Extrovertidos tendem a usar palavras mais "positivas emocionais" e "processo social" ao se comunicar, relatam os pesquisadores.
Um estudo realizado por uma equipe de psicólogos da Universidade Tecnológica de Nanyang, Singapura (NTU Singapura), encontrou uma ligação entre extrovertidos e suas escolhas de palavras.
No entanto, as ferramentas de previsão de personalidade disponíveis hoje que são usadas por empresas de marketing não são totalmente precisas devido à falta de projetos teoricamente sólidos.
O achado destaca a necessidade de que indicadores linguísticos mais fortes sejam desenvolvidos para uso em ferramentas de previsão de personalidade online, que estão sendo rapidamente adotadas pelas empresas para melhorar as estratégias de marketing digital.
Hoje, as empresas de marketing usam algoritmos preditivos para ajudá-las a prever o que os consumidores querem com base em seus comportamentos online. As empresas também estão interessadas em aproveitar dados e aprendizado de máquina para entender os aspectos psicológicos do comportamento do consumidor, que não podem ser observados diretamente, mas podem fornecer insights valiosos sobre como melhorar a publicidade direcionada.
Por exemplo, um "consumidor extrovertido" pode ser atraído por mensagens de marketing que correspondam à sua personalidade, e as marcas de varejo poderiam então optar por atingir esses consumidores usando uma linguagem mais extrovertida e criativa para anunciar seus produtos.
No entanto, as ferramentas de previsão de personalidade disponíveis hoje que são usadas por empresas de marketing não são totalmente precisas devido à falta de projetos teoricamente sólidos.
O estudo encontrou uma correlação entre extravertidos e sua tendência a usar determinadas categorias de palavras. Os resultados mostraram uma pequena força de relação entre a extraversão e o uso de "palavras de emoção positiva" e "palavras de processo social".
Palavras positivas de emoção são definidas por psicólogos – utilizando ferramentas de análise de texto – como palavras que descrevem um estado emocional agradável, como 'amor', 'feliz' ou 'abençoado', ou que indicam positividade ou otimismo, como 'bonito' ou 'bom'. As palavras do processo social incluem palavras contendo pronomes pessoais, exceto "eu", e palavras que mostram intenções sociais, como "meet", "share" e "talk".
"Esta é a primeira vez que uma relação é estabelecida entre os extrovertidos e sua tendência de usar as duas categorias de palavras. Como é uma pequena correlação, acreditamos que são necessários indicadores linguísticos mais fortes para melhorar as abordagens de machine learning, em meio ao crescente interesse por tais ferramentas no marketing de consumo", disse o Professor Qiu.
A equipe da NTU disse que as descobertas, publicadas no Journal of Research in Personality emdezembro de2020, podem fornecer aos profissionais de marketing preditores linguísticos bem fundamentados para o design de algoritmos de aprendizagem de máquina, melhorando o desempenho de ferramentas de software para previsão de personalidade.
Como o estudo foi conduzido
Estudos individuais anteriores revisados pela equipe da NTU mostraram que a extroversão, ou a tendência geral de experimentar emoções positivas e desfrutar de interações sociais, está relacionada ao uso de palavras descritas por psicólogos como palavras de "emoção positiva" ou "processo social". Mas a força dessa relação relatada variou substancialmente entre os diferentes estudos que a exploram.
Para estabelecer a eficácia desses preditores linguísticos, a equipe da NTU revisou 37 estudos que analisaram o mesmo tema para realizar uma meta-análise. A extroversão foi determinada utilizando questionários do tipo personalidade reconhecido internacionalmente.
Seguindo em frente, a equipe de pesquisa da NTU investigará a relação entre extraversão e outras categorias de palavras.
Embora o aprendizado de máquina e as análises preditivas possam fornecer às empresas e profissionais de marketing uma vantagem adicional em suas estratégias de negócios, mais pensamento deve ser colocado no design de tais modelos analíticos, disse a equipe de pesquisa da NTU.
Eles esperam que seu trabalho forneça clareza sobre os tipos de palavras que podem ajudar a orientar o desenvolvimento de ferramentas de aprendizado de máquina mais precisas para a previsão de personalidade.
“A meta-analysis of linguistic markers of extraversion: Positive emotion and social process words” by Jiayu Chen Lin Qiu, Moon-Ho Ringo Ho. Journal of Research in Personality