Метод формування зрізу розуміння особистості на основі контент-аналізу

Автор(и)

  • Vasyl Lytvyn Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-9676-0180
  • Petro Pukach Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-0359-5025
  • Іgor Bobyk Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-0424-1720
  • Victoria Vysotska Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0001-6417-3689

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.77174

Ключові слова:

контент, інформаційний ресурс, контент-аналіз, лінгвістичний аналіз, морфологічний аналіз, соціальна мережа

Анотація

Запропоновано підхід до розроблення системи розуміння особистості через контент-аналіз інформаційних ресурсів. Використано модель Big-Five на основі користувацької поведінки в соціальних мережах. Для визначення психологічних диспозицій розроблено метод аналізу англомовних та україномовних постів. Система призначена для рекрутингу, маркетингу, соціальних мереж і Web-сервісів. Аналіз аудитрії покращує ефективність контекстної реклами, систем рекомендацій і служб знайомств

Біографії авторів

Vasyl Lytvyn, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Доктор технічних наук, професор

Кафедра «Інформаційні системи та мережі»

Petro Pukach, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра «Вища математика»

Іgor Bobyk, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра «Вища математика»

Victoria Vysotska, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра «Інформаційні системи та мережі»

Посилання

  1. Lovakov, A. (2013). Otsenka lichnosti po aktivnosti v sotsialnyh setyah ili Big Data prihodyat v psihologiyu. Available at: http://psyresearchdigest.blogspot.com/2013_11_01_archive.html
  2. Alizar, A. (2012). Sostavlenie modeli lichnosti po aktivnosti v sotsialnoy seti. Available at: https://xakep.ru/2012/04/26/58618/
  3. Bai, S., Zhu, T., Cheng, L. (2012). Big–Five Personality Prediction Based on User Behaviors at Social Network Sites. Available at: http://arxiv.org/pdf/1204.4809v1.pdf, http://arxiv.org/abs/1204.4809
  4. Bai, S. (2016). List of computer science publications by Shuotian Bai. Available at: http://dblp.uni–trier.de/pers/hd/b/Bai:Shuotian
  5. The Personality Insights models (2016). Available at: https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/personality-insights/models.shtml
  6. Solovyov, D. (2012). Potrebnosti i povedenie lyudey v sotsialnyh setyah. Teoriya “laykov”. Available at: http://www.cossa.ru/234/13291/
  7. Jeffrey, M. (2012). Recruiting 5.0: Psychological profiles on social networks. Available at: http://www.eremedia.com/ere/recruitment-5-0-the-future-of-recruiting-the-final-chapter/
  8. Prokhorov, A. (2013). Sotsialnye seti: psihologiya, sotsiologiya, bіznes. Available at: http://compress.ru/article.aspx?id=23890
  9. Global Web Index (2009). Social Web Involvement. Available at: https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=sites&srcid=ZGVmYXVsdGRvbWFpbnx0b21ob2dlcnN8Z3g6NzVlNjM3MWExNjk3NzAwNA
  10. Bennett, J. (2012). Visualization Critique. Available at: http://vizthinker.com/visualization-critique/
  11. Kluemper, D. H., Rosen, P. A., Mossholder, K. W. (2012). Social Networking Websites, Personality Ratings, and the Organizational Context: More Than Meets the Eye?1. Journal of Applied Social Psychology, 42 (5), 1143–1172. doi: 10.1111/j.1559-1816.2011.00881.x
  12. Schwartz, H. A., Eichstaedt, J. C., Kern, M. L., Dziurzynski, L., Ramones, S. M., Agrawal, M. et. al. (2013). Personality, Gender, and Age in the Language of Social Media: The Open-Vocabulary Approach. PLoS ONE, 8 (9), e73791. doi: 10.1371/journal.pone.0073791
  13. Kosinski, M., Stillwell, D., Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110 (15), 5802–5805. doi: 10.1073/pnas.1218772110
  14. Lande, D. (2006). Osnovy integratsii informatsionnyh potokov. Kyiv: Іnzhinіring, 240.
  15. Lande, D., Furashev, V., Braichevsky, S., Grigorev, O. (2006). Osnovy modelirovaniya i otsenki elektronnyh informatsionnyh potokov. Kyiv: Іnzhinіring, 348.
  16. Clifton, B. (2009). Google Analytics: professional analysis of attendance of web sites. Мoscow: ООО «ID Williams», 400.
  17. Shahidi, A. (2004). Introduction to the analysis of association rules. Available at: https://basegroup.ru/community/articles/intro
  18. Association rules search in Data Mining (2004). Available at: http://ami.nstu.ru/~vms/lecture/data_mining/rules.htm
  19. Beh, P., Byrkun, L. (1993). Anhliyska mova. Samovchytel. Kyiv: "Lybid", 232.
  20. English Grammar in an accessible narrative (2016). Available at: http://realenglish.ru/crash/lesson3.htm
  21. English Verbs (Part 1) – Basic Terms (2016). Available at: https://sites.google.com/site/englishgrammarguide/Home/english-verbs--part-1----basic-terms
  22. Bagmut, A. (2007). Poryadok sliv. Kyiv: M. P. Bazhana "Ukr. Encyclopedia", 675–676.
  23. Zubkov, М. (2004). Ukrayinska mova: Universalnyy dovidnyk. Kyiv: Publishing House "Shkola", 496.
  24. Ukrayinskyy pravopys (2007). O. O. Potebnia Linguistics Institute of Ukraine NAS, Ukrainian Institute of Ukraine NAS. Kyiv: Nauk. dumka, 288.
  25. Shulzhuk, K. (2004). Syntaksys ukrayinskoyi movy. Kyiv: Academy, 397.
  26. Uilks, S. (1967). Matematicheskaya statistika. Мoscow: Nauka, 632.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-10-30

Як цитувати

Lytvyn, V., Pukach, P., Bobyk І., & Vysotska, V. (2016). Метод формування зрізу розуміння особистості на основі контент-аналізу. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(2 (83), 4–12. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.77174

Номер

Том 5 № 2 (83) (2016): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Vasyl Lytvyn, Petro Pukach, Іgor Bobyk, Victoria Vysotska

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.