ИИ научился определять успеваемость студентов по их подпискам в соцсетях

Учёные из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработали метод прогнозирования успеваемости студентов, анализируя их подписки в социальной сети «ВКонтакте» с помощью нейросетей. 

Исследование, опубликованное в журнале IEEE Access, показало, что цифровой след в интернете позволяет с высокой точностью определить академические успехи. Для анализа были собраны данные 4445 студентов с открытыми профилями.

^[1]

С помощью методов обработки естественного языка (NLP) исследователи классифицировали тематику сообществ, изучили сложность текстов и эмоциональную окраску контента. Алгоритм выявил закономерности: студенты с высокими результатами чаще подписаны на научные и образовательные группы, где обсуждаются технологии и аналитика, а также читают сложные тексты. 

Студенты с низкой успеваемостью предпочитают развлекательные сообщества с юмором, мемами и играми, где контент менее информативен и отличается большей долей негативных эмоций.

Источник ^[2]