Томские учёные смогут выявить школьников, склонных к агрессии, по страницам в соцсетях

Учёные ТГУ разрабатывают алгоритм для выявления пользователей «ВКонтакте», которые проявляют склонность к агрессии, тревожности и стрессу, а также алгоритм для поиска небезопасного контента.

Как сообщает пресс-служба вуза, 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. Исследование поддержано грантом до 2022 года, на его реализацию выделено 5 миллионов рублей.

«Мы проведем ряд анонимных опросников и шкал, которые продемонстрируют уровень тревожности и стресса каждого участника, и выявим связь между полученными результатами и подписками на сообщества в личном профиле соцсетей. Обнаружение связей 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»,

– пояснил участник проекта, зав. лабораторией компьютерных средств обучения Института дополнительного образования ТГУ Артем Фещенко.

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. Цель – обнаружить закономерность в обезличенных агрегированных данных. 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.