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【ビッグ5性格診断に代わる⁈】新しい4つの性格タイプはコレだ!

性格診断 科学 ビッグ5

赤羽(Akabane)

今回は「ビッグ5性格診断に代わる新しい4つの性格タイプはこれだ!」というお話です。

科学的な信頼が厚い性格診断「ビッグ5」

「ビッグ5」という有名な性格診断があるわけです。これはただの性格診断ではなくて、科学的なデータも豊富で、ある程度信頼できる性格分類だと言われています。

ザックリとおさらいしておくと、ビッグ5では以下のような性格特性別に我々の性向を見ていきます。

  • 誠実性..真面目さ、勤勉さ
  • 神経症性..心配性、繊細さや不安傾向
  • 開放性..新しいこと、変化を受け入れる度量
  • 協調性..周囲への配慮や協力
  • 外向性..人間関係の構築やいわゆるコミュ力など

本家だと40分くらいかかるんですが、近年ではなかなか正確な簡易版も出てますので、まずはこちらからやってみるとよろしいかと。

ビッグ5 性格診断科学的に最も正確な性格診断テスト『ビッグ5性格診断』がたった”5分”でトライできる!全10問をたったの3分で性格がわかる!「ビッグ5性格診断」の超簡易版

ビッグ5に代わる⁈ 新しい4つの性格特性はこれだ!という研究

そしてここからが本題で、「ビッグ5に代わる新しい4つの性格特性がわかったぞ!」というデータを見ていきます。

2018年に『Nature』誌の姉妹雑誌にも掲載された研究(#1)によると、過去の性格分析に関する膨大なデータセットから4つの性格特性が浮上した!ということが分かりました。まず研究の内容はザっとこんな感じでした。

  • 4つのデータセットから総勢100万人以上を対象に
  • ビッグ5の性格特性に関するデータをまとめて分析した
  • 年齢や性別ごとの傾向も分析

データセット一覧

・the Johnson-300 サンプル数=145,388名
・the Johnson-120 サンプル数= 410,376名
・the myPersonality-100 サンプル数= 575,380名
・the BBC-44 サンプル数= 386,375名
*数字は診断テストの問題数

こんな感じで、とにかく参考データの充実ぶりがすごい。これについては研究チームも、

我々が使ったデータセットは、これまでの研究のもののおよそ1000倍程のサイズであり、これはアメリカ、イギリスの総人口のそれぞれ0.1%、1%を占めている。こうした大規模なデータが今回確認された性格タイプの信頼度を確かなものにしてくれるだろう。[筆者訳]

とのこと。確かにこのレベルの性格タイプ研究ってかなり少ないので、今回の結果はかなり期待できるかと。

そして以上の4つのデータセットをビッグ5に照らして精査した結果、次の4つの性格タイプが浮かび上がったようです。

結果
  • アベレージ(平均)..神経症性と外向性が高めだが、開放性は低め。多くの人はこのタイプに落ち着き、男性よりは特に女性がこのタイプに当てはまることが多いみたい。
  • リザーブド(内向的)..開放性、神経症性、外向性は低いが、協調性と誠実性(勤勉性)が高い。周りに合わせながらコツコツと目標に向かって頑張れるタイプ。
  • セルフセンタード(自己中心的)..外向性が高いが、協調性、誠実性、開放性が低いタイプ。40歳くらいから段々とこのタイプには当てはまりにくくなるみたい。
  • ロールモデル(規範的)..神経症性が低くてそれ以外のカテゴリが総じて高い。頼りがいがあって、新しいことに進んで挑戦していけるタイプ。

(#1)より引用&編集。

ご覧のように、これら4つはビッグ5の性格タイプ別に分けたもの。ロールモデルタイプが際立って勝ち組に見えるのはさておき、「平均的な人(アベレージ)は神経症性が高い傾向にあるのだ」という結果になっているのは面白いですね。

また内向的なタイプ(リザーブド)は神経症性が高いのかと思いきや、むしろ平均的なタイプより低め。この辺りの説明はされてませんでしたが、すごい気になりますねー。

赤羽(Akabane)

これまでとはまた違う部分も所々見られて面白い内容でした。まだこのモデルの診断テストがないので何とも言えませんが、個人的にはリザーブドに誠実性を足した感じだと勝手に思っております。これから研究が進めば「ビッグ4新性格診断」が誕生する日も遠くないかも…ぜひお楽しみに。

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参考文献&引用

#1 Martin Gerlach, Beatrice Farb, William Revelle, Luís A. Nunes Amaral. “A robust data-driven approach identifies four personality types across four large data sets.“,Nature Human Behaviour, 2018; DOI: 10.1038/s41562-018-0419-z.