Расстройства пищевого поведения (РПП) являются одной из наиболее актуальных проблем в области общественного здравоохранения, затрагивающей представителей различных возрастных и социальных групп. На фоне стремительного роста цифровизации и популярности социальных сетей появляется возможность выявления признаков РПП через анализ пользовательских текстов, публикуемых в онлайн-пространстве. В настоящем исследовании представлен комплексный подход, сочетающий методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), векторизацию Word2Vec и нейросетевую архитектуру для бинарной классификации текстов. Модель позволяет определять, связано ли содержание публикации с расстройствами пищевого поведения. Также в работе был реализован сетевой анализ, направленный на изучение структуры социальных взаимодействий пользователей, публикующих соответствующие сообщения. Экспериментальные результаты показали высокие значения точности (precision = 0,87), полноты (recall = 0,84) и общего качества модели, что подтверждает ее практическую применимость. Сетевой анализ выявил наличие кластеров пользователей с признаками РПП, что может указывать на эффект «социального заражения» – распространения дисфункциональных паттернов поведения в пределах социальных связей. Полученные результаты подчеркивают потенциал использования технологий NLP и графового моделирования для раннего выявления, мониторинга и профилактики РПП на уровне цифровых следов.
1. Мовсисян К.Р. Влияние социальных сетей на формирование и развитие расстройств пищевого поведения. Северо-Кавказский психологический вестник. 2022;20(1):15–28.
2. Lerman K., Karnati A., Zhou Sh., et al. Radicalized by Thinness: Using a Model of Radicalization to Understand Pro-Anorexia Communities on Twitter. arXiv. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.11316 [Accessed 4th April 2025].
3. Ramírez-Cifuentes D., Freire A., Baeza-Yates R., et al. Characterization of Anorexia Nervosa on Social Media: Textual, Visual, Relational, Behavioral, and Demographical Analysis. Journal of Medical Internet Research. 2021;23(7). https://doi.org/10.2196/25925
4. Frieiro Padín P., González-Rodríguez R., Verde-Diego C., Vázquez-Pérez R. Social Media and Eating Disorder Psychopathology: A Systematic Review. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace. 2021;15(3). https://doi.org/10.5817/CP2021-3-6
5. Wang T., Brede M., Ianni A., Mentzakis E. Detecting and Characterizing Eating-Disorder Communities on Social Media. In: WSDM '17: Proceedings of the 10th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 06–10 February 2017, Cambridge, United Kingdom. New York: Association for Computing Machinery; 2017. P. 91–100. https://doi.org/10.1145/3018661.3018706
6. Dane A., Bhatia K. The Social Media Diet: A Scoping Review to Investigate the Association Between Social Media, Body Image and Eating Disorders Amongst Young People. PLOS Global Public Health. 2023;3(3). https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0001091
7. Тукаев Р.Д. Триггерные механизмы биологического и психического стресса в соотнесении с диатез-стрессовыми моделями психиатрии. Социальная и клиническая психиатрия. 2012;22(2):69–77.
8. Солнышкина М.И., Макнамара Д.С., Замалетдинов Р.Р. Обработка естественного языка и изучение сложности дискурса. Russian Journal of Linguistics. 2022;26(2):317–341. https://doi.org/10.22363/2687-0088-30171
9. Петров А.Н., Иванова Г.Ф., Славутская Е.В. Обучение нейросети как инструмент системного анализа многомерных данных психодиагностики. Вестник Чувашского университета. 2018;(1):162–168.
10. Славутская Е.В., Абруков В.С., Славутский Л.А. Нейросетевой системный анализ уровневых психологических характеристик. Вестник Чувашского университета. 2016;(1):164–173.
Солохов Тимур Дамирович
ORCID |
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Москва, Российская Федерация
