বর্তমান গবেষণা অনুযায়ী, আলাদা ধরনের মানুষ হিসেবে ব্যক্তিত্বের কোনো নির্দিষ্ট ধরন বা ক্যাটাগরি নেই। অতিরিক্তমুখিতা বা এক্সট্রাভার্শনের মতো বৈশিষ্ট্যগুলো একজন থেকে অন্যজনে ক্রমান্বয়ে পরিবর্তিত হয় এবং আপনার স্কোর যেখানে অবস্থান করে, তার ওপর ভিত্তি করে একটি লেবেল বসিয়ে দেওয়া হয়। তবে কিছু বৈশিষ্ট্যের সংমিশ্রণ অন্যদের তুলনায় বেশি দেখা যায়, তাই ধরনগুলো একটি সহজ সারসংক্ষেপ হিসেবে বেশ কাজের হতে পারে। শর্ত হলো, এগুলোকে কোনো নির্দিষ্ট বাক্সে বন্দी ভাবার চেয়ে স্কোরের সংক্ষিপ্ত রূপ হিসেবে দেখতে হবে।
প্রকৃত প্রশ্নটি এটি নয় যে ধরনগুলো বাস্তব কি না, বরং প্রশ্ন হলো একটি ধরন লেবেল কী সংরক্ষণ করে এবং কী বাদ দেয়।
ধরনগুলোর অস্তিত্ব থাকতে হলে যা সত্য হওয়া প্রয়োজন
একটি ধরন কেবল তখনই প্রকৃত ক্যাটাগরি হতে পারে, যখন মানুষ এমন সব গ্রুপে বিভক্ত থাকে যার মধ্যে পরিষ্কার ব্যবধান থাকে। ঠিক যেমন বেশিরভাগ মানুষ হয় ডানহাতি হন, নতুবা বাঁহাতি হন। ব্যক্তিত্বের ক্ষেত্রে যদি এমনটি হতো, তবে কোনো স্কেলের স্কোরগুলো দুই প্রান্তে জমা হতো এবং মাঝপথে এসে কমে যেত।
এটি যাচাই করার তিনটি উপায় রয়েছে:
| পরীক্ষা | প্রকৃত ধরন যা দেখাবে | স্বাভাবিক ব্যক্তিত্বের ক্ষেত্রে গবেষণা যা পায় |
|---|---|---|
| স্কোরের আকৃতি | মাঝখানে একটি খাদের মতো গভীরতা সহ দুটি কুঁজ বা চূড়া | একটিমাত্র চূড়া, যা মাঝখানে সবচেয়ে ভারী |
| ট্যাকোমেট্রিক বিশ্লেষণ | স্কোরের নিচে লুকিয়ে থাকা একটি ক্যাটাগরি | একটি মসৃণ মাত্রা |
| ক্লাস্টার বিশ্লেষণ | এমন সব গ্রুপ যা প্রতিটি নমুনাতেই বারবার ফিরে আসে | মাঝখানে অনেক মানুষসহ কয়েকটি ঢিলেঢালা গ্রুপ |
ট্যাকোমেট্রিক গবেষণায় যা পাওয়া গেছে
ট্যাকোমেট্রিক বিশ্লেষণ হলো পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির একটি পরিবার, যা কোনো প্রকৃত ক্যাটাগরিকে একটি মসৃণ স্কেল থেকে আলাদা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি ঠিক এই প্রশ্নটির উত্তর খোঁজার জন্যই তৈরি হয়েছিল।
আরনাউ এবং তাঁর সহকর্মীরা (২০০৩) মাইয়ার্স-ব্রিগস টাইপ ইন্ডিকেটরসহ তিনটি টাইপ প্রশ্নমালায় এটি প্রয়োগ করেছিলেন। পছন্দগুলো সুপ্ত ক্যাটাগরির পরিবর্তে অবিচ্ছিন্ন মাত্রার মতো আচরণ করেছিল।
বৃহত্তর চিত্রটি একই রকম। হাসলাম, হল্যান্ড এবং কুপেন্স (২০১২) মোট ৫ লক্ষ ৩৩ হাজারের বেশি অংশগ্রহণকারীকে নিয়ে ১৭৭টি ট্যাকোমেট্রিক নিবন্ধ পর্যালোচনা করেছেন। নতুন এবং আরও ভালোভাবে ডিজাইন করা গবেষণায় ক্যাটাগরির অস্তিত্ব পাওয়ার ঘটনা অনেক কমে গেছে, এবং সাধারণ ব্যক্তিত্ব প্রকৃত ক্যাটাগরির পক্ষে খুব সামান্য বিশ্বাসযোগ্য প্রমাণই দিয়েছে। তাঁদের সিদ্ধান্ত ছিল যে ব্যক্তিত্ব মনোবিজ্ঞানীরা যা পরিমাপ করেন তার বেশিরভাগই মাত্রিক বা ডাইমেনশনাল।
যেসব গবেষণায় ব্যক্তিত্বের ধরন পাওয়া গেছে সেগুলোর ব্যাপারটি কী?
কিছু গবেষণায় ব্যক্তিত্বের ধরন পাওয়ার কথা বলা হয়, এবং সেগুলো গভীরভাবে পড়ার মতো কারণ তারা শব্দের অর্থ নির্দেশ করার চেয়ে কিছুটা সংকুচিত বিষয় খুঁজে পায়।
অ্যাসনডর্ফ ও তাঁর সহকর্মীরা (২০০১) বেশ কয়েকটি নমুনা ও পদ্ধতিতে শিশু ও প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে তিনটি পুনরাবৃত্ত প্যাটার্ন খুঁজে পেয়েছেন, যেগুলোকে তাঁরা স্থিতিস্থাপক (resilient), অতিরিক্ত নিয়ন্ত্রিত (overcontrolled) এবং কম নিয়ন্ত্রিত (undercontrolled) বলেছেন। গার্লাচ এবং তাঁর সহকর্মীরা (২০১৮) ১৫ লক্ষেরও বেশি অংশগ্রহণকারী নিয়ে চারটি বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করেছেন এবং অন্তত চারটি শক্তিশালী ধরনের কথা জানিয়েছেন।
এগুলো হলো বৈশিষ্ট্যের স্কোরের কিছু প্যাটার্ন: এমন কিছু সংমিশ্রণ যা আপনি যা আশা করবেন তার চেয়ে বেশি মানুষ ভাগ করে নেয়। এগুলো কোনো দেয়ালঘেরা আলাদা গ্রুপ নয়। গার্লাচ টিম আরও দেখিয়েছে যে সাধারণ ক্লাস্টার পদ্ধতিগুলো আসলগুলোর পাশাপাশি অনেক মিথ্যা ধরন তৈরি করে, যে কারণে অনেক টাইপ সিস্টেম তাদের নিজেদের গ্রুপ খুঁজে পাওয়ার দাবি করে। এই গবেষণার কোনোটিই ১৬টি ভিন্ন ধরনের মানুষের ধারণাকে সমর্থন করে না।
একটি টাইপ লেবেল কতটা তথ্য বাদ দেয়
একটি লেবেল অন্তর্নিহিত স্কোরগুলোর সাথে ঠিক কী করে, তা দেখতে আমরা একটি ছোট স্ক্রিপ্টের সাহায্যে আমাদের নিজস্ব ১৬ পার্সোনালিটি টাইপস টেস্ট-এর স্কোরিং পদ্ধতিটি যাচাই করেছি।
চারটি স্কেলের প্রতিটিতে ১২টি করে বিবৃতি রয়েছে, যা প্রতি স্কেলে ৪৯টি সম্ভাব্য স্কোর দেয়। এটি মোট ৫,৭৬৪,৮০১টি ভিন্ন স্কোর প্রোফাইল তৈরি করে এবং টেস্টটি এই সমস্ত প্রোফাইলকে ১৬টি লেবেলে সাজায়। প্রতিটি ধরন ৩৩১,৭৭৬ থেকে ৩৯০,৬২৫টি স্কোর প্রোফাইলকে কভার করে। একই চার অক্ষরের অধিকারী দুজন মানুষের স্কোর খুব আলাদা হতে পারে, আবার ভিন্ন অক্ষর থাকা সত্ত্বেও দুজন মানুষ একটি উত্তরের ব্যবধানে থাকতে পারে। এমবিটিআই কি বৈজ্ঞানিক দিক থেকে বৈধ-এই বিষয়ে আমাদের ব্লগপোস্টটিতে এই ব্যবধানের পরিসংখ্যান দেওয়া হয়েছে।
আমাদের বিগ ফাইভ পার্সোনালিটি টেস্ট অন্য পথ অনুসরণ করে। প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের ৪১টি সম্ভাব্য স্কোর রয়েছে এবং ফলাফলটি সরাসরি স্কোরটি দেখায়, যার সাথে কম, মাঝারি বা বেশি (৩৫% বা তার কম, ৩৬ থেকে ৬৪%, ৬৫% বা তার বেশি) মূল্যায়ন থাকে। কোনো কিছুকে একপাশে জোর করে ঠেলে দেওয়া হয় না। এমন একটি মডেলে যেখানে প্রতিটি উত্তর আসার সম্ভাবনা সমান, সেখানে কোনো বৈশিষ্ট্যের প্রায় ৭৮% ফলাফল মাঝারি মূল্যায়নে পড়ে এবং স্কোরগুলো কোনো ধরনের খাদ বা গর্ত ছাড়াই ৫০%-এ একটি মাত্র চূড়া তৈরি করে। এটি ভিজিটরদের ডেটা নয় বরং স্কোরিংয়ের একটি মডেল, তবে এটি দেখায় যে একটি মসৃণ স্কেল কী ধরনের আকৃতি তৈরি করে।
ধরন বনাম বৈশিষ্ট্য: কোনটি আপনাকে বেশি তথ্য দেয়?
| টাইপের ফলাফল | বৈশিষ্ট্যের স্কোর | |
|---|---|---|
| আপনি যা পান | একটি লেবেল, যেমন INFP | প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের একটি স্কোর |
| মাঝের স্কোরগুলো | একপাশে ঠেলে দেওয়া হয় | যেমন আছে তেমনই দেখানো হয় |
| মনে রাখা সহজ | হ্যাঁ | তুলনামূলক কম |
| রিটেস্টে পরিবর্তন | মাঝখানের কাছাকাছি থাকা অক্ষরগুলো প্রায়ই বদলে যায় | স্কোর সামান্য নড়াচড়া করে |
| সবচেয়ে ভালো কাজের জন্য | পছন্দ সম্পর্কে কথোপকথন শুরু করতে | আপনি আসলে কোথায় অবস্থান করছেন তা দেখতে |
একটি ধরন নিয়ে কথা বলা সহজ। বৈশিষ্ট্যগুলো আরও বেশি তথ্য সংরক্ষণ করে। অনলাইন ব্যক্তিত্বের পরীক্ষাগুলো কতটা নির্ভুল-এ বিষয়ে আমাদের নির্দেশিকায় ব্যাখ্যা করা হয়েছে কেন দুটির মধ্যে বৈশিষ্ট্যভিত্তিক স্কেলগুলো বেশি ভালোভাবে গবেষণা করা হয়েছে।
কোনো বাক্সে বন্দি না হয়ে যেভাবে একটি ধরন ব্যবহার করবেন
- প্রথমে আপনার স্কোরগুলো পড়ুন। ৫০%-এর কাছাকাছি কোনো স্কোরের ওপর ভিত্তি করে তৈরি কোনো অক্ষর সামান্য ঝোঁক নির্দেশ করে, এবং উভয় দিকই আপনার সম্পর্কে বর্ণনা করতে পারে।
- টাইপের বিবরণটিকে একটি সূচনার বিন্দু হিসেবে বিবেচনা করুন। যে বাক্যগুলোর সাথে আপনার মিল আছে সেগুলো রাখুন এবং যেগুলোর সাথে মিলে না সেগুলো বাদ দিন।
- প্রতিবেশীদেরও মিলে যাওয়ার প্রত্যাশা করুন। যে ধরনগুলোতে তিনটি অক্ষর মিল রয়েছে, তাদের স্কোর প্রায় কাছাকাছিই হয়।
- কাউকে বাদ দেওয়ার জন্য কোনো ধরন ব্যবহার করবেন না। একটি লেবেল আপনাকে বলতে পারে না যে কেউ কী করতে পারে, এটি কেবল বলে যে তারা কী পছন্দ করার কথা বলেছে।
- বৈশিষ্ট্যভিত্তিক টেস্টের মাধ্যমে যাচাই করুন। যদি উভয় টেস্টই একই দিকে নির্দেশ করে, তবে প্যাটার্নটি স্থিতিশীল হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে।
সচরাচর জিজ্ঞাস্য প্রশ্নাবলী
ব্যক্তিত্বের ধরনগুলো কি বাস্তব?
আলাদা ক্যাটাগরি হিসেবে নয়। গবেষণায় দেখা গেছে ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যগুলো ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয় এবং টাইপের লেবেলগুলো হলো সেই স্কেলগুলোর ওপর নির্ধারিত কিছু কাট-অফ বা সীমা। কিছু বৈশিষ্ট্যের সংমিশ্রণ বেশি দেখা যায়, যে কারণে বড় বড় গবেষণায় কয়েকটি বিস্তৃত ধরন সামনে চলে আসে।
ব্যক্তিত্বের ধরনগুলো এত নিখুঁত মনে হয় কেন?
একটি টাইপের বিবরণ এমনভাবে লেখা হয় যাতে স্পষ্ট ঝোঁক রয়েছে এমন মানুষদের সাথে এটি মিলে যায় এবং আমরা বেশিরভাগই এর কিছু অংশের সাথে নিজেদের মিল খুঁজে পাই। যে অংশগুলো মিলে যায় সেগুলো না মিলার অংশগুলোর চেয়ে বেশি চোখে পড়ে, ফলে পুরো বিবরণটিকেই সঠিক বলে মনে হয়।
বিগ ফাইভ কি কোনো টাইপ সিস্টেম?
না। বিগ ফাইভ ক্যাটাগরির পরিবর্তে পাঁচটি বৈশিষ্ট্যের প্রতিটিতে আলাদা স্কোর প্রদান করে। কিছু গবেষণায় বিগ ফাইভের স্কোরগুলোকে সাধারণ প্যাটার্নে গ্রুপিং করা হয়, কিন্তু বৈশিষ্ট্যগুলো নিজেই একেকটি স্কেল।
ব্যক্তিত্বের ধরন কয়টি?
এর কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা নেই, কারণ সংখ্যাটি নির্ভর করে আপনি রেখাগুলো কোথায় টানছেন তার ওপর। ১৬টি ধরন এসেছে চারটি স্কেলকে দুভাগে ভাগ করা থেকে। বৃহৎ ডেটা সংক্রান্ত গবেষণাগুলোতে ১৬টি আলাদা গ্রুপের পরিবর্তে তিনটি বা চারটি সাধারণ বৈশিষ্ট্যের প্যাটার্ন পাওয়া গেছে।