Предсказание результатов 16-факторного теста Кеттелла по подпискам пользователей в социальной сети
"Моя выпускная квалификационная работа (ВКР) посвящена разработке предсказательной модели для оценки выраженности психологических особенностей пользователей на основе их постов в социальной сети. Основная задача заключалась в автоматизации этого процесса, используя методы машинного обучения в области естественного языка и алгоритмы градиентного бустинга.
В ходе ВКР мною была предложена и разработана методология обработки текстовых данных, включая автоматизацию классификации постов с использованием языковых моделей BERT и ELMo, а также разработаны модели на основе алгоритмов градиентного бустинга CatBoost и XGBoost для предсказания результатов 16-факторного личностного теста Кеттелла. Кроме того, был разработан программный комплекс для реализации результатов исследования (sea.dscs.pro).
Полученные результаты данного исследования открывают новые перспективы в понимании и анализе оценки выраженности психологических особенностей пользователей на основе их активности в социальных сетях. Это значимый шаг в развитии интеллектуальных систем, которые способны автоматически анализировать и понимать сложные аспекты человеческой психологии, опираясь на текстовые данные."
Михаэль Эйрих