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Modeling dynamic personality theories in a continuous‐time framework: An illustration

概念化 人格 心理学 外向与内向 认知心理学 社会心理学 实证研究 感知 经验抽样法 人格心理学 五大性格特征 人工智能 计算机科学 统计 数学 神经科学
作者
Martin Hecht,Kai T. Horstmann,Manuel Arnold,Ryne A. Sherman,Manuel C. Voelkle
出处
期刊:Journal of Personality [Wiley]
卷期号:91 (3): 718-735 被引量:13
标识
DOI:10.1111/jopy.12769
摘要

Abstract Objective Personality psychology has traditionally focused on stable between‐person differences. Yet, recent theoretical developments and empirical insights have led to a new conceptualization of personality as a dynamic system (e.g., Cybernetic Big Five Theory). Such dynamic systems comprise several components that need to be conceptually distinguished and mapped to a statistical model for estimation. Method In the current work, we illustrate how common components from these new dynamic personality theories may be implemented in a continuous time‐modeling framework. Results As an empirical example, we reanalyze experience sampling data with N = 180 persons (with on average T = 40 [ SD = 8] measurement occasions) to investigate four different effects between momentary happiness, momentary extraverted behavior, and the perception of a situation as social: (1) between‐person effects, (2) contemporaneous effects, (3) autoregressive effects, and (4) cross‐lagged effects. Conclusion We highlight that these four effects must not necessarily point in the same direction, which is in line with assumptions from dynamic personality theories.

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