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. Изображение Midjourney С помощью методов обработки естественного языка (NLP) исследователи классифицировали тематику сообществ, изучили сложность текстов и эмоциональную окраску контента...

Команда российских исследователей, включая ученых из НИУ ВШЭ, применили искусственный интеллект для анализа подписок 4,5 тысячи студентов на VK-сообщества. Оказалось, что алгоритмы могут с высокой точностью предсказывать, кто отличник, а у кого трудности с учебой. Работа опубликована в журнале IEEE Access. Человек оставляет после себя цифровой след — лайки, фотографии, информацию о прослушивании музыки и переходах по ссылкам. Даже о самых аккуратных людях можно многое узнать по их интернет-активности...