MBTI Persona Priming prompt research

Sat, 09 May 2026 00:00:00 +0000

개요

K-Pop 가상 아이돌 앱 프로젝트의 일부로 진행한 챗봇 persona 사전조사 입니다. LLM에 일관된 성격을 부여하기 위한 출발점으로, 심리 프로필 priming 방식의 framework — arXiv 논문 Psychologically Enhanced AI Agents ( ) 와 그 official 구현 를 검토하고, 검증 흐름·prompt 변종 비교를 정리했습니다.

보안 안내. 본 프로젝트는 일부 대외비 작업이 포함되어, 실제 가상 아이돌에 사용될 priming 전문·생성 결과·내부 도식은 공개하지 않습니다. 본 페이지는 적용한 공개 framework와 실험 설계를 중심으로 기술합니다.

1. Framework

1.1 검증 방법 — 사용 모델

검증 단계 LLM: GPT-4o-mini

1.2 Flow (예: ENFJ)

priming.json — 16개 MBTI 유형 각각에 대한 priming prompt가 정의돼 있다. 챗봇에 system prompt로 주입한다.
한 유형(예: ENFJ)에 대해 16Personalities 공식 설문 기반 60문항을 던진다. 60문항은 E/I, S/N, F/T, J/P 네 축을 결정짓는 항목들로 구성.
각 문항에 대해 동일한 priming + 동일한 질문을 15회 반복 한다 (응답 일관성 검증).
- Temperature = 1.0이라 매번 약간씩 다른 응답이 나올 수 있음.
- 일관성이 높으면 priming 성공, 낮으면 실패.

1.3 Likert 환산

15번 응답을 7점 척도(score)로 환산한다 — 16Personalities 공식 테스트가 7점 척도를 사용하기 때문.

score_dict = {
 "agree": -3,
 "generally agree": -2,
 "partially agree": -1,
 "neither agree nor disagree": 0,
 "partially disagree": 1,
 "generally disagree": 2,
 "disagree": 3,
}

15회의 score를 평균해 한 문항의 응답값으로 삼고, 60문항에 대해 같은 절차를 수행.

1.4 결과 시각화

60문항 중 E/I 축을 결정하는 약 10개 문항을 모아 그 sample 평균을 좌표에 찍고 BoxPlot으로 분포를 본다.
ENFJ로 priming한 LLM이 E축 문항에서 외향적인 응답(예: 평균 −3 근처)을 일관되게 보이는지 검증.

결론: 이 priming을 prompt로 썼을 때 LLM이 MBTI 특성을 분명히 구분해 응답한다 는 가설을 BoxPlot으로 시각적으로 검증.

2. Prompt 변종 — 3종 비교

priming 구조의 어느 부분이 효과를 내는지 확인하기 위해 3종의 변종을 비교했다.

A. Only MBTI

You are an {MBTI_TYPE}.

→ MBTI 유형 라벨만 주는 가장 짧은 형태.

B. MBTI + Description (Structured Priming)

MBTI 라벨 + 다음 6개 카테고리로 구조화된 description 을 함께 부여한다.

Communication Style (소통 방식)
Leadership and Management Style (리더십)
Problem-Solving Approach (문제 해결)
Interpersonal Relationships (대인 관계)
Handling Change and Stress (스트레스 대처)
Application in Various Contexts

description 은 MBTI 공식 문헌 (Myers and Myers, 1980, “Gifts Differing”) 기반으로 LLM 요약을 거쳐 작성.

C. Only Description

위 6개 카테고리만 두고 MBTI 라벨은 제거. 라벨이 priming 효과를 내는지, 설명이 효과를 내는지 분리해 보기 위함.

3. 추가 검증 — WritingPrompt 태스크

성격 priming이 창작 응답에서도 일관되게 나타나는지 확인하기 위한 별도 검증.

Flow

priming(예: INFJ prompt)을 LLM에 주입.
Reddit r/WritingPrompts 에서 100개 글쓰기 프롬프트를 LLM에게 제공 → 각 prompt에 대해 짧은 스토리 생성.
- Story generator: Qwen3-235B-A22B
생성된 스토리를 LLM-as-judge 가 1–5점으로 평가.
- Judge: Qwen2.5-14B-Instruct
- 평가 기준: PersonaLLM 등 선행 연구의 persona consistency 지표.

→ 동일한 LLM이 다른 MBTI priming 하에서 글쓰기 스타일이 일관되게 달라지는지를 정량 평가.

Stack

Python — 실험 파이프라인
LLMs — GPT-4o-mini (검증), Qwen3-235B-A22B (story generation), Qwen2.5-14B-Instruct (judge)
Prompt Engineering — system prompt 설계, priming 구조화, score 환산

참고

Psychologically Enhanced AI Agents —
Reference code —
Myers, I. B., & Myers, P. B. (1980). Gifts Differing: Understanding Personality Type.
16Personalities 공식 설문 (60문항, 7점 Likert)

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