Магистрант Института прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета Екатерина Атамасова предложила метод, который позволяет нейросети по открытым данным соцсетей составить психологический портрет пользователя.
- Главная цель работы - с помощью такого портрета своевременно выявлять группы риска: людей с расстройствами поведения, суицидальными наклонностями, склонностью к наркотикам, агрессии и т.д., - объясняет автор проекта.
Конечно, когда пользователь, что называется, душа нараспашку, это задача не для изощренного ИИ. Его хобби - трудные случаи, с которыми придется основательно повозиться даже классным специалистам. Когда пользователь Сети себя особо не проявляет, во всяком случае нет очевидных наводок, зацепок, по которым можно "нарисовать" четкий портрет пользователя. Сказать, экстраверт он или интроверт, насколько эмоционально устойчив, есть ли аномалии в поведении и т.д. И вот здесь ИИ чувствует себя как рыба в воде. Причем создает психологический портрет очень быстро. Правда, для этого сначала его самого пришлось долго учить на большой группе добровольцев. А затем проверять приобретенные навыки на тестах. После чего созданная Атамасовой система получила добро и была выпущена в "люди". В чем ее отличие от уже существующих вариантов?
- Традиционно для составления психологического портрета применяют так называемую "большую пятерку" показателей, которые дают основную информацию о личности: данные профиля, интересы, дружеские связи, текст и активность пользователя, - говорит научный руководитель исследования, директор Центра прикладного анализа больших данных ТГУ Вячеслав Гойко. - Екатерина дополнила пятерку еще тремя характеристиками - стресс, тревожность, подавленность. Но самое главное, как обрабатывать цифровой след. Автору удалось для каждой психологической характеристики подобрать наиболее точный и эффективный алгоритм.
По словам Гойко, это позволило не только получить более тщательный и детальный психологический портрет человека, но, что очень важно, почти в два раза сократить необходимое для обучения ИИ число добровольцев и время при обучении нейросети.
Сегодня эта нейросеть может с высокой вероятностью выявлять различные группы риска, склонности человека к тем или иным аномалиям в поведении, например, с точностью почти 80 процентов прогнозировать состояние стресса, с точностью более 75 процентов определять уровень эмоциональной устойчивости пользователя.
- Но она настроена не только на негатив, - говорит Гойко. - Эта нейросеть может выявлять людей, склонных к самообразованию, высоко мотивированных к обучению. А скажем, по словарному запасу, употреблению редких слов, числу комментариев и их содержанию можно судить о креативности человека. Такая информация поможет тьюторам и школьным психологам быстро определять психологические характеристики школьников и студентов, поможет в построении индивидуальной траектории образования.
Исследование поддержано Российским научным фондом.
Между тем
Ученые из Стэнфордского университета обучили нейросеть выявлять политические пристрастия человека. Она с точностью 72 процента может отличить либералов от консерваторов. Кажется, что результат не особо впечатляет. Но у человека он намного хуже - всего 55%. Почти с тем же успехом можно угадывать, подбрасывая монету.