Научная основа технологии

Нами движет идея объединить передовые технологии с современной психологией, опирающейся на строгие научные принципы. Задача HRMNY — помочь людям научиться понимать себя и других через точные измерения, а не через догадки.

То, что начиналось как исследование человеческой психики, привело к научному прорыву: системе, которая объективно считывает когнитивные процессы без тестов, без предвзятости и без ошибок интерпретации.

«Любая достаточно развитая технология неотличима от магии».

— Артур Кларк, писатель-фантаст и футуролог

С чего всё началось

Аналитическая психология и личностные черты: что лежит в основе

Все началось с изучения аналитической психологии, основанной на идеях Карла Густава Юнга.

Юнг показал, что у каждого человека есть врожденные предпочтения — психические особенности, которые определяют, как мы воспринимаем информацию, обрабатываем ее и реагируем на нее. Это не приобретенные привычки, а часть нашей природы.

Но то, как они проявляются, зависит от жизненных условий. Поддерживающая среда усиливает эти природные тенденции, ограничивающая — подавляет. Со временем это приводит к искажению личности и поведения. Подход HRMNY помогает вернуть психике изначальный баланс.

Моделирование личности и оценочные методики

В XX веке появилось множество моделей, описывающих индивидуальные различия: индикатор типов Майерс-Бриггс (MBTI), модель PEN Айзенка, DISC, Big Five, соционика и другие.

Все они пытались уловить устойчивые психологические паттерны — то, как человек обычно думает и действует. Для этого использовали опросники, тесты самостоятельной оценки и проективные методики вроде TAT, MBTI и DISC. Эти инструменты помогали классифицировать людей, но имели общий недостаток.

Результаты часто зависели от настроения, уровня осознанности и контекста. Ответы легко смещались в ту или иную сторону — как намеренно, так и совершенно непроизвольно. Такие методы были медленными, субъективными и не обеспечивали единого, надежного стандарта точности.

Лицо, поведение и личность: переход к наблюдаемым данным

Новое поколение исследователей переключилось на более объективные методы — те, что больше опираются на наблюдение, а не на заявления самого человека.

Мимика, голос, поза, манера письма стали измеряемыми источниками психологических данных. В последние годы исследования с использованием искусственного интеллекта, в том числе работы Михаила Косинского в Стэнфорде, показали: ИИ способен находить в лице и речи такие закономерности, которые человек не способен уловить самостоятельно.

Помимо обнаружения этих закономерностей, он точно соотносит их с личностными и когнитивными характеристиками.

Переход от вопроса «что человек говорит» к наблюдению за тем, как он себя ведет, стал фундаментом HRMNY AI.

  • 1. Borkenau P., Brecke S., Möttig C., Paelecke M. (2009). Extraversion is accurately perceived after a 50-ms exposure to a face; J. Res. Pers. 43, 703–706

    2. Briggs Myers I.; Kirby L.K.; Myers K.D. (2015). Introduction to Myers-Briggs type: a guide to understanding your results on the MBTI assessment. Palo Alto, Calif. : Consulting Psychologists Press

    3. Cristani M., Vinciarelli A., Segalin C., Perina A. (2013). Unveiling the multimedia unconscious: implicit cognitive processes and multimedia content analysis; Proceedings of the 21st ACM international conference on Multimedia, pp. 213–222. ACMGeyer,

    4. Jung, C. G., and Antony Storr. (1983). The Essential Jung. Princeton, NJ: Princeton University Press.

    5. Kamenskaya E., Kukharev G. (2008). Recognition of psychological characteristics from face; Metody Informatyki Stosowanej 1(1), 59–73

    6. Kosinski, M. (2021). Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Sci Rep 11, 100. https://doi.org/10.1038/s41598-020-79310-1

    7. Kramer R. S. S., King J. E., Ward R. (2011). Identifying personality from the static, non expressive face in humans and chimpanzees: Evidence of a shared system for signaling personality; Evol. Hum. Behav. https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2010.10.005

    8. Kulkarni, V., Kern, M.L., Stillwell, D., Kosinski, M., Matz, S., Ungar, L., Skiena, S., & Schwartz, H.A. (2018). Latent Human Traits in the Language of Social Media: An Open-Vocabulary Approach. PLOS ONE.

    9. Little A. C., Perrett D. I. (2007). Using composite images to assess accuracy in personality attribution to faces; Br. J. Psychol. 98, 111–126

    10. Naumann L. P., Vazire S., Rentfrow P. J., Gosling S. D. (2009). Personality judgments based on physical appearance; Personal. Soc. Psychol. Bull. 35, 1661–1671

    11. Penton-Voak I. S., Pound N., Little A. C., Perrett D. I. (2006). Personality judgments from natural and composite facial images: more evidence for a “kernel of truth” in social perception; Soc. Cogn. 24, 607–640

    12. Pervin L.A., John O.P. (1999). Handbook of personality: Theory and research, Elsevier

    13. Peter. (2012). Extraversion – Introversion: what C.G. Jung meant and how contemporaries responded. AusAPT National Conference

    14. Segalin, C., Celli, F., Polonio, L., Kosinski, M., Stillwell, D., Sebe, N., … Lepri, B. (2017). What your Facebook profile picture reveals about your personality. Proceedings of the 2017 ACM on Multimedia Conference.

    15. Shevlin M., Walker S., Davies M. N. O., Banyard P., Lewis C. A. (2003). Can you judge a book by its cover? Evidence of self-stranger agreement on personality at zero acquaintance; Pers. Individ. Dif. https://doi.org/10.1016/S0191-8869(02)00356-2

    16. Strube MJ, Lott CL, Lê-Xuân-Hy GM, Oxenberg J, Deichmann AK. (1986). Self-evaluation of abilities: accurate self-assessment versus biased self-enhancement. J Pers Soc Psychol. 1986 Jul;51(1):16-25. doi: 10.1037/0022-3514.51.1.16. PMID: 3735065.

    17. Walker M., Vetter T. (2016). Changing the personality of a face: Perceived big two and big five personality factors modeled in real photographs; J. Pers. Soc. Psychol. 110, 609–624

    18. Wang & Kosinski (2018) Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images. Journal of Personality and Social Psychology (JPSP)

Эволюция подходов к пониманию человеческого поведения

Понимание человеческого поведения формировалось на протяжении семи поколений исследований.

HRMNY AI: прорыв седьмого поколения

Сегодня HRMNY AI представляет собой первую в мире когнитивную систему седьмого поколения — платформу, которая объединяет десятилетия психологических теорий с возможностями глубокого обучения.

Наша технология распознает более 400 когнитивных паттернов, выстраивая карту того, как человек думает, принимает решения и взаимодействует с другими. Она опирается на достижения предыдущих поколений исследований, но выходит за их пределы, используя ИИ для измерения того, что раньше невозможно было зафиксировать объективно.

В отличие от традиционных тестов, HRMNY AI опирается не на содержание ответов, а на наблюдение за поведением. Система фиксирует подлинные когнитивные реакции, которые не видны в словах и субъективном восприятии себя. Поэтому именно поведение, а не мнение человека о себе, становится самым надежным источником истины.