ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ЛИЧНОСТНЫХ ЧЕРТ И ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ГРАФИЧЕСКОГО КОНТЕНТА

Целью исследования является построение нового научно - обоснованного метода компьютерной визуализации деструктивного состояния человека на основе обработки и анализа изображений, выкладываемых пользователями социальных сетей, позволяющего выявлять личностные черты и устанавливать психологическое неблагополучие личности без применения специальных опросников. Материалами исследования личностных черт и психологического состояния человека послужили графические данные (фотографии, рисунки и другие объекты) пользователей социальной сети «ВКонтакте», находящиеся в свободном доступе. Данные были размечены с помощью специальных опросников, подготовленных психологами для пользователей социальной сети с их согласия. Методами исследования явились различные способы обработки графической информации, с целью оценки уровня выраженности психологических черт личности и депрессии. Основным методом служит анализ цветояркостных характеристик (признаков) изображений, размещаемых участниками социальных сетей, и их сопоставление с уровнями депрессии на основе размеченных данных. Показано, что для классификации и прогнозирования депрессии достаточно эффективна метрика Евклида - Махаланобиса. В качестве метода визуализации степени депрессии пользователя сети применялся перспективный способ образного анализа графического контента, когда информация автоматически преобразуется в понятный психологу образ с помощью приемов когнитивной машинной графики. Результатами исследования и их обсуждения послужило подтверждение гипотезы о существовании устойчивой связи между психологическими состояниями и визуальными образами, полученными на основе методов когнитивной графики. Показана применимость полярных цветояркостных разверток в виде секторных диаграмм в задачах определения степени депрессии. Разработан способ построения подобных образов, называемых когнитивными радугами, и приведены примеры их интерпретации. В заключении выполненного исследования констатируется, что предложенный подход является эффективным инструментом для поддержки принятия решений психологов. Он позволяет оперативно обнаруживать степень деструктивного состояния человека непосредственно по когнитивному образу без обращения к опросникам и принимать соответствующие меры по его устранению. Новый способ визуализации может быть эффективно использован в составе человеко - машинного интерфейса психолога.

The aim of the study is to construct a new scientifically based method for computer visualization of a destructive state of a person based on the processing and analysis of images posted by social media users, which allows identifying personality traits and establishing psychological disadvantage of the person without using special questionnaires. The study materials of personal traits and a person's psychological state were graphic data (photographs, drawings and other objects) of the VKontakte social network users, which are freely available. The data were marked up using special questionnaires prepared by psychologists for the social network users with their consent. Research methods included various methods of processing graphic information in order to assess the severity level of psychological personality traits and depression. The main method is the analysis of color - bright characteristics (features) of images posted by participants in social networks, and their comparison with levels of depression based on marked data. It has been shown that the Euclid - Mahalanobis metric is quite effective for classifying and predicting depression. As a method for visualizing the depression degree of a network user, a promising method of figurative analysis of graphic content was used, when information is automatically transformed into an image which is understandable for a psychologist using cognitive machine graphics techniques. The results of the study and their discussion served to confirm the hypothesis that there is a stable connection between psychological states and visual images obtained from cognitive graphics methods. The applicability of polar color - vertical unfolds in the sector diagrams form for defining the depression degree is shown. A method for constructing similar images called cognitive rainbows has been developed, and examples of their interpretation are given. In the conclusion of the study, it is stated that the proposed approach is an effective tool for supporting the decision - making of psychologists. It allows you to quickly detect the degree of a person's destructive state directly by cognitive image without referring to questionnaires and take appropriate measures to eliminate it. The new imaging method can be effectively used as part of the psychologist's human - machine interface.