人格心理學，這門研究人類行為、情感與思想模式的學問，正處於一個令人振奮的變革時代。從古希臘哲學家對人格類型的樸素觀察，到二十世紀行為主義的嚴謹實驗，再到今日結合神經科學與大數據分析的跨學科整合，人格心理學已經走過了漫長而曲折的發展道路。然而，正是這種不斷探索與突破的精神，推動著這門學問持續向前邁進，為我們揭開人類性格的更深層秘密。
在這個單元中，我們將一同踏上人格心理學的最前沿，探索三個充滿活力與潛力的研究領域。首先，我們將深入大腦的奇妙世界，了解人格特質如何根植於神經生物學的土壤之中，探索那些決定我們性格的神經迴路與化學物質。其次，我們將審視人格的動態本質，跳脫過去「人格終生不變」的刻板印象，看看人格是如何在生命的不同階段中發展、演變，甚至被我們有意識地塑造與改變。最後，我們將擁抱數位時代的浪潮，探索大數據如何為人格研究開創全新的可能性，從我們的社群媒體足跡到穿戴式裝置的生理數據，這些前所未有的資訊正在徹底改變我們理解人格的方式。
這些前沿議題不僅僅是學術象牙塔中的理論遊戲，它們與我們每個人的生活息息相關。了解人格的神經基礎，能幫助我們理解為何某些人天生就更容易焦慮或衝動；認識人格的發展規律，能指導我們在適當的時機採取有效的成長策略；而掌握大數據研究的方法，則能讓我們獲得更精確、更個人化的人格評估與建議。現在，就讓我們一起展開這段探索之旅吧。
當我們談論人格的神經生物學基礎時，首先要認識的就是大腦這個精密而複雜的器官。大腦由數十億個神經細胞組成，這些細胞透過複雜的網路相互連接，產生了我們所有的思想、情感與行為。現代神經科學的發展，特別是功能性磁振造影技術的普及，讓科學家得以觀察活體大腦的活動情形，從而揭開了人格特質與大腦結構及功能之間的神秘連結。
前額葉皮層是人腦中與人格最為密切相關的區域之一。這個位於大腦前部的區域，被稱為人類的「執行中樞」，負責規劃、決策、衝動控制與社會行為等高階認知功能。研究發現，前額葉皮層的體積與功能，與盡責性這個 HEXACO 人格維度有著顯著的正相關。高盡責性的人通常擁有較發達的前額葉皮層，這使得他們更能延遲滿足、抵抗誘惑，並為長遠目標而努力。另一方面，前額葉功能較弱的人則可能表現出較高的衝動性與自我控制困難，這與低盡責性或高情緒性的特質相符。
杏仁核則是另一個與人格密切相關的關鍵腦區。這個形似杏仁的小結構，位於大腦的顳葉內側，是情緒處理的核心樞紐。特別是恐懼與焦慮情緒的产生，杏仁核扮演著不可或缺的角色。研究顯示，高情緒性維度得分的人，其杏仁核通常對負面刺激更為敏感，這解釋了為何他們更容易感受到焦慮、擔憂與恐懼。當這些人面對不確定的情境時，他們的杏仁核會產生更強烈的反應，驅使他們採取規避行為或過度準備。理解杏仁核與情緒性之間的連結，不僅幫助我們認識焦慮傾向的神經機制，也為開發更有效的治療策略提供了科學依據。
腹側紋狀體則與獎勵系統和愉悅體驗密切相關。這個腦區會對我們認為有價值的刺激作出反應，釋放多巴胺等神經傳導物質，產生愉悅與滿足的感覺。研究發現，不同人格特質的人，其腹側紋狀體的獎勵反應存在顯著差異。例如，高外向性的人通常對社交獎勵更為敏感，與朋友互動或參與社交活動能夠更強烈地激活他們的獎勵系統，這解釋了他們對社交場合的熱衷與活力充沛的特質。相反地，低外向性或高內向性的人，其獎勵系統可能對社交刺激較不敏感，這使他們更傾向於獨處或小規模的社交活動。
如果說大腦構造是人格的硬體基礎，那麼神經傳導物質就是驅動這個系統的軟體與燃料。這些在神經細胞之間傳遞訊息的化學分子，對我們的情緒、動機與行為有著深遠的影響。了解這些神經傳導物質與人格特質之間的關係，是解開人格神經生物學之謎的重要一把鑰匙。
多巴胺毫無疑問是與人格研究最為相關的神經傳導物質之一。這種被稱為「獎勵分子」的化學物質，與動機、愉悅感與學習密切相關。腦科學研究揭示，多巴胺系統的功能差異，可能解釋了人們在尋求新奇與體驗刺激方面的不同傾向。多巴胺功能較強的人，可能更傾向於追求新鮮體驗、冒險與探索，這與高經驗開放性的特質相呼應。相反地，多巴胺功能較弱的人可能更偏好熟悉與穩定的環境，對新事物的興趣相對較低。這些發現幫助我們理解，為何有些人天生就是「冒險家」，而有些人則更傾向於維持現狀與安穩。
血清素是另一個備受關注的神經傳導物質，特別是在情緒調節與衝動控制方面。這種被稱為「情緒穩定劑」的化學物質，與幸福感、平靜感與衝動抑制密切相關。研究發現，血清素系統的功能差異，可能解釋了人們在情緒穩定性與攻擊性方面的個體差異。血清素功能較低的人，可能更容易出現情緒波動、攻擊性行為與衝動控制困難，這與高情緒性、低宜人性中的攻擊性面向都有關聯。這一發現對於理解與治療衝動控制障礙與攻擊性行為具有重要的臨床意義。
去甲腎上腺素則與壓力反應和警覺狀態密切相關。這個被稱為「壓力激素」的化學物質，在我們面對威脅或挑戰時會大量釋放，啟動「戰或逃」的反應系統。研究顯示，去甲腎上腺素系統的敏感程度，可能影響人們對壓力的反應模式與焦慮傾向。高去甲腎上腺素反應的人，可能更容易被日常壓力所觸發，表現出較高的焦慮與擔憂，這與高情緒性特質的神經機制相符。
當我們探索人格的神經生物學基礎時，不能不談及遺傳因素的角色。越來越多的研究證據表明，我們的人格特質有相當一部分是由基因所決定的。雙胞胎研究是解開這個謎題的重要工具，通過比較同卵雙胞胎與異卵雙胞胎的人格相似程度，科學家能夠估算人格特質的遺傳率。根據現有的研究數據，人格特質的遺傳率大約在百分之四十到百分之六十之間，這意味著我們的性格有大約一半是從父母那裡遺傳而來的。
然而，遺傳並非決定人格的唯一因素。環境因素，包括家庭教養、社會文化與個人經驗，同樣在塑造我們的性格中扮演著不可或缺的角色。更重要的是，遺傳與環境之間存在著複雜的交互作用，而非簡單的對立關係。這種交互作用的一個著名例子，就是「遺傳決定傾向，環境決定表現」的理論框架。基因可能為我們的人格發展設定了某種傾向或潛力，但最終我們表現出什麼樣的性格特質，很大程度上取決於我們所處的環境與經歷。
近年來，隨著分子遺傳學技術的飛速發展，科學家開始識別與特定人格特質相關的具體基因。例如，研究發現某些多巴胺受體基因的變異，與尋求新奇體驗的傾向相關；而血清素轉運體基因的變異，則可能影響情緒穩定性與焦慮傾向。然而，需要強調的是，這些基因變異通常只能解釋人格特質變異的一小部分，人格是由眾多基因的複雜交互作用所決定的，而非單一基因的產物。這種「多基因效應」的發現，挑戰了我們對於「人格基因」的簡單想像，也提醒我們人格形成的複雜性。
表觀遺傳學是另一個正在改變我們對人格理解的前沿領域。這個研究領域探討的是，環境因素如何通過影響基因的表現方式，而不改變基因本身的序列，來影響我們的生理與心理特徵。研究發現，早期生活經驗，特別是童年時期的壓力與照顧品質，可能通過表觀遺傳機制，永久性地改變某些與情緒調節相關基因的表現。這些發現為「關鍵期」理論提供了分子層面的證據，說明早期的環境經驗如何對終生的人格發展產生深遠的影響。
長期以來，人格心理學領域存在著一個根深蒂固的觀點，認為人格一旦形成便終生不變。這種觀點源於二十世紀中期的人格特質理論，當時的主流學者認為人格是相對穩定且跨時間一致的。然而，隨著大規模的縱向研究與跨文化比較的展開，科學家們開始發現，這種「人格固定論」的觀點過於簡化與僵化。事實上，人格在整個生命週期中持續發展與變化，只是這種變化通常是漸進的、累積的，而非戲劇性的轉變。
從發展心理學的角度來看，人格的發展可以分為幾個關鍵階段。童年與青少年期是人格形成的關鍵時期，在這個階段，我們開始發展出對自我、他人與世界的基本認知與情感模式。這些早期形成的心理結構，為日後的人格發展奠定了基礎。然而，這並不意味著童年時期形成的人格模式會一成不變地延續到成年。事實上，許多研究顯示，青少年期與成年早期是人格變化最為劇烈的時期之一。在這個階段，個體經歷著身份認同的探索、價值觀的形成與生活方式的選擇，這些經歷都可能對人格產生深遠的影響。
成年中期與晚期同樣存在著人格發展的空間。雖然相較於早年時期，成年後的人格變化可能較為緩慢與細微，但绝非停滞不前。研究顯示，盡責性與宜人性傾向於在成年期逐漸增加，而外向性與經驗開放性則可能在中年後略有下降。這種被稱為「成熟原則」的現象，似乎是一種跨文化、跨時代的普遍規律，反映了人類在社會化過程中逐漸發展出更負責任、更體貼他人的品質。理解這種發展趨勢，幫助我們以更寬容的眼光看待自己與他人的性格成長，認識到任何時候開始改變都不會太晚。
在承認人格會隨時間自然發展的同時，另一個重要的議題是：人格可以在多大程度上被有意識地改變？這個問題不僅具有重要的理論意義，也與我們每個人的自我成長與幸福追求密切相關。幸運的是，現代人格心理學的研究為這個問題提供了鼓舞人心的答案：我們的人格確實具有相當程度的可塑性，而通過適當的策略與努力，我們可以在一定程度上塑造自己的性格。
首先，我們需要理解人格改變的機制。根據心理學家的研究，人格改變可以通過幾種途徑發生。第一種是「生活事件路徑」，也就是說重大的生活經驗，如結婚、換工作、失去親人或重大疾病，都可能對人格產生顯著的影響。這些經驗迫使我們面對新的挑戰、學習新的應對方式，進而逐漸改變我們的思維、情感與行為模式。研究顯示，經歷過重大生活轉變的人，其人格測驗的分數往往會發生可測量的變化，這種變化有時甚至可以持續數年甚至終生。
第二種人格改變的途徑是「有意義的目標追求」。當我們為自己設定挑戰性的成長目標，並持續投入努力去實現這些目標時，我們不僅可能在外在行為上有所改變，更可能在內在的心理品質上得到提升。例如，一個希望變得更加外向的人，可以有意識地增加社交活動的頻率，練習主動與他人交談的技巧。隨著時間的推移，這些刻意練習不僅會改善他們的社交技能，更可能逐漸改變他們對社交情境的態度與感受，使外向性成為他們性格中更突出的一部分。關鍵在於，這種改變需要時間、耐心與持續的努力，不能期望一蹴而就。
第三種途徑是「心理治療與輔導」。專業的心理干預可以幫助人們深入理解自己的性格模式，識別那些不再有益的應對策略，並學習更健康、更有效的行為方式。認知行為治療、正念訓練與接受與承諾治療等心理治療方法，都被證明能夠在一定程度上改善特定的人格特質或相關的心理問題。例如，對於那些因為過低的情緒穩定性而困擾的人，認知行為治療可以幫助他們識別並挑戰那些加劇焦慮與憂鬱的思維模式，從而提升情緒穩定性。雖然這些改變可能無法完全「治癒」人格特質本身，但可以顯著改善這些特質對生活品質的影響。
然而，我們也必須誠實地承認人格改變的限制。某些人格特質，特別是那些與大腦結構和神經傳導物質系統密切相關的特質，可能更難以改變。例如，一個天生就具有高度焦慮傾向的人，可能永遠無法變成像那些天生神經大條的人那樣完全不受焦慮困擾。這並不意味著努力改變是徒勞的，而是說我們應該設定合理的期望，並專注於管理與改善，而非完全消除某些特質。了解這些限制，幫助我們以更實際的態度看待人格成長，避免因為不切實際的期望而產生挫敗感。
在討論人格發展時，我們不能忽視情境因素的重要影響。傳統的人格研究傾向於將人格與情境視為兩個獨立且對立的解釋變項，但現代人格心理學越來越認識到，這兩者之間存在著複雜而動態的交互作用。情境不僅影響人格特質的表達方式，人格特質也會影響個體對情境的選擇與建構。這種雙向的交互作用，是理解人格發展的重要關鍵。
首先，情境可以啟動或抑制不同的人格特質表達。同一個人在不同情境中可能表現出相當不同的行為模式，這種現象被稱為「情境變異性」。例如，一個在工作中表現得相當盡責與有條理的人，可能在休閒時間展現出完全不同的隨性與彈性。這種情境差異並不意味著這個人的盡責性是「假的」，而是說明人格特質的表達受到情境特徵的強烈影響。理解這一點，幫助我們避免對自己或他人的性格做出過於簡單的判斷，認識到性格是一個在具體情境中展現的動態現象。
其次，個體會根據自己的人格特質來選擇與建構生活情境，這被稱為「情境選擇」與「情境建構」。例如，高外向性的人可能會主動尋找社交機會，選擇需要大量與人互動的職業與生活方式，這些選擇又進一步強化了他們的外向性特質。相反地，低外向性的人可能偏好需要獨立工作的職業，這種情境選擇又進一步支持了他們的內向傾向。這種「選擇—強化」的循環機制，說明了人格與環境如何共同塑造彼此，形成一個動態發展的系統。
這種對情境力量的認識，對於人格改變具有重要的啟示意義。如果我們希望培養某種人格特質，有意識地改變我們所處的情境，可能是一個有效的策略。例如，一個希望變得更加開放與冒險的人，可以考慮搬到一個新的城市，學習一項新的技能，或者定期安排自己參與從未嘗試過的活動。這些情境的改變，不僅提供了練習新行為的機會，也向我們傳遞了「改變是可能的」這一重要訊息，從心理層面支持我們的成長努力。
在這個數位化的時代，我們每個人都在網路上留下了大量的「數位足跡」。這些足跡包括我們在社群媒體上的貼文與互動、網路搜尋的紀錄、網路購物的習慣，甚至是手機的定位數據。令人驚訝的是，這些看似平凡的數位行為，其實蘊含著豐富的人格訊息。大數據研究的興起，為人格科學家提供了前所未有的機會，能夠在更大規模、更自然的環境中觀察與分析人格特質。
社群媒體是大數據人格研究的重要數據來源之一。研究發現，人們在臉書、推特或 Instagram 上的行為模式，與他們的人格測驗分數存在顯著的相關性。例如，高外向性的人通常在社群媒體上更為活躍，擁有更多的「好友」或「追蹤者」，發布的內容也更多涉及社交活動與正面情緒。高神經質的人則可能表現出更多的負面情緒表達，或者在發布內容上呈現更大的情緒波動。高開放性的人可能更傾向於分享藝術、音樂或政治相關的內容，展現出更廣泛的興趣與更具創意的表達方式。這些發現不僅驗證了傳統人格測驗的效度，也開啟了利用社群媒體數據進行人格評估的可能性。
然而，利用數位足跡研究人格也面臨著重要的挑戰與限制。首先是隱私與倫理的問題。收集與分析人們的網路行為數據，涉及到複雜的倫理考量，包括知情同意、數據安全與隱私保護等議題。許多人在使用社群媒體時，並不知道自己的數據可能被用於人格分析，也不清楚這些分析可能產生什麼樣的後果。研究者有責任確保他們的研究符合倫理規範，保護參與者的權益與隱私。其次是數據的代表性问题。在線上平台上活躍的人群，可能無法代表一般人口；不同平台的使用者可能存在系統性的差異；此外，人們在網路上展現的「線上人格」可能與他們真實的人格特質有所出入。這些限制都需要在解釋研究結果時加以考量。
機器學習技術的快速发展，為人格研究開闢了全新的可能性。傳統的人格測量依賴於問卷調查，這種方法雖然經過多年的驗證與優化，但仍然存在著一些固有的限制，例如自我報告的偏差、需要受測者主動配合、以及難以進行大規模的即時評估等。機器學習方法則能夠處理海量的數據，識別複雜的模式，並在某些情況下提供比傳統方法更準確的人格預測。
語言分析是機器學習應用於人格研究的一個重要領域。我們的語言使用方式，包括用詞選擇、語法結構、情感表達等，都携帶著豐富的人格訊息。研究者利用自然語言處理技術，分析人們的書面文字或語音對話，可以推斷出他們的人格特質。例如，研究發現，使用第一人稱單數代詞（如「我」）的頻率，與神經質傾向呈正相關；而使用積極情緒詞彙的頻率，則與外向性和宜人性呈正相關。這些語言線索可能比人們的自陳報告更能反映出真實的心理狀態，因為語言風格往往是自動化且難以刻意偽裝的。
圖像分析是另一個充滿潛力的研究方向。透過分析人們在社群媒體上分享的照片，機器學習算法可以識別出與人格相關的視覺特徵。例如，研究發現，照片中笑容的強度與真誠度，與宜人性和外向性相關；照片的構圖風格與拍攝主題，與開放性相關；而照片中出現的社交互動，則與外向性密切相關。這些發現進一步證實了我們的人格會在各種行為中表現出來，包括那些我們可能不曾留意的行為。
機器學習在人格研究中的應用，不僅僅是學術上的創新，更具有廣泛的實踐價值。在人力資源領域，機器學習可以幫助企業更有效地篩選求職者，識別那些最適合特定職位的人格特質。在心理健康領域，語言分析可以作為早期識別心理風險的信號燈，及時發現需要幫助的個體。在教育領域，根據學生的人格特質提供個人化的學習建議，可以提高學習效果與動機。然而，這些應用也引發了關於公平性、透明性與人類自主性的重要問題，需要社會各界共同審慎討論與規範。
穿戴式裝置與物聯網技術的普及，為人格研究開創了另一個激動人心的可能性。傳統的人格測量是「快照式」的，只能在某個時間點捕捉人格的靜態畫面。然而，我們都知道，人格不僅在時間軸上會發生變化，在不同的情境中也會有不同的表現。穿戴式裝置能夠持續收集生理與行為數據，包括心率、皮膚電導、睡眠模式、身體活動等，這些數據可以提供更動態、更情境化的人格畫面。
生理數據與人格特質之間的關聯，是這個研究領域的核心議題。研究發現，我們的自主神經系統活動模式，與人格特質存在著密切的聯繫。例如，高神經質的人通常表現出更高的心率變異性基礎水平，以及更強烈的壓力反應。這意味著，當面對相同的壓力情境時，高神經質者的生理喚醒程度會比低神經質者更高，這從生理層面解釋了他們更容易感到焦慮的現象。透過穿戴式裝置的持續監測，研究者可以觀察這些生理反應模式如何在日常生活中自然發生，以及它們如何與人格特質相互作用。
睡眠數據是穿戴式裝置收集的另一類重要資訊。研究顯示，睡眠模式與人格特質之間存在著雙向的關係。一方面，不同人格特質的人可能存在不同的睡眠習慣與睡眠品質。例如，高盡責性的人通常有更規律的作息時間與更好的睡眠品質，而高神經質的人則更容易出現失眠或睡眠中斷的問題。另一方面，睡眠品質也會影響我們第二天的情緒與行為表現，形成一個動態的反饋循環。透過長期追蹤睡眠數據，研究者可以更深入地了解這種人格—睡眠的交互作用，並為改善睡眠與整體心理健康提供科學依據。
移動模式與空間行為也是穿戴式裝置可以捕捉的重要數據。高外向性的人通常有更多的外出活動與更廣泛的社交網絡，這可能反映在他們的移動模式上。高開放性的人可能更常造訪新的地點與多樣化的場所。這些行動數據不僅可以作為人格評估的輔助線索，也可以用於研究人格如何影響日常生活的各個方面。然而，這類數據的收集也引發了嚴重的隱私擔憂，許多人可能不願意被持續追蹤自己的位置與行動。因此，如何在推進科學知識的同時保護個人隱私，是這個領域發展必須解決的關鍵問題。
大數據與人工智能技術的持續發展，為人格心理學的未來描繪了一幅令人期待的藍圖。在這個未來圖景中，人格評估將變得更加精準、更加個人化，也更加融入我們的日常生活。想像一下，未來的手機或智慧手環不僅能夠追蹤我們的運動與睡眠，還能夠根據我們的行為模式提供即時的人格洞察與成長建議。這種「隨身人格教練」的概念，雖然目前還處於發展的早期階段，但已經展現出巨大的潛力。
多模態數據的整合是大數據人格研究的重要發展方向。透過結合語音、文字、圖像、生理數據與行為數據，研究者可以建立更全面、更立體的人格模型。這種「融合」的方法，不僅可以提高人格預測的準確性，也可以揭示不同人格特質之間的複雜交互作用。例如，一個人可能在文字上表現得相當外向，但在生理數據上卻顯示出社交情境引發的焦慮反應。這種不一致的發現，本身就是有價值的訊息，幫助我們理解人格的多層次與動態本質。
然而，我們也必須審慎地看待大數據人格研究的發展方向與社會影響。首先是演算法公平性的問題。如果人格預測模型是基於有偏差的數據訓練出來的，它可能會對某些群體產生不公平的預測結果。例如，如果訓練數據中某個少數群體的樣本不足，模型可能對這個群體的預測較不準確。這種偏差可能會在就業、學校錄取或保險定價等重要決策中產生歧視性的後果。其次是「算法支配」的風險。當人格評估越來越依賴於大數據與機器學習時，人類可能會逐漸喪失對自我定義與自我表達的掌控。當一個演算法比我們自己更「了解」我們的人格時，我們應該如何看待這種知識？這種知識又應該如何被使用？這些問題需要心理學家、技術開發者、倫理學家與社會大眾共同思考與討論。
在這個單元中，我們一同探索了人格心理學的三個前沿領域，從大腦的神經機制到人格的發展動態，再到數位時代的研究創新。這些領域的進展，不僅深化了我們對人格本質的科學理解，也為個人成長與社會應用開闢了新的可能性。
神經生物學的研究告訴我們，人格不是抽象的概念，而是根植於大腦這個精密器官的具體機能。我們的前額葉、杏仁核與獎勵系統，我們的多巴胺、血清素與去甲腎上腺素，這些生物結構與化學物質共同構成了我們性格的生物學基礎。了解這些基礎，不是要將人格還原為簡單的神經生理現象，而是要認識到我們的性格有著深層的生物根源，從而以更科學的態度看待自己與他人的性格特質。
人格發展的研究則向我們展示，雖然人格有著相當的穩定性，但它绝非不可改變的命運。從童年到老年，人格持續在發展與演化；透過有意義的生活經驗、心理治療與自我成長的努力，我們可以在一定程度上塑造自己的性格。認識到這種可塑性，給了我們掌控自己命運的希望與工具，也提醒我們以更寬容的眼光看待自己與他人的成長過程。
大數據與人工智能的研究，則為人格科學開創了前所未有的機會與挑戰。從我們的數位足跡到穿戴式裝置的生理數據，這些新型的數據來源正在改變我們測量與理解人格的方式。然而，伴隨著這些技術進步而來的倫理與社會問題，也需要我們認真思考與審慎應對。在擁抱技術創新的同時，我們必須堅守保護個人隱私與尊嚴的基本原則，確保人格研究的進步最終是為了增進人類的福祉，而非加深控制與歧視。
人格心理學的前沿探索，是一場永無止境的冒險。每一個新發現都帶來更多的新問題，每一個技術突破都開啟了新的研究可能。作為這門學問的學習者與實踐者，我們有幸見證並參與這個激動人心的時代。讓我們帶著好奇心與責任感，繼續探索人格的奧秘，為增進人類自我理解與幸福做出貢獻。
Ashton, M. C., & Lee, K. (2007). Empirical, theoretical, and practical advantages of the HEXACO model of personality structure. Personality and Social Psychology Review, 11(2), 150-166.
Canli, T., & Amin, Z. (2002). Emotion and memory: Implications for self-report. In L. F. Barrett & P. Salovey (Eds.), Emotions and beliefs: How feelings influence thoughts (pp. 88-108). Cambridge University Press.
DeYoung, C. G., Peterson, J. B., & Higgins, D. M. (2005). Sources of openness/intellect: Cognitive and neuropsychological correlates of the fifth factor of personality. Journal of Personality, 73(4), 825-858.
Krueger, R. F., & Johnson, W. (2008). Behavioral genetics and personality: A new look at the integration of nature and nurture. In O. P. John, R. W. Robins, & L. A. Pervin (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (3rd ed., pp. 287-310). Guilford Press.
Lee, K., & Ashton, M. C. (2018). Psychometric properties of the HEXACO-100. Assessment, 25(5), 543-556.
McCrae, R. R., & Costa, P. T. (1999). A five-factor theory of personality. In L. A. Pervin & O. P. John (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (2nd ed., pp. 139-153). Guilford Press.
Mischel, W., & Shoda, Y. (1995). A cognitive-affective system theory of personality: Reconceptualizing personality situations, dispositions, and invariances. Psychological Review, 102(2), 246-268.
Murray, H. G., Furnham, A., & Chamorro-Premuzic, T. (2005). Personality and knowledge acquisition. In R. J. Sternberg & E. L. Grigorenko (Eds.), Psychology of abilities, competencies, and expertise (pp. 185-212). Cambridge University Press.
Nettle, D. (2006). The evolution of personality variation in humans and other animals. American Psychologist, 61(6), 622-631.
Roberts, B. W., & Mroczek, D. (2008). Personality trait change in adulthood. Current Directions in Psychological Science, 17(1), 31-35.
Roberts, B. W., Walton, K. E., & Viechtbauer, W. (2006). Patterns of mean-level change in personality traits across the life course: A meta-analysis of longitudinal studies. Psychological Bulletin, 132(1), 1-25.
Sternberg, R. J., & Lubart, T. I. (1999). The concept of creativity: Prospects and paradigms. In R. J. Sternberg (Ed.), Handbook of creativity (pp. 3-15). Cambridge University Press.
Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(4), 1036-1040.