Анализ личностных черт пользователей социальных сетей на основе автоматической обработки их профилей

Проведен анализ модели Большой Пятерки личностных черт пользователей социальной сетей при помощи автоматической обработки данных их персональных профилей. На основе полученного набора данных была произведена мульти-классовая классификация, целью которой было автоматическое определение уровня выраженности каждой из пяти личностных черт пользователей.

Analysis of personality traits of social media users by automatic profile processing

This work is devoted to the analysis of the Big Five personality model of users in social media by automatic processing of their social media profiles. To form the dataset, we asked VKontakte users to complete NEO-FFI questionnaire in order to reveal their level of neuroticism, extraversion, agreeableness, openness to experience, and conscientiousness. Then, we utilized the data from the personal pages of 165 users who granted permission to process their data to form the features and perform a multiclass classification task. On the basis of the obtained data set, a multi-class classification was made, the purpose of which was to automatically determine the level of expression of each of the five personal traits of users.

Авторы
Станкевич М.А.1 , Смирнов И.В. 1 , Игнатьев Н.А. 2 , Кисельникова Н.В.3 , Данина М.М.3
Номер выпуска
4
Язык
Русский
Страницы
15-19
Статус
Опубликовано
Том
14
Год
2018
Организации
  • 1 ФИЦ «Информатика и управление» РАН
  • 2 РУДН
  • 3 Психологический институт Российской академии образования
Ключевые слова
большая пятерка личностных черт; анализ социальных сетей; машинное обучение; классификация; big five personality traits; social media analysis; machine learning; classification
Дата создания
07.11.2019
Дата изменения
07.11.2019
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/51516/
Поделиться

Другие записи

Тарасенко С.В., Григорьянц Л.А., Гор И.А., Медведева И.В., Погосян Г.Р.
Российский стоматологический журнал. Открытое акционерное общество Издательство Медицина. Том 22. 2018. С. 229-232