Пермские ученые первыми в России изучают пользователей соцсетей по их мату и смайликам

Филологи Пермского университета первыми в России выявляют закономерности и связи между чертами личности пользователя и их записям и комментариям в соцсетях.

Основой для исследования ученых становится профиль пользователя соцсети «ВКонтакте», включающий в себя пол, возраст, количество постов, «лайков», языковые и психологические особенности. Чтобы выявить психологических параметры, использовался опросник The Big Five Inventory, который адаптировал на русский язык доктором психологических наук, профессор ПГНИУ Сергей Щебетенко. По результатам тестирования определялись значения пяти параметров: экстраверсии, доброжелательности, нейротизма, добросовестности и открытости.

Психологическое тестирование прошли 1000 респондентов, однако для анализа использовались только 340, так как не у всех на страницах есть достаточное количество текстов. Сейчас ученые проводят языковой анализ — выбирают категории для классификации, пробуют разные подходы к изучению текстов. Чтобы выделить отдельные слова из текстов и их классифицировать, ученые используют собственную разработку — информационную систему Semograph. При этом при анализе учитываются не только слова, но и смайлы и текстовые параметры (например, жанры).

Анализ ещё не окончен, но уже можно отследить некоторые закономерности. 

Например, учёные сделали вывод, что женщинам, которые используют в своих записях в соцсетях обсценную лексику (мат), свойственна интроверсия, нейротизм и недоброжелательность. При этом использование мата у мужчин не указывает на какую-то определенную характеристику. Интроверты и экстраверты по-разному используют личные местоимения: интроверты почти не используют местоимение «мы», в основном употребляя «я»; экстраверты, напротив, обращаются ко всем местоимениям, в том числе и к «вы». 

После того, как анализ будет закончен, будут выделены определенные типы. Ученые предполагают, что исследование будет полезно, например, для сферы продаж — нужный контент можно будет донести до определённых людей, подходящих под целевую аудиторию товара. В будущем ученые планируют на полученных данных обучить нейросеть, которая сможет анализировать профили в соцсетях, дополнять недостающие данные и относить отдельно взятый профиль к одному из типов.