【正见新闻网2016年09月30日】
我们每一个人都是独一无二的，对于研究人类行为的研究人员来说，这可以说是很痛苦的。因此，为了解决这的问题，一个西班牙研究小组发展出一个以演算法为基础的架构，来巧妙地描绘出在社会情境中人类行为分布的特征。让他们感到惊讶的是，只发现到4个可以区别的群组。
由马德里卡洛斯三世大学(Charles III University ofMadrid)所领导的这项新研究认为，90%的人口符合这4个群组：忌妒、乐观、悲观、或是信任。或许最令人惊讶的是，他们发现羡慕是最为普遍的个性类型。
这项研究聚集541人，然后让他们完成一系列的假设性"社会游戏(social game)"，来看他们处理社会互动的结果。每一个人的决定，都会影响到其他人在这场游戏的反应。
Anxo Sanchez是研究人员之一，在一份声明中解释了游戏的一个典型例子：“两个人可以在一起猎捕鹿，但如果单独一人，就只能猎捕兔子。属于忌妒一组的人会选择猎捕兔子，因为他或她至少和另一位猎人是平等的，也许更好。乐观的人会选择猎捕鹿，因为这是对这两位猎人最好的选择。悲观的人会去猎捕兔子，因为这样做他或她能够确定猎捕到东西。而属于信任组的猎人会合作来选择猎捕鹿，不会有第二个想法。”
这些反应然后被连接到电脑的演算法，过滤发现这些个人的行为，是否有任何可辨识的模式。
Moreno解释：“真正好笑的事是，分类是由电脑演算法做出来的，照理说应该会得到很多组的数量。但事实上，在4个个性类型上，产生出一个优秀的比例。”
这些发现显示出30%的人落在忌妒类型，而其他3个类型只能找到每一类型的人有20%。研究人员无法完全分类剩下的10%，因为这些反应好像没有出现明显的行为。
研究作者Jordi Duch在一份声明中解释：“这种分类演算法，之前已经被成功地使用在其他领域，例如生物学。然而，应用在人类行为的研究，是相当革命性的。假如先前的研究，把期待的行为放在实验做出的结果之前是行得通的，取而代之的是，允许一个外在系统接着自动给予我们，哪一个族群是最合逻辑的资讯。”