從古希臘人到莎士比亞再到好萊塢，人類一直試圖透過標籤和分類來理解同胞。有希波克拉底的血液、黏液、黃膽汁和黑膽汁；英雄、天真少女、小丑和智者等經典戲劇原型；當然還有著名 HBO 劇集中的凱莉、夏洛特、薩曼莎和米蘭達
更嚴謹地，心理學家致力於開發實證測試，以評估人格的核心方面。“大五”特質（外向性、神經質、開放性、盡責性和宜人性）在 20 世紀 40 年代透過對英語描述性術語的研究而出現。這些類別在 20 世紀 90 年代被確認為評估人格的科學支援方法。
透過一系列問題，研究人員可以瞭解你在每種特質中是高、低還是居中。例如，一個人可能外向性低，盡責性和開放性高，神經質和宜人性中等。你在五種特質譜系中所處位置的組合，為了解你的總體性格和潛在的未來行為提供了一個視窗。不同的特質分數組合可能表明對特定型別工作的才能、人際關係的強度，甚至發展心理或身體健康問題的可能性。
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理論上，這些特質是一個連續體，具有數千種分數排列組合，構成了獨特的人格。但《自然人類行為》雜誌上發表的一項新研究透過識別許多人共有的特質分數，簡化了這種分類過程。研究人員認為，這些分組反映了一組原型人格型別，他們將其標記為榜樣、自我中心、內向或相當平庸的“普通”。這項研究不是首次嘗試建立“大五”特質的亞組，但它是規模最大、統計學上最嚴謹的識別性格型別的努力。“關於這些性格型別的概念在過去 20 年裡一直備受爭議。許多人……長期以來認為，[我們] 沒有足夠的經驗證據[表明] 類似這樣的東西真的存在，”西北大學博士後研究員、論文的第一作者馬丁·格拉赫說。“擁有如此多的資料，總共有來自這些新發布資料集的 150 多萬人，我們實際上可以證明，事實上，至少有四種性格型別的確鑿證據。”
研究人員（他們大多是工程師）借鑑了為研究粒子物理學而開發的方法，分析了來自四項獨立研究的 150 萬人的回覆，這些研究衡量了“大五”人格特質。使用機器學習演算法，他們掃描了第一個包含近 15 萬份回覆的資料集，尋找在五種特質上得分相似的人群聚類。這些演算法最初識別出 13 個聚類，然後研究人員將其縮小到包含高於平均人數的四個最密集區域。當他們將演算法應用於其他三個資料集時，也出現了相同的四個聚類，從而證實了這些特質分數作為獨特人格型別的地位。
有趣的是，年齡和性別與其中幾種型別密切相關。“榜樣”（神經質低，開放性、宜人性、外向性和盡責性高）主要由 40 歲以上的女性組成，而年輕男性則更有可能成為“自我中心型”（外向性高，神經質中等，以及開放性、宜人性和盡責性低）。不過，大多數人屬於普通類別，表現為神經質和外向性高，開放性低，宜人性和盡責性中等。
不過，現在就更改您的約會資料以宣佈您的新型別可能為時過早。“說你是這個或那個，那是錯誤的，”同樣來自西北大學的該研究中唯一的心理學家威廉·雷維爾說。“我們所說的是，您可以將更多人分組到這四個聚類中，這比您偶然預期的要多。人們在整個空間中相當連續地分佈，只是在空間的某些部分密度更高。”
雷維爾將這些型別比作城市的位置和人口。居住在紐約、芝加哥、洛杉磯和休斯頓的人比該國其他任何地方都多，但該國大部分地區的人口並不居住在這些城市中的任何一個。雖然您可以輕鬆地將紐瓦克的人歸類為紐約人，但匹茲堡的人更難分類，因為他們與紐約和芝加哥的距離相等。
那麼，問題仍然是，這些分類是否能真正洞察一個人的思想和行為。“到目前為止，這是我們對人們如何聚類成型別最有效的估計，”加州大學戴維斯分校的人格研究員理查德·羅賓斯說，他沒有參與這項研究。“但是，這些聚類，他們發現的四個聚類，是否反映了關於人們的一些真實的潛在現實，這需要其他形式的證據。”
理論上，人格型別分析揭示了不同特質組合如何協同工作以建立一個完整的整體。與五個不同維度的列表相比，特定型別也更容易溝通。不過，羅賓斯警告說，存在“圍繞特定人群聚類隨意劃圈的風險，但對於這些人為何聚類在一起，沒有有意義的潛在神經生物學基礎”。
雷維爾同意。“將其分解為四種類型之一併不能讓我很好地瞭解你，”他說。“如果我想知道你是什麼樣的人，我需要知道你做某事的能力如何，你有多穩定，你對什麼事情感興趣。我需要知道所有這些才能預測或理解你將要做什麼。”
儘管這項新研究沒有解決人格型別分析的有效性問題，但目前心理學領域確實有兩個明確的類別：相信人格型別的人和不相信人格型別的人。