Аннотация результатов, полученных в 2019 году
Проект направлен на разработку методологии и конкретных алгоритмов анализа небезопасного и угрожающего контента российского сегмента социальных сетей, активными пользователями которых являются дети, подростки и молодежь, а также на идентификацию индивидуально-психологических особенностей пользователей социальных сетей, определяющих их уязвимость перед небезопасным контентом. Целью первого года реализации проекта являлась верификация гипотезы о связи факторов риска безопасности и информационного потребления в социальных сетях. Задачами первого года реализации проекта стали: - разработка методологии и конкретного алгоритма идентификации небезопасного контента социальных сетей; - разработка классификатора форм небезопасного контента социальных сетей; - разработка алгоритма определения индивидуально-психологических особенностей пользователей социальных сетей, определяющих их уязвимость перед небезопасным контентом; - разработка программного инструмента для идентификации пользователей группы риска по распространению и потреблению небезопасного контента через анализ их подписок на тематические сообщества. Для достижения цели и решения задач на первом году реализации проекта было организовано и проведено исследование в рамках 3-х направлений: - психодиагностическое исследование 10735 респондентов с использованием специально разработанной онлайн-платформы с целью выявления их психологических, индивидуально-типологических особенностей; - исследование цифрового следа 70555 респондентов с использованием инструментов и алгоритмов анализа больших данных социальной сети «ВКонтакте»; - исследование особенностей небезопасного контента девиантных сообществ в социальной сети «ВКонтакте». Для исследования психологических, индивидуально-типологических особенностей респондентов применялись психодиагностические методики: «Короткий портретный опросник Большой пятерки», «Шкала депрессии, тревоги и стресса», «Опросник диагностики склонности к агрессии» А. Басса и М. Перри, «Шкала тревоги и депрессии» А.Т. Бека, «Тест интернет-зависимости» К. Янг, «Шкала самоповреждающего поведения» Н.А. Польской, анкета «Модификации тела и самоповреждения» Н.А. Польской и А.С. Кабановой. Для обработки данных использовались методы описательной статистики, точный тест Фишера. Для исследования цифрового следа респондентов применялись: алгоритм на Python3 для автоматического сбора данных, работающий на основе API социальной сети «ВКонтакте». Для выгрузки профилей пользователей использовался метод users.get, для получения идентификаторов сообществ, на которые подписан пользователь - метод getSubscriptions, для выгрузки контента со стены пользователя – метод wall.get. Алгоритм для сбора информации о времени, которое пользователи проводят онлайн в соцсети «ВКонтакте». Алгоритм определения тональности постов (инструмент Sentiment Analysis платформы лингвистического анализа PolyAnalyst). Для исследования небезопасного контента социальной сети «ВКонтакте» применялся метод формирования лингвистического словаря (Natural Language Toolkit). Поиск по лингвистическим маркерам был осуществлен поиск с помощью системы мониторинга социальных медиа «Крибрум». Для идентификации пользователей группы риска по продуцированию, распространению и потреблению небезопасного контента применялся метод «снежного кома». В результате проведенного исследования была подтверждена гипотеза о связи факторов риска безопасности и информационного потребления в социальной сети «ВКонтакте». Обнаружены корреляции психологических особенностей пользователей разных уровней выраженности (тревожность, агрессивность, депрессивность, экстраверсия, доброжелательность, сознательность, открытость опыту, нейротизм) с подписками на сообщества с небезопасным контентом и временем активности в социальной сети. Для уточнения характера и особенностей полученных корреляций запланировано проведение дальнейших исследований. Конкретными научными результатами первого года реализации проекта являются: 1. Классификатор форм небезопасного контента социальной сети «ВКонтакте» – база 3050 девиантных сообществ по 13 категориям: пропагандирующие употребление алкоголя, наркотиков, курения и пр.; депрессия; изображения жестоких убийств, крови, трупов и т.п.; эстетика зла; национализм; ненависть; опасные манипуляции с телом; оружие; пошлость; скулшутинг; эстетика смерти; суицид; криминальная субкультура true crime. 2. Веб-приложение для анализа подписок пользователей социальной сети «ВКонтакте» для выявления интереса к небезопасному контенту, превосходящее по широте охвата и точности существующий аналог системы мониторинга детей в социальных сетях https://lk.opendata.university/methods/raw/37. 3. Веб-приложение для проведения диагностики психологических характеристик пользователей социальной сети «ВКонтакте» и сбора открытых данных из аккаунтов пользователей http://ivik.org. Разработанные веб-сервисы рекомендуются к распространению в образовательных и других организациях, работающих с подростками и молодежью. 4. Базы данных пользователей социальной сети «ВКонтакте»: - данные психологических, индивидуально-типологических особенностей и цифрового следа школьников и студентов гг. Томска, Тюмени, Воронежа, Нижнего Новгорода, Москвы, Севастополя (11396 человек); - социально-демографические данные и данные цифрового следа школьников и студентов гг. Томска и Барнаула (59820 человек). 5. Описание психологических, индивидуально-типологических особенностей потребителей небезопасного контента социальной сети «ВКонтакте». 6. Публикации в научных изданиях: 4 – в изданиях, индексируемых Web of Science или Scopus, 1 – в издании, входящем в РИНЦ. Кроме того, результатом первого года реализации проекта являются публикации в электронных СМИ, посвященные проекту (12 источников) и сайт, посвященный проекту: frpss.tilda.ws

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Проект направлен на разработку методологии и конкретных алгоритмов анализа небезопасного и угрожающего контента российского сегмента социальных сетей, активными пользователями которых являются дети, подростки и молодежь. Содержательно проект включает: - исследование закономерностей потребления и продуцирования того или иного типа небезопасного контента, в т.ч. в рамках направлений информационной эпидемиологии и сетевых коммуникаций; - изучение индивидуально-психологических основ предрасположенности пользователей социальных сетей к потреблению и распространению того или иного типа небезопасного (девиантного) контента; - исследование и идентификацию наиболее уязвимых групп (по демографическим, социальным, информационным и индивидуально-психологическим параметрам), в т.ч. для целей обеспечения безопасности и осуществления психологической и информационной профилактики. Решение задач на втором этапе реализации проекта осуществлено на 3-х уровнях организации исследования: 1. Горизонтальном уровне – собраны, структурированы и проанализированы «per se» данные: - девиантного контента социальной сети, его классов и типов, способов существования и воспроизведения в социальной сети «ВКонтакте»; - индивидуально-психологических (личностных, характерологических, эмоциональных) особенностей молодых людей и подростков, являющихся пользователями социальной сети «ВКонтакте». 2. Вертикальном уровне – изучены взаимосвязей между индивидуально-психологическими особенностями пользователей социальной сети «ВКонтакте» и: - фактом потребления девиантного контента в социальной сети; - объемом потребления девиантного контента в социальной сети; - спецификой интереса к девиантному контенту в социальной сети (предпочтение девиантного контента того или иного типа). 3. Кросс-уровне – построены, протестированы и валидизированы предикативные модели на основе комплекса данных: индивидуально-психологических данных и уровня выраженности тех или иных индивидуально-психологических характеристик; данных профиля; факта и объема потребления девиантного контента того или иного типа на массивах данных свыше 10000 пользователей и более 1 млн. измерений. Каждый из уровней организации и реализации исследования базировался на собственной методологии: - Горизонтальный уровень: алгоритмы и методы поиска и сбора данных социальной сети «ВКонтакте» vk.com (API), сетевой анализ, метод графов, инструменты Phyton, Gephy; стандартизованные методы психометрических и скрининговых исследований. - Вертикальный уровень: дескриптивная и частотная статистика, точный критерий Фишера, матрицы сопряженности (гамма-коэффициент) и др. - Кросс-уровень: компьютерное моделирование на основе комплекса данных. Основные результаты, полученные за второй период реализации проекта: 1. Новый алгоритм (основе использования теста статистической значимости) выявления девиантных сообществ социальной сети «ВКонтакте» с небезопасным контентом. 2. Обновленный классификатор форм небезопасного контента социальной сети «ВКонтакте» – база 2849 уникальных девиантных сообществ по 14 категориям. 3. Скорректированная методология первичной идентификации девиантных сообществ (за счет обновления классификатора небезопасного контента девиантных сообществ методами поиска по лингвистическим маркерам, снежного кома, алгоритма выявления маркерных сообществ на основе теста статистической значимости, ручной разметки сообществ по категориям небезопасного контента). 4. Описание структуры и коммуникативных стратегий девиантных сообществ категорий «ненависть», «употребление ПАВ», «депрессивный контент», «суицидальный контент», «самоповреждающее поведение». 5. Разработанная и апробированная модель распространения деструктивного контента в социальной сети «ВКонтакте». 6. Веб-приложение «Детектор опасного контента» для мониторинга факторов риска безопасности среди учащихся по пользовательским данным из социальной сети «ВКонтакте», размещенное на платформе Университетского консорциума исследователей больших данных https://survey.opendata.university. 7. Описание российской специфики девиантных онлайн-сообществ (изолированность, разреженность, малая связность и сплоченность участников, отсутствие среди них коммуникации с целью помощи и поддержки) и их основной функции для участников (изолированное персональное потребление небезопасного контента). Описание категории сообществ (до 96%) со смешанным содержанием развлекательной, юмористической направленности, но содержащих скрытую пропаганду употребления ПАВ, самоповреждающего поведения, их романтизацию, преподнесение как нормы и эффективного способа разрешения трудностей и жизненных проблем. 8. Описание специфики выраженности интереса к небезопасному контенту: преобладание интереса у женщин (62% против 58% среди студентов, 71% и 56% среди старшеклассников, соответственно), у старшеклассников (85 против 56% у студентов). Описание небезопасного контента, преобладающего в структуре информационного потребления студентов и старшеклассников: депрессивный (17.8% и 27.2%), различные формы агрессивного контента (национализм: 8.5% и 4.7%, ненависть: 8.1% и 6.7%, жестокость: 7.9% и 9.6%, криминальная субкультура: 4.6% и 6.7%), контент о самоповреждениях (6% и 5.9%). Описание региональной специфики выраженности интереса к небезопасному контенту: среди старшеклассников Республики Тыва, по сравнению с другими регионами СФО, меньше человек с проявлением высокого уровня интереса к небезопасному контенту (в 1,5-2 раза меньше). По интенсивности проявления этого интереса (среднее количество подписок на одного человека) женщины превалируют и над мужчинами (1,6 и 1,2), и над женщинами других регионов (жестокий контент, ненависть, эстетика зла и смерти). В Республике Алтай, по сравнению с другими регионами, женщины отличаются более высоким уровнем интереса к вульгарному, депрессивному, суицидальному контенту и контенту о самоповреждающем поведении, мужчины – к контенту о психоактивных веществах, оружии и криминальной субкультуре. Более 50% старшеклассников, проживающих в СФО, имеют в подписках сообщества с небезопасным контентом, причем таких подписчиков больше среди женщин, чем среди мужчин. Старшеклассники мужского пола больше интересуются контентом о национализме и оружии, женского – депрессивным и суицидальным контентом. 9. Соответствие обнаруженных при анализе социальных сетей тенденций существующим в обществе явлениям: высокий уровень агрессивности российских мужчин в онлайн-среде (63% юношей и мужчин против 31% женщин и девушек); большая подверженность депрессии, самоповреждению, суицидальным настроениям у девушек и женщин (64% против 36%; 82% против 18%; 59% против 41%). 10. Веб-приложение для проведения диагностики индивидуально-психологических особенностей пользователей социальной сети «ВКонтакте», реализованное в LMS MOODLE и на платформе Университетского консорциума исследователей больших данных. 11. Описание индивидуально-психологических особенностей (психопатии, нарциссизма, макиавеллизма, тревоги, депрессии, инструментальных и соматических самоповреждений, стратегий самоконтроля и межличностного контроля, проблемного использования социальных сетей) 8849 потребителей небезопасного контента социальной сети «ВКонтакте» (7505 студентов и 1344 старшеклассников). 12. Описание связей между индивидуально-психологическими особенностями (депрессия, тревога, стресс, несуицидальные самоповреждения и пр.) и наиболее значимыми для их прогнозирования (имеющими статистически больший вес) данными цифрового следа (данные профиля, подписки на сообщества с небезопасным контентом, количество друзей, подписчиков, сообществ, на которые подписан пользователь; количество фотографий и фотоальбомов; половозрастные характеристики; статус отношений, отражающий семейное положение; статус в социальной сети и направление обучения в университете). 13. Описание значений точности и полноты, необходимых для прогнозирования индивидуально-психологических особенностей на основании цифрового следа: точность - от 50% и выше и полнота – от 70% и выше. 14. Установление минимального размера выборки, необходимого для прогнозирования индивидуально-психологических особенностей на основании цифрового следа с необходимыми значениями точности и полноты: не менее 3500-4000 респондентов, с учетом отсева данных в процессе предобработки – 7000-10000 респондентов. 15. Улучшенная модель прогнозирования факторов риска (угрозы) психологической безопасности по цифровому следу пользователей в социальной сети «ВКонтакте»: на выборке 3666 респондентов точность прогнозирования экстраверсии, доброжелательности, открытости опыту увеличилась на 1-3%, полнота – на 3-8%. Точность прогнозирования депрессии, тревоги, стресса, эмоциональной устойчивости уменьшилась на 1-3%, полнота увеличилась на 5-18%. 16. Разработанная и апробированная модель прогнозирования факторов риска (угрозы) психологической безопасности по цифровому следу пользователей в социальной сети «ВКонтакте»: на выборке 3637 респондентов результаты по точности и полноте получены низкие (менее 50% по психопатии, тревоги, депрессии, стратегиям самоконтроля и межличностного контроля, проблемного использования социальных сетей и др.). 17. Описание выявленной закономерности среди участников онлайн-сообществ, в подписках которых встречается небезопасный контент: чем выше уровень выраженности психологической характеристики (психопатия, тревога и др.), тем более выражен интерес к небезопасному контенту (all Ps<0.05). 18. Описание установленной связи высокого уровня выраженности индивидуально-психологических особенностей с потреблением небезопасного контента девиантных сообществ социальной сети «ВКонтакте» (all Ps<0.05): - Психопатия – контент о самоповреждениях, эстетике смерти, криминальной субкультуре, жестокости, ненависти; - Макиавеллизм – вульгарный контент, контент о жестокости, ненависти, самоповреждениях, оружии, криминальной субкультуре; - Нарциссизм – депрессивный, суицидальный контент, контент о ПАВ, национализме, криминальной субкультуре; - Тревога и депрессия: депрессивный, суицидальный, жестокий контент, контент о самоповреждениях, ПАВ, зле, смерти, криминальной субкультуре; - Соматические самоповреждения: депрессивный, суицидальный контент, контент о расстройствах пищевого поведения, жестокости, криминальной субкультуре. 19. Базы данных: - индивидуально-психологических особенностей («Короткий опросник Темной триады», «Шкалы тревоги и депрессии» А.Т. Бека, «Шкала самоповреждающего поведения» Н.А. Польской, анкета «Использование социальных сетей») и социально-сетевых характеристик 7505 студентов и 1344 старшеклассников (пол, возраст, образование, семейное положение, место жительства; результаты психодиагностики; данные профиля, подписки, посты). - индивидуально-психологических особенностей («Короткий портретный опросник Большой пятерки», «Шкала депрессии, тревоги и стресса», «Опросник интернет-зависимости» К. Янг) и социально-сетевых характеристик 1880 студентов (пол, возраст, образование, семейное положение, место жительства; результаты психодиагностики; данные профиля, подписки, посты). - социально-демографических характеристик и цифрового следа 61609 старшеклассников Сибирского федерального округа (пол, регион проживания; данные: подписки). 20. Публикации в научных изданиях: 7 публикаций, из них 6 публикаций - в изданиях, индексируемых Web of Science или Scopus (в т.ч. 3 публикации в изданиях 1-го квартиля), 3 публикации - в изданиях, входящих в РИНЦ. 21. Программа для ЭВМ «Платформа психологической диагностики с авторизацией респондентов в социальной сети «ВКонтакте»». 22. Методические рекомендации по проведению мониторинга и снижению факторов риска цифровой безопасности детей, подростков и молодежи. 23. Результатом второго года реализации проекта являются публикации в электронных СМИ, посвященные проекту (14 источников) и обновленный сайт, посвященный проекту: http://frpss.tilda.ws

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
Решение задач осуществлено на 3 уровнях с собственной методологией Горизонтальном – собраны, анализированы данные небезопасного контента, психологических характеристик пользователей; алгоритмы, методы поиска и сбора данных vk.com (API), инструменты Phyton, Gephy, стандартизованные методы психометрических и скрининговых исследований Вертикальном– изучены взаимосвязи психологических характеристик пользователей с фактом, спецификой потребления небезопасного контента; дескриптивная и частотная статистика, точный критерий Фишера Кросс-уровне – построены, протестированы, валидизированы предикативные модели на основе комплекса данных (уровня выраженности психологических характеристик, данных профиля, факта, специфики потребления девиантного контента) на массиве данных 5254 пользователей; компьютерное моделирование Результаты 1 Улучшенная модель прогнозирования факторов риска психологической безопасности по пользовательским данным ВК за счет увеличения данных с 2420 до 4025 респондентов. Качество прогнозирования психопатии, проблемного использования соцсетей повышено в 2 раза. Качество прогнозирования тревоги, депрессии, восстановления контроля над эмоциями, воздействия на других, избавления от напряжения повышено на 15-25%. Макиавеллизм и нарциссизм, ранее не получившие прогноза, получили выраженные метрики качества (F-мера 52 и 62%). Фактор «изменение себя, поиск нового опыта» не проявлен в цифровом следе, поэтому его значения не удалось сильно повысить. 2 Разработанная и апробированная модель прогнозирования факторов риска психологической безопасности по пользовательским данным ВК (с учетом реакций на контент – отметок «нравится»). Применена на выборке 5254 респондентов (2426 студентов, 2828 старшеклассников). В выборке студентов (%) F-мера для факторов риска 63-71, полнота 81-97, точность 48-58. В выборке старшеклассников (%) F-мера для факторов риска 55-75, полнота 58-100, точность 52-75. В объединенной выборке (%) F-мера для факторов риска 63-71, полнота 81-97, точность 48-58. 3 Обновленный и увеличенный классификатор форм небезопасного контента. В 2019 включал 471 сообщество, 2020 – 2251, 2021 – 2843, сейчас – 4147 уникальных сообществ с небезопасным контентом по 15 категориям. 4 Результаты контент-анализа девиантных сообществ - высокая гетерогенность содержания: публикации, размещенные в сообществе одной категории, относятся к сообществам других категорий, разное значение доли содержания в этих сообществах публикаций с небезопасным контентом; - необходимость повышения точности оценки степени выраженности интереса к небезопасному контенту за счет: - ранжирования сообществ с небезопасным контентом по доле представленности в них небезопасного содержания, присвоения степени «токсичности» каждому сообществу в зависимости от величины этой доли; - учета невербальной формы (изображения, видео, аудио), т.к. для некоторых категорий она несет основную смысловую нагрузку; - включения в анализ реакций пользователей (отметки «нравится», комментарии, репосты) на отдельные публикации с небезопасным содержанием. 5 Индивидуально-психологические характеристики, ассоциированные (p<0.05) с потреблением небезопасного контента ВК Психопатия связана с потреблением депрессивного контента, контента о ненависти и агрессии, ПАВ, самоповреждении. Макиавеллизм – с ненавистью и агрессией, ПАВ; нарциссизм – с депрессивным, суицидальным контентом, контентом о самоповреждениях, ПАВ, ненависти и агрессии. Тревога, депрессия и проблемное использование соцсетей – с депрессивным, суицидальным, жестоким контентом, контентом о самоповреждениях, ПАВ. Стратегии: воздействие на других, восстановление контроля над эмоциями, избавление от напряжения – с депрессивным, суицидальным, жестоким контентом, контентом о ненависти и агрессии, ПАВ, самоповреждении. Стратегия изменение себя, поиск нового опыта имеет аналогичные связи, исключая суицидальный контент. 6 Связи между индивидуально-психологическими характеристиками и цифровым следом пользователей Наиболее значимыми (имеющими статистически больший вес) данными цифрового следа для прогнозирования тревоги, депрессии, видов и стратегий самоповреждений, проблемного использования соцсетей, макиавеллизма, нарциссизма, психопатии являются пол пользователя, статус профиля, количество подписчиков, подписки на сообщества с депрессивным контентом, реакции пользователя на определенные кластеры (пандемия коронавируса, любовь, знакомства и близкие отношения, мировоззрение, успех). 7 Комплексная Data-Driven модель идентификации и прогнозирования факторов риска психологической безопасности пользователей в соцсетях. Разработана с применением методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных масштабного исследования на массивах данных более 20 тыс. пользователей, содержащих свыше 1 млн. измерений. Определена в рамках 4 составляющих: индивидуально-психологические характеристики; характер потребления информации и специфика потребляемого контента в соцсети; характеристики цифрового следа (в т.ч. особенности онлайн репрезентации, онлайн поведения и временного контекста). В упрощенном виде: Интраиндивидуальные риски + Интериндивидуальные риски + Информационный риски / Цифровой след = Факторы риска психологической безопасности пользователей в соцсетях. Интраиндивидуальные риски: высокий уровень тревоги, депрессии, нейротизма, психопатии, самоповреждений (p<0,05). Риск уязвимости перед онлайн-угрозами возрастает прямо пропорционально росту уровня выраженности указанных признаков психологического неблагополучия и/или заострения личностных характеристик (p<0,05). Интериндивидуальные, в т.ч. коммуникативно-поведенческие риски: негативная коннотация статуса профиля; постинг, репостинг, отметки «нравится» и другие онлайн-реакции (эмодзи) на контент (p<0,05). Информационные риски: подписки на группы/сообщества и/или сетевая активность в группах/сообществах, классифицированных в категориях: жестокий, депрессивный, суицидальный контент, ненависть и агрессия, ПАВ, самоповреждающее поведение - с помощью разработанного и обновленного классификатора небезопасного контента; наличие друзей онлайн или подписок на персоналии, демонстрирующие постинг, репостинг, «лайки» и другие онлайн-реакции на контент в указанных категориях. Подписки на сообщества из 2 и более категорий небезопасного контента / подписки на 2 и более сообщества значимо повышают риск психологической безопасности пользователя соцсетей (p<0,05). Риски цифрового следа: количество друзей онлайн, подписчиков профиля; преимущественно ночное время онлайн-активности. Общий уровень психологической безопасности конкретного пользователя определяется на основе комплекса указанных данных с учетом, что наличие признаков риска из более 2 категорий повышает уязвимость пользователя перед онлайн-угрозами. 8 РИД - База данных результатов психодиагностики и пользовательских данных «ВКонтакте» вузовской молодежи - База данных результатов психодиагностики и пользовательских данных «ВКонтакте» учащихся старших классов 9 Базы и набор данных 2426 студентов и 2828 старшеклассников (пол, возраст, образование, семейное положение, место жительства; результаты психодиагностики; данные профиля, подписки, посты, реакции на контент). Набор данных уникален, поскольку ВК – единственная соцсеть, позволяющая использовать открытые пользовательские данные – Facebook, Instagram, Messenger, Twitter и др. несколько лет назад закрыли такую возможность для исследователей, сейчас они заблокированы Роскомнадзором. Набор данных и способы его применения для построения моделей прогнозирования можно распространять на другие соцсети. 11 Веб-приложение для самодиагностики психологических характеристик и саморегуляции небезопасных эмоциональных состояний и поведенческих проявлений https://t.me/patronus_tsu_bot?start=start_FPJMei65 12 4 научные публикации Web of Science / Scopus (3 Q1), 1 РИНЦ 13 10 публикации о проекте в электронных СМИ, сайт проекта http://frpss.tilda.ws