая покладистость, открытость, сознательность и невротизм, на индивидуальном уровне. Наши данные также демонстрируют, что индивидуальные различия в подключении режима по умолчанию, исполнительного контроля, визуальной и мозжечковой систем больше всего способствуют изменчивости личности.Эти результаты могут помочь в переводе «отпечатков пальцев мозга» в реальные настройки личности или другие сложные социальные, когнитивные или аффективные конструкции.

Конфликт интересов

Нет конфликта интересов, о котором следует заявлять.

Финансирование

Работа поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (номера грантов: 81801679, 81571308 и 81771817). Данные были предоставлены проектом Human Connectome Project, консорциумом WU-Minn (главные исследователи: Дэвид Ван Эссен и Камил Угурбил; 1U54MH0

), финансируемым 16 институтами и центрами NIH, которые поддерживают план исследований в области нейробиологии NIH, и Центром системной неврологии Макдоннелла. в Вашингтонском университете.

Список литературы

Адельштейн

,

J.S.

,

Shehzad

,

Z.

,

Mennes

,

M.

и др. (

2011

).

Личность отражается во внутренней функциональной архитектуре мозга

.

PLoS One

,

6

,

e27633

.

Aghajani

,

M.

,

Veer

,

I.M.

,

van Tol

,

M.J.

и др. (

2014

).

Невротизм и экстраверсия связаны с функциональной связностью миндалевидного тела в состоянии покоя

.

Когнитивная, аффективная и поведенческая нейробиология

,

14

,

836

—

48

.

Назад

,

M.D.

,

Schmukle

,

S.C.

,

Egloff

,

B.

(

2009

).

Предсказание реального поведения на основе явной и неявной самооценки личности

.

Журнал личности и социальной психологии

,

97

,

533

—

48

.

Beaty

,

R.E.

,

Кауфман

,

S.B.

,

Benedek

,

M.

и др. (

2016

).

Личность и сложные сети мозга: роль открытости опыту в эффективности сети по умолчанию

.

Картирование человеческого мозга

,

37

,

773

—

9

.

Бити

,

р.E.

,

Kenett

,

Y.N.

,

Christensen

,

A.P.

и др. (

2018

).

Надежное предсказание индивидуальных творческих способностей на основе функциональной связи мозга

.

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

,

115

,

1087

—

92

.

Beckmann

,

C.F.

,

Смит

,

S.M.

(

2004

).

Вероятностный независимый компонентный анализ для функциональной магнитно-резонансной томографии

.

Транзакции IEEE по медицинской визуализации

,

23

,

137

—

52

.

Bjornebekk

,

A.

,

Fjell

,

A.M.

,

Walhovd

,

K.B.

,

Grydeland

,

H.

,

Torgersen

,

S.

,

Westlye

,

L.T.

(

2013

).

Нейрональные корреляты пятифакторной модели (FFM) человеческой личности: мультимодальная визуализация в большой выборке здоровых людей

.

NeuroImage

,

65

,

194

—

208

.

Blankstein

,

U.

,

Chen

,

J.Y.

,

Минчич

,

A.M.

,

McGrath

,

P.A.

,

Дэвис

,

К.Д.

(

2009

).

Сложное сознание подростков: нейроанатомия личности различается между полами

.

Neuropsychologia

,

47

,

599

—

603

.

Бакнер

,

R.L.

,

Andrews-Hanna

,

J.R.

,

Schacter

,

D.L.

(

2008

).

Сеть мозга по умолчанию: анатомия, функции и отношение к болезни

.

Анналы Нью-Йоркской академии наук

,

1124

,

1

—

38

.

Калхун

,

V.D.

,

Adali

,

T.

,

Pearlson

,

G.D.

,

Pekar

,

J.J.

(

2001

).

Метод групповых выводов из функциональных данных МРТ с использованием анализа независимых компонентов

.

Картирование человеческого мозга

,

14

,

140

—

51

.

Canli

,

T.

,

Amin

,

Z.

(

2002

).

Нейровизуализация эмоций и личности: научные доказательства и этические соображения

.

Мозг и познание

,

50

,

414

—

31

.

Cole

,

M.W.

,

Schneider

,

W.

(

2007

).

Сеть когнитивного контроля: интегрированные области коры с диссоциативными функциями

.

NeuroImage

,

37

,

343

—

60

.

Коутиньо

,

J.F.

,

Сампайо

,

A.

,

Феррейра

,

М.

,

Soares

,

J.M.

,

Goncalves

,

O.F.

(

2013

).

Мозговые корреляты просоциальных черт личности: морфометрическое исследование на основе вокселей

.

Визуализация мозга и поведение

,

7

,

293

—

9

.

Cremers

,

H.R.

,

Demenescu

,

L.R.

,

Aleman

,

A.

и др. (

2010

).

Нейротизм модулирует связь миндалины с префронтальной частью в ответ на негативные эмоциональные выражения лица

.

NeuroImage

,

49

,

963

—

70

.

Cremers

,

H.

,

фургон

Tol

,

M.J.

,

Roelofs

,

K.

и др. (

2011

).

Экстраверсия связана с объемом орбитофронтальной коры и миндалины

.

PLoS One

,

6

,

e28421

.

DeYoung

,

C.G.

,

Хирш

,

J.B.

,

Шейн

,

M.S.

,

Papademetris

,

X.

,

Rajeevan

,

N.

,

Gray

,

J.R.

(

2010

).

Проверка предсказаний нейробиологии личности. Строение мозга и большая пятерка

.

Психологические науки

,

21

,

820

—

8

.

Дима

,

Д.

,

Фристон

,

К.Дж.

,

Стефан

,

К.E.

,

Frangou

,

S.

(

2015

).

Нейротизм и сознательность соответственно ограничивают и способствуют краткосрочной пластичности в нейронной сети рабочей памяти

.

Картирование человеческого мозга

,

36

,

4158

—

63

.

Dubois

,

J.

,

Galdi

,

P.

,

Han

,

Y.

,

Paul

,

L.K.

,

Адольф

,

р.

(

2018

).

Функциональная связь мозга в состоянии покоя лучше всего предсказывает личностный аспект открытости к опыту

.

Нейробиология личности

,

1

, e6.

Eisenberger

,

N.I.

,

Lieberman

,

M.D.

,

Satpute

,

A.B.

(

2005

).

Личность с точки зрения управляемой обработки: исследование нейротизма, экстраверсии и самосознания с помощью фМРТ

.

Когнитивная, аффективная и поведенческая нейробиология

,

5

,

169

—

81

.

Feng

,

C.

,

Yuan

,

J.

,

Geng

,

H.

и др. (

2018

).

Индивидуальное прогнозирование признака нарциссизма на основе функциональной связи всего мозга в состоянии покоя

.

Картирование человеческого мозга

,

39

,

3701

—

3712

.

Ferschmann

,

л.

,

Fjell

,

A.M.

,

Vollrath

,

M.E.

,

Grydeland

,

H.

,

Walhovd

,

K.B.

,

Тамнес

,

C.K.

(

2018

).

Черты личности связаны с развитием коры головного мозга в подростковом возрасте: продольное структурное МРТ-исследование

.

Развитие ребенка

,

89

,

811

—

22

.

Финн

,

E.S.

,

Shen

,

X.

,

Scheinost

,

D.

и др. (

2015

).

Функциональный дактилоскопический коннектом: идентификация людей с использованием паттернов мозговой связи

.

Nature Neuroscience

,

18

,

1664

—

71

.

Forbes

,

C.E.

,

Poore

,

J.C.

,

Krueger

,

F.

,

Barbey

,

A.K.

,

Соломон

,

Дж.

,

Графман

,

Дж.

(

2014

).

Роль исполнительной функции и дорсолатеральной префронтальной коры в выражении невротизма и сознательности

.

Социальная неврология

,

9

,

139

—

51

.

Gao

,

Q.

,

Xu

,

Q.

,

Duan

,

X.

и др. (

2013

).

Экстраверсия и невротизм относятся к топологическим свойствам сетей мозга в состоянии покоя

.

Frontiers in Human Neuroscience

,

7

,

257

.

Gentili

,

C.

,

Cristea

,

I.A.

,

Ricciardi

,

E.

и др. (

2017

).

Ни в одной метрике: нейротизм модулирует различные метрики состояния покоя в различных областях мозга

.

Поведенческие исследования мозга

,

327

,

34

—

43

.

Gioia

,

M.C.

,

Cerasa

,

A.

,

Valentino

,

P.

и др. (

2009

).

Нейрофункциональные корреляты личностных качеств при ремиттирующем рассеянном склерозе: исследование фМРТ

.

Мозг и познание

,

71

,

320

—

7

.

Стекло

,

М.Ф.

,

Сотиропулос

,

S.N.

,

Уилсон

,

Дж.A.

и др. (

2013

).

Минимальные конвейеры предварительной обработки для Human Connectome Project

.

NeuroImage

,

80

,

105

—

24

.

Golarai

,

G.

,

Ghahremani

,

D.G.

,

Whitfield-Gabrieli

,

S.

, et al. (

2007

).

Дифференциальное развитие зрительной коры высокого уровня коррелирует с категориальной памятью распознавания

.

Nature Neuroscience

,

10

,

512

—

22

.

Гриль-Спектор

,

К.

,

Малах

,

р.

(

2004

).

Зрительная кора головного мозга человека

.

Annual Review of Neuroscience

,

27

,

649

—

77

.

Haas

,

B.W.

,

Омура

,

К.

,

Амин

,

З.

,

Констебль

,

Р.Т.

,

Канли

,

Т.

(

2006

).

Функциональная связь с передней поясной извилиной связана с экстраверсией во время эмоционального задания Струпа

.

Социальная неврология

,

1

,

16

—

24

.

Heine

,

S.J.

,

Buchtel

,

E.E.

(

2009

).

Личность: универсальная и культурно специфическая

.

Ежегодный обзор психологии

,

60

,

369

—

94

.

Hsu

,

W.T.

,

Rosenberg

,

M.D.

,

Scheinost

,

D.

,

Constable

,

R.T.

,

Чун

,

М.М.

(

2018

).

Функциональная связность в состоянии покоя предсказывает невротизм и экстраверсию у новых людей

.

Социально-когнитивная и аффективная нейронаука

,

13

,

224

—

32

.

Ху

,

X.

,

Erb

,

M.

,

Ackermann

,

H.

,

Martin

,

J.A.

,

Grodd

,

W.

,

Reiterer

,

S.M.

(

2011

).

Морфометрические исследования личности на основе вокселей: проблема спецификации статистической модели — влияние мешающих ковариат

.

NeuroImage

,

54

,

1994

—

2005

.

Капогианнис

,

Д.

,

Sutin

,

A.

,

Davatzikos

,

C.

,

Costa

,

P.

, Jr.,

Resnick

,

S.

(

2013

).

Пять факторов личности и региональной корковой вариабельности в Балтиморском лонгитюдном исследовании старения

.

Картирование человеческого мозга

,

34

,

2829

—

40

.

Kennis

,

M.

,

Rademaker

,

A.R.

,

Geuze

,

E.

(

2013

).

Нейронные корреляты личности: интегративный обзор

.

Обзоры неврологии и биоповеденческих исследований

,

37

,

73

—

95

.

Koelsch

,

S.

,

Skouras

,

S.

,

Jentschke

,

S.

(

2013

).

Нейронные корреляты эмоциональной личности: структурное и функциональное исследование магнитно-резонансной томографии

.

PLoS One

,

8

,

e77196

.

Kruschwitz

,

J.D.

,

Walter

,

M.

,

Varikuti

,

D.

(

2015

).

Полиморфизм 5-HTTLPR / rs25531 и невротизм связаны функциональной связностью миндалевидного тела и веретенообразной извилины в состоянии покоя

.

Структура и функции мозга

,

220

,

2373

—

85

.

Кунисато

,

г.

,

Okamoto

,

Y.

,

Okada

,

G.

и др. (

2011

).

Особенности личности и амплитуда спонтанных низкочастотных колебаний в состоянии покоя

.

Neuroscience Letters

,

492

,

109

—

13

.

лей

,

X.

,

Zhao

,

Z.

,

Chen

,

H.

(

2013

).

Экстраверсия кодируется безмасштабной динамикой сети

в режиме по умолчанию.

NeuroImage

,

74

,

52

—

7

.

лей

,

X.

,

Yang

,

T.

,

Wu

,

T.

(

2015

).

Функциональная нейровизуализация экстраверсии-интроверсии

.

Бюллетень неврологии

,

31

,

663

—

75

.

Льюис

,

G.J.

,

Cox

,

S.R.

,

будка

,

т.

и др. (

2016

).

Сознательность и стабильность мета-черт личности связаны с региональной микроструктурой белого вещества

.

Социально-когнитивная и аффективная нейронаука

,

11

,

1255

—

61

.

Лю

,

W.Y.

,

Weber

,

B.

,

Reuter

,

M.

,

Markett

,

S.

,

Chu

,

W.C.

,

Montag

,

C.

(

2013

).

Пересмотр большой пятерки личностных и структурных изображений: исследование VBM — DARTEL

.

Нейроотчет

,

24

,

375

—

80

.

Lu

,

F.

,

Huo

,

Y.

,

Li

,

M.

и др. (

2014

).

Взаимосвязь между личностью и объемом серого вещества у здоровых молодых людей: морфометрическое исследование на основе вокселей

.

PLoS One

,

9

,

e88763

.

Marien

,

P.

,

Baillieux

,

H.

,

De Smet

,

H.J.

и др. (

2009

).

Когнитивные, языковые и аффективные нарушения после инфаркта правой верхней мозжечковой артерии: тематическое исследование

.

Cortex

,

45

,

527

—

36

.

McCrae

,

R.R.

,

Costa

,

P.T.

(

2004

).

Предполагается пересмотр пятифакторной инвентаризации NEO

.

Личность и индивидуальные различия

,

36

,

587

—

96

.

McCrae

,

R.R.

,

John

,

O.P.

(

1992

).

Введение в пятифакторную модель и ее приложения

.

Журнал личности

,

60

,

175

—

215

.

Nenadic

,

I.

,

Gullmar

,

D.

,

Dietzek

,

M.

,

Langbein

,

K.

,

Steinke

,

J.

,

Gaser

,

C.

(2015

).

Структура мозга при нарциссическом расстройстве личности: пилотное исследование VBM и DTI

.

Психиатрические исследования

,

231

,

184

—

6

.

Nostro

,

AD

,

Muller

,

V.I.

,

Reid

,

A.T.

,

Eickhoff

,

S.B.

(

2017

).

Взаимосвязь между личностью и структурой мозга: решающая роль пола

.

Кора головного мозга

,

27

,

3698

—

712

.

Омура

,

К.

,

Тодд Констебль

,

Р.

,

Канли

,

Т.

(

2005

).

Концентрация серого вещества миндалины связана с экстраверсией и невротизмом

.

Нейроотчет

,

16

,

1905

—

8

.

Pang

,

Y.

,

Cui

,

Q.

,

Wang

,

Y.

и др. (

2016

).

Экстраверсия и невротизм, связанные с эффективной связностью миндалины в состоянии покоя

.

Научные отчеты

,

6

,

35484

.

Picerni

,

E.

,

Petrosini

,

L.

,

Piras

,

F.

и др. (

2013

).

Новые доказательства участия мозжечка в личностных чертах

.

Границы поведенческой нейробиологии

,

7

,

133

.

Поропат

,

н.э.

(

2009

).

Метаанализ пятифакторной модели личности и успеваемости

.

Психологический бюллетень

,

135

,

322

—

38

.

Raichle

,

M.E.

(

2015

).

Сеть режима мозга по умолчанию

.

Annual Review of Neuroscience

,

38

,

433

—

47

.

Раух

,

S.L.

,

Milad

,

M.R.

,

Orr

,

S.P.

,

Quinn

,

B.T.

,

Fischl

,

B.

,

Pitman

,

R.K.

(

2005

).

Орбитофронтальная толщина, сохранение угасания страха и экстраверсия

.

Нейроотчет

,

16

,

1909

—

12

.

Riccelli

,

R.

,

Indovina

,

I.

,

Staab

,

J.P.

и др. (

2017a

).

Невротизм модулирует зрительно-вестибулярную систему мозга и систему тревожности во время выполнения виртуальных американских горок

.

Картирование человеческого мозга

,

38

,

715

—

26

.

Riccelli

,

R.

,

Toschi

,

N.

,

Nigro

,

S.

,

Terracciano

,

A.

,

Passamonti

,

L.

(2017b

) ).

Поверхностная морфометрия раскрывает нейроанатомическую основу пятифакторной модели личности

.

Социально-когнитивная и аффективная нейронаука

,

12

,

671

—

84

.

Розенберг

,

М.D.

,

Finn

,

E.S.

,

Scheinost

,

D.

и др. (

2016

).

Нейромаркер устойчивого внимания благодаря функциональной связи всего мозга

.

Nature Neuroscience

,

19

,

165

—

71

.

Райан

,

J.P.

,

Sheu

,

L.K.

,

Gianaros

,

P.J.

(

2011

).

Функциональная связность в состоянии покоя в поясной коре головного мозга совместно предсказывает согласие и вызванную стрессором сердечно-сосудистую реактивность

.

NeuroImage

,

55

,

363

—

70

.

Салими-Хоршиди ​​

,

G.

,

Douaud

,

G.

,

Beckmann

,

C.F.

,

Glasser

,

M.F.

,

Griffanti

,

L.

,

Smith

,

S.M.

(

2014

).

Автоматическое шумоподавление функциональных данных МРТ: сочетание независимого компонентного анализа и иерархического объединения классификаторов

.

NeuroImage

,

90

,

449

—

68

.

Sampaio

,

A.

,

Soares

,

J.M.

,

Coutinho

,

J.

,

Sousa

,

N.

,

Gonçalves

,

Ó.F.

(

2014

).

Мозг большой пятерки по умолчанию: функциональные доказательства

.

Структура и функции мозга

,

219

,

1913

—

22

.

Schmahmann

,

J.Д.

,

Шерман

,

J.C.

(

1998

).

Когнитивно-аффективный синдром мозжечка

.

Мозг

,

121

(

Pt 4

),

561

—

79

.

Шульц

,

C.C.

,

Warziniak

,

H.

,

Koch

,

K.

и др. (

2017

).

Высокий уровень невротизма связан со снижением кортикального сворачивания дорсолатеральной префронтальной коры

.

Европейский архив психиатрии и клинической неврологии

,

267

,

579

—

84

.

Schutter

,

D.J.

,

Koolschijn

,

P.C.

,

Пепер

,

J.S.

,

Крон

,

E.A.

(

2012

).

Связь мозжечка с невротизмом: исследование ассоциации с объемной МРТ на здоровых добровольцах

.

PLoS One

,

7

,

e37252

.

Шен

,

X.

,

Tokoglu

,

F.

,

Papademetris

,

X.

,

Констебль

,

R.T.

(

2013

).

Групповая парцелляция всего мозга из данных фМРТ в состоянии покоя для идентификации сетевого узла

.

NeuroImage

,

82

,

403

—

15

.

Шен

,

X.

,

Финн

,

E.S.

,

Шайност

,

Д.

и др. (

2017

).

Использование прогнозного моделирования на основе коннектомов для прогнозирования индивидуального поведения на основе связи мозга

.

Протоколы природы

,

12

,

506

—

18

.

Stoodley

,

C.J.

,

Schmahmann

,

J.D.

(

2010

).

Доказательства топографической организации моторного контроля в мозжечке по сравнению с когнитивной и аффективной обработкой

.

Cortex

,

46

,

831

—

44

.

Suslow

,

T.

,

Kugel

,

H.

,

Reber

,

H.

и др. (

2010

).

Автоматический ответ мозга на эмоции лица как функция явно и неявно измеренной экстраверсии

.

Neuroscience

,

167

,

111

—

23

.

Taki

,

Y.

,

Thyreau

,

B.

,

Kinomura

,

S.

и др.(

2013

).

Продольное исследование взаимосвязи между личностными чертами и годовой скоростью изменения объема регионального серого вещества у здоровых взрослых

.

Картирование человеческого мозга

,

34

,

3347

—

53

.

Tian

,

F.

,

Wang

,

J.

,

Xu

,

C.

,

Li

,

H.

,

Ma

,

X.

(

2018

) ).

Сосредоточение внимания на различиях сетей мозга в состоянии покоя с использованием подхода, основанного на данных, для изучения функциональных нейровизуализационных характеристик экстраверсии

.

Frontiers in Neuroscience

,

12

,

109

.

Ван Эссен

,

округ Колумбия

,

Угурбил

,

К.

,

Ауэрбах

,

E.

и др. (

2012

).

Проект Human Connectome: перспектива сбора данных

.

NeuroImage

,

62

,

2222

—

31

.

Van Essen

,

D.C.

,

Smith

,

S.M.

,

Барч

,

Д.М.

и др. (

2013

).

Проект WU-Minn Human Connectome: обзор

.

NeuroImage

,

80

,

62

—

79

.

Wei

,

L.

,

Duan

,

X.

,

Yang

,

Y.

и др. (

2011

).

Синхронизация спонтанной активности BOLD предсказывает экстраверсию и невротизм

.

Brain Research

,

1419

,

68

—

75

.

Wei

,

L.

,

Duan

,

X.

,

Zheng

,

C.

и др. (

2014

).

Конкретные полосы частот амплитуды низкочастотных колебаний кодирует личность

.

Картирование человеческого мозга

,

35

,

331

—

9

.

Райт

,

C.I.

,

Williams

,

D.

,

Feczko

,

E.

и др. (

2006

).

Нейроанатомические корреляты экстраверсии и невротизма

.

Кора головного мозга

,

16

,

1809

—

19

.

Райт

,

C.I.

,

Feczko

,

E.

,

Dickerson

,

B.

,

Williams

,

D.

(

2007

).

Нейроанатомические корреляты личности пожилых людей

.

NeuroImage

,

35

,

263

—

72

.

Синь

,

F.

,

лей

,

X.

(

2015

).

Конкуренция между лобно-теменным контролем и сетями по умолчанию поддерживает социальную рабочую память и эмпатию

.

Социально-когнитивная и аффективная нейронаука

,

10

,

1144

—

52

.

Сюй

,

Дж.

,

Potenza

,

M.N.

(

2012

).

Целостность белого вещества и пятифакторные характеристики личности у здоровых взрослых

.

NeuroImage

,

59

,

800

—

7

.

Xu

,

T.

,

Opitz

,

A.

,

Craddock

,

R.C.

,

Wright

,

M.J.

,

Zuo

,

X.N.

,

Милхэм

,

М.П.

(

2016

).

Оценка вариаций ареальной организации внутреннего мозга: от отпечатков пальцев до надежности

.

Кора головного мозга

,

26

,

4192

—

4211

.

Yoo

,

K.

,

Rosenberg

,

M.D.

,

Hsu

,

W.T.

и др. (

2018

).

Предиктивное моделирование внимания на основе коннектома: сравнение различных функций функциональной связи и методов прогнозирования в наборах данных

.

NeuroImage

,

167

,

11

—

22

.

Заметки автора

© Автор (ы) 2020. Опубликовано Oxford University Press.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное повторное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что оригинал работа правильно процитирована.

Личность и индивидуальные различия, 3-е издание

Предисловие к третьему изданию xiii

Предисловие ко второму изданию xiv

Предисловие к первому изданию xv

Благодарности xvii

Об авторе xviii

— От повседневных к психологическим вопросам 1

1.1 Введение 2

1.2 Личность: здравая идея 3

1.3 Описание индивидуумов 5

1.4 Аномалии 7

1.5 Интеллект, конкуренция и адаптация 8

1.6 Прогнозирование успеха 10

1.7 Родился другим? 12

1.8 Другие способности 15

1.9 Изменчивость и изменение: мотивация и состояния настроения 16

1.10 Творчество 18

1.11 Лидерство 20

1.12 Интересы 21

Глава 2 Личность, часть I 23

2.1 Введение 24

2.2 Обзор и подходы 25

2.3 Определение личностных черт 27

2.4 История личности 29

2.5 Личностные черты и состояния: диспозиционные и ситуационные подходы 34

2.6 Гигантская тройка Айзенка и биологическая основа Черты личности 38

2.7 Инвентаризация самооценки 41

2.8 Биологическая основа личности 45

2.9 Теория личности Грея 48

2.10 16Pf Кеттелла и лексическая гипотеза 50

2.11 Пятифакторная модель (Большая пятерка) 53

2.12 Резюме и выводы 58

Глава 3 Личность, Часть II — Подтверждение черт личности 61

3.1 Введение 62

3.2 Проверка личностных теорий 63

3.3 Личность и социальное поведение 72

3.4 Личность и романтические отношения 75

3.5 Личность и производительность 79

3.6 Личность и здоровье 86

3.7 Личность и счастье 89

3.8 Темная сторона личности 90

3.9 Текущее развитие вне диспозиционной парадигмы 93

3.10 Резюме и выводы 106

Глава 4 Психопатология 109436

4.1 Введение 110

4.2 Определение аномалии 111

4.3 Исторические корни психопатологии 113

4.4 Современные подходы к психопатологии 115

4.5 Интегративные подходы к психопатологии: биопсихосоциальная модель 122

4.6 Диагноз: классификация психологических расстройств 124

4.7 Основные психологические расстройства 126

4.8 Критика диагностического подхода 138

4.9 Многосторонний взгляд на психопатологию и расстройства личности 4

и выводы 142

Глава 5 Разведка, часть I 145

5.1 Введение 146

5.2 Определение интеллекта 147

5.3 История тестирования интеллекта 150

5.4 Теория жидкого и кристаллизованного интеллекта Кеттелла 164

5.5 Генетические и средовые причины интеллекта 166

5.6 Пиаже и теория развития когнитивных способностей 168

5.7 Великие дебаты: gvs. Множественные способности 170

5.8 Резюме и выводы 173

Глава 6 Интеллект, часть II — Подтверждение интеллекта и корреляты Iq (причины и последствия) 175

6.1 Введение 176

6,2 Шкала IQ Векслера 176

6,3 Интеллект в школе и университете: образовательные результаты 179

6,4 На работе: профессиональные результаты интеллекта 182

6,5 Интеллект, долголетие и здоровье 185

6,6 Интеллект и социальная сфера Класс 189

6.7 Расовые и половые различия в IQ: факты, противоречия и последствия 193

6.8 Половые различия в IQ 195

6.9 Еще более простые: разложение интеллекта 200

6.10 Резюме и выводы 203

Глава 7 Поведенческая генетика 205

7.1 Введение 206

7.2 Ранние основы поведенческой генетики 207

7.3 ДНК: некоторые предпосылки 208

7.4 Сила генов: недавние доказательства Наследственность интеллекта 211

7.5 Интеллект и ассортативное спаривание 213

7.6 Важность окружающей среды 214

7.7 Биологические эффекты на интеллект: почему они увеличиваются на протяжении всей жизни? 216

7.8 Генетические причины черт личности 221

7.9 Генетическая основа дезадаптивного поведения 225

7.10 Личность и интеллект: взаимодействие между окружающей средой и генами? 227

7.11 Значение для воспитания и образования 228

7.12 Противоречивая генетика: эффект Флинна 229

7.13 Эволюционная психология 234

7.14 Резюме и выводы 237

Глава 8 Beyond

8.1 Введение 240

8.2 Улицы, а не умные книги 241

8.3 Раннее начало: социальный интеллект Торндайка 243

8.4 Теоретическая важность социального интеллекта 248

8.5 Ранние проблемы 249

8.6 Современные подходы: от многомерности к неявным теориям 253

8.7 Эмоциональный интеллект 255

8.8 Дебаты и разногласия вокруг эмоционального интеллекта 258

8.9 Истоки и проблемы измерения EQ 260

8.10 Черта Эмоциональный интеллект: эмоциональная самоэффективность 261

8.11 Практический интеллект 265

8.12 Резюме и выводы 266

Глава 9 Настроение и мотивация 269

9.1 Введение 270

9.2 За пределами или ниже 271 9.3 Определение мотивации 272

9.4 От биологических рефлексов к психологической самореализации 277

9.5 Состояния настроения 294

9.6 Структура настроения 295

9.7 Ситуационные детерминанты настроения 296

9.8 Диспозиционные влияния на состояния настроения 297

9.9 Интегративный и недавний подходы к состояниям настроения 298

9.10 Резюме и выводы 299

Глава 10 Творчество 303

10.1 Введение 10.2 Определения и концептуализация творчества 305

10.3 Творчество в различных психологических парадигмах 308

10.4 Дифференциальные подходы к творчеству 312

10.5 Креативность и интеллект 314

10.6 Креативность и личностные качества 322

10.7 Проверка креативности 330

10.8 Творчество в различных областях (от искусства к науке) 333

10.9 Резюме и выводы 334

Глава 11 Лидерство 337

11.1 Введение 338

11.2 Подходы к лидерству 339

11.3 Поведенческие подходы: стили лидерства 355

11.4 Лидерство и гендер 364

11.5 Резюме и выводы 366

Глава 12 Профессиональные интересы 369

12.1 Введение 370

12.2 Подходы к профессиональным интересам 371

12.3 Связь между теорией и практикой 373

12.4 Стабильность интересов: доказательства 374 для характера диспозиции5

12,5 Гендерные различия в профессиональных интересах 376

12,6 Соответствие человеку и окружающей среде 380

12,7 Типология Голландии Riasec 380

12.