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

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

Публикации

1. Мацута В.В., Мундриевская Ю.О., Сербина Г.Н., Пешковская А.Г. Identification Strategy of Deviant Communities in Social Media (as Exemplified by School Shooting) Social and Behavioral Sciences (год публикации - 2020)

2. Фещенко А., Мацута В., Мундриевская Ю., Пешковская А., Гойко В. Psychological safety of students in social networks: the search for dangerous content and identifying its consumers Proceedings of (год публикации - 2020)

3. Мацута В., Мундриевская Ю., Сербина Г., Пешковская А., Гойко В., Фещенко А. School shooting communities on social networks: identification mechanisms and network structure Annual Review of Cybertherapy and Telemedicine (год публикации - 2020)

4. Пешковская А., Мундриевская Ю., Сербина Г., Мацута В., Гойко В., Фещенко А. Followers of school shooting online communities in Russia: age, gender, anonymity and regulations Advances in Intelligent Systems and Computing (год публикации - 2020)

5. Мацута В.В., Мундриевская Ю.О., Сербина Г.Н., Мищенко Е.С. Анализ текстового контента девиантных онлайн-сообществ (на примере сообществ скулшутинга) Гуманитарный научный вестник, №3, с. 90-101 (год публикации - 2020)
10.5281/zenodo.3763848

6. Евсеев В.Д., Пешковская А.Г., Мацута В.В., Мандель А.И. Несуицидальные самоповреждения (NSSI) и их связь с цифровыми данными социальной сети Академический журнал Западной Сибири, Том: 16. №3 (86). С. 38-40 (год публикации - 2020)

7. Пешковская А.Г., Мацута В.В., Евсеев В.Д. Time spent online on social networks linked with anxiety and personality traits European Neuropsychopharmacology, Volume 40, Supplement 1, S387–S388 (год публикации - 2020)
10.1016/j.euroneuro.2020.09.502

8. Пешковская А.Г., Евсеев В.Д., В.В., Мягков М. Social media content preferences and non-suicidal self-injuries in youth European Neuropsychopharmacology, Volume 40, Supplement 1, S388 (год публикации - 2020)
10.1016/j.euroneuro.2020.09.503

9. Евсеев В.Д., Пешковская А.Г., Мацута В.В., Мандель А.И, Бохан Н.А. Взаимосвязь цифровых маркеров онлайн-активности и социально-демографических характеристик лиц призывного возраста с несуицидальными формами самоповреждающего поведения Суицидология, Вып. 11. №3 (40). С. 72-83 (год публикации - 2020)
10.32878/suiciderus.20-11-03(40)-72-83

10. Сербина Г.Н., Мацута В.В., Гойко В.Л. Анализ связи психологических характеристик пользователей социальной сети «ВКонтакте» с подписками на сообщества с девиантным контентом Вестник Томского государственного университета (год публикации - 2021)

11. Пешковская А.Г., Мацута В.В. How Social Media Big Data Can Improve Population-based Suicide Prevention European Neuropsychopharmacology (год публикации - 2021)

12. Чудинов С., Сербина Г., Мацута В., Мундриевская Ю., Пешковская А. Dangerous social media: social network analysis of virtual communities related to school shooting and suicide Computers in Human Behavior (год публикации - 2021)

13. Евсеев В.И., Пешковская А.Г. No Link Exists between Physical Aggression and Self-Injuries in Young Men Who Self-Harm European Neuropsychopharmacology, Volume 53, Supplement 1, Pages S146-S147 (год публикации - 2021)
10.1016/J.EURONEURO.2021.10.193

14. Чудинов С.И., Сербина Г.Н., Мацута В.В., Пешковская А.Г. Social media that kills: a network study on virtual groups related to school shooting and suicide Digital Communications and Networks (год публикации - 2022)

Публикации