Последние эпизоды

Проводимые исследования направлены на моделирование и оценку параметров поведения человека. Данная задача возникает во многих, прежде всего, междисциплинарных исследовательских проектах. При этом основным инструментарием исследования подобных процессов в социуме остается опрос или интервью, результаты которого часто могут быть сильно смещенными или не допускать явного преобразования в числовой формат. В настоящем проекте предлагается оптимизация некоторых этапов исследований, связанных с изучением поведения, а именно разработана математическая модель, которая позволяет делать выводы о характеристиках поведения на основе расширенных исходных данных — сведения о последних эпизодах, минимальном и максимальном интервалах. Проведенные эксперименты показывают, что предложенная модель позволяет получать предсказания с высокой точностью, не требуя при этом длительного сбора данных.

Latest episodes

Для реализации проекта были применены методы из области нечетких систем и мягких вычислений, касающиеся представления неопределенности данных и знаний, для обработки таких особенностей исходных данных, как неполнота, неточность и нечисловой характер. Основным инструментом моделирования процессов в социуме выступали методы теории байесовских сетей доверия. 

Аппарат байесовских сетей доверия (БСД) позволяет представлять сложные взаимосвязи в удобной форме, делать выводы при поступлении новых данных и обрабатывать данные с неопределенностью. Кроме того, БСД позволяют комбинировать различные типы источников знаний: они могут быть полностью построены на статистических данных, определены экспертными знаниями или и тем, и другим одновременно.

  • Текущие
  • Завершённые

Проект РФФИ № 19-37-90120 Аспиранты Машинное обучение и структурные особенности байесовской сети доверия со скрытыми переменными как модели социально-значимого поведения

Руководитель: Тулупьев Александр Львович

Материалы по проекту

Описание проекта
Проект направлен на создание и исследование правдоподобной модели социального поведения при значительно ограниченном объеме информации, отличающейся неполнотой и недоопределенностью. Актуальность такой задачи не вызывает сомнений в контексте потребности иметь инструменты косвенного оценивания параметров угрозообразующего, рискованного, социальнозначимого и иных видов поведения в условиях информационного дефицита.
Неточные и неполные данным об эпизодах поведения респондентов на основе небольшого числа наблюдений, а также данные от экспертов соответствующей предметной области обусловили выбор основного инструмента моделирования – байесовских сетей доверия, так как они обладают возможностями объединения нескольких видов информации, например, полученной от экспертов или статистически, работы с неполной или неточной информацией и другими полезными свойствами.
Планируется создание прототипа программного комплекса, позволяющего оценку параметров моделей социального поведения на основе введенных пользователем данных, а также с возможностью получения данных из социальных сетей.
Полученные результаты смогут быть применены для анализа процессов в социуме в различных областях, например, в социологии, маркетинговых исследования, эпидемиологии (при рассмотрении в качестве эпизодов поведения действии, ведущих к передаче заболеваний).

Сроки выполнения
01.10.19 → 30.09.21

Ключевые слова
Байесовские сети доверия, неполная информация, социальное поведение, анализ социального поведения, интенсивность поведения, БСД, скрытые переменные.

Исполнитель
Торопова Александра Витальевна

Грант РФФИ на 2016–2018 гг., проект № 16-31-60063-мол_а_дк Методы синтеза и оценки адекватности вероятностных графических моделей труднонаблюдаемых процессов социального характера

Руководитель: Суворова Алёна Владимировна

Грант РФФИ на 2016–2017 гг., проект № 16-31-00373 мол_а Методы идентификации параметров социальных процессов по неполной информации на основе вероятностных графических моделей

Руководитель: Суворова Алёна Владимировна

Описание проекта
Целью проекта являлась разработка методов, позволяющих определить характеристики поведения респондента на основе неточной, неполной, нечисловой информации об эпизодах поведения. В качестве типичного источника информации о подобном поведении выступают неформализованные знания экспертов и сведения опроса субъектов поведения. В качестве основного инструмента моделирования поведения выступают байесовские сети доверия. На первом этапе исследования был проведен обзор инструментов для работы с байесовскими сетями доверия, обоснован выбор инструмента для дальнейшей работы. Для учета неопределенности исходных данных предложен метод оценки согласованности ответов респондентов на основе скрытых переменных. Разработана расширенная модель социально-значимого поведения как средство для диагностики согласованности данных респондентов. Проведено тестирование модели на автоматически сгенерированных данных. Рассмотрена возможность применения модели не только для получения индивидуальных оценок, но и для оценки групповой динамики. Для реализации указанных задач разработаны соответствующие модули программного обеспечения на языках C# и R. Результаты представлены на ряде конференций и опубликованы в научных изданиях.

Сроки выполнения
1.01.16 → 31.12.17

Ключевые слова
Модели поведения, рискованное поведение, вероятностные графические модели.

Исполнители
Абрамов Максим Викторович, Торопова Александра Витальевна, Золотин Андрей Алексеевич, Мальчевская Екатерина Андреевна.

Проект Национальных институтов здоровья США по изучению аспектов раскрытия ВИЧ-статуса в рамках совместной с Йельским универсиетом программы AIDS International Training and Research Program ―Training and Research in HIV Prevention in Russia (грант NIH/Yale University 2D43TW001028 – 11A1/M12A11159(A08370)).

Руководитель: Сироткин Александр Владимирович

Грант РФФИ на 2014–2016 гг., проект № 14-01-00580 Гибридные методы, модели и алгоритмы анализа и синтеза оценок параметров латентных процессов в сложных социальных системах при информационном дефиците

Руководитель: Степанов Денис Вячеславович

Описание проекта
Проект направлен на создание и разработку моделей, методов и алгоритмов анализа параметров стохастических процессов в условиях неполной, неточной, нечеткой и нечисловой информации, характеризующейся гранулярностью. Основным инструментом моделирования стохастических процессов для последующей разработки подходов к оцениванию их характеристик выступает теория случайных последовательностей вместе с методами теории байесовских сетей доверия и аппарата копул.
В результате работ по проекту модифицирована модель на основе байесовской сети доверия для оценки параметров процесса на основе данных об ограниченном числе эпизодов поведения. Разработана расширенная модель социально-значимого поведения как средство для диагностики согласованности исходных данных. Предложены две модификации модели, позволяющие работать как с дискретными, так и с непрерывными величинами. Реализован исследовательский прототип программного комплекса для работы с разработанными моделями. Рассмотрены возможности применения модели в рамках различных практических задач, включая описание поведения в социальных сетях, угрозообразующее поведение пользователей информационных систем в контексте защиты информации от социоинженерных атак и рискованное поведение в контексте оценивания риска передачи инфекционных заболеваний. Полученные результаты развивают новые подходы к обработке данных особого типа, часто встречающихся при анализе социально-значимого поведения на основе результатов опроса или интервью.

Сроки выполнения
1.01.14 → 31.12.16

Ключевые слова
Вероятностные графические модели, стохастические процессы, байесовские сети, математические модели поведения.

Исполнители
Абрамов Максим Викторович, Тулупьева Татьяна Валентиновна, Красносельских Татьяна Валерьевна, Торопова Александра Витальевна, Суворова Алёна Владимировна, Сироткин Александр Владимирович, Мальчевская Екатерина Андреевна, Романов Артем Витальевич.