Магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета Екатерина Атамасова, используя цифровой след человека, разработала методику отбора психологических характеристик с целью их прогнозирования. На ее основе создан прототип программного обеспечения, которое составляет психологический портрет по открытым данным, полученным из соцсетей. 

– Для обеспечения безопасности общества необходимо уметь быстро прогнозировать психологические характеристики человека и своевременно выявлять группы риска: людей с расстройствами поведения, суицидальными наклонностями и прочими, – объясняет Екатерина Атамасова. – Наряду с этим наличие психологического портрета позволяет решать целый ряд образовательных задач и повышать качество обучения. 
image-21-07-21-10-35.jpeg 

Наиболее популярным и распространенным инструментом оценки психологических характеристик людей являются различные виды анкетирования и опроса, но принять участие в них может только ограниченное количество людей. Решением этой проблемы может выступить использование цифрового следа человека.

Традиционно для анализа выделяют пять типов данных, которые дают основную информацию о личности: данные профиля, интересы, дружеские связи, текст и активность пользователя. Кроме этого, часть полезной информации можно получить из анализа контента в виде фотографий и изображений. 

Автор проекта определила 12 фактических показателей активности пользователей на сайте и предложила методику отбора психологических характеристик, выходящих за рамки «большой пятерки», с целью прогнозирования по цифровому следу. 

– Для тестирования методики, прежде всего, было необходимо собрать данные, а именно, результаты психологического тестирования и цифровой след респондентов в социальной сети «ВКонтакте», которая является наиболее популярной у возрастной категории 15-25 лет, – рассказывает Екатерина Атамасова. – На их основе для компьютерной модели формировались обучающая и тренировочная выборки. ​

С помощью LMS-системы Moodle был проведен онлайн-опрос среди студентов и сотрудников ТГУ, по результатам которого были получены их психологические характеристики. Оценивались такие показатели, как экстраверсия, стресс, подавленность, тревожность, доброжелательность, эмоциональная устойчивость и другие. Данные социальных сетей были получены с использованием разработанной Центром прикладного анализа данных ТГУ платформы по сбору и обработке данных социальных медиа; директор Центра прикладного анализа больших данных ТГУ Вячеслав Гойко – научный руководитель Екатерины Атамасовой. 

На следующем этапе компьютерную модель «научили» анализировать нужные характеристики, оценивая степень их выраженности. Навыки, приобретённые ИИ, протестировали на новых профилях пользователей и провели их последующий опрос, чтобы оценить точность работы компьютерной модели. Результаты показали, что с наилучшей точностью можно прогнозировать стресс (79,8%), с худшей – доброжелательность (59,2%). 

– Эта работа является междисциплинарной, она выполнена на стыке двух очень разных областей – IT, а именно, технологий интеллектуальной обработки данных, и психологии, – отмечает директор ИПМКН ТГУ Александр Замятин. – Бывает, что исследование носит академический характер, а применить его результаты потом сложно. В данном случае практически точка приложения совершенно очевидна: программное обеспечение будет помогать тьюторам и школьным психологам быстро определять психологические характеристики школьников и студентов. Это, в свою очередь, поможет в построении индивидуальной траектории образования, которая будет действительно эффективной. 

Как отмечает директор ИПМКН, разработка отдельных сервисов для интеллектуальной обработки данных – задача весьма нетривиальная и реализуется сегодня довольно редко. Чаще это делает специалист для решения конкретной задачи под определённый проект, поэтому создание автоматизированного сервиса – важное достижение, которое будет очень востребовано в образовательной сфере.  

Исследование выполнено в рамках проекта РНФ (9-78-10122) «Разработка алгоритма идентификации факторов риска безопасности пользователей социальных сетей на основе анализа контента и психологических характеристик его потребителей». Планируется, что новое ПО будет внедрено в качестве сервиса для тьюторов и школьных психологов. 

Больше информации о магистратуре ИПМКН ТГУ – здесь

Источник: www.tsu.ru

Похожие новости

  • 24/02/2021

    Цитируемые учёные ТПУ: подземные воды Забайкалья, свойства Шлемника и донные осадки моря Лаптевых

    Проект «Цитируемые ученые ТПУ» подводит итоги публикационной активности ученых Томского политехнического университета за январь. Самый высокоцитируемый соавтор статей ученых ТПУ имеет индекс Хирша 90, а самый высокорейтинговый журнал — импакт-фактор 6,479.
    478
  • 19/11/2020

    Цитируемые ученые ТПУ: «умные» удобрения, ферритовая керамика и наносеребро

    ​Проект «Цитируемые ученые ТПУ» подводит итоги публикационной активности ученых Томского политехнического университета за октябрь. Самый высокоцитируемый соавтор статей ученых ТПУ имеет индекс Хирша 57, а самый высокорейтинговый журнал — импакт-фактор 7,246.
    1158
  • 23/12/2020

    Директор Исследовательской школы химических и биомедицинских технологий ТПУ Марина Трусова: «Все силы и средства идут на развитие школы»

    ​​О главных событиях и достижениях 2020 года и планах на будущее рассказала директор Исследовательской школы химических и биомедицинских технологий Марина Трусова.    Мегагранты Год для коллектива нашей школы был ярким и богатым на события.
    692
  • 17/12/2020

    Online-сервисом ТГУ успешно пользуются ученые из восьми стран

    ​​Online-сервис по генерации тестов для дискретных систем, созданный радиофизиками ТГУ, за два года, помимо России, стал популярен в Турции, ОАЭ, Франции, Великобритании, Казахстане, Нидерландах и США.
    537
  • 11/08/2021

    Искусственный интеллект создает психологический портрет

    Искусственный интеллект уже знает о нас больше, чем мы сами о себе думаем, утверждают специалисты. Он беспристрастен, а потому с холодным "сердцем" и математическим разумом анализирует цифровые следы, которые мы оставляем в социальных сетях.
    528
  • 17/06/2021

    Медики и инженеры создают базу данных больных с нейродегенеративными заболеваниями в Томской области

    Коллектив ученых Томского политехнического университета, Сибирского государственного медицинского университета и НИИ медицинской генетики Томского НИМЦ проводят исследования виральности и вариативности нервно-психических расстройств болезни Паркинсона и болезни Гентингтона больных Томской области.
    644
  • 29/12/2020

    Наталья Гусева: «2020 год потребовал самоотверженности и готовности к переменам»

    ​Директор Инженерной школы природных ресурсов ТПУ Наталья Гусева поделилась результатами, которых достиг коллектив школы в 2020 году, и рассказала о целях и задачах на будущий год.​   Уходящий год стал точкой отсчета новой реальности для всего мира, и, чтобы в нее «встроиться», нам пришлось многое пересмотреть и изменить в своей деятельности.
    1764
  • 12/02/2020

    «Форварды» и «депрессивные»: о классификации регионов РФ по влиянию социально-экономических факторов на продолжительность жизни населения

    ​Молодой ученый ТПУ провел масштабную работу, позволившую впервые классифицировать все регионы РФ по влиянию социально-экономических факторов на продолжительность жизни и объединить их в характерные группы: «российские форварды», «догоняющие», «социотрадиционные» и «депрессивные».
    842
  • 29/01/2021

    Cклонность человека к предпринимательству помогут определить учёные ХГУ

    ​Коллектив учёных медико-психолого-социального института Хакасского госуниверситета разработал компьютерную программу «Диагностический пакет для выявления предпринимательских способностей» молодых людей.
    930
  • 11/12/2020

    Почему земля вкусная: ученые ТПУ ищут "рецепт" от загадочных болезней

    ​​​Ученые Томского политеха (ТПУ) отправились в экспедицию на Алтай, где будут методами биогеохимии изучать причины геофагии (поедания почвы) животных. Такие исследования прошли в Приморье и предстоят в Забайкалье, в комплексе они расскажут, как окружающая среда и геология местности влияют на живые организмы.
    688