Проект Плеяды

Когнитивные исследования

Исследовательский проект

«Плеяды»

Компания "Яндекс"

Южный Федеральный Университет

Проблема и актуальность

Последние годы характеризуются активным развитием технологий беспроводной связи. В январе 2020 года в мире насчитывалось 3,8 миллиарда пользователей социальных сетей, аудитория соцмедиа выросла на 9% по сравнению с 2019 годом (это 321 миллион новых пользователей за год). Сейчас в мире насчитывается 4,2 миллиарда пользователей социальных сетей. За последние 12 месяцев эта цифра выросла на 490 миллионов, что означает рост более чем на 13 % в годовом исчислении.
Анализ поведения людей в социальных сетях позволит разработчикам социальной коммуникации предложить функции для пользователей, которые им будут наиболее удобны.

Цель и задачи

Цель: Исследование взаимосвязи психологических характеристик пользователей социальных сетей, кураторов и педагогов Сириуса, и особенностей их взаимодействия в группах

Задачи:

Проектирование концепции чат-бота и анкетирования
Создание бота & Оказание технической поддержки
Сбор данных и их статистический анализ
Выводы о взаимосвязи психологических характеристик участников малых групп и их активности в социальных сетях

Гипотеза

Интенсивность и характер взаимодействия индивидов социальной сети могут быть обусловлены особенностями мотивационно-потребностной сферы (доминирующими потребностями, интересами, направленностью) ее участников и особенностями их межличностных отношений.

Предполагаемый итог

Результаты исследования взаимосвязи психологических характеристик пользователей социальных сетей в лицах кураторов и педагогов Сириуса и особенностей их взаимодействия в группах

Методы

В исследовании использованы методы опроса (анкетирование) и психологического тестирования.
Разработаны анкеты:

оценки степени выраженности основных образовательных потребностей участников исследования - кураторов, учителей, педагогов,
оценки образовательных потребностей, реализация которых необходима участникам исследования в Сириусе,
анкета оценки собственной поведенческой активности..

Психологические тесты:
1) Тест межличностных отношений Тимоти Лири (для диагностики взаимоотношений в группах),
2) Методика диагностики направленности личности Б. Басса (для диагностики направленности личности на себя, на взаимодействие или на задачу).

Решение и результаты

Для сбора данных мы использовали чат-бота ВК. Для его внедрения мы создали группу ВК от лица которой и писал пользователям бот, также были созданы несколько групповых чатов, в который был внедрен бот для сбора данных по активности пользователей и добавлены участники исследования
После приглашения участников в чат мы просили их написать боту, для прохождения ряда анкет и тестов, так как для начала общения человека с ботом, пользователь должен первым ему написать, после чего бот приветствует его и начинает общение.

Решение и результаты

Алгоритм общения бота с пользователем представлен на экране. Все вопросы бота можно разбить на 3 блока
В первом блоке идет анкета с общими вопросами о пользователе(но без личной конфиденциальной информации), а также вопрос об интересах человека.
В следующем блоке бот просил пользователя пройти две психологические анкеты(описанные раннее)
И последним блоком бот предлагал перейти по ссылкам и пройти анкету Басса и тест Лири.
В перспективе бот выдает в конце диалога пользователю выдаются рекомендации на вступление в малые чаты для реализации себя и своих интересов в общении с другими педагогами и кураторами.

Решение и результаты

Здесь вы можете видеть структурную схему программы нашего бота. Входными данными для программы выступают анкеты, прописанные нами на машиночитаемом коде в формате yaml. В каждой анкете прописаны все вопросы, возможные ответы и допустимый текст, таким образом мы можем проверять ответы и понимать пользователя. Взаимодействие с вконтакте и отправка и получение сообщений происходит с помощью API. После прохождения диалога с ботом, полученные данные записываются в таблицу и выгружаются в формате xlsx для дальнейшего анализа. Вся программа базируется на арендованной виртуальной машине в облачном хранилище. Управление виртуальной машиной и запуском программы происходит с помощью утилиты Cap rover.