Анализ графического интернет-контента пользователей социальных сетей с целью выявления личностных черт

Данная работа посвящена исследованию и решению перспективной и достаточно сложной задачи автоматического выявления личностных черт пользователей социальной сети на основе их графического контента. Актуальность данной темы определяется ростом интереса различных специалистов в определении характеристик личности по наиболее доступному виду информации о человеке - фотографии. В ходе аналитического обзора литературы было выявлено, что данное направление представляет существенный научный интерес для специалистов в сфере машинного обучения и обработки больших данных. В настоящей работе рассмотрен подход, в соответствии с которым личностные черты человека оцениваются на основе Пятифакторной модели (Big five). Предложено решение задачи с применением свёрточных нейронных сетей, которые автоматически извлекают элементы изображения, указывающие на личностные черты, и классифицируют их согласно Пятифакторной модели. С целью подготовки тестовых данных для проведения экспериментов была выполнена предварительная обработка нескольких наборов изображений, полученных из социальной сети. В результате выполненных теоретических и практических исследований предложен эффективный и достаточно перспективный метод, показывающий хорошие результаты при решении задачи определения личностных черт.

Analysis of graphic-content of social network users with the aim of identifying personality traits

This work is devoted to the study and solution of a promising and rather complex problem of identifying the personality of social network users based on their graphic content. The relevance of this topic determines the growth of interest of various specialists in distinguishing personality characteristics with a use of the most accessible type of information about somebody a photo. In the course of an analytical review of the literature, it was revealed that the topic is of significant scientific interest for specialists in the field of machine learning and big data processing. In the existing work, an approach is presented, which uses the Five-Factor Model (Big Five) for evaluation of personality traits. A solution to the problem is provided using convolutional neural networks that automatically extract image elements indicating personality traits and classify them in accordance with the Five-factor model. In order to prepare test data for experiments, a pre-processing of several sets of images extracted from the social network was presented. As a result of the theoretical and practical studies carried out, a rather promising method was also proposed, showing good results in solving problems of identifying personality traits.