Исследование о создании нейросетевой психометрической модели когнитивно-поведенческих предикторов жизненной активности личности на базе соцсетей будет вестись и психологами, и ИТ-специалистами.
Российский научный фонд объявил победителей конкурса «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами».
В список победителей конкурса вошел и проект Института психологии и образования «Нейросетевая психометрическая модель когнитивноповеденческих предикторов жизненной активности личности на базе социальных сетей», научным руководителем которого является профессор Леонид Михайлович Попов.
Проект будет реализован в течение трех лет в рамках киберпсихологии. Это направление, появление которого востребовано логикой развития современного информационного общества и общей стратегией развития российской науки на ближайшие десятилетия.
— В психологии активность личности в виртуальном пространстве и попытки прогнозирования ее поведения в реальной жизни на основе этой активности находят свое воплощение в киберпсихологии – новой отрасли знания, находящейся на начальных этапах своего становления. Учитывая текущую роль виртуальной реальности в жизни людей и революционные возможности, которые она дает для развития психологической науки и практики, киберпсихология – это ведущий тренд ближайших десятилетий. В рамках данного тренда особое место занимает психология социальных сетей – одно из наиболее интенсивно развивающихся направлений, — пояснил координатор реализации психологической части проекта Павел Николаевич Устин.
Социальные сети – виртуальная площадка, которая связывает миллионы пользователей со всего мира и расширяет границы их взаимодействия друг с другом. Практически соцсети становятся аналогом кибернетического моделирования психологических процессов.
— Анализ аналитики по наиболее перспективным и прорывным направлениям, составленный авторитетными агентствами (в частности, это Web of Science и Thomson Reuters), показывает, что проблема психологии соцсетей и возможностей использования Big Data (Больших Данных) в конструировании прогностических моделей потенциального поведения пользователей соцсетей в реальной жизни – это тренды, отражающие один из основных векторов развития социогуманитарных наук, в том числе, психологии, и открывает широкие перспективы приблизиться к пониманию такого сложного, многомерного феномена, как человеческое поведение в реальном мире.
Центры психометрии в университетах Кэмбриджа и Стэндфорда, объединяющие под своей эгидой в рамках проекта «Моя личность» более 200 ученых со всего мира, уже с 2006 года занимаются проблемой психометрических показателей поведения личности в Фейсбуке. На данный момент исследователями выделены разнообразные показатели (маркеры, метрики), которые позволяют с большей или меньшей вероятностью прогнозировать поведение личности на основе ее виртуальных следов в социальных сетях.
Разработок подобного уровня в России пока не проводилось.
По словам Павла Устина, особенностью исследования ученых ИПО КФУ будет возможность одновременно охватить и проанализировать огромное, многомиллионное количество людей (Big Data), задействовав элементы искусственного интеллекта через использование Нейросетей (моделирование, основанное на самообучении киберсистем и выступающее аналогом искусственного интеллекта – прим.авт.), что позволит получить более достоверные результаты и сведет вероятность статистических ошибок к минимальным значениям.
Таким образом, запланированное исследование отличается комплексным подходом: работа будет вестись и психологами (Институт психологии и образования), и ИТ-специалистами (Институт вычислительной математики и информационных технологий, координатор - Фаиль Гафаров). Подобная интеграция позволит не только проводить кибердиагностику, но также прогнозировать поведение людей через киберпространство.
Ученые планируют к 2021 году разработать на базе Big Data и Нейросетей теоретико-прикладную модель прогнозирования жизненной активности личности в ее образовательной и профессиональной деятельности на основе интеграции психологических закономерностей проявления поведенческих и когнитивных процессов пользователей с ключевыми параметрами профиля их активности в соцсетях.