📄Работа №182692
Тема: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ МЕДИА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ПОРТРЕТА ИНДИВИДУУМА
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
информатика
Объем:
54 листов
Год:
2022
Просмотров:
50
4500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 3
Перечень условных обозначений 3
Введение 5
1 Теоретическая часть 7
1.1 Литературный обзор 7
1.2 Описание предлагаемого программного решения для
прогнозирования профессиональных ценностей 8
1.2.1. Общая структура 8
1.2.2. Описание алгоритмов машинного обучения 9
2 Практическая часть 17
2.1 Тестирование методики 17
2.1.1 Описание методики психологического тестирования для
определения профессиональных ценностных ориентаций индивидуума 17
2.1.2 Предобработка данных 25
2.1.3 Определение необходимого количества респондентов 29
3 Программное обеспечение для оценки профессиональных склонностей
индивидуума с использованием данных социальных медиа 37
Заключение 42
Список использованных источников и литературы 43
Перечень условных обозначений 3
Введение 5
1 Теоретическая часть 7
1.1 Литературный обзор 7
1.2 Описание предлагаемого программного решения для
прогнозирования профессиональных ценностей 8
1.2.1. Общая структура 8
1.2.2. Описание алгоритмов машинного обучения 9
2 Практическая часть 17
2.1 Тестирование методики 17
2.1.1 Описание методики психологического тестирования для
определения профессиональных ценностных ориентаций индивидуума 17
2.1.2 Предобработка данных 25
2.1.3 Определение необходимого количества респондентов 29
3 Программное обеспечение для оценки профессиональных склонностей
индивидуума с использованием данных социальных медиа 37
Заключение 42
Список использованных источников и литературы 43
📖 Введение
На данный момент в России существует проблема профессионального самоопределения. Вопросам профориентации не уделяется должного внимания в школе, что влечет за собой проблемы профессионального развития и психологического состояния людей. [1, 2]
Для частичного разрешения проблемы профессионального самоопределения существует множество методик профориентационного тестирования. Но данные варианты требуют существенных временных затрат. Также результаты опросников могут быть искажены по так называемой «шкале правды-лжи», которая основана на стремлении индивидуума к одобрению его выборов окружающими. [3]
Альтернативой тестовым методикам служит анализ данных социальных сетей. Анализ профилей пользователей в социальных сетях позволяет получить информацию об интересах и психологических особенностях индивидуума. Эта информация, в свою очередь, дает возможность оценить поведенческие, когнитивные, и другие личностные характеристики пользователя, в том числе, профессиональные склонности. [4, 5, 6]
Для анализа профилей пользователей могут быть использованы различные источники: информация о сообществах пользователя, текстовая информация (указанная в профиле самим пользователем, понравившаяся и размещенная на его странице), визуальная информация (фотографии профиля, понравившийся визуальный контент). Все эти данные могут быть получены из социальных сетей, в частности, из наиболее популярной в России, сети ВКонтакте.
Исходя из вышенаписанного, актуальность решения проблемы оценки психологического портрета индивидуума, а именно, профессиональных склонностей, с применением интеллектуального анализа данных социальных медиа оправдана существенной связью между психоэмоциональными характеристиками индивидуума и их отражением в интернет-пространстве. Эта связь обусловлена увеличением времени, проводимого пользователями в 5
социальных сетях, и возрастающей популярностью общения онлайн в современном мире. [7, 8]
Для частичного разрешения проблемы профессионального самоопределения существует множество методик профориентационного тестирования. Но данные варианты требуют существенных временных затрат. Также результаты опросников могут быть искажены по так называемой «шкале правды-лжи», которая основана на стремлении индивидуума к одобрению его выборов окружающими. [3]
Альтернативой тестовым методикам служит анализ данных социальных сетей. Анализ профилей пользователей в социальных сетях позволяет получить информацию об интересах и психологических особенностях индивидуума. Эта информация, в свою очередь, дает возможность оценить поведенческие, когнитивные, и другие личностные характеристики пользователя, в том числе, профессиональные склонности. [4, 5, 6]
Для анализа профилей пользователей могут быть использованы различные источники: информация о сообществах пользователя, текстовая информация (указанная в профиле самим пользователем, понравившаяся и размещенная на его странице), визуальная информация (фотографии профиля, понравившийся визуальный контент). Все эти данные могут быть получены из социальных сетей, в частности, из наиболее популярной в России, сети ВКонтакте.
Исходя из вышенаписанного, актуальность решения проблемы оценки психологического портрета индивидуума, а именно, профессиональных склонностей, с применением интеллектуального анализа данных социальных медиа оправдана существенной связью между психоэмоциональными характеристиками индивидуума и их отражением в интернет-пространстве. Эта связь обусловлена увеличением времени, проводимого пользователями в 5
социальных сетях, и возрастающей популярностью общения онлайн в современном мире. [7, 8]
✅ Заключение
В процессе анализа ряда исследований по тематике, выявлены основные подходы для решения задач прогнозирования профессиональных склонностей индивидуума. Были выбраны методики и источники данных для анализа профессиональных компетенций. Собрано 257 записей пользователей, прошедших опрос, направленного на выявление профессиональных склонностей, а также выгружены данные об их подписках на сообщества в социальной сети «ВКонтакте».
Разработано программное обеспечение для оценки профессиональных склонностей индивидуума по открытым данным цифрового следа, классифицирующее пользователей по четырем категориям профессиональных склонностей. Точность прогнозирования результата в разработанном программном обеспечении достигла 83%.
Разработанное программное обеспечение протестировано на 30 пользователях ВКонтакте, не принимавших участия в опросе для обучения модели.
Также в качестве модификации разработанного программного обеспечения выделено решение задачи бинарной классификации для каждой из десяти исходных профессиональных сфер. Данная модификация протестирована, в зависимости от прогнозируемой сферы, достигает точности прогноза от 73 до 95%, и может быть использована для задач подбора персонализированной пользовательской рекламы.
Разработано программное обеспечение для оценки профессиональных склонностей индивидуума по открытым данным цифрового следа, классифицирующее пользователей по четырем категориям профессиональных склонностей. Точность прогнозирования результата в разработанном программном обеспечении достигла 83%.
Разработанное программное обеспечение протестировано на 30 пользователях ВКонтакте, не принимавших участия в опросе для обучения модели.
Также в качестве модификации разработанного программного обеспечения выделено решение задачи бинарной классификации для каждой из десяти исходных профессиональных сфер. Данная модификация протестирована, в зависимости от прогнозируемой сферы, достигает точности прогноза от 73 до 95%, и может быть использована для задач подбора персонализированной пользовательской рекламы.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.