Using a tool for automatic text analysis and machine learning methods developed at the Federal Research Center ‘Computer Science and Control’ of the Russian Academy of Sciences, the first results are obtained in the task of identifying text parameters specific to people with certain psychological characteristics. The tool of corpus linguistic and statistical research, based on the use of relational-situational analysis, psycholinguistic indicators and dictionaries covering the vocabulary of emotional and rational assessment, allowed us to obtain values for 177 textual attributes of the essay written by 486 subjects. To obtain data on the severity of characterological and personality characteristics of the subjects, a number of psychological questionnaires were used. When processing the data, binary classification algorithms were used — the support vector method (SVM) and the Random Forest method. The results allow us to draw conclusions about the prospects of using some textual parameters in problems of population psychodiagnostics and the adequacy of the applied classification algorithms.
Цель исследования: проверка возможностей нового инструмента автоматического анализа текста в задаче выявления текстовых параметров, специфичных для людей с определёнными психологическими особенностями; получение данных о признаках, отличающих тексты людей с высокой личностной агрессивностью. Метод: применялся инструмент корпусных лингво-статистических исследований, опирающийся на использование реляционно-ситуационного анализа, психолингвистических показателей и словарей, охватывающих лексику эмоциональной и рациональной оценки; для получения данных об уровне агрессивности испытуемых применялся опросник Басса-Перри; при обработке данных использовались алгоритмы бинарной классификацииметод опорных векторов (SVM) и случайный лес (Random Forest). Полученные результаты: созданное средство когнитивного анализа текста позволило получить достаточное количество дифференцирующих признаков в задаче оценки психологических особенностей автора текста; разработанная процедура обработки данных привела к улучшению качества классификации; выявлены синтаксические, семантические и лексические признаки, отличающие тексты, написанные людьми с высокой личностной агрессивностью разных форм.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.