日本人はエニアグラムのタイプXが多い⁉ふ～ん❓じゃ、noter1000人分約2万記事を分析した結果がこちらです
7なんだよなぁ…
6だと思った？
そうね～
私もこうなるとは
思ってなかったです！
多い順でいうと…
7>>4>3>5>2>6>9>8 (1は居ない)
生得本能別
どういう分析をしたのかっていうと…
めちゃ簡単です！
OpenAI(gpt)を使って…
noteから無作為に収集した
1000人分 x 20記事(計2万件弱)のテキストを
どのタイプだと思う？って判定させて…
集計しただけ～
なので正確に言うと…
GPTでnoter1000人の記事のエニアグラムを判定したら…
圧倒的に7が多かった
あるいは…
GPTの世界観ではタイプ7がnoterの多数派
って話です！
あれ～？
noteには面白い人が
集まっているんだ～？(偏見)
みたいな？
そういうデータなので
あまり真剣に捉えてもって
思いますけど…
その気になったらもっと
分かりそうだな～って
ちょっと可能性は感じたり
いや～でも
7とsxに偏りすぎ～～！！
意図せずして
gptちゃん(というか私のプロンプトもだけど)の判定力が
分かっちゃったな～😇
おしまい
🌸細かいことに興味ある人むけコーナー🌸
他の類型論や特性論との関連
ビッグファイブ
協調性(A/E)はほとんどの方が平均5以上でした
誠実性(O/U)も同様です
開放性(I/N)はほとんどの方が平均6以上で開放に偏っています
平均5以上を「高い」としてタイプを割り当てたので
xxOAIが多数になっています
ソシオニクス
だいたいクリエイター（？）になってますが…
noterはクリエイターだからしょうがないね
CD := Causal-Deterministic 因果論的・決定論的
DA := Dialectic-Algorithmic 弁証法的・アルゴリズム的
HP := Holographic-Panoramic ホログラフィック・パノラマ的
VS := Vortical-Synergetic ヴォーティカル・シナジェティック的
記事単位の集計
gptちゃんが見たnoterの平均像は…
認知HP>DAでDCNHはCH、ビッグファイブはSCOAI(16per的に言えばENFJ-A)
タイプごとの特徴
タイプ1: 認知 DA>HP、DCNH: CN、RCOAN 協調性低い(5.1)
タイプ2: 認知 HP>DA、DCNH: HC、SCOAI 協調性が群を抜いて高い(7.7)
タイプ3: 認知 DA>HP、DCNH: CD、SCOAI 一番誠実(6.8)
タイプ4: 認知 HP>DA、DCNH: CH、RLOAI 誠実性が9タイプ中一番低い(5.6)
タイプ5: 認知 DA>HP、DCNH: CN、RCOAI
タイプ6: 認知 DA>HP、DCNH: CN、RLOAI 神経症傾向が4に次いで高い(5.3)
タイプ7: 認知 HP>DA、DCNH: CH、SCOAI 最も外向的(6.7)
タイプ8: 認知 DA>CD、DCNH: DC、SLOAI 唯一ドミナント
タイプ9: 認知 HP>DA、DCNH: HC、RCOAI
*ビッグファイブのSLOAN表記は5以上を「高い」としています
**16p表記に直すと…noterにはENFJとINFJしかいないらし🙃 (1を除く)
ビッグファイブの各特性順位
外向性S: 7 > 3 > 2 > 8 // 9 > 6 > 5 > 4 > 1
神経症傾向L: 4 > 6 > 8 // 2 > 9 > 5 > 7 > 3 > 1
誠実性O: 3 > 2 > 5 > 6 > 8 > 9 >7 > 1 > 4
協調性A: 2 > 9 > 7 > 4 > 6 > 3 > 5 > 1 > 8
開放性I: 4 > 7 > 5 > 9 > 2 > 3 > 8 > 6 > 1
*1が全体的に低いのは1判定される記事が少ないこともあります(どのタイプとも判別できないときに1が消極的に選択されているケース)
仮にビッグファイブのSLOAN表記を平均値基準で振りなおすと…
平均値:
外向性5.3 神経症傾向4.7 誠実性6.2 協調性6.3 開放性6.5
(カッコ内は16per表記)
1: RCUEN (ISTP-A)
2: SCOAN (ESFJ-A)
3: SCOEN (ESTJ-A)
4: RLUEI (INTP-T)
5: RCOEI (INTJ-A)
6: RLOEN (ISTJ-T)
7: SCUAI (ENFP-A)
8: RLUEN (ISTP-T)
9: RCUAN (ISFP-A)
*なおこれは「対象1000人の平均像から振り分けたらそっち寄り」ぐらいの意味しかないです。
**ちょっとそれっぽくなって"体感"に近づいた感じするけどINFPが居ないね～
お断り&データの読み方
この結果はあくまでOpenAI(gptちゃん)に判定させた結果です
gptちゃんは気まぐれで個体によっても評価がブレます
同じ文章でも違う結果になることもあります
それでも同じ人物は傾向としては特定のタイプに偏ります
文章から著者の性格を推測したものでしかありません
人間の性格のうち文章に表れるのは一部です
でもネットで人格を感じ取るのは文章からが主であるのは人間もgptちゃんも同じです
画像、動画、音声は無視しているので、それらが主体の記事はニュアンスを正しく読み取れてない可能性が大です
記事の中でエニアのタイプに言及している人は判定がそちらに寄りがち(寄らない時もあり)なので類型論の話題が多い人は自認とずれやすいです
データ収集方法
ランダムに1000名程度のnoterを機械的に抽出
選出された各noterの記事を20程度ランダムに抽出
当人の投稿数が20未満の場合は全記事採用(一人としてはカウント)
記事をOpenAI(gpt-4o-mini)に投げてタイプ評価 (後述プロンプト)
gpt-4oにすれば精度は上がるでしょうけど…制限がキツいので
データが大量になるのでBatchという機能を利用しています
noterごとに集計 (Excel)
GPTのプロンプト
SYSTEM:
あなたは性格類型論の専門家で、人々のタイプ診断を支援する人です。特にエニアグラムおよびソシオニクスに詳しい。
文章がユーザーから提供されるので、その文章の筆者について、次の観点から関連度を分析してください。
関連度は10段階のスコアとします。
1. "enneatype": エニアグラムの各タイプ(9タイプ)。
- 9タイプすべてについて関連度を評価する。
2. "instincts": 生得本能(sp, sx, so)
- 3つの生得本能すべてについて関連度を評価する。
3. "cognitive_style": ソシオニクスにおける、認知スタイル。認知スタイルとはGulenkoが提唱した次の4つ。
- Vortical-Synergetic(VS), Holographic-Panoramic(HP), Dialectical-Algorithmic(DA), Causal-Deterministic(CD)
- 4つの認知スタイルすべてについて関連度を評価する。
4. "dcnh": ソシオニクスにおける、DCNHサブタイプ。DCNHとは:
- D: Dominant, C: Creator, N: Normalizer, H: Harmonizer
- 4つのサブタイプすべてについて関連度を評価する。
5. "big5": ビッグファイブ特性論における、5つの特性:
- 外向性、神経症傾向、誠実性、協調性、開放性
結果は関連度のみを保持したjson形式としてください。判定基準
各タイプの関連度について
最大20記事における平均値(0-10)を取り
最大値のものをその人のタイプとしています
こんなデータができます
4w5 459 sx/soでほどよく6/9もあり。RLUAI(16p: INFP-T)、HP認知、DCNHはHC。→ 概ね自認通り
gpt-4oですと大分感覚的には近い結果がでるのですけど
お高いので(n回目)…
本文のデータはgpt-4o-miniです！
私的にタイプ9だと思っている人のデータ(記事数100件超)
私的にタイプ6だと思っている人のデータ(記事数100件超)
そのほか
今回はエニアグラムを判定していますが…枠組みとしては「テキストをgptに判定させることにより何らかの知見が得られるもの」なら何でもいいと思います。他の類型論でもいいですし、例えば哲学的な立場ですとか、政治思想ですとか、やってみてもいいかも？(私はあまり興味ありません)AIの思想警察に取り締まられて獄中死する未来がくるぞ～！！
gptの判定精度が高くないので、今のところ遊びでしかないのだけど…精度を高められればより面白い(&危険な)データが作れそう。
今回はテキストの収集元をnoteにしたけど、海外ブログやX(Twitter)などとすれば、国別、界隈別などデータが取得できそう。でも性格の類型論として取り組んでる人が見当たらないだけで、他のジャンルではもう既に誰かがやってそうかも。
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