kaz29Вестник Казахстанско-Британского технического университетаHerald of the Kazakh-British Technical University1998-66882959-8109Казахстанско-Британский Технический Университетkaz29-333Research ArticleМАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХDATA SCIENCE AND MACHINE LEARNINGРАННЕЕ ВЫЯВЛЕНИЕ СКЛОННОСТИ ДЕПРЕССИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ У ПОДРОСТКОВ ЧЕРЕЗ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИEARLY DETECTION OF DEPRESSIVE BEHAVIOR IN ADOLESCENTS THROUGH SOCIAL NETWORKSДжантыковА.DzhantykovA.

студент

НурлыбековХ.NurlybekovKh.

студент

МуратоваК.MuratovaK.

магистрант

ОмаровБ.OmarovB.

PhD

Международный университет информационных технологийКазахстанКазахстанская инновационная лаборатория; Международный университет информационных технологийКазахстанКазахстанская инновационная лаборатория при поддержке фонда ЮНИСЕФ; Международный университет информационных технологийКазахстан201919112021163490497Copyright © Джантыков А., Нурлыбеков Х., Муратова К., Омаров Б., 20212021Джантыков А., Нурлыбеков Х., Муратова К., Омаров Б.Dzhantykov A., Nurlybekov K., Muratova K., Omarov B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/333

Благодаря анонимности интернет-СМИ и социальных сетей, люди склонны выражать свои чувства и страдания в интернет-сообществах. Для предотвращения нежелательных эффектов со стороны подростков необходимо выявлять сообщения о депрессивных поведениях и представления пользователей о самоубийствах в киберпространстве методами обработки естественного языка. Мы фокусируемся на социальной сети «ВКонтакте» и классифицируем сообщения пользователей с потенциальным самоубийством и без суицидального риска с помощью обработки текстов и методов, основанных на машинном обучении.

Due to the anonymity of the Internet and social networking sites, people are stalking in their senses and in the Internet community. For those who do not want to be self-reported, they have to report on cyberbullying in cyberspace and to represent users in cyberspace methods. We focus on the social networking site “VKontakte” and classify users with potential suicidal and suicidal behaviors, with the help of text processing and techniques, based on machine learning.

депрессивное поведениесоциальные сетианализ данныхDepressive behaviorSocial networksData analysisReferenceshttps://online.zakon.kz/Document/?doc_id=30468239https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=30468239https://www.dropi.ru/posts/15-stran-s-samym-vysokim-urovnem-samoubijstv-v-mirehttps://www.dropi.ru/posts/15-stran-s-samym-vysokim-urovnem-samoubijstv-v-mirehttp://www.who.int/gho/mental_health/suicide_rates/en/http://www.who.int/gho/mental_health/suicide_rates/en/https://batenka.ru/resource/suicide/message/https://batenka.ru/resource/suicide/message/https://vk.com/dev/streaming_apihttps://vk.com/dev/streaming_apihttps://kursiv.kz/news/obschestvo/2018-02/kazakhstan-lidiruet-po-chislu-samoubiystv-v-central-noy-aziihttps://kursiv.kz/news/obschestvo/2018-02/kazakhstan-lidiruet-po-chislu-samoubiystv-v-central-noy-azii

The authors declare that there are no conflicts of interest present.