Томские ученые научились создавать психологический портрет по «цифровому следу»
Магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета Екатерина Атамасова разработала методику отбора психологических характеристик с помощью цифрового следа человека. На ее основе был создан прототип программного обеспечения, которое составляет психологический портрет по открытым данным из соцсетей, сообщает пресс-служба ТГУ.
«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».
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 Вячеслав Гойко — научный руководитель Екатерины Атамасовой).
После этого 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.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал «Томский Обзор».