研究

有时候最好的想法是显而易见的。例如,我们的Lumina Spark问卷把内向和外向分开测量。您可能会惊讶地发现大多数其他工具都没有这样做。

在Lumina Learning,我们认为测量一个维度的两端同样具有积极意义,由此避免了许多工具普遍存在的评价偏差风险。
History, idea, method of Lumina Learning

Lumina Learning的发展历程

Greek origins of psychometrics
希腊人首创了气质理论,将人分为胆汁质、多血质、黏液质和抑郁质等四种不同类别。这个理论基于希腊人对身体而不是对心灵的了解,被视为当时最先进的人格理论。

事后看来,艾森克证明希腊人成功地识别了两个后来在大五人格理论中得到了实证验证的维度。Lumina Spark将这两个维度称为内向和外向,以及风险反应和奖励反应。

Carl Gustav Jung
荣格的性格理论(1921)比起气质理论有了显著的提高,并且在过去的数十年中,这个性格理论作为实用工具,被众多组织用于提高自我认知。像希腊人一样,荣格也指出了内向和外向维度,以及另外两个维度:情感和思考、直觉和感觉。

然而,荣格的工作基于个案研究和轶事观察,而不是统计分析。早在1921年,荣格提出的理论中的三个维度正是之后被证实的大五人格中的三个维度,这是荣格了不起的功劳。Lumina Spark将这三个维度命名为内向和外向、人际导向和结果导向、远见求新和具体务实。
Origins of the Big 5
1936年奥尔波特和奥德伯特写出一份超过4500字的资料,开始试图寻找人类性格中的核心成分。1940年代,雷蒙德•卡特尔继续寻找,并得出了通过16个维度来定义个性和人格的结论。费斯克(1949年)在此后反驳,并发现卡特尔分析中的误差。费斯克的结论是,通过五个维度就可以解释人类性格的差异。尽管在这一点上艾森克主张三个维度,艾什顿主张六个维度。

尽管如此,一直等到20世纪50年代,图普斯和克里斯塔尔才把这项工作进一步完成,大五人格的雏形正式诞生。此后诺曼在1963年复制了他们的工作成果,大五人格开始缓慢成型,成为研究性格的学者们公认的分类法。
The Psychometrics Barren Years
20世纪60年代和70年代对于人格研究来说是荒芜之年,行为主义者和其他学者反对人格理论(见米契尔在1968年对特质理论的攻击)。然而,在当时的商业时代,米契尔的保守理论没有什么影响,而业内其他人则继续采用流行的荣格方法进行实践。企业始终更关心的是“什么有用”,而不是追求最好的学术方法!

迈尔斯和布里格斯采用了荣格的三个维度模型,并增加了一个维度,由此涵盖了大五人格中的四个维度。另外,迪格曼和德扬分别都发现了两个更高阶的维度,将大五人格简化为两个领域。更具争议性的是,Musek将这五个维度整合为一个通用人格维度。这个在学术上看来有趣的“大一”理论几乎没有实际应用。所有这些研究表明,学术潮流推翻了自19世纪60年代这个荒芜年代以来米契尔的担忧,已经转向支持人格研究。
The development of Lumina Learning
20世纪80年代和90年代,大五人格成为了学术界首选的理论,科斯塔和麦克雷是大五人格领先的学者(1992年),他们为使用大五人格的学术研究设立了黄金标准。Lumina Spark的设计整合了一系列大五人格模型和荣格模型在组织中人才选拔和发展中的最佳实践。

特别突出的是,Lumina Spark最早开始就保留了荣格方法的独到之处,即平等地评估每个极性的两端,不给人归类(不能“不分好坏,一概摈弃”)。Lumina Spark是在大五人格实证研究的基础上开发出来的,同时又提供了荣格理论视角来理解人的性格。2009年,Lumina Spark模式革命性地推出了Lumina Learning云平台,让世界各地的客户可以在线使用创新的数字解决方案。
Don't force the choice

不出迫选题

问卷的一个独特点在于同时对极性的两端分别进行测试。比较而言,大多数基于荣格理论的工具会问诸如“你喜欢去参加派对还是喜欢留在家里看书? ”这类的问题。这种“迫选题”意味着被测者必须表明自己的性格是外向(喜欢参加派对)还是内向(喜欢读书)。这实际上是种错误的选择。

有了Lumina Spark,被测者就不需要做这种错误的选择。Lumina Spark不会请被测者就单一的问题选择答案,而是对极性两端的每一个概念进行单独提问。这样,被测者可以选择说他们喜欢参加派对,也喜欢呆在家读书(或者都不喜欢)。此外,问卷采用五分制的李克特式量表,为被测者提供更多的选择,使他们能够准确地表达自己的观点。
All of your personality

全时间段,你的所有人格

很多员工发展的研究表明,同时开发和整合极性两端的特质能够带来极大的益处。例如,Lumina Learning可以帮助个体看到如何将他们的人际交往技巧与追求结果的动力相结合。

通过测量三种人格面貌(潜在自我,日常自我和压力自我),Lumina Learning创建了一个您的人格肖像,可以展示您的所有人格,无需额外的测试和模型。

Lumina Learning既不是测量日常模式中极性的一端,也不是测量压力模式中的另一端(部分时间段,您的部分人格),而是测量极性两端的所有人格面貌——全时间段,您的所有人格。

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荣格、大五人格、Lumina要素比较

荣格/四项维度 大五人格/五项维度 Lumina Spark/十项维度
内向或外向/I or E 外倾性/E+ to E- 外向 E+/内向 E-
情感或者思考/F or T 宜人性/A+ to A- 人际导向 A+/结果导向 A-
直觉或感觉/N or S 开放性/O+ to O- 远见求新 O+/具体务实 O-
判断或者知觉/J or P 尽责性/C+ to C- 纪律驱动 C+/灵感驱动 C-
一般不测量 情绪稳定性/N+ to N- 风险反应 N+ / 奖励反应 N-

荣格与Lumina Spark的假设对比

左边的列概述了已在市场实践几十年的荣格假设。右边的列概述
了与之对比大五人格和Lumina Spark假设。
荣格假设 Lumina Spark/大五人格最新实证研究
荣格四个维度是“两极化”的,个体具有的性格必须是在极性的一端,一个人必须要么是内向的或者外向的(不能两者都是)。 需要采用五个维度对性格进行定义。五个维度不是“两极的”,而是可以形成正态分布。此外,更多现代研究,如Tett的“特质激活理论”表明个体可以在不同的环境中拥有截然不同的特质,并反对将人简单归类。Lumina Spark认为一个人可以在不同情况下同时具有内向和外向的特质。
四个维度中的任一个都具有两个极性。

每个人都被分到四个维度中的一个极性。对某些人来说,这个分类是明确的,他们对这个极性有更大的认同感。然而,对一些人来说,他们的分数可能更接近中间点,他们的类型也不太明显。

不管怎样,在这个分类之后,每个人都可以定位在4x4矩阵的16个人格类型中。
五个维度各有子维度,Lumina Learning称之为“特质”,而每个人的每项特质都可以用特质分值范围中的任何一点来进行描述,所以荣格所说的“类型”概念在实证上是站不住脚的。

在正态分布因子的中间强制进行任意类型划分会造成意外的后果,破坏这16种类型的测试/重复测试的可靠性。简而言之,如果一个人在问卷中对一个问题做出不同的回答就会成为另一种类型,这样的心理测评对人是没有吸引力的。
在感觉、直觉、思考和情感这四个维度之中,第一维度不是由得分最高的那个维度决定的,而是要另外加上判断和认知维度的测量计算出来的。

此外,判断和知觉维度决定了一个人的八种荣格认知功能的顺序(然而这种顺序几乎没有实证支持)。
确定五个维度的相对强度不需要基于对判断和认知得分的计算。相反,更
简单的方法是个体某一维度的偏好度由其得分的强度来确定。

此外, Lumina Spark对不同特质的使用顺序不做任何复杂的假设(这种假设也不受实证支持),而是直接测量三种人格面貌中每个特质的强度并对其进行常模分析。
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在其他人格评估工具中,通常有二元选择。我喜欢Lumina Learning的地方是它呈现了人的二元性。它很容易使用,也很容易理解,而且它为组织中的每个人提供了一种通用语言。它是一个非常强大的工具,因为您可以通过工具本身更有效地与他人连接和沟通。

Ted Huang

穆迪分析产品策略师