Ученые предсказывают успеваемость по подпискам в соцсетях

Группа ученых из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработала метод для предсказания успеваемости студентов с использованием данных о их подписках в социальных сетях. В рамках исследования анализировались подписки 4,5 тыс. студентов на различные сообщества «ВКонтакте». Специалисты применили методы обработки естественного языка (NLP) для классификации тем сообществ, а также оценили сложность текстов, их эмоциональную тональность и интересы студентов. Работа опубликована в журнале IEEE Access.

Результаты показали, что студенты с высокими академическими достижениями чаще подписываются на образовательные и научные сообщества, интересуются технологиями и аналитическими статьями, а также читают более сложные тексты. В то время как студенты с низкими успеваемыми склонны подписываться на развлекательные сообщества, такие как юмор, мемы, музыка и видеоигры, и их контент имеет менее информативный характер, часто с выражением негативных эмоций.

Интересно, что увлечения искусством или путешествиями оказались связаны с высокой успеваемостью, в то время как активное взаимодействие с сообществами, связанными с подработками, могло свидетельствовать о менее высоких учебных результатах. Этот метод может быть полезен для образовательных учреждений при выявлении талантливых студентов, а также для работодателей при рекрутинге кандидатов с высоким уровнем аналитических способностей.

Исследование подчеркивает важность цифровой гигиены, так как информация о подписках может использоваться для создания цифрового профиля, что важно учитывать при взаимодействии с различными онлайн-сервисами.

Работа является частью исследования открытых данных, поддерживаемого Университетским консорциумом исследователей больших данных и одобренного этическим комитетом факультета психологии ТГУ.

Источник: Naked-Science.