ТОМСК, 21 июн – РИА
Томск, Елена Тайлашева. Приемная кампания стартовала в Томском госуниверситете (ТГУ), третий год в рекрутинге абитуриентов вуз применяет
искусственный интеллект, анализирующий соцсети выпускников. Как алгоритмы
помогают определиться с профессией, в какие паблики идут креативные и почему
высокий уровень интеллекта можно спрогнозировать только у 57% девушек – в
материале РИА Томск.
Говорящие подписки
Если вы – взрослый читатель, скорее всего, в вашем профиле "ВКонтакте" (если он вообще есть) куча неактуальных подписок: когда-то вступили
в группу и так и продолжаете в ней числиться, даже если контент уже не
интересен. Школьники не такие – как показало исследование ученых ТГУ, они раз в
полгода-год актуализируют подписки: нерелевантный контент в ленте их
раздражает.
Подписки в итоге и стали тем набором данных, которые помогли
университету целенаправленно искать абитуриентов с помощью Big Data. Проект стартовал три
года назад, в нем объединились университетские лингвисты, программисты и
философы.
Завлабораторией компьютерных средств обучения ТГУ Артем
Фещенко рассказывает:
"Начиная анализировать цифровые следы из "ВКонтакте" (пользовательские
данные там открыты), мы пытались работать также с текстами, которые пишут дети,
и со связями, которые они устанавливают, – списком друзей. Но оказалось, что,
например, по текстам невысокая точность прогнозирования: дети публикуют в
основном картинки или отрывочные фразы, для современной компьютерной
лингвистики этого недостаточно".
А подписки есть у
всех, этот след насыщенный.
"Бывает, конечно, что человек подписался на сообщество не из
личного интереса, а в силу моды ("Все одноклассники там, а я еще нет"). И это
вносит определенную погрешность в измерения, особенно по профилям девочек. Мы объясняем
это тем, что, возможно, девочки чаще мальчиков совершают социально желаемые
действия, в угоду трендам", – говорит Фещенко.
© РИА Томск. Олег Асратян
Проверка модели показала точность прогнозирования у абитуриентов высокого уровня интеллекта (юноши 69%, девушки 57%), креативности (юноши 83%, девушки 78%), мотивации (юноши 90%, девушки 82%).
Интеллект, креативность, мотивация
Чтобы "заманить" к себе конкретного абитуриента, нужно максимально точно попасть в его интерес. А
для этого искусственный интеллект должен распознавать предметные склонности
человека. Его обучение происходило на основе результатов психологического тестирования
почти трех тысяч школьников, которую три года назад ТГУ проводил совместно со школами Томской области.
Это был профориентационный проект, но в ходе тестирования измерялись и
когнитивные способности (интеллект, креативность, лидерские качества,
предприимчивость и так далее).
"С помощью алгоритмов машинного обучения мы обнаружили
закономерность между результатами тестов старшеклассников и их цифровым следом "ВКонтакте", например, высоким уровнем креативности и подпиской на определенные
сообщества. Любопытно, что маркерами признака одаренности очень часто
становятся сообщества, тематически не связанные с искомым признаком. Это лишний
раз подтверждает преимущество алгоритмов машинного обучения и большого объема
данных в обнаружении скрытых закономерностей", – рассказывает Фещенко.
© РИА Томск. Павел Стефанский
Школьники с высоким уровнем креативности часто подписаны на группы "Психология тишины", "Романтика городских окраин", Indie Music. С высоким IQ – на Literary memes, TheQuestion, Arzamas, "Типичный математик". С высоким уровнем мотивации – "Идеи для жизни", "Типичный Вожатый", "0 калорий".
Найди меня
Найденные закономерности можно было экстраполировать уже на
десятки тысяч человек. Весной 2017 года состоялось первое реальное применение
нового метода в приемной кампании. Сначала ученые отобрали в "ВК" профили
потенциальных выпускников по региону (СФО), дате рождения и году окончания
школы, их оказалось около 400 тысяч; затем
отсеяли фейковые или заброшенные аккаунты – осталось 126 тысяч.
И уже у этих оставшихся "живых" профилей программа
анализировала подписки. Молодые люди получали примерно такое письмо: "Привет,
есть исследование цифровых следов людей. Искусственный интеллект выяснил, что
твои подписки очень похожи на подписки ребят, которые учатся в университете на
гуманитарных факультетах".
© РИА Томск. Олег Асратян
70-80% контента, формирующих информационное поле детей, имеют федеральный статус. Еще одно интересное наблюдение: олимпиадники реже заводят странички и чаще скрываются под псевдонимами в сети. Если среди обычных школьников в соцсетях присутствуют 80%, то среди олимпиадников – только 55%.
Далее им предлагалось ознакомиться с исследованием и, если
интересно, вступить в профильную группу абитуриентов гуманитарных факультетов.
Технарей, соответственно, звали в группу физико-математической направленности,
естественников – химико-биологической.
"Правда, естественников и физматов мы
находим примерно в четыре раза меньше, чем гуманитариев, это связано со
спецификой контента "ВК", где мало сообществ по физике, математике, биологии и
так далее, – отмечает собеседник.
Причем к вузу группы привязаны не были: там размещалась
общая информация, например, прогнозы появления в данной сфере "профессий
будущего" и статистика зарплат специалистов в настоящем. "Все наши сообщества
открыты, и воспользоваться информацией из них может абитуриент любого вуза.
Здесь наш проект выходит за рамки интересов ТГУ, помогает подготовиться к
следующей ступени своего образования любому старшекласснику", – говорит ученый.
Подписываются на профильные группы в итоге около 10% приглашенных выпускников
– это очень хороший показатель, учитывая, что в образовательном маркетинге
средние значения отклика – 1-5%.
© предоставлено пресс-службой ТГУ
Проект поиска абитуриентов с помощью Big Data
Прицельный выбор
В первый год эксперимента в ТГУ в итоге поступило 56
человек, отобранных таких "точечным ударом". В 2018 году – уже 250 человек (10%
от общего набора на первый курс). В этом году воронку расширили и вышли еще в
три федеральных округа – Уральский, Дальневосточный и Южный.
"На данный момент мы поработали с двумя округами, охватив
150 тысяч человек, всего планируется проанализировать 300-400 тысяч профилей. Помимо
креативности, интеллекта и мотивации мы еще прогнозируем предприимчивость – для
университетов это становится важным с точки зрения внедрения достижений науки в
экономику региона", – рассказывает Артем Фещенко.
© предоставлено пресс-службой ТГУ
Проект поиска абитуриентов с помощью Big Data
В рамках отдельного исследования изучались подписки
студентов, и оказалось, что примерно у четверти из них интерес в "ВК" кардинально отличается от выбранной специальности.
"Человек поступил на физмат-направление, а в соцсетях интересуется
историей, обществознанием. Мы объясняем это тем, что дети часто боятся выбирать
сердцем – они находятся под сильным влиянием стереотипов родителей, учителей, общества, которые
настаивают на "востребованной профессии", например, юриста, финансиста,
управленца, инженера", – констатирует собеседник.
И добавляет: "Но коллеги по карьерному консультированию
считают, что в основе успешности, удовлетворенности выбранной профессией лежат
все же внутренние установки – психотип человека, его черты личности, система
ценностей и мир увлечений. Если на основе этого выбирать профессию, пусть она
не кажется востребованной и популярной в обществе, то практика показывает: такие
люди могут не так много зарабатывать, зато они счастливы".
© предоставлено пресс-службой ТГУ
Потенциал у анализа подписок с помощью алгоритмов машинного обучения Фещенко (справа) считает большим: сейчас ученые ТГУ работают над моделью набора в магистратуру, в перспективе – прогнозирование деструктивных состояний в психике подростков.
Совместно с проектом https://кембыть.дети ученые
ТГУ разработали робота-профориентатора в виде специального приложения "ВКонтакте", которое анализирует цифровой подписки пользователя и подсказывает
одну или несколько профессиональных сфер, наиболее соответствующих интересам и
увлечениям ребенка. Приложение бесплатное, его может запустить
любой абитуриент и за несколько секунд получить от робота рекомендации.
© предоставлено пресс-службой ТГУ
Робот-профориентатор