一种人格数字孪生技术的制作方法

1.本发明涉及人格数字孪生技术领域，具体为一种人格数字孪生技术。


背景技术：

2.现有技术有关人类的数据孪生，目前只局限于人的物理性方面，比如人体的物理器官功能模拟。但是目前越来越多的场景需要对人类的人格数据进行数据孪生，比如人为减少判断失误，或在未入职前判断岗位胜任度，又或者对人心理健康方面越来越高的需求，比如预测和防范心理疾病的发生等等。
3.现有技术有关人类的数据孪生在应用过程中，数据量太少，需要积累海量的数据，同时在使用过程中采用一次性数据采集的方式，使得数据无法进行及时更新进而导致模型信息的落后以及错误、降低了匹配精度，本发明的目的就是在合法合规的情况下，推动人格数据孪生技术发展，积累数据，提高人格数据孪生精准度，为社会发展做出贡献。
4.所以我们提出了一种人格数字孪生技术，以便于解决上述中提出的问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种人格数字孪生技术，以解决上述背景技术提出的目前市场上现有的有关人类的数据孪生的数据量太少，需要积累海量的数据，同时在使用过程中采用一次性数据采集的方式，使得数据无法进行及时更新进而导致模型信息的落后以及错误、降低了匹配精度的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人格数字孪生技术，包括人的物理层、人格数据库、监控数据库、服务层和行为模型层，包括以下操作步骤：
7.s1、数据采集：通过心理测评工具采集人的认知和人格特质形成人格孪生数据，并建立人格数据档案，实现人的物理层数据采集；
8.s2、模型建立：根据心理健康标准、学校专业标准、职场岗位胜任力要求等社会规范，将认知和人格数据匹配定位，建立相关模型；
9.s3、模型优化：通过人在现实场景的各类实时绩效结果优化调整行为模型，确保行为模型可以不断完善各类社会规范，实现行为模型的自主更新和进步，使得后续的匹配精度更高；
10.s4、数据映射：将采集的人格数据与大数据算法进行结合，进而进行人格数据的模拟孪生，然后将人格数字孪生数据映射到服务层面，在功能型服务层进行数据存储、清洗、挖掘、关联、融合等服务，并提供实际业务型服务；
11.s5、监控数据库的建立：建立对应用方的长期监控数据档案，对人格数据采集者进行长期观察(如销售岗位，可以记录岗位销售数据)，记录并分析该人格数据采集者的多方面表现状态以及自身发展状态，并将分析结果反馈给人格数据库；
12.s6、人的物理层优化：根据监控数据库，通过大数据算法计算出最佳行为规划，同时可以对数据采集者的心理健康情况进行记录，并可以及时对其心理健康发展进行主动干
预，进而实现指导并优化人的物理层；
13.s7、行为模型的优化：根据监控数据库，可以分析出行为模型在匹配过程中的不足与缺陷，通过算法计算对不足处进行有效修正，确保行为模型更加符合社会规范，进而实现指导并优化行为模型，有效提高后续人格数据与行为模型的匹配契合度。
14.优选的，所述行为模型层包括心理健康模型、求学专业模型、人际关系适配模型、生活方式适配模型、财务适配模型以及岗位胜任力模型等。
15.优选的，所述心理测评工具包括游戏化行为测评、ai测评等高信效度的先进技术。
16.优选的，所述实际业务型服务包括面向企业的人才决策、面向个人的求职求学择偶发展等各类决策服务。
17.优选的，所述监控数据档案的建立条件是需要和应用方达成一致并长期合作，实现双方监控信息的实时、准确交换，确保信息的及时性。
18.优选的，所述心理健康测试方式包括使用抑郁自评量表sds和焦虑自评量表sas等方法辅助测量抑郁或焦虑倾向。
19.与现有技术相比，本发明的有益效果是：该人格数字孪生技术，基于数据孪生技术，同时结合心理学权威学术成果，运用包括游戏化行为测评、ai测评等高信效度的先进技术，采集人格数据，再结合大数据算法，进行人格数据的模拟孪生，显著增加人员和职务适配度以及适配精准度，节约大量成本，增加学生对于特长学科潜力的挖掘度，有利于培养人才，在当代年轻人快节奏的生活背景下，增加人际关系、交友的契合度，有利于社会和谐，从而可以达到对人格进行预测、工作适配、心理健康干预等对人类发展有利的目的。
附图说明
20.图1为本发明流程示意图。
具体实施方式
21.下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
22.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种人格数字孪生技术，包括人的物理层、人格数据库、监控数据库、服务层和行为模型层，包括以下操作步骤：
23.s1、数据采集：通过心理测评工具采集人的认知和人格特质形成人格孪生数据，并建立人格数据档案，实现人的物理层数据采集；
24.s2、模型建立：根据心理健康标准、学校专业标准、职场岗位胜任力要求等社会规范，将认知和人格数据匹配定位，建立相关模型；
25.s3、模型优化：通过人在现实场景的各类实时绩效结果优化调整行为模型，确保行为模型可以不断完善各类社会规范，实现行为模型的自主更新和进步，使得后续的匹配精度更高；
26.s4、数据映射：将采集的人格数据与大数据算法进行结合，进而进行人格数据的模拟孪生，然后将人格数字孪生数据映射到服务层面，在功能型服务层进行数据存储、清洗、
挖掘、关联、融合等服务，并提供实际业务型服务；
27.s5、监控数据库的建立：建立对应用方的长期监控数据档案，对人格数据采集者进行长期观察(如销售岗位，可以记录岗位销售数据)，记录并分析该人格数据采集者的多方面表现状态以及自身发展状态，并将分析结果反馈给人格数据库；
28.s6、人的物理层优化：根据监控数据库，通过大数据算法计算出最佳行为规划，同时可以对数据采集者的心理健康情况进行记录，并可以及时对其心理健康发展进行主动干预，进而实现指导并优化人的物理层；
29.s7、行为模型的优化：根据监控数据库，可以分析出行为模型在匹配过程中的不足与缺陷，通过算法计算对不足处进行有效修正，确保行为模型更加符合社会规范，进而实现指导并优化行为模型，有效提高后续人格数据与行为模型的匹配契合度。
30.行为模型层包括心理健康模型、求学专业模型、人际关系适配模型、生活方式适配模型、财务适配模型以及岗位胜任力模型等心理测评工具包括游戏化行为测评、ai测评等高信效度的先进技术。实际业务型服务包括面向企业的人才决策、面向个人的求职求学择偶发展等各类决策服务。监控数据档案的建立条件是需要和应用方达成一致并长期合作，实现双方监控信息的实时、准确交换，确保信息的及时性。心理健康测试方式包括使用抑郁自评量表sds和焦虑自评量表sas等方法辅助测量抑郁或焦虑倾向。
31.本发明的一个具体应用为：在岗位用人筛选方面的应用，其步骤如下：
32.1、建立应聘者人格数据档案，使用包括游戏化测评的方式，从多个维度(一般能力、认知能力、大五人格等)采集个人的人格数据，并根据人格数据报告(gba现有技术)和其他各种测评报告建立初步人格数据档案；
33.2、建立岗位需要模型数据库，根据大数据算法，将个人人格档案数据和我们的岗位模型数据进行运算匹配，计算出最合适这个岗位的人才和这个人才最合适的岗位，最终实现匹配握手；
34.3、建立该岗位的长期监控数据档案(需要和岗位提供方达成一致并长期合作)，根据对在岗位人员业绩长期观察(如销售岗位，可以记录岗位销售数据)，记录并分析，具备哪些人格特质的人才更容易在这个岗位取得好的业绩，并将分析结果反馈给人格数据库和算法公式进行优化。并且在测量人格特征的同时，还可以测量并记录员工的心理健康情况(如使用抑郁自评量表sds和焦虑自评量表sas等方法辅助测量抑郁或焦虑倾向)。
35.本发明的另一个具体应用为：在中学生心理健康和特质特长开发(升学方向)的应用，其步骤如下：
36.1、建立学生人格数据档案(如未成年需监护人同意)，使用包括游戏化测评的方式，从多个维度(一般能力、认知能力、大五人格等)采集个人的人格数据，并根据人格数据报告(gba现有技术)和其他各种测评报告建立初步人格数据档案。其中，可以根据学生的特性，加入以下特殊的测试手段，比如神经反应速度测试，运算速度测试等(神经反应速度在gba中已有测评、运算速度在一般能力测评中包含)。并且在测量人格特征的同时，还可以测量并记录学生的心理健康情况(如使用抑郁自评量表sds和焦虑自评量表sas等方法辅助测量抑郁或焦虑倾向)；
37.2、建立大学学科专业模型数据库，再根据大数据算法，将大学生人格档案数据和我们的学科模型数据进行运算匹配，从而计算出最适合学生努力方向的升学专业或学科；
38.3、根据每学期(频次可以根据具体需求进行调整)对中学生学科成绩的观察(需要学校合作配合)，记录并分析，具备哪些特质的学生更适合哪些学科专业，不断优化数据，通过数据计算出最适合该学生的升学学科专业努力方向，同时还可以对中学生心理健康状况进行评估，以便在需要时及时进行干预。
39.尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。