典型文献
基于视线追踪的军校心理测量应答倾向性识别与验证
文献摘要：
目的 采用眼动与机器学习技术预测被试回答量表项目的真实倾向性,从而规避量表答题中的掩饰性问题.方法 采用眼动技术同步采集被试量表答题过程中的眼动数据,通过支持向量机(SVM)与主成分分析(PCA)相结合的机器学习算法对被试答题过程中眼动指标进行分类,预测被试回答量表项目的真实倾向性.结果 采用结合PCA与径向基核函数的SVM算法对180个眼动指标特征进行分类,预测被试回答量表项目的真实倾向性平均准确率达到91.8％,可有效实现被试真实倾向性的客观预测.结论 眼动和机器学习技术可有效实现被试答题真实倾向性的客观预测,能显著提高心理检测的准确性,验证了多质融合心理选拔技术的有效性.本研究为后续多种认知神经技术融合对量表项目应答倾向性预测提供了思路和参考,为规避心理测量中掩饰性提供了新途径.
文献关键词：
心理测量;眼动;机器学习;掩饰性
中图分类号：
作者姓名：
吴靖;李翊君;毋琳;林鑫鑫;黄荷;方鹏;苗丹民
作者机构：
空军军医大学军事医学心理学系航空航天心理学教研室,陕西西安710032;空军军医大学军事医学心理学系教学实验中心,陕西西安710032
文献出处：
引用格式：
[1]吴靖;李翊君;毋琳;林鑫鑫;黄荷;方鹏;苗丹民-.基于视线追踪的军校心理测量应答倾向性识别与验证)[J].空军军医大学学报,2022(02):166-169,176
A类：
多质融合
B类：
视线追踪,军校,心理测量,用眼,机器学习技术,技术预测,表项,答题,掩饰性,眼动技术,同步采集,眼动数据,机器学习算法,眼动指标,径向基核函数,指标特征,平均准确率,心理检测,合心,心理选拔,认知神经,神经技术,技术融合,倾向性预测
AB值：
0.32676
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