ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕВЕНТИВНОГО ВЫЯВЛЕНИЯ ДЕВИАНТНЫХ ГРУПП ПОДРОСТКОВ

Владимир Л. Евсеев, Антон С. Бураков

Аннотация


Статья посвящена проблеме выявления девиантных групп, обучающихся в учебных заведениях. В статье обосновывается актуальность данной проблемы. Анализируются последние происшествия и возможные причины их возникновения. Предложена системы для превентивного обнаружения девиантных групп подростков. Выделены категории девиантных групп подростков: потенциальные стрелки; потенциальные буллеры; потенциальные ученики, способные наложить на себя руки. Для выявления девиации подростков предложено измерять у них тревожность и агрессивность. Рассмотрены способы измерения тревожности и агрессивности. Предложено использовать профайлинг, как объективный метод оценки. Профайлинг силами школьных психологов внедрить достаточно сложно из-за ограниченного их числа в учебных заведениях. Для автоматизации процесса и исключения субьективного фактора предложено использовать онлайн-профайлинг. В рамках онлайн-профайлинга объектами исследования выступают страницы социальных сетей, используемые обучающимися. Предлагаются критерии для определения тревожности и агрессивности по информации со страниц социальных сетей. Предложен инструментарий для частичной автоматизации процесса сбора данных со страниц социальных сетей обучающихся учебных заведений. Обосновано использование метода кластеризации
k-средних для выделения девиантных групп учеников. Приведен пример обнаружения подростков с девиациями по специально сгенерированным для этого синтетическим данным.

Ключевые слова


скулшутинг, колумбайн, оценка агрессивности, оценка тревожности, буллинг, онлайн-профайлинг, профайлинг страниц социальной сети Вконтакте, машинное обучение без учителя, кластерный анализ, метод k-средних.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Карпов В.О. Культ Колумбайна: основные детерминанты массовых убийств в школах. Вестник казанского юридического института МВД России. 2018, т. 9, № 4(34), с. 442–446.
DOI: 10.24420/KUI.2018.49.27.001.

2. Rico A.R. Fans of Columbine Shooters Eric Harris and Dylan Klebold. Transformative Works and Cultures. 2015, v. 20.
DOI: https://doi.org/10.3983/twc.2015.0671.

3. Пиркина В.Г. Социально опасное поведение обучающихся как психолого-педагогическое явление. Мир науки. Педагогика и психология. 2020, т. 8, № 6. URL: https://mir-nauki.com/PDF/113PSMN620.pdf (дата обращения: 20.06.2024).

4. Петросянц В.Р. Проблема буллинга в современной образовательной среде. Вестник Томского государственного педагогического университета. 2011, №. 6, c. 151–154. – EDN: NWDZVP.

5. Конанова Е.И. Проблема подростковых депрессий и суицидов в условиях современной школы. Архонт. 2022, т. 32, № 5, c. 70–86. – EDN: BWAZGT.

6. Пастыка Е.А., Питанова М.Е. Проблема вооруженных нападений подростков в образовательных учреждениях. Вестник Пензенского государственного университета. 2020, № 3(31), c. 21–25. – EDN: HDJWQX.

7. Барканова О.В. Методики диагностики эмоциональной сферы. Психологический практикум. Красноярск: Литера-Принт. 2009, c. 205–210. – EDN: VHJNQD.

8. Dunn J. A. The School Anxiety Questionnaire: Theory, Instrument, and Summary of Results, 1970. – 21 p.

9. Щербатых Ю.В. Методики диагностики тревоги и тревожности–сравнительная оценка. Вестник по педагогике и психологии Южной Сибири. 2021, №.2, c. 85–104. DOI: https://doi.org/10.24412/2303-9744-2021-2-85-104. – EDN: THZFUA.

10. Бубнов С.В. Актуальные проблемы деятельности участкового уполномоченного полиции в противодействии скулшутингу. Вестник Московского университета МВД России. 2022, № 4, c. 41–45. DOI: https://doi.org/10.24412/2073-0454-2022-4-41-45.

11. Браницкий А.А., Котенко И.В. (2016). Анализ и классификация методов обнаружения сетевых атак. Труды СПИИРАН, 2(45), c. 207–244.
DOI: https://doi.org/10.15622/sp.45.13.

12. Kettenring JR: The practice of cluster analysis. J. Classif. 2006, 23, p. 3–30.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00357-006-0002-6.

13. Евсеев Владимир Л.; Бураков Антон С.; Иваненко Виталий Г. Использование методов кластерного анализа для оптимизации качественной оценки рисков информационной безопасности. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 28, №2, с. 70–82, 2021. ISSN 2074-7136.
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2021.2.07.




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2024.3.07

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.