Учёные ТГУ разрабатывают алгоритм для выявления пользователей «ВКонтакте», которые проявляют склонность к агрессии, тревожности и стрессу, а также алгоритм для поиска небезопасного контента. Сейчас для создания базы данных исследователи сформировали онлайн-опросники, доступные студентам ТГУ. Ответивший узнает свой психологический портрет, эмоциональное состояние и то, как он пользуется интернетом.
Проект реализует команда психологов, социологов, историков и программистов ТГУ, руководитель – доцент факультета психологии Валерия Мацута. Исследование поддержано грантом РНФ (№ 19-78-10122 «Разработка алгоритма идентификации факторов риска безопасности пользователей социальных сетей на основе анализа контента и психологических характеристик его потребителей») до 2022 года, на его реализацию выделено 5 миллионов рублей.
– Мы проведем ряд анонимных психологических опросников и шкал, которые продемонстрируют уровень тревожности и стресса каждого участника, и выявим связь между полученными результатами и подписками на сообщества в личном профиле социальных сетей, – пояснил участник проекта, зав. лабораторией компьютерных средств обучения Института дополнительного образования ТГУ Артем Фещенко. – Обнаружение связей (маркерных сообществ) позволит прогнозировать наличие искомого признака у других людей. Например, если все люди, прошедшие диагностику и продемонстрировавшие высокий уровень стресса, подписаны на одно сообщество, то можно предположить, что у других подписчиков этой группы, которые не проходили диагностику, стресс также высок.
Исследователи подчёркивают, что процедура поиска аккаунта респондента в социальной сети и обнаружение связей между результатами опросника и подписками происходит с помощью программных алгоритмов без непосредственного участия человека-исследователя. С точки зрения этики этот подход более корректен, и результат такого анализа не содержит персональных данных респондентов, цель – обнаружить закономерность в обезличенных агрегированных данных.
На данный момент учёные разработали анкету для психодиагностического исследования пользователей социальных сетей. Также они создали онлайн-опросники, которые встроены в систему «Электронный университет – MOODLE». Пока эти анкеты доступны только студентам ТГУ и включают в себя 3 опросника и шкалы: портрет человека (особенности личности: экстраверсия, открытость, практичность, сознательность и пр.), эмоциональное состояние (уровень тревожности, стресса и подавленного состояния) и особенности использования интернета. После прохождения респондентам представляется интерпретация результатов и общие рекомендации, например, необходимость обращения за профессиональной консультацией.
Сейчас база данных содержит 1500 анкет и профилей томских подростков. Всего в рамках проекта планируется опросить и проанализировать страницы «ВКонтакте» у 10 тысяч людей.
Помимо поиска в соцсетях подростков, которым требуется помощь, учёные разрабатывают алгоритм для выявления небезопасного контента, например, группы поддержки отклоняющегося поведения (self-harm), группы ненависти (националистические, экстремистске, шутинговые) и подобные. По итогам будет создана база опасного контента и определены типы пользователей, проявляющих к нему интерес, распространители и создатели.
За последние 5 лет Роскомнадзор заблокировал 60 тысяч страниц или материалов в социальных сетях. Больше всего запрещенного контента содержалось в социальной сети «ВКонтакте» – более 48 тысяч.
Кроме того, к 2022 году учёные создадут первое приложение самодиагностики, которое поможет подросткам понять свои индивидуальные особенности (психологический тип личности) и интерпретировать своё поведение и отношение других людей к себе. Также они получат рекомендации и контакты специалистов, которые смогут им помочь в случае необходимости.
Добавим, что эта же команда учёных разработала алгоритм для поиска «своих» абитуриентов во «ВКонтакте». Сейчас точность алгоритма – более 85%. Он определяет уровень интеллекта, креативности и мотивации выпускников, а также способен понять, какая образовательная программа будет интересна абитуриенту.