РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ИДЕНТИФИКАЦИИ ФАКТОРОВ РИСКА БЕЗОПАСНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА КОНТЕНТА И ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЕГО ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
Проект РНФ: 19-78-10122
Сроки реализации проекта: 2019-2022 гг.
Сроки реализации проекта: 2019-2022 гг.
Актуальность
В российском исследовательском пространстве социальные сети по-прежнему остаются terra incognita. Хотя исследования онлайн-агрессии, кибербуллинга в последние годы активно вошли в научную повестку дня, проблема определения угроз, исходящих из социальных сетей, а также механизмов влияния опасного, вредного, угрожающего контента на пользователей – детей, подростков и молодежи – остается малоизученной.
Отсутствует методология и конкретные алгоритмы анализа опасного, вредного, угрожающего контента российского сегмента социальных сетей. Практически не исследованы индивидуально-психологические особенности детей, подростков и молодежи – пользователей социальных сетей, определяющие их уязвимость перед таким контентом.
Увеличивающийся разрыв между уровнем вовлеченности детей, подростков и молодежи в социальные сети и пониманием механизмов потребления онлайн-информации и информационного влияния в социальных сетях определяет высокую значимость научных исследований в данном направлении.
Отсутствует методология и конкретные алгоритмы анализа опасного, вредного, угрожающего контента российского сегмента социальных сетей. Практически не исследованы индивидуально-психологические особенности детей, подростков и молодежи – пользователей социальных сетей, определяющие их уязвимость перед таким контентом.
Увеличивающийся разрыв между уровнем вовлеченности детей, подростков и молодежи в социальные сети и пониманием механизмов потребления онлайн-информации и информационного влияния в социальных сетях определяет высокую значимость научных исследований в данном направлении.
Команда проекта
Руководитель проекта
Исполнители проекта
Гойко
Вячеслав Леонидович
Вячеслав Леонидович
Директор центра прикладного анализа больших данных ТГУ
Мундриевская
Юлия Олеговна
Юлия Олеговна
Младший научный сотрудник Центра прикладного анализа больших данных
Ларионова
Анастасия Вячеславовна
Анастасия Вячеславовна
Кандидат психологических наук, доцент кафедры генетической и клинической психологии ТГУ, доцент кафедры философии и социологии ТУСУР
Кандидат психологических наук, доцент кафедры организационной психологии, старший научный сотрудник лаборатории экспериментальной психологии ТГУ
Мацута
Валерия Владимировна
Валерия Владимировна
Петров
Евгений Юрьевич
Евгений Юрьевич
Техник межрегионального суперкомпьютерного центра ТГУ
Пешковская
Анастасия Григорьевна
Анастасия Григорьевна
Научный сотрудник лаборатории экспериментальной психологии ТГУ, младший научный сотрудник НИИ психического здоровья ТНИМЦ РАН
Фещенко
Артем Викторович
Артем Викторович
Заместитель директора Института дистанционного образования, старший преподаватель кафедры гуманитарных проблем информатики ТГУ
Цель проекта
Проект направлен на создание комплексной модели идентификации и прогнозирования факторов риска безопасности в социальных сетях, основанной на анализе контента социальных сетей и индивидуально-психологических характеристик пользователей (типология характера, тревожность, депрессивность, агрессивность и др.).
Методы
Для реализации междисциплинарного проекта применяется комбинация методов психологии (психодиагностика, профайлинг), компьютерной лингвистики, компьютерных наук (алгоритмы машинного обучения и интеллектуальный анализ данных), социально сетевого анализа, статистического анализа, успешно зарекомендовавшая себя в предыдущих проектах с участием настоящего коллектива.
Этика исследования
Исследование одобрено этическим комитетом Томского государственного университета и реализуется с соблюдением законодательства РФ, международных регламентов о научных исследованиях с участием людей, HRA's Research Ethics Service, the Declaration of Helsinki, the Human Rights Act (1998). Участники исследования (для несовершеннолетних также их законные представители: родители или опекуны) подтверждают участие в информированном согласии. Для исследования цифрового следа используются открытые и публично доступные пользовательские данные социальной сети «ВКонтакте» vk.com.
В исследовании анализируются два типа данных – данные психодиагностического обследования, открытые пользовательские данные социальной сети «ВКонтакте» (социально-демографические параметры профиля пользователей, учебный статус, данные о личных интересах, дружественные связи и пр.).
Конфиденциальность данных обеспечивается путем их обезличивания: персональные данные зашифровываются перед передачей исследовательской группе. Используется защищенный механизм хранения обезличенных данных в специально созданной базе данных, доступ к которой имеется только с IP-адреса рабочих компьютеров исследовательской команды. Передача персональных данных третьим лицам без согласия респондентов не допускается.
Обратная связь предоставляется сразу же после прохождения психодиагностического обследования в форме индивидуального отчета с указанием, интерпретацией результатов и рекомендациями.
В исследовании анализируются два типа данных – данные психодиагностического обследования, открытые пользовательские данные социальной сети «ВКонтакте» (социально-демографические параметры профиля пользователей, учебный статус, данные о личных интересах, дружественные связи и пр.).
Конфиденциальность данных обеспечивается путем их обезличивания: персональные данные зашифровываются перед передачей исследовательской группе. Используется защищенный механизм хранения обезличенных данных в специально созданной базе данных, доступ к которой имеется только с IP-адреса рабочих компьютеров исследовательской команды. Передача персональных данных третьим лицам без согласия респондентов не допускается.
Обратная связь предоставляется сразу же после прохождения психодиагностического обследования в форме индивидуального отчета с указанием, интерпретацией результатов и рекомендациями.
Мацута Валерия Владимировна
E-mail: matsuta-vv@mail.ru
Адрес: Российская Федерация, 634050, Томск, Московский тракт, 8, корпус 4, аудитория 418.
Центр прикладного анализа больших данных
E-mail: info@opendata.university
Адрес: Российская Федерация, 634050, Томск, пр. Ленина, 36, корпус 10 (НИИ ПММ), аудитория 340.
E-mail: matsuta-vv@mail.ru
Адрес: Российская Федерация, 634050, Томск, Московский тракт, 8, корпус 4, аудитория 418.
Центр прикладного анализа больших данных
E-mail: info@opendata.university
Адрес: Российская Федерация, 634050, Томск, пр. Ленина, 36, корпус 10 (НИИ ПММ), аудитория 340.
Международная научная конференция «Гуманитарные и социальные исследования в условиях социокультурных трансформаций»
Конференции
(16-17 апреля 2020 г., г. Смоленск, Россия) - Мацута В.В., Мундриевская Ю.О., Сербина Г.Н., Мищенко Е.С. Анализ текстового контента девиантных онлайн-сообществ (на примере сообществ скулшутинга)
25th Annual International CyberPsychology, CyberTherapy & Social Networking Conference (CYPSY25)
12th annual International Conference on Education and New Learning Technologies EDULEARN20
22-24 June 2020, Milan, Italy - Anastasia Peshkovskaya, Valeria Matsuta. School shooting communities on social networks: identification mechanisms and network structure
6th-7th of July, 2020, Palma, Spain - Artem Feshhenko. Psychological safety of students in social networks: the search for dangerous content and identifying its consumers
«Высшее образование в условиях пандемии: новые вызовы и современные решения»
Гойко В.Л. XI Международная российская конференция исследователей высшего образования (конференция ИВО) «Высшее образование в условиях пандемии: новые вызовы и современные решения», 29-30 октября 2020 г., НИУ Высшая школа экономики (г. Москва), секция «Большие данные в образовании», https://educonf.hse.ru/2020/programme
Пешковская А.Г. Цикл научно-практических онлайн семинаров «Медиаобразование в поликультурном пространстве», 7-14 мая 2020 г., Таганрогский институт имени А. П. Чехова (филиал) ФГБОУ ВО «Ростовского государственного экономического университета (РИНХ)» (г. Таганрог), экспертное участие.
Peshkovskaya A. Intelligent Systems Conference (IntelliSys) 2020 Virtual, 3-4 September 2020 – «Followers of School Shooting Online Communities in Russia: Age, Gender, Anonymity and Regulations», https://saiconference.com/Downloads/IntelliSys2020/Agenda.pdf
Peshkovskaya A., Evseev V., Matsuta V., Myagkov M. ECNP Congress 2020 Virtual, 12-15 September 2020 – «Social media content preferences and non-suicidal self-injuries in youth», https://ecnp33-ecnp.ipostersessions.com/Default.aspx?s=16-63-77-DC-FF-B9-8E-F3-25-EB-4B-A3-A0-1B-43-75
Мундриевская Ю.О., Мацута В.В., Пешковская А.Г. Международный научно-практический форум по социальным и поведенческим наукам, 22-23 октября 2020 г., Алтайский государственный университет (г. Барнаул) – «Identication Strategy of Deviant Communities in Social Media (as Exemplied by School Shooting)», https://sbs.conferences.science/programma.html
Peshkovskaya A. Intelligent Systems Conference (IntelliSys) 2020 Virtual, 3-4 September 2020 – «Followers of School Shooting Online Communities in Russia: Age, Gender, Anonymity and Regulations», https://saiconference.com/Downloads/IntelliSys2020/Agenda.pdf
Peshkovskaya A., Evseev V., Matsuta V., Myagkov M. ECNP Congress 2020 Virtual, 12-15 September 2020 – «Social media content preferences and non-suicidal self-injuries in youth», https://ecnp33-ecnp.ipostersessions.com/Default.aspx?s=16-63-77-DC-FF-B9-8E-F3-25-EB-4B-A3-A0-1B-43-75
Мундриевская Ю.О., Мацута В.В., Пешковская А.Г. Международный научно-практический форум по социальным и поведенческим наукам, 22-23 октября 2020 г., Алтайский государственный университет (г. Барнаул) – «Identication Strategy of Deviant Communities in Social Media (as Exemplied by School Shooting)», https://sbs.conferences.science/programma.html
Html code will be here
