Инструментальные средства анализа депрессивного состояния и личностных черт человека

Выполнен анализ работ, посвященных выявлению устойчивой связи между личностными чертами и депрессией человека по комплексу информации, доступной в социальных сетях. Значимость автоматизированного решения задачи определяется необходимостью своевременного выявления признаков депрессии как широко распространенного психического заболевания для принятия мер ее профилактики и лечения на ранних стадиях.Рассмотрены вопросы построения механизмов выявления закономерностей и построения современных инструментальные средств анализа данных социальных сетей для проведения научных исследований в предметной области. В качестве инструментальных средств выявления депрессии предлагается применять современные методы автоматического анализа веб-страниц, формализации выявления деструктивной информации по предложениям психологов, проверки гипотез о наличии корреляционных связей, автоматической классификации текстово-графической информации с помощью аппарата искусственных нейронных сетей в сочетании с методами семантического и психологического анализа данных.Эксперименты выявляют существенную корреляционную связь между различными градациями депрессии и некоторыми личностными чертами, а также устойчивую корреляцию между самими личностными чертами большой пятерки.

Tools for the analysis of the depressed state and personality traits of a person

The analysis of works dedicated to the identification of a stable relationship between personality traits and a person's depression is carried out according to a complex of information available in social networks. The importance of automated problem solving follows from the need to timely detect signs of depression as a widespread mental illness to take measures for its prevention and treatment in the early stages.The article discusses the issues of building mechanisms for identifying patterns and building modern tools for analyzing social network data for conducting scientific research in the subject area. As tools for identifying depression, it is proposed to apply contemporary methods of automatic analysis of web pages, formalize the identification of destructive information on psychologists' proposals, test hypotheses about the presence of correlation links, automatically classify text-graphic information using an artificial neural network device in combination with semantic and psychological methods data analysis. Based on the studies performed, we found a significant correlation between various gradations of depression and some personality traits, as well as the presence of a stable correlation between the personality traits of the Big Five. (In Russian).