Системный подход и методы машинного обучения в прогнозировании психоэмоциональных состояний по цифровой активности в социальных сетях

Аннотация

Романова Ю.С., Пастухова Е.В.

Дата поступления статьи: 27.06.2025

Статья посвящена системному анализу влияния цифровой активности в социальных сетях на психоэмоциональные показатели: тревожность, депрессию, СДВГ и самооценку. На основе анкетных данных пользователей реализованы этапы предобработки, построения корреляционных зависимостей и кластеризации методом k-средних. Основное внимание уделено разработке и обучению ансамблевой мета-модели, сочетающей логистическую регрессию, наивный байесовский классификатор и случайный лес. В результате анализа выявлены группы пользователей, наиболее подверженные негативному влиянию социальных сетей. Установлены статистически значимые взаимосвязи с проблемами сна, рассеянностью и тревожностью. Сформулированы рекомендации по поддержанию психического здоровья для различных возрастных групп.

Ключевые слова: системный анализ, цифровая активность, социальные сети, машинное обучение, кластеризация, корреляционный анализ, цифровая зависимость, психоэмоциональное состояние, интеллектуальный анализ информации

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

5.3.5 - Социальная психология, политическая и экономическая психология

.