Программные системы: теория и приложения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Программные системы: теория и приложения:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Программные системы: теория и приложения, 2019, том 10, выпуск 3, страницы 129–159
DOI: https://doi.org/10.25209/2079-3316-2019-10-3-129-159
(Mi ps348)
 

Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Инструментальные средства анализа депрессивного состояния и личностных черт человека

Н. В. Кисельниковаa, Е. А. Куминскаяa, А. В. Латышевb, В. П. Фраленкоc, М. В. Хачумовd

a Психологический институт РАО
b ООО «РИ Технологии»
c Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН
d Российский университет дружбы народов
Список литературы:
Аннотация: 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.
Ключевые слова и фразы: личностные черты, Большая пятерка, социальная сеть, депрессия, Большие данные, автоматический анализ, веб-страница, корреляционная связь, искусственная нейронная сеть, психологический портрет.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18–29–22003_мк
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 18–29–22003–мк).
Поступила в редакцию: 13.06.2019
12.09.2019
Подписана в печать : 30.09.2019
Тип публикации: Статья
УДК: 159.9.072.5:004.89
ББК: 88.91:32.813.52
MSC: Primary 68T99; Secondary 62P15, 62N99
Образец цитирования: Н. В. Кисельникова, Е. А. Куминская, А. В. Латышев, В. П. Фраленко, М. В. Хачумов, “Инструментальные средства анализа депрессивного состояния и личностных черт человека”, Программные системы: теория и приложения, 10:3 (2019), 129–159
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KisKumLat19}
\by Н.~В.~Кисельникова, Е.~А.~Куминская, А.~В.~Латышев, В.~П.~Фраленко, М.~В.~Хачумов
\paper Инструментальные средства анализа депрессивного
состояния и личностных черт человека
\jour Программные системы: теория и приложения
\yr 2019
\vol 10
\issue 3
\pages 129--159
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ps348}
\crossref{https://doi.org/10.25209/2079-3316-2019-10-3-129-159}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ps348
  • https://www.mathnet.ru/rus/ps/v10/i3/p129
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Программные системы: теория и приложения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:179
    PDF полного текста:102
    Список литературы:20
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024