[논문 리뷰] Personality Traits and Drug Consumption. A Story Told by Data

Elaine Fehrman, Egan, Vincent외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 17.

Mental Health Research Topics참고 문헌 7인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 1,885명의 응답자로 구성된 대규모 데이터셋과 기계학습을 활용하여, 성격 특성(오분법 모델, 충동성, 자극구하는 성향)과 기본적인 인구통계학적 요소가 대부분의 약물 사용에 대해 70퍼센트 이상의 민감도와 특이도로 예측할 수 있음을 보여준다. 연구는 다양한 약물 사용자들에 대해 고유한 성격 프로파일을 규명하고, '상관관계 성운'으로 알려진 세 가지의 상관관계 기반 약물 사용 군집을 밝혀냈다.

ABSTRACT

This is a preprint version of the first book from the series: "Stories told by data". In this book a story is told about the psychological traits associated with drug consumption. The book includes: - A review of published works on the psychological profiles of drug users. - Analysis of a new original database with information on 1885 respondents and usage of 18 drugs. (Database is available online.) - An introductory description of the data mining and machine learning methods used for the analysis of this dataset. - The demonstration that the personality traits (five factor model, impulsivity, and sensation seeking), together with simple demographic data, give the possibility of predicting the risk of consumption of individual drugs with sensitivity and specificity above 70% for most drugs. - The analysis of correlations of use of different substances and the description of the groups of drugs with correlated use (correlation pleiades). - Proof of significant differences of personality profiles for users of different drugs. This is explicitly proved for benzodiazepines, ecstasy, and heroin. - Tables of personality profiles for users and non-users of 18 substances. The book is aimed at advanced undergraduates or first-year PhD students, as well as researchers and practitioners. No previous knowledge of machine learning, advanced data mining concepts or modern psychology of personality is assumed. For more detailed introduction into statistical methods we recommend several undergraduate textbooks. Familiarity with basic statistics and some experience in the use of probabilities would be helpful as well as some basic technical understanding of psychology.

연구 동기 및 목표

• 실증 데이터를 바탕으로 성격 특성과 약물 소비 간의 연관성을 조사하기 위해.
• 성격 및 인구통계학적 요소를 기반으로 개인의 약물 사용을 예측하는 모델을 개발하기 위해.
• 다양한 정신활성 물질 사용자들과 관련된 고유한 심리적 프로파일을 규명하기 위해.
• 데이터 기반 클러스터링을 통해 상관관계 기반의 약물 사용 패턴을 밝혀내기 위해.
• 향후 연구를 위해 개방형 데이터베이스와 시각화 도구(위험도 지도)를 제작하기 위해.

제안 방법

• 18종의 정신활성 약물 사용 기록과 성격 특성 평가를 포함한 1,885명의 응답자 데이터셋을 수집하였다.
• 선형 판별 분석, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 등 다양한 데이터 마이닝 기법을 적용하였다.
• 다양한 사전 처리 방법으로는 다변량 상관관계, 비선형 CatPCA, 희소 PCA, 이중 카이저 특성 선택 기법을 사용하였다.
• 분류를 위해 반경 기반 함수와 가우시안 혼합 모델을 활용한 확률 밀도 추정 기법을 적용하였다.
• 허위 상관관계를 제거하고 여러 알고리즘 간의 강건성을 확보하여 결과를 검증하였다.
• 성격 및 인구통계학적 프로파일에 기반한 약물 소비 확률을 표현하기 위해 위험도 지도 시각화 도구를 개발하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 성격 특성과 인구통계학적 데이터가 특정 약물 소비 위험을 높은 정확도로 예측할 수 있는가?
• RQ2 다양한 정신활성 물질 사용자들과 관련된 고유한 성격 프로파일이 존재하는가?
• RQ3 약물 사용 패턴이 함께 군집화되어 있으며, 이는 공통된 행동적 또는 심리적 동기가 존재함을 시사하는가?
• RQ4 헤로인, 에크스티시, 베조디아제핀 사용자의 성격 프로파일은 어떻게 상당히 다를까?
• RQ5 개별 약물 사용에 가장 예측력 있는 성격 특성은 무엇이며, 이는 약물 종류에 따라 달라지는가?

주요 결과

• 오분법 모델, 충동성, 자극구하는 성향 등의 성격 특성과 기본 인구통계학적 요소를 조합하여, 연구된 18종의 약물 중 대부분에 대해 민감도와 특이도가 70퍼센트 이상으로 나타났다.
• 헤로인, 에크스티시, 베조디아제핀 사용자 간 성격 프로파일에 유의미한 차이가 있었으며, 특히 신경질성, 외향성, 협조성, 충동성에서 두드러진 차이를 보였다.
• 에크스티시 사용자는 헤로인 사용자보다 더 높은 수준의 외향성, 협조성, 자극구하는 성향을 보였다.
• 헤로인 사용자는 에크스티시 사용자보다 더 높은 신경질성과 충동성을 보였으며, 베조디아제핀 사용자는 더 높은 협조성과 낮은 자극구하는 성향을 보였다.
• 헤로인, 에크스티시, 베조디아제핀을 중심으로 한 세 가지의 상관관계 기반 약물 사용 군집이 확인되었으며, 이는 종단적 약물 관여 패턴과 일치하는 '상관관계 성운'으로 정의되었다.
• 1,885명의 응답자에 대한 상세한 약물 사용 및 성격 데이터를 포함한 개방형 데이터베이스가 향후 연구를 위해 공개되어 있다.