यही कारण है कि व्यक्तित्व परीक्षण वास्तव में वैज्ञानिक नहीं हैं

क्या आपने कभी किसी लिंक पर क्लिक किया है जैसे "आपका पसंदीदा जानवर आपके बारे में क्या कहता है?" यह सोचकर कि आपके प्यार के बारे में आपके मानस के बारे में क्या पता चलता है? या क्या आप एक अंतर्मुखी या बहिर्मुखी "प्रकार" हैं, में नई समझ हासिल करने के लिए एक व्यक्तित्व मूल्यांकन भरा है? लोगों को इस तरह के व्यक्तित्व क्विज़ के लिए मुड़ना पसंद है और अपने आप में गहरी अंतर्दृष्टि के लिए शिकार पर परीक्षण करते हैं। लोगों का मानना ​​है कि उनके पास एक "सत्य" है और स्वयं को कहीं गहरे में छिपा हुआ प्रकट कर रहा है, इसलिए यह स्वाभाविक है कि इसका अनावरण करने का दावा करने वाले आकलन आकर्षक होंगे।

मनोवैज्ञानिकों के रूप में, हमने आकलन के बारे में कुछ हड़ताली देखा जो लोगों के "सही प्रकार" को उजागर करने का दावा करते हैं। कई प्रश्न खराब तरीके से निर्मित होते हैं - उनका शब्दांकन अस्पष्ट हो सकता है और वे अक्सर उन विकल्पों के बीच मजबूर विकल्प होते हैं जो विपरीत नहीं होते हैं। यह सच हो सकता है BuzzFeed -टाइप क्विज़ के साथ-साथ अधिक प्रतीत होता है शांत आकलन।

दूसरी ओर, प्रशिक्षित व्यक्तित्व मनोवैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए आकलन ऐसे प्रश्नों का उपयोग करते हैं जो व्याख्या करने के लिए अधिक सरल हैं। सबसे उल्लेखनीय उदाहरण शायद अच्छी तरह से सम्मानित बिग फाइव इन्वेंटरी है। लोगों को "प्रकार" में छाँटने के बजाय, यह लोगों को नए अनुभव, कर्तव्यनिष्ठा, बहिर्मुखता, कृषिवाद और विक्षिप्तता के खुलेपन के स्थापित मनोवैज्ञानिक आयामों पर स्कोर करता है। यह सादगी डिजाइन द्वारा है; मनोविज्ञान के शोधकर्ताओं को पता है कि अधिक उत्तरदाता सवाल को समझने के लिए संघर्ष करते हैं, सवाल जितना बुरा होता है।

लेकिन "प्रकार" के आकलन में कठोरता की कमी आम जनता के लिए एक बग नहीं, एक विशेषता बन जाती है। क्या परीक्षण कम वैध बनाता है विडंबना उन्हें और अधिक रोचक बना सकती है। चूंकि अधिकांश लोगों को मनोविज्ञान के बारे में वैज्ञानिक रूप से कठोर तरीके से सोचने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया है, यह इस कारण से है कि वे उन आकलन का मूल्यांकन करने में महान नहीं होंगे। हमने हाल ही में अध्ययनों की एक श्रृंखला की जांच की कि उपभोक्ता इन परीक्षणों को कैसे देखते हैं। जब लोग इन कठिन सवालों के जवाब देने की कोशिश करते हैं, तो क्या वे खुद के बारे में सोचते हैं: "यह सवाल खराब लिखा गया है"? या इसके बजाय, क्या वे इसकी कठिनाई पर ध्यान केंद्रित करते हैं और सोचते हैं: "यह सवाल गहरा है"? हमारे परिणाम बताते हैं कि गहरी अंतर्दृष्टि की इच्छा से गहरा भ्रम हो सकता है।

दीप के लिए मुश्किल भरा भ्रम

अपने पहले अध्ययन में, हमने लोगों को बिग फाइव और कीर्सी टेंपरामेंट सॉर्टर (KTS) दोनों से एक लोकप्रिय "प्रकार" मूल्यांकन दिखाया, जिसमें कई सवाल हैं जो हमें संदेह करते हैं कि लोगों को तुलनात्मक रूप से कठिन लगता है। हमारे प्रतिभागियों ने प्रत्येक आइटम को दो तरीकों से रेट किया। सबसे पहले, उन्होंने कठिनाई का मूल्यांकन किया। यही है, उन्होंने इसे कितना भ्रमित और अस्पष्ट पाया? दूसरा, इसकी कथित "गहराई" क्या थी? दूसरे शब्दों में, उन्हें किस हद तक महसूस हुआ कि आइटम ऐसा लग रहा था कि वह अचेतन में कुछ छिपा हुआ है?

निश्चित रूप से, न केवल इन धारणाओं को सहसंबद्ध किया गया था, केटीएस को अधिक कठिन और गहरे दोनों के रूप में देखा गया था। अनुवर्ती अध्ययनों में, हमने प्रयोगात्मक रूप से कठिनाई में हेरफेर किया। एक अध्ययन में, हमने केटीएस आइटम की तरह उन्हें जवाब देने के लिए कठिन बनाने के लिए बिग फाइव आइटम को संशोधित किया, और फिर से हमने पाया कि प्रतिभागियों ने "गहरे" के रूप में अधिक कठिन संस्करणों का मूल्यांकन किया।

हमने यह भी देखा कि कुछ व्यक्तित्व आकलन उनकी साज़िश को ऐसा प्रतीत करते हैं कि उनका व्यक्तित्व से कोई लेना-देना नहीं है। एक लो BuzzFeed उदाहरण के लिए, प्रश्नोत्तरी, जो इस बात के बारे में पूछती है कि लोग कौन से रंगों को अक्षर और सप्ताह के दिनों की तरह अमूर्त अवधारणाओं के साथ जोड़ते हैं और फिर "आपकी आत्मा की सही उम्र" का आउटपुट करते हैं, भले ही लोग भरोसा करते हों। BuzzFeed मनोवैज्ञानिक सच्चाइयों से अधिक मनोरंजन के लिए, शायद वे वास्तव में इस विचार के साथ हैं कि ये कठिन, अमूर्त निर्णय कुछ गहरी अंतर्दृष्टि को प्रकट करते हैं। वास्तव में, यह संपूर्ण विचार है कि शास्त्रीय रूप से समस्याग्रस्त उपायों जैसे कि Rorschach, या "inkblot," परीक्षण के पीछे।

उसी से प्रेरित दो अध्ययनों में BuzzFeed प्रश्नोत्तरी, हमने ठीक वैसा ही पाया। हमने लोगों को "व्यक्तित्व मूल्यांकन" चेकलिस्ट से आइटम दिए। एक अध्ययन में, हमने आधे प्रतिभागियों को "मुश्किल" स्थिति में असाइन किया, जिसमें मूल्यांकन की वस्तुओं ने उन्हें चुनने के लिए आवश्यक दो रंगों में से एक अमूर्त अवधारणाओं के साथ जोड़ा था, जैसे "एम" अक्षर "आसान" स्थिति में, उत्तरदाता थे। अभी भी उन अमूर्त अवधारणाओं के साथ उन्हें कितना जोड़ा गया है, इस पर रंगों को रेट करने की आवश्यकता है, लेकिन वे दो के बीच चयन करने के बजाय एक बार में एक रंग को अधिक मूल्यांकित करते हैं।

फिर से, प्रतिभागियों ने कठिन संस्करण को जितना गहराई से मूल्यांकन किया। लगता है, बेहतर मूल्यांकन, बेहतर लोगों को लगता है कि यह छिपे हुए स्व को पढ़ सकता है।

अंतर्ज्ञान मई स्टीयर तुम गलत

इस शोध के निहितार्थों में से एक यह है कि लोगों को कठिन विचारों को पीछे छोड़ते हुए लोकप्रिय अभी तक अवैज्ञानिक व्यक्तित्व आकलन में एक कठिन समय बीतता जा रहा है। सबसे उल्लेखनीय उदाहरण मायर्स-ब्रिग्स टाइप इंडिकेटर है, जो मूल्यांकन के साथ लंबे समय तक मुद्दों और इसके साथ लंबे समय से बदनाम जुंगियन सिद्धांत के कारण व्यक्तित्व का आकलन करने में काफी खराब काम करते हुए बदनाम है। हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि मायर्स-ब्रिग्स जैसे आकलन जो बड़े पैमाने पर विशेषज्ञों द्वारा खारिज किए गए हैं, वे आंशिक रूप से जारी रह सकते हैं क्योंकि उनके प्रारूप लोगों के अंतर्ज्ञान के साथ बहुत अच्छी तरह से ओवरलैप करते हैं, जो "सही आत्म" का सबसे अच्छा उपयोग करेंगे।

लोगों के अंतर्ज्ञान उन्हें यहाँ कोई एहसान नहीं करते हैं।अंतर्ज्ञान अक्सर भौतिकी और जीव विज्ञान जैसे विषयों पर वैज्ञानिक सोच को कम करता है। मनोविज्ञान अलग नहीं है। लोग मनमाने ढंग से खुद के हिस्सों को "सच" और सतही घटकों में विभाजित करते हैं और उन सभी परीक्षणों में विश्वास करने के लिए तैयार दिखते हैं जो निश्चित रूप से उन भेदों का दावा करते हैं। लेकिन "सच्चे स्व" का विचार वास्तव में एक वैज्ञानिक अवधारणा के रूप में काम नहीं करता है।

कुछ लोग विचार के अनुत्पादक अभी तक आत्म-सुदृढ़ीकरण में फंस सकते हैं: व्यक्तित्व आकलन भ्रम पैदा कर सकता है। यह भ्रम, बदले में, अंतर्ज्ञान के साथ ओवरलैप करता है कि वे कैसे सोचते हैं कि उनका गहन मनोविज्ञान काम करता है, और फिर वे खुद को भ्रम गहरा बताते हैं। इसलिए मनोविज्ञान के बारे में अंतर्ज्ञान विशेष रूप से खतरनाक हो सकता है। उनका बहुत अधिक अनुसरण करने से आप अपने बारे में कम जान सकते हैं, अधिक नहीं।

यह लेख मूल रूप से रैंडी स्टीन और अलेक्जेंडर स्वान द्वारा वार्तालाप पर प्रकाशित किया गया था। मूल लेख यहां पढ़ें।