如何通过眼球的运动预测出测试对象的个性

美丽的眼睛不仅是我们感受周围世界最主要的器官，而且也是心灵的窗户。透过它可以读取大量的内心活动和性格信息，包括我们的想法、感受和行为方式。人类在互相交流时能透过眼睛感受到语言之外的丰富信息，如今研究人员将这项能力赋予了计算机，教会了它如何通过眼球的运动预测出测试对象的个性。

研究人员们通过收集42位受试者的研究运动数据以及相应的个性调查问卷，建立起了眼球运动和四种主要性格（责任心、外向、宜人性和神经质，除了经验开放性）和感知好奇心之间的对应关系。

在日常生活中，我们常常可以通过别人的肢体动作特别是眼神来判断他的个性和行为方式。研究表明好奇的人会倾向于更多地向四周扫视、而思想开放的人则会更长时间地凝视抽象的图像。心理学家一般认为人的性格可以分为五种基本类型：责任心、外向型、宜人性、神经质和开放性。而很大程度上这些性格特质都会在特定的肢体活动上表现出来。科学家们集中研究了眼球的个性表达并总结了以下的一些特点：

好奇的人更喜欢四处环视

开放性格的凝视抽象图像更久

神经质的人眨眼更快

容易接收新事物的人眼球更多的左右移动

高度责任心的人瞳孔波动更大

乐观的人对于负面信号注视时间更短

要研究受试者的性格，传统的方法只有通过一系列的性格测试问卷才能得到，并且还包含了很大程度上的主观判断。在考虑到眼球运动和性格特质的间的关系后，科学家们提出了基于机器学习的方法、利用眼睛移动信号来识别性格的方法，建立起两者间的映射关系。

首先通过智能眼镜收集被测者在校园内活动时的眼球信号，随后利用性格调查文件来获取受试者对应的性格特质。

研究人员通过对眼睛数据的处理，利用时间滑动窗口法对每个受试者抽取了包含207特征的向量，其中包括了袁术凝视数据的统计、8*8的注意点热力图、凝视扫视和眨眼的频率特征以及眼球快速移动/凝视信息的直方图特征。

随后研究人员们使用了由100个决策树组成的随机森林分类器来预测上述特征在不同性格下的分数范围。

下图是最终得到的F1分数：

上图中可以看到，除了开放性以外的四种性格上都取得了较好的预测结果。

这样的技术可以应用于智能手机中，用于理解和预测我们的性格行为，并提供需要的个人协助。同时提高机器人的人格理解和同理心能力，甚至可以用于自动驾驶汽车和浸入式游戏的交互体验中。

但这样的技术也会在一定程度上暴露我们的隐私，并且会被针对性的广告甚至恶意攻击利用。

但无论如何，随着技术的发展机器必将越来越理解人类、无论是表情、动作还是眼神都是我们社会属性的一部分，更加了解我们的机器将为成为我们更长情的陪伴！