この作品は、地域会議「情報スペースのセキュリティ」で発表されました。
この研究は、わずかに異なる視点からセキュリティの問題にアプローチする試みです。
すべての病気の主な原因は、組織の従業員である男性自身であることが知られています。 したがって、信頼性の低い潜在的な従業員の選択に雇わないで、彼らからの害を減らすことができます。
この仕事の目的は、ベイズの定理の適用に基づいた方法を使用して、不確実性に直面して意思決定を行うためのエキスパートシステムを作成し、人が複数のテストを受けない限り、人格特性を取得することです。
この作業は、心理学者によるテストの代替として、組織内の新しい従業員を受け入れる際の重要な心理的性格特性を解明し、テスト時間を短縮し、1つだけ合格した場合に多くのテストの結果を取得することを目的としています。
心理テストは、個人の心理的差異を確立および測定する手順を示す心理学用語です。 心理テストはさまざまな分野で使用されます：キャリアガイダンス、職業選択、心理カウンセリング、矯正作業の計画など。
今日では、精神診断は、特に人格の全体的および個々の特徴として人格を広範囲かつ多面的に調査する膨大な数のテストによって表されています
心理テスト-標準化されたタスク。その結果は、被験者の精神生理学的および個人的な特性、知識、能力、スキルを判断します。
膨大な数の既存のテストと望ましい性格特性の両方では、完全な診断ができません。
ただし、人に関する多目的な情報を提供する普遍的な手法を使用できます。その結果から、他のテストの結果に関する結論を導き出すことができます。
ケッテルの16因子質問票は、最も一般的で多次元の健常者の特性を評価し、人の人格構造を記述し、人格の問題を特定するため、そのようなテストとして選ばれました。 さらに、パーソナリティは、パーソナリティの主要なプロパティの全体によって記述され、その内部のコンテンツと動作を決定します。
ケッテル検定因子：
ファクターA：オープン-クローズ
要因B：高度な思考-限定的な思考。
ファクターC：感情的安定性-感情的不安定。
要因E：独立-コンプライアンス。
要因F：不注意-懸念。
要因G：意識-原則なし。
要因H：勇気-恥じらい。
要因I：官能-硬さ。
要因L：不審-だまされやすさ。
ファクターM：空想-実用性。
ファクターN：繊細さ-「シンプルさ」。
要因O：罪悪への中毒-落ち着いた自信。
要因Q1：急進主義-保守主義。
要因Q2：独立-グループへの依存。
要因Q3：自制心、強い意志-自制心の欠如、無関心。
要因Q4：内部張力-内部緩和。
予測可能なテストとして、Learyの対人関係のテストが選択されました。これは、被験者自身と理想の「私」についての対象のアイデアを研究し、グループでの関係を研究するために設計されました。 テストの助けを借りて、自尊心と相互評価の人々との関係の一般的なタイプが明らかにされ、タイプの重症度、行動が適応される程度-目標と活動の過程で達成された結果の間の適合度（不一致）の程度について結論が出されます。
リアリーテストスケール：
I.権威主義者（権威ある指導者）
II。 利己的（独立支配的）
III。 アグレッシブ（ストレートアグレッシブ）
IV。 疑わしい（懐疑的、信じられない）
V.部下（従順な恥ずかしがり屋）
VI。 依存（依存-従順）
VII。 友好的（共同コンベンション）
Viii。 利他的（責任的に壮大）
ベイズの定理に基づいて不確実性の条件で意思決定を行うためのエキスパートシステムは、以前に取得した統計データを使用して、エキスパートの参加なしに構築されます。
両方のテストに合格した結果の統計データは、テストの方法論的ガイドラインに従ってグループに分けられました。 Kettellアンケートでは、得られた値を3つのグループ（低（1〜3）、中（4〜7）、高（8〜10））に分けました。 Learyテストの場合、値は4つのグループに分けられます：0-4ポイント-低、5-8ポイント-中程度、9-12ポイント-高、13-16ポイント-極端。
私たちの仕事で使用された結果を持つコントロールグループは、両方のテストに合格した100人の人々で構成されていました。
条件付き確率行列の各要素は、各テストが各スケールの各グループに分類される確率です。 Kettellアンケートの1つの要因とLearyテストの1つのスケールでは、条件付き確率行列のサイズは3x4になります。
この行列の計算を実行すると、ベイズの定理を適用するためのデータが得られました。
いくつかの既知の選択肢の1つを選択することになった決定を下す必要があります。 システムは、ユーザーとの対話から意思決定のための情報を引き出し、ユーザーに質問し、ユーザーから回答を受け取ります。
私たちの場合、質問はケッテルの質問票を使用して得られた16の値であり、選択肢はリアリー検定のグループであり、作業の結果はリアリー検定の結果が1つまたは別のグループに分類される確率です。
調査を開始する前は、どの規模のテストでどの結果がより可能性が高いかがわからないため、最初の事前確率は0.25になります
質問に対する各回答（ケッテルのアンケートの次のスケールの結果の処理）の後、状況は変わります。
ターゲット代替の先験的確率のベクトルPaがあるとします（この場合、それぞれに0.25に等しい4つのコンポーネントが含まれています）。 回答が番号iの場合、j番目のターゲット代替の事後（つまり、回答の後）の確率は
必要な特性を診断する別のテストを予測できます。
また、テストによって特定のエラーが発生することも覚えておいてください。
この研究の結果は、ケッテルテストの被験者のデータに基づいてシミュレートされたLearyテストシミュレータです。 このプログラムは2つのモードで動作します。ユーザーはケッテルテストのアンケートに回答するか、各スケールで既存の結果（壁）を入力するように求められます。
プログラムの結果は、Kettellアンケートの値のデコードと、Learyテストによる4つのグループの1つに属する人の予測確率の表になります。
シミュレーターから取得したデータと100人のコントロールグループの結果を比較すると、予測は一般的に成功していると結論付けることができます（つまり、各スケールで100の回答が与えられ、グラフはケッテルのアンケートからの結果が混在する被験者の正しい予測の数を示しています）平均して、コロの正しい予測の確率は0.6（60;）です。
Kettellテストのアンケートによると、結果が低い結果のグループ（それぞれ35人、各Learyスケールで35の結果）に分類された、私たちにとって重要な重要な特性を持つ被験者の信頼性は82％で、反対のグループは高い値（34人、34各スケールの値）-84％。
結果の精度と信頼性を高めるには、他のより複雑な数学的方法とツールを使用する必要があることに注意してください。
研究の過程で、選択した方向で作業を継続し、結果の精度を高めることができる結果が得られました。