Гилемханова Эльвира Нурахматовна
кандидат психологических наук
Федеральный научный центр психологических и междисциплинарных исследований
Доцент кафедры педагогической психологии Казанского (Приволжского) федерального университета, Казань, Российская Федерация, старший научный сотрудник Федерального научного центра психологических и междисциплинарных исследований, Казанский филиал, Казань, Российская Федерация, член координационного научно-методического совета психологов при Министерстве образования и науки Республики Татарстан.
-
Оценка «ошибки» классификации нейросети для анализа социально-психологических особенностей учащихся группы риска по наркотизацииТеоретическая и Экспериментальная Психология 2024. № 3. c.160-184подробнее89
-
Актуальность. Исследование показывает потенциал использования нелинейных алгоритмов анализа для более полного изучения социально-психологических особенностей учащихся, попавших и не попавших в группу риска по наркотизации при работе с большими наборами данных.
Цель. Сравнить линейный (традиционный) и нелинейный (нейросеть) алгоритмы отнесения учащихся к группе риска по наркотизации и определить прогностический потенциал представленных алгоритмов на основе лонгитюдного сопоставительного анализа.
Выборка. В исследовании приняло участие 27790 учащихся старших классов из 890 общеобразовательных школ (Мвозраст = 16,2; SD = 2,03). Из них 11786 учащихся диагностировались дважды в рамках лонгитюдного исследования в 2020 и 2021 годах.
Методы. Организационный метод: комплексный. Эмпирический метод: социально-психологическое тестирование. Методы обработки данных: метод нейронных сетей, сравнительный анализ, анализ сопряженности, дискриминантный анализ. Интерпретационный метод: структурный. Программное обеспечение: программный пакет для статистического анализа Statistica 12, аналитическая low-code платформа Loginom 6.
Результаты. На базе модели нейросети выделены ошибки положительного и отрицательного отнесения к группе риска. Установлено, что ошибочное отнесение учащегося к группе риска связано с однородностью сопоставленных групп по всем шкалам факторов риска, тогда как подобная однородность не идентифицируется по факторам защиты. Сравнительный анализ данных учащихся, положительно и отрицательно отнесенных к группам риска, обнаруживает достоверные различия только по шкалам тревожности и фрустрации. Интерес вызывает тот факт, что тревожность и фрустрация также оказываются шкалами, которые, согласно дискриминантному анализу, не обладают различительной способностью при прогнозировании отнесения учащегося к группе риска.
Выводы. Классификация, реализованная на основе модели нейросети, имеет преимущество по сравнению с линейным алгоритмом, связанное с учетом внутришкальных взаимосвязей и большей стабильностью во времени выделенных групп риска и нормы. Корректность решения нейросети подтверждается результатами дискриминантного анализа. Социальная желательность ответов, являющаяся наиболее частой причиной признания ответов респондентов недостоверными, не играет значимой роли при классификации с помощью нейросети. Проблематизированные категории «тревожность» и «фрустрация» требуют дальнейшей аналитики с позиции их роли при формировании выборки учащихся группы риска.
Ключевые слова: учащийся группы риска; социально-психологическое тестирование; фактор риска; фактор защиты; модель; нейросеть
-