Команда исследователей из трех университетов разработала алгоритм для нейросети, который проанализировал страницы ВК четырех с половиной тысяч студентов и сопоставил с их оценками в вузах.
Ученые собрали данные о подписках студентов ВК, разбили сообщества на группы по тематике, оценили сложность текстов в них и «эмоциональную тональность» контента. Для каждого проанализированного студента исследователи составили цифровой профиль с предпочтениями и интересами.
Исследователи пишут, что студенты с высокими оценками чаще подписываются на паблики с научной и образовательной тематикой, а отличники — читают более сложные тексты и участвуют в обсуждениях. Студентам с плохими оценками нравятся сообщества про юмор, мемы, музыку и видеоигры. В контенте этих сообществ больше проявлялись негативные эмоции, а также он оказался менее информативен, отметили ученые. Также, по мнению авторов исследования, студентам помогает учиться лучше контент про искусство и путешествия.
«Образовательные организации смогут использовать такой подход для выявления талантливых абитуриентов и адаптации учебных программ под конкретные группы. Кроме того, анализ подписок может помочь работодателям при рекрутинге, позволяя находить кандидатов с высоким предполагаемым уровнем аналитических способностей», — считают ученые.
Заведующий Научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики ВШЭ Дмитрий Игнатов также отметил, что студентам следует думать «о своей цифровой гигиене» и аккуратнее давать разрешения на использование информации о них в соцсетях — например, банкам или операторам сотовой связи.