Аннотация.

Пилотажное исследование проведено в русле актуального направления, связанного с развитием средств автоматического анализа текста в целях выявления психологических особенностей его автора. В работе рассматриваются возможности использования для получения психодиагностически ценной информации нового метода компьютерной обработки текста – лингвистического анализатора PLATIn, разработанного в ИСА РАН на основе процессора Exactus Expert, и позволяющего проводить психолингвистический и лексико-частотный анализ текстов. Показатели PLATIn, полученные для текстов 160 испытуемых (студенты и взрослые, г. Москва и г. Курган), сопоставлялись с данными их психодиагностического обследования (10 методик). Проведенный корреляционный анализ выявил наличие связей между некоторыми текстовыми и психодиагностическими показателями.

Ключевые слова:

сетевая психодиагностика, личностные особенности, автоматический анализ текста, психолингвистические показатели, лексико-частотный анализ.

Стр. 91-99.

DOI: 10.14357/20790279190308

 Полная версия статьи в формате pdf.

Литература

1. Алефиренко Н. Теория языка: введение в общее языкознание. Волгоград: Перемена. 1987.
2. Васильев Л.М. Современная лингвистическая семантика. М.: Высшая школа. 1990. с. 101-103.
3. Девяткин Д.А., Кузнецова Ю.М., Чудова Н.В., Швец А.В. Интеллектуальный анализ проявлений вербальной агрессивности в текстах сетевых сообществ // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 2. С. 95-109.
4. Зевахина Т.С., Олейникова Е.Е. Аналитическое аннотирование текстов СМИ: Ценности и оценки // http://www.dialog-21.ru/digests/dialog2006/materials/pdf/ZevakhinaT.pdf
5. Зеленецкий А.Л., Новожилова О.В. Теория немецкого языкознания. М.: Наука. 1982. с. 277.
6. Корабельникова Е.А., Вейн А.М., Голубев В.Л., Крейнес М.Г. Психолингвистическое исследование сновидений детей и подростков с невротическими расстройствами // Журнал неврологии и психиатрии. 1999. № 1. С. 18-21.
7. Корпусное исследование устного русского дискурса / Под ред. А.А.Кибрика и В.И.Подлесской. М.: Языки славянских культур. 2009.
8. Ледовая Я.А., Тихонов Р.В., Боголюбова О.Н. Социальные сети как новая среда для междисциплинарных исследований поведения человека // Вестник СПб. ун-та. Сер. 16. Психология. Педагогика. 2017. Т. 7. Вып. 3. С. 193-210.
9. Литвинова Т.А., Литвинова О.А., Рыжкова Е.С., Бирюкова Е.Д., Середин П.В., Загоровская О.В. Исследование влияния пола и психологических характеристик автора на количественные параметры его текста с использованием программы Linguistic Inquiry and Word Count // Научный диалог. 2015. № 12 (48). С. 101-109.
10. Литвинова Т.А., Середин П.В. Исследование динамики идиостиля суицидента // Известия ВГПУ. 2017. № 3 (276). С. 150-154.
11. Русначенко Н.Л., Лукашевич Н.В. Методы интеграции лексиконов в машинное обучение для систем анализа тональности // Искусственный интеллект и принятие решений. 2017. №2. С. 78-89.
12. Тихомиров И.А., Смирнов И.В., Соченков И.В., Девяткин ДА.., Шелманов А.О., Зубарев Д.В., Швец А.В., Лешкин А.В., Суворов Р.Е. Exactus Expert: Поисково-аналитическая система поддержки научно-технической деятельности // Труды тринадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012. Б.: БГТУ. 2012. Том 4. С. 100-108.
13. Ahmad, N., & Siddique, J. Personality Assessment using Twitter Tweets // 21st International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems, KES2017, 6-8 September 2017, Marseille, France. Procedia Computer Science. 2017. 112. Р. 1964–1973.
14. Caplan, J., Adams, K., & Boyd, R. Language and personality. The Wiley-Blackwell Encyclopedia of Personality and Individual Differences.2017. URL: https://www.researchgate.net/publication/315671233.
15. Guntuku, S.C., Yaden, D.B., Kern, M.L., Ungar, L.H., & Eichstaedt J.C. Detecting depression and mental illness on social media: an integrative review // Current Opinion in Behavioral Sciences 2017, 18. Р. 43–49.
16. Kern, M.L., Park, G., Eichstaedt, J.C., Schwartz, H.A., Sap, M., Smith, L.K., & Ungar, L.H. Gaining Insights From Social Media Language: Methodologies and Challenges // Psychological Methods, 2016. URL: http://dx.doi.org/10.1037/met0000091.
17. Osipov G., Smirnov I., Tikhomirov I., Shelmanov A. Relational-Situational Method for Intelligent Search and Analysis of Scientific Publications // Proceedings of the Integrating IR technologies for Professional Search Workshop. Moscow. 2013. P. 57-64.
18. Pennebaker J, Boyd R, Jordan K, Blackburn K. The development and psychometric properties of LIWC2015. 2015. URL: https://repositories.lib.utexas.edu/bitstream/handle/2152/31333/LIWC2015_Lan-guageManual.pdf.
19. Pennebaker, J.W. Mind mapping: Using everyday language to explore social & psychological processes // Procedia Computer Science, 2017, 118: 100–107. URL: https://utexas.influuent.utsystem.edu/en/publications/mind-mappingusing-everyday-lan-guage-to-explore-social-amppsycho.
20. Tandera, T., Hendro, Suhartono, D., Wongso, R., & Prasetio, Y.L. Personality Prediction System from Facebook Users // Procedia Computer Science, 2017. 116. Р. 604–611.
21. Ziemer, K.S., & Korkmaz, G. Using text to predict psychological and physical health: A comparison of human raters and computerized text analysis // Computers in Human Behavior, 2017. 76. Р. 122-127.