МОДЕЛЮВАННЯ ТА ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ ПСИХОЕМОЦІЙНОГО НАВАНТАЖЕННЯ КОРИСТУВАЧІВ У ЦИФРОВОМУ СЕРЕДОВИЩІ

Анотація

У статті розв’язано актуальне науково-прикладне завдання щодо підвищення об’єктивності та точності оцінювання психоемоційного стану користувачів у цифровому середовищі на основі застосування алгоритмів класифікації та кластеризації. У вступній частині обґрунтовано суперечність між зростанням рівня цифрового дистресу користувачів і обмеженістю традиційних діагностичних методів, що зумовлює необхідність розробки математичних моделей оцінювання на основі цифрових слідів. На етапі підготовки даних проведено очищення вибірки з 5005 спостережень із 25 параметрами цифрової поведінки, фізіології та ментального здоров'я, а також сформовано пайплайн препроцесингу з one-hot кодуванням категоріальних змінних та z-стандартизацією числових ознак. Запропоновано та математично формалізовано авторський інтегральний індекс емоційного навантаження (IEH), який балансує вагові коефіцієнти факторів ризику та компенсаторних ресурсів організму пропорційно їхнім кореляційним зв'язкам із рівнем стресу. За допомогою побудованої моделі множинної лінійної регресії (R² = 0,9389) доведено, що основним тригером дистресу є тривалість використання соціальних мереж, а не загальний екранний час поза ними. На основі квантильного поділу рівня стресу на три класи (Low, Mid, High) проведено порівняльний аналіз моделей класифікації Naive Bayes, Decision Tree та SVM із RBF-ядром. За результатами 5-fold крос-валідації доведено, що модель SVM RBF має найвищу узагальнювальну здатність та стійкість до перенавчання (Accuracy = 0,9856). Застосування кластеризації методом k-means (k=2, Silhouette score = 0,42) у поєднанні з візуалізацією в просторі головних компонент дозволило ідентифікувати два поведінкові профілі: «Ресурсний» та «Цифрового ризику». Практична цінність результатів полягає у створенні підґрунтя для розробки програмних модулів ав