В Казанском федеральном университете реализуется проект «Нейросетевая психометрическая модель когнитивно-поведенческих предикторов жизненной активности личности на базе соцсетей». Исследование проводится учеными Института психологии и образования совместно со специалистами Института вычислительной математики и информационных технологий КФУ. Проект поддержан грантом РНФ.

Особенность исследования состоит в охвате и анализе миллиона людей, с задействованием элементов искусственного интеллекта. Работой руководит профессор кафедры клинической психологии и психологии личности Института психологии и образования Леонид Попов. Представителями математического направления выступили ученые ИВМиИТ КФУ Фаиль Гафаров и Галим Вахитов.

Как напомнил координатор реализации психологической части проекта, заведующий кафедрой общей психологии ИПиО Павел Устин, в рамках выполнения проекта – 2019 учеными КФУ была разработана и апробирована информационно-аналитическая система автоматизированного мониторинга персональных страниц пользователей социальных сетей – ИАС АМПУ, с выделением персональных профилей пользователей по заданным критериям профессиональной успешности, с использованием нейросетевых алгоритмов и методов Big Data.

«С помощью нейросетевого модуля для прогнозирования профессиональной успешности нами была доказана возможность прогнозирования профессиональной успешности через четыре предиктора: количество друзей, количество подписчиков, количество фотографий, количество видеозаписей на странице пользователя. На сегодня выделенные нами разнообразные показатели (маркеры, метрики) позволяют с большей или меньшей вероятностью прогнозировать поведение личности на основе ее виртуальных следов в социальных сетях», – напомнил П.Устин.

Согласно данным первого этапа исследования, чем больше активность в соцсетях, тем менее успешны люди в профессиональной сфере. Обобщение полученных результатов  изложено в статье «Когнитивно-поведенческая концепция и возможности ее реализации в жизненной активности студентов», опубликованном в «Психологическом журнале».

Цель проекта – 2022 – расширить нейросетевую психометрическую модель прогнозирования жизненной активности личности через разработку нового компонента – социальной успешности.

«Под социальной успешностью пользователя социальных сетей понимается способность человека в ходе виртуального общения с другими людьми создавать широкие контакты и обмениваться информацией. Это первый уровень социальной успешности пользователя. Второй уровень успешности виртуального общения определяется способностью и умением субъекта общения проявить интерес к другим пользователям, вовлечь их в свои интересы, создать собственную группу сторонников, оказывать влияние на других. В итоге мы получим работающую модель прогнозирования социальной (социально-виртуальной) успешности пользователя социальных сетей, которая станет еще одним звеном комплексного образования "жизненная активность" человека как субъекта вовлеченного в академическую, профессиональную и социальную жизнедеятельность со своими показателями успешности», – добавил он.

Для достижение этой цели учеными предполагается решить три фундаментальные задачи. Во-первых, на базе нейросетей, BIG DATA и соцсетей разработать функциональную психометрическую модель когнитивно-поведенческих предикторов социальной успешности личности в рамках ее образовательной деятельности. Во-вторых, разработать функциональную психометрическую модель когнитивно-поведенческих предикторов социальной успешности личности в рамках ее профессиональной деятельности. И, наконец, на основе интеграции полученных результатов предложить нейросетевую психометрическую модель прогнозирования образовательной, профессиональной и социальной успешности личности через структуру когнитивно-поведенческих предикторов, представленных в метриках ее персонального профиля в социальных сетях.

Масштабность планируемого исследования определяется значительными объемами выборки. Это и миллионы пользователей социальных сетей, и охват широкого круга вопросов, решение которых возможно при интеграции разработок как в области психологии, так в области информационно-коммуникационных технологий.

Результаты исследования внесут вклад в решение научной проблемы кибернетического моделирования психологических процессов и позволят расширить возможности психологии в плане предложения принципиально новых психодиагностических технологий составления психологического портрета человека на основе анализа его виртуальной активности и методов исследования и прогнозирования поведения личности через виртуальное пространство.