Магистрантка ТГУ создала метод получения психологического портрета по “цифровому следу”

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. Решение предложила Екатерина Атамасова, магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета. Используя цифровой след человека, молодой ученый разработала методику отбора психологических характеристик с целью их прогнозирования. Как сообщает пресс-служба вуза, на основе данного методики 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.

Традиционно для анализа цифрового следа 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%).

Как отмечает директор ИПМКН ТГУ Александр Замятин, 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. 

Планируется, что новое ПО будет внедрено в качестве сервиса для тьюторов и школьных психологов.

редакция новостей
фото из архива выпусницы ТГЦ Екатерины Атамасовой