Предсказание результатов теста Р. Кеттелла на основе профилей пользователей социальной сети

В статье описывается исследование цифровых следов пользователей в социальной сети и результаты прохождения 16-факторного теста Р. Кеттелла. Метод исследования заключается в применении статистических инструментов и релевантных алгоритмов машинного обучения к анкетным данным полученным со страниц пользователей. Основные результаты эксперимента заключаются в выявлении корреляции между факторами, оцениваемыми тестом Р. Кеттела, и цифровыми следами, а также построении предсказательных моделей. Лучшие результаты среди методов машинного обучения для предсказывания результатов теста Р. Кеттелла показали алгоритмы градиентного бустинга с максимальным значением метрики F1-micro 0,606, которое удалось достичь на факторе “эмоциональная чувствительность” (фактор I). Практическая значимость работы заключается в разработке инструмента для автоматизированного предсказания результатов теста Р. Кеттелла на основе цифровых следов пользователя. Теоретическая значимость заключается в разработке метода для автоматизации оценки выраженности личностных особенностей пользователей социальных сетей по их цифровым следам.