中科院心理研究所行为科学重点实验室朱廷劭研究组展开研究，借助用户在网络平台上的客观“微博”行为记录预测其人格特征。该研究从1953485名新浪“微博”活跃用户中随机选取了547名用户作为被试，下载其“微博”行为记录，并且进一步由原始记录中提取845种行为特征，以此作为预测变量；同时，对全体被试施测“大五”人格问卷，获取其在各人格维度上的得分，以此作为结果变量。
利用“支持向量机”与“Pace回归”算法分别训练基于“微博”行为的人格计算模型。研究结果表明，基于“微博”行为的人格计算模型拥有良好的测量属性。在SVM模型中，“微博”行为对各人格维度高低得分组被试的分类精度达到84%~92%；而在“Pace回归”模型中，基于“微博”行为的人格预测结果与基于自评问卷的人格测验结果之间的相关系数达到0.48~0.54。
此外，在人格计算模型中，“微博”行为与人格特征之间的预测关系也具有一定的可解释性。这表明，通过“微博”行为来预测用户的人格特征是完全可行的。该研究采用创新的研究视角与方法，或可解决传统人格心理测验领域的既有问题，为心理学领域开展回溯、追踪或大数据研究提供方法学借鉴。