Проєкт інформаційної системи формування психологічного портрету користувача в мережі Інтернет
Автор: Іващенко Віталій Олексійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Управління ІТ проектами
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Об’єктом дослідження є процес формування психологічного портрету користувача в цифровому середовищі. Предметом дослідження є проєкт інформаційної системи, яка забезпечує автоматизований збір та інтерпретацію даних про активність користувачів у мережі Інтернет для побудови психологічних профілів. Метою роботи є проєктування інформаційної системи, яка забезпечить автоматизоване формування психологічного портрету користувача в мережі Інтернет на основі збору, обробки та аналізу його цифрової активності. Для досягнення мети проведено системний аналіз предметної області, огляд наукових підходів і практичних рішень, визначено вимоги до функціональності, архітектури та безпеки системи. У першому розділі виконано огляд сучасних інформаційних систем і платформ, що реалізують психологічне профілювання на основі текстових або поведінкових даних – LIWC, IBM Watson Personality Insights, Crystal Knows, Apply Magic Sauce, OpenPsychometrics [2]-[5]. Проаналізовано теоретичні основи моделювання особистості – модель Big Five (John & Srivastava, 1999) та HEXACO (Ashton & Lee, 2007) [3]-[4], що лежать в основі алгоритмів психологічної інтерпретації цифрових даних. У другому розділі проведено системний аналіз предметної області та побудовано ієрархічну модель цілей. Для вибору оптимального типу системи застосовано метод аналізу ієрархій Сааті (МАІ) [1]. Розглянуто чотири альтернативи: інформаційна система (ІС), інтелектуальна інформаційна система (ІІС), експертна система (ЕС) та система підтримки прийняття рішень (СППР / DSS). За результатами порівняння обґрунтовано вибір СППР як базового типу, оскільки саме вона поєднує можливості аналітичної обробки даних, інтерпретації результатів і підтримки прийняття рішень. У третьому розділі сформульовано функціональні, нефункціональні та користувацькі вимоги, а також визначено сценарії взаємодії користувачів. Передбачено три основні ролі: користувач, аналітик і адміністратор системи. Розроблено UML-діаграми варіантів використання, класів, станів і діяльності, які описують логіку функціонування системи та послідовність дій під час аналізу цифрової активності. У четвертому розділі виконано проєктування архітектури системи, що базується на трирівневій моделі: клієнтська частина (React.js, TypeScript), серверна частина (Python, FastAPI) та база даних (PostgreSQL). Окремо розроблено структуру аналітичного модуля, який передбачає використання бібліотек spaCy, NLTK та scikit-learn для токенізації, лематизації, очищення тексту та визначення психологічних характеристик користувача. Дані зберігаються у структурованій формі, а обмін між компонентами здійснюється через REST API у форматі JSON. У п’ятому розділі подано опис передбаченої реалізації програмних модулів, принципів роботи аналітичного ядра та взаємодії між підсистемами. Система має включати: модуль автентифікації користувачів, модуль завантаження цифрових даних, аналітичний блок NLP/ML, підсистему візуалізації результатів і адміністративну панель. Передбачається використання контейнеризації Docker для розгортання та забезпечення стабільності роботи системи, а також впровадження методів шифрування даних для підвищення інформаційної безпеки. У шостому розділі наведено аналіз відповідності розробленої системи технічним і функціональним вимогам, описано процедуру завершення проєкту, підготовку документації та рекомендації щодо впровадження. Очікується, що система зможе застосовуватися в освітній, кадровій, маркетинговій та психологічній аналітиці як допоміжний інструмент для оцінювання особистісних характеристик користувачів на основі цифрової поведінки. Результати роботи підтверджують перспективність поєднання методів системного аналізу, психологічних моделей і технологій штучного інтелекту для розв’язання задач інтелектуальної обробки текстових даних. Проєкт має потенціал подальшої практичної реалізації з розширенням функціоналу, оптимізацією моделей машинного навчання та інтеграцією з соціальними платформами. Ключові слова: інформаційна система, психологічний портрет, цифрова активність, NLP, машинне навчання, Big Five, HEXACO, FastAPI, React.js, PostgreSQL. Перелік використаних літературних джерел: 1. Катренко А. В. Системний аналіз: навчальний посібник. Видавництво: Новий світ 2000. - Львів, 2024. 360 с. 2. Мельник Ю. В., Костенко Т. І. Психологічні особливості використання методів аналізу особистості у цифровому середовищі. Психологія і суспільство. 2019. №3. С. 45–53. 3. John O. P., Srivastava S. The Big-Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. Handbook of Personality: Theory and Research. 1999. № 2. P.102–138. 4. McCrae R. R., Costa P. T. Validation of the five-factor model of personality across instruments and observers. Journal of Personality and Social Psychology. 1987. № 52. P.81–90. 5. Pennebaker J. W., Francisand M. E., Booth R. J. Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). 2001. 21 p.