КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер проекта 19-78-10122

НазваниеРазработка алгоритма идентификации факторов риска безопасности пользователей социальных сетей на основе анализа контента и психологических характеристик его потребителей

Руководитель Мацута Валерия Владимировна, Кандидат психологических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский государственный университет" , Томская обл

Конкурс №41 - Конкурс 2019 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки; 08-550 - Психология

Ключевые слова социальные сети, онлайн-сообщества, онлайн-агрессия, онлайн-риски, большие данные, пользовательские данные, цифровой след, интернет-безопасность, психологические особенности, тревожность, агрессивность, нейротизм, подростки, молодежь

Код ГРНТИ15.21.51


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Проект направлен на разработку модели идентификации и прогнозирования факторов риска безопасности в социальных сетях, основанной на анализе контента (содержания) социальных сетей, цифровых следов, поведенческих и психологических данных пользователей. Актуальность проекта заключается в увеличивающемся разрыве между уровнем вовлеченности детей и подростков в социальные сети и пониманием механизмов потребления онлайн-информации и влияния небезопасного контента на детей и подростков – 90% пользователей социальных сетей. Несмотря на существующую политику противодействия и блокирования запрещенного контента в социальных сетях, количество сообществ и аккаунтов пользователей, распространяющих небезопасный контент, постоянно растет. Социальные сети как важнейший институт социализации делают детей и подростков особенно уязвимыми для деструктивного влияния в связи с еще не сформировавшимися механизмами противостояния негативной информации и пассивным, некритическим, потреблением информации. Научная новизна данного проекта заключается в разработке комплексной модели факторов риска безопасности в социальных сетях на основе алгоритма идентификации небезопасного контента социальных сетей во взаимосвязи с психологическими характеристиками его потребителей. В рамках данного проекта впервые в России (на выборке до 10000 пользователей) будут созданы методы и инструменты, позволяющие определять и классифицировать: - формы небезопасного контента социальных сетей в российском интернет-сегменте; - сообщества, аккаунты пользователей, продуцирующих и распространяющих небезопасный контент; - психологические, индивидуально-типологические и патохарактерологические особенности потребителей небезопасного контента социальных сетей среди детей, подростков и молодежи (во взаимосвязи с паттернами продуцирования и потребления контента социальных сетей); - группы риска пользователей, уязвимых для воздействия небезопасного контента. Впервые будут разработаны: - алгоритм идентификации пользователей группы риска по потреблению и распространению небезопасного контента, с использованием методов машинного обучения и анализа большого массива открытых пользовательских данных из социальных сетей; - инструмент мониторинга социальных сетей на основе цифровых следов, поведенческих, психологических данных пользователей с определением основных факторов риска безопасности и идентификацией пользователей, входящих в группы риска; - веб-приложение самодиагностики рисков безопасности в социальных сетях; - рекомендации для работы с группами риска среди детей, подростков и молодежи на основе актуальных данных об информационных тенденциях в социальных сетях.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ