По постам в соцсетях компьютер определит успеваемость и депрессию Обсудить

По постам в соцсетях компьютер определит успеваемость и депрессию  Обсудить

Российские ученые создали компьютерную модель, которая с точностью 94% предсказывала успеваемость учеников по их текстам в социальных сетях, а потом перенесли ее на определение депрессивных состояний и оценку психологического здоровья подростков и студентов в масштабе учебного заведения. Результаты опубликовали в журнале EPJ Data Science.

«В своей новой работе мы попытались предсказать успеваемость учеников школ и вузов по их постам ВКонтакте и Твиттере. Способность к обучению — очень сложная характеристика человека. На нее влияют не только черты характера, но и психологическое благополучие, например наличие различных нарушений. Увы, последнее не измеряется в масштабах учебного заведения, в отличие от академических успехов, которые к тому же находятся в открытом доступе. Мы разрабатываем систему, которая смогла бы по активности человека в социальной сети выявить у него психологические трудности, в частности депрессию. Нельзя быть уверенным в том, как эта модель будет работать, если вначале не валидировать ее на характеристике, информация о которой широко доступна, например на академической успеваемости», — рассказывает руководитель проекта Иван Смирнов, PhD, заведующий лабораторией вычислительных социальных наук Института образования Высшей школы экономики.

На первом этапе ученые использовали посты с открытых страниц ВКонтакте от 2468 испытуемых, сдававших в 2012 году тест «PISA, который позволяет оценить грамотность и умение применять свои знания на практике. Специалисты обучили модель сопоставлять слова из постов векторам»: каждое слово имеет свое место в пространстве смыслов. Затем модель научили различать посты учеников с хорошими и не очень результатами теста PISA. После этого систему применили на постах студентов из сотни крупнейших вузов страны и сопоставили результаты с официальными данными, которые показывали средние баллы по ЕГЭ абитуриентов и выпускников учебного заведения, а также общую информацию по успеваемости.

Модель выявила, что тексты «отличников» часто объемные, написаны более богатым языком и содержат длинные и иностранные слова. Такие ученики нередко обсуждают физику, литературу и склонны использовать выражения, описывающие мыслительный процесс. Для «двоечников» характерны ошибки, смайлы, восклицания и слова, написанные заглавными буквами. Они чаще обсуждают гороскопы, военную службу и ДТП. Точность модели составила 94%. Новый подход может быть полезен при выявлении депрессии, влияющей на учебные достижения. Результаты работы еще раз показали, насколько уязвима конфиденциальность пользователя в социальной сети.

Самые свежие новости медицины на нашей странице в Вконтакте
Читайте также

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Все материалы на данном сайте взяты из открытых источников или присланы посетителями сайта и предоставляются исключительно в ознакомительных целях.
Права на материалы принадлежат их владельцам. Администрация сайта ответственности за содержание материала не несет. (Правообладателям)
Информация на сайте носит рекомендательный характер. Пожалуйста, посоветуйтесь с лечащим врачом.
Редакция Citol.ru не осуществляет медицинских консультаций или постановки диагноза.