Ученые Томского государственного университета разрабатывают алгоритм для выявления пользователей "ВКонтакте", склонных к агрессии, тревожности и стрессу, а также алгоритм для поиска небезопасного контента. Как это будет работать, объяснил участник проекта, зав. лабораторией компьютерных средств обучения Института дистанционного образования Томского государственного университета (ТГУ) Артем Фещенко. "Большинство молодых людей удовлетворяют свой информационный голод с помощью информации находимой в социальных сетях. Обычно это выражается в форме «подписок» на интересные тематические сообщества. Данные о перечне избранных сообществ для большинства пользователей являются открытыми, их можно извлекать и анализировать. Мы рассчитываем в таких подписках соотношение сообществ обычной тематики (музыка, спорт, развлечение) и потенциально опасный для психологического и физического здоровья подростков (жесть, алкоголь, депрессия, оружие, эстетика смерти, ненависть, биографии маньяков, скуллшутинг) . Если у пользователя из 100 подписок 10 из имеют отношение к чему-то опасному, есть вероятность предполагать, что человек относиться к группе риска и потенциально склонен к тем или иным форма девиантного поведения ", – рассказал Артем Фещенко. Чтобы определить сообщества-маркеры опасного контента, были проанализированы подписки около 50 тысяч старшеклассников, составлена карта тематических сообществ. Из них выявили наиболее популярные. Именно эти сообщества являются значимыми для определения интересов школьников. "Путем машинной обработки мы проводим контент-анализ сообществ и определяем тематику, которая имеет отношение к агрессии, тревожности, стрессу, суицидальным настроениям. Мы также можем заглядывать "в прошлое", то есть в ранее скачанные данные в диапазоне от одного месяца до нескольких лет и видеть сообщества, которые теперь могут быть заблокированы", – рассказал Артем Фещенко. Конечная цель проекта – разработка сервисов, где пользователь сможет самостоятельно оценивать уровень опасности своего цифрового потребления контента в социальных сетях и превентивно обратить внимание на свое эмоциональное и психологическое состояние. "Возможно, такой сервис окажется полезным для родителей и специалистов по психологическому сопровождению учащихся. Отдельная задача – исследовать механизм распространения опасного контента и посмотреть, кто генерирует эту тематику: кто эти люди, какая у них мотивация", – рассказал Артем Фещенко. - Россия
- Северо-Западный
-
Центральный
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
- Южный
- Северо-Кавказский
- Приволжский
- Уральский
- Сибирский
- Дальневосточный
Выбрать субъект
Томская область
- Все субъекты
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
Школьников с повышенной тревожностью вычислят в интернете
Ученые Томского государственного университета разрабатывают алгоритм для выявления пользователей "ВКонтакте", склонных к агрессии, тревожности и стрессу, а также алгоритм для поиска небезопасного контента. Как это будет работать, объяснил участник проекта, зав. лабораторией компьютерных средств обучения Института дистанционного образования Томского государственного университета (ТГУ) Артем Фещенко. "Большинство молодых людей удовлетворяют свой информационный голод с помощью информации находимой в социальных сетях. Обычно это выражается в форме «подписок» на интересные тематические сообщества. Данные о перечне избранных сообществ для большинства пользователей являются открытыми, их можно извлекать и анализировать. Мы рассчитываем в таких подписках соотношение сообществ обычной тематики (музыка, спорт, развлечение) и потенциально опасный для психологического и физического здоровья подростков (жесть, алкоголь, депрессия, оружие, эстетика смерти, ненависть, биографии маньяков, скуллшутинг) . Если у пользователя из 100 подписок 10 из имеют отношение к чему-то опасному, есть вероятность предполагать, что человек относиться к группе риска и потенциально склонен к тем или иным форма девиантного поведения ", – рассказал Артем Фещенко. Чтобы определить сообщества-маркеры опасного контента, были проанализированы подписки около 50 тысяч старшеклассников, составлена карта тематических сообществ. Из них выявили наиболее популярные. Именно эти сообщества являются значимыми для определения интересов школьников. "Путем машинной обработки мы проводим контент-анализ сообществ и определяем тематику, которая имеет отношение к агрессии, тревожности, стрессу, суицидальным настроениям. Мы также можем заглядывать "в прошлое", то есть в ранее скачанные данные в диапазоне от одного месяца до нескольких лет и видеть сообщества, которые теперь могут быть заблокированы", – рассказал Артем Фещенко. Конечная цель проекта – разработка сервисов, где пользователь сможет самостоятельно оценивать уровень опасности своего цифрового потребления контента в социальных сетях и превентивно обратить внимание на свое эмоциональное и психологическое состояние. "Возможно, такой сервис окажется полезным для родителей и специалистов по психологическому сопровождению учащихся. Отдельная задача – исследовать механизм распространения опасного контента и посмотреть, кто генерирует эту тематику: кто эти люди, какая у них мотивация", – рассказал Артем Фещенко. Главное в регионе
18:34, 22 ноября 2025
Семья сотрудника регионального следственного управления приняла участие в федеральном проекте Движения Первых
13:47, 18 ноября 2025
МО РФ: взятие Платоновки позволяет ВС РФ контролировать дорогу Северск - Красный Лиман 