Группа ученых из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработала метод для предсказания успеваемости студентов, используя данные о их подписках в социальных сетях. В рамках исследования был проанализирован выбор подписок 4,5 тыс. студентов на различные сообщества в «ВКонтакте». Специалисты применили методы обработки естественного языка (NLP) для классификации тем сообществ, оценки сложности текстов, их эмоциональной тональности и интересов студентов. Работа была опубликована в журнале IEEE Access.
Результаты исследования показали, что студенты с высокими академическими достижениями чаще подписываются на образовательные и научные сообщества, интересуются технологиями и аналитическими статьями, а также читают более сложные материалы. В то же время студенты с низкой успеваемостью склонны подписываться на развлекательные сообщества, такие как юмор, мемы, музыка и видеоигры, а их контент часто бывает менее информативным и с выражением негативных эмоций.
Интересно, что увлечения искусством или путешествиями были связаны с высокой успеваемостью, в то время как активное взаимодействие с сообществами, связанными с подработками, могло указывать на низкие учебные результаты. Этот метод может быть полезен для образовательных учреждений в выявлении талантливых студентов и для работодателей при рекрутинге кандидатов с высокими аналитическими способностями.
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: kazanonline24.ru