ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ДЕТСКИХ РИСУНКОВ - Оганнисян, Рачья; Аванесян, Грант; Бабаян, Арман; Акобян, Енок (Актуальная психология, 2024)
В статье представлен анализ особенностей применения проективных методов для тестирования психологического состояния детей, а также пилотажный эксперимент по внедрению инструментов машинного обучения для психологической оценки рисунков. Эти вопросы необходимо рассматривать комплексно, поскольку большинство методов психологической оценки и, в частности, проективных технологий предъявляют особые требования к надежности и валидности, а также требуют специальной подготовки и профессиональной компетентности для их интерпретации. Целью исследовательского проекта является использование оцифрованных рисунков, созданных внутренне перемещенными детьми Нагорного Карабаха, в качестве инструмента для выявления и оценки их психологического состояния с использованием методов машинного обучения. Мы считаем, что этот подход может дать ценную информацию о психическом благополучии детей, пострадавших от конфликта, и может служить диагностическим инструментом в периоды экономического и гуманитарного кризиса. Предлагаемый подход извлечения признаков в психологической оценке определяет ключевые визуальные элементы, такие как размер объекта, цвет и пространственные отношения, которые дают представление об эмоциональных и когнитивных состояниях. Таким образом, применение методов машинного обучения, и, в частности, извлечения признаков, классификации, кластеризации и использования больших языковых моделей (Large Language Models), предлагает преобразующий подход к психологической оценке детских рисунков. Используя нейронные сети (Neural Networks) для извлечения признаков, эти модели могут автоматически обнаруживать важные визуальные элементы, такие как интенсивность линий, пропорции форм, использование цвета и символические объекты. Это автоматизированное извлечение снижает субъективность и изменчивость, связанные с традиционной ручной интерпретацией, повышая точность и масштабируемость оценок. Кроме того, алгоритмы классификации и кластеризации предоставляют структурированные способы группировки детских рисунков на основе схожих психологических тем, что позволяет проводить более объективный анализ.