МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ПСИХОЛОГІЧНОГО ЦИФРОВОГО ПЕРЕВАНТАЖЕННЯ ЗА АНАЛІЗОМ ТЕКСТОВИХ ДАНИХ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИМИ МОДЕЛЯМИ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У роботі представлено метод виявлення психологічного цифрового перевантаження, що ґрунтується на застосуванні нейромережевих моделей глибокого навчання, зокрема архітектури BERT, адаптованої для бінарної класифікації текстового контенту. Дослідження спрямоване на вирішення науково-прикладної задачі автоматизованого аналізу психоемоційного стану користувачів у цифровому середовищі, що виникає під впливом тривалої взаємодії з цифровими технологіями. Актуальність запропонованого підходу обумовлюється зростаючою потребою в об’єктивних, масштабованих та інтерпретованих засобах ідентифікації когнітивного перевантаження, які здатні функціонувати без залучення експертного втручання.Метод реалізовано як семистадійну процедуру, яка охоплює попередню обробку текстів, нейромережеву класифікацію, тематичне моделювання, виокремлення цільових об’єктів предметної області та формування багаторівневої оцінки психологічного цифрового перевантаження з подальшою візуалізацією результатів. Основу обчислювального ядра становить модель BERT, яка формує контекстуалізовані представлення текстових послідовностей і забезпечує високу точність виявлення латентних станів користувачів на основі аналізу їх цифрового мовлення. Семантична деталізація реалізується шляхом інтеграції тематичної класифікації з методами виявлення ключових понять на основі NER, TF-IDF та дисперсного аналізу, що дозволяє визначати інформаційні осередки когнітивного навантаження в межах текстових профілів.Модель протестовано на відкритих корпусах соціальних повідомлень, де за основними метриками досягнуто значень Accuracy 0.83, Precision 0.87, Recall 0.88 та F1-score 0.87. Отримані результати демонструють придатність нейромережевого підходу для розв’язання задачі класифікації психологічного цифрового перевантаження як стану, що виявляється через мовні індикатори. Метод дозволяє не лише здійснювати інтегральну оцінку рівня психологічного цифрового перевантаження, а й локалізувати її прояви у тематичних сегментах тексту, що формує підґрунтя для інтерпретації класифікаційного рішення та прийняття управлінських рішень у сфері цифрової взаємодії.Результати дослідження можуть бути застосовані для розробки інформаційних систем підтримки ментального добробуту, адаптації цифрових сервісів до індивідуального навантаження користувача та моніторингу психологічних ризиків у комунікаційно насичених середовищах. Запропонований підхід розширює інструментарій аналізу природної мови в контексті психоемоційної діагностики та сприяє формуванню науково обґрунтованої основи для впровадження методів штучного інтелекту в галузі цифрової гігієни.