Изменения

Первое {{---}} парсинг и семантический анализ данных, оставленных в соцсетях виртуальными пользователями.

Прежде всего это личные данные:

Следует отметить, что для хозяев соцсетей есть дополнительные возможности для получения информации о пользователе такие как:

Кроме того, важно зафиксировать кто является друзьями и подписчиками пользователя и на кого пользователь сам подписан.

Анализируются:

Немаловажное значение имеют данные с собственных страниц пользователя:

Сбор данных осуществляется на постоянной основе. Данные пополняются по мере появления новой информации.

Верификация этих данных происходит путем сравнения анкетных данных, оставленных этим пользователем, с информацией из разных независимых источников.

Это такие как:

Могут быть использованы существующие базы персональных данных реальных людей:

В свете появления новых технологий поиска людей по их изображениям, перспективным является анализ достоверности фотографии, представленной пользователем.

Достоверность фотографии может быть подтверждена путем сравнения ее с лицами, представленными на других фотографиях и видео аккаунта. Также осуществляется поиск по фото- и видео, выложенных в аккаунтах друзей. Поиск точной копии фото в интернете может помочь избежать фейков, либо найти другие аккаунты этого же пользователя.

Достоверность этой информации тем выше, чем дольше существует активность в этой группе.

Во внимание берутся:

Таким образом формируется список интересов анализируемого пользователя.

Достоверность этого списка подтверждается наличием постов и комментариев на данную тематику, а также выявлением круга его знакомых, интересующихся данной тематикой.

* [[доброжелательность]] (дружелюбие, способность прийти к согласию),

* [[добросовестность]] (сознательность),

* [[открытость опыту]] (интеллект).

Психотипология оперирует конкретными психотипами. Такие, как

Существуют обоснованные и детерминированные признаки для всех этих психотипов и моделей личности, согласно которым пользователи соц. сетей с достаточной степенью достоверности могут быть к ним причислены.

Задача эта вполне решаема с помощью современных методов машинного обучения. Компьютерный анализ текстов, поиск в них заранее определенных паттернов и сигнатур, стиля речи и особенности общения, характерных для тех или иных психотипов пользователя, его эмоциональные реакции и комментарии на чужие тексты, внешний вид и мимика на его фотографиях с высокой достоверностью могут быть причислены к одному из вышеперечисленных психотипов. Кроме того, для каждого из этих психотипов досконально изучены их поведенческие особенности, позволяющие прогнозировать их поведение в зависимости от возникающей ситуации.

Обращение к конкретному пользователю или группам пользователей должны быть автоматически составлены с такими же характеристиками речи, с использованием их словарного запаса, стилистических оборотов и с учетом привычных для них объемов текста, завершенные конкретным призывом к действию.

Особенностями вышеперечисленных методик является:

Следует отметить, что возможности машинного обучения значительно шире реализации описанных выше технологий.

Методом машинного обучения возможен анализ активности характерной для этих людей в социальных сетях и выявление кластеров параметров, характерных этой совокупности людей.

При этом, найденные кластеры могут не иметь ни вербального, ни логического обоснования и вообще их количество заранее не определено. Например, вполне может выясниться, так, что люди купившие ваш дорогой, уникальный товар по непонятной причине одновременно интересуются рыбалкой, делают одинаковые грамматические ошибки, часто используют букву “Ж”. Это совокупное свойство не имеет названия и не может быть объяснено логически, но может помочь в поиске дополнительных клиентов. Разумеется такие гипотезы, найденные компьютером нуждаются в проверке и в подтверждении.

[[Категория: Машинное обучение]]