Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей (стр. 10 из 18)

– прогноз вхождения исследуемого в сложившийся коллектив;

– прогноз совместимости между собой двух исследуемых.

Кроме того, при проведении экспериментов предполагалось апробировать к задаче прогноза межличностных отношений методику интуитивной выдачи предсказания минуя создание описанной (дескриптивной) [26] реальности.

3.3 Применяемые в экспериментах психологические методики

Для определения фактических отношений в исследуемых группах применялась социометрическая методика. Данная методика позволяет определить положение исследуемого в системе межличностных отношений той группы, к которой он принадлежит. Социометрическое исследование группы обычно проводится тогда, когда группа включает в себя не менее 10 человек и существует не менее одного года. Всем членам исследуемой группы предлагается оценить каждого из товарищей (включая и самого себя - появляется возможность изучения самооценки исследуемых). В стандартном варианте методики оценка ведется по трехступенчатой шкале предпочтений - «приемлю - безразличен - отвергаю». Однако для получения большей разрешающей способности методики шкала была модифицирована до десятибалльной. В используемом варианте социометрического исследования применялось следующее задание: «Оцените своих товарищей, задав себе вопрос: «Насколько я бы хотел работать с этим человеком в одной группе?». Поставьте в соответствующей графе оценку от 1 до 10 баллов по следующему принципу: 1 - не хочу иметь с ним ничего общего, 10 - с этим человеком я бы хотел работать сильнее всего».

Результатом исследования для каждого из испытуемых в группе являлась стеновая оценка статуса и экспансивности. Стен [20] представляет собой усредненную оценку, нормированную в предположении, что оценки распределены по закону нормального распределения и, следовательно, выполняется правило «трех сигм». Статусом именуется стеновый балл всех оценок, сделанных данному члену группы, экспансивностью - стеновый балл всех оценок, сделанных данным испытуемым всем остальным представителям группы.

В процессе экспериментов предполагалось подтвердить (или отвергнуть) гипотезу о том, что нейросеть позволяет на основе психологических особенностей людей (представителей группы) моделировать взаимоотношения в группе и выдавать прогноз по вхождению в группу нового члена и по взаимоотношениям двух индивидуумов. Предполагалось также оценить качество прогноза - возможные значения ошибок и их распределение.

Описание личностных качеств испытуемых предполагалось получить на основе опросника, составленного А.Г. Копытовым (ППФ КГУ). Опросник включает в себя три субтеста, каждый из которых составлен из вопросов, предназначенных для определения константных свойств человеческой личности - темперамента, эмоциональности, контактности и т. п. Общее число вопросов - 90, в первом субтесте - 29, во втором - 25 и в третьем - 36. Текст опросников - см. Приложение 3.

Сбор данных производился путем проведения одновременного анкетирования в студенческих учебных группах по опроснику А.Г. Копытова и социометрического исследования. Затем результаты социометрии обрабатывались на специально разработанной программе (см. Приложение 2), рассчитывающей стеновые оценки статуса и экспансивности.

Эксперименты по обучению нейронных сетей производились на нейросетевом имитаторе MultiNeuron v2.0 в режиме предиктора, то есть нейросети, имеющей на выходе вещественное число (подробное описание - см. [85], [87]).

3.4 Эксперименты по предсказанию группового статуса

В этой серии экспериментов предполагалось проверить, насколько нейронные сети способны моделировать вхождение в группу отдельного человека.

По вышеописанной методике были обследованы три студенческие группы - третьего, четвертого и пятого курсов, общее число собранных анкет - 48 (19, 17 и 12 по группам соответственно). Результаты анкетирования каждой из групп был составлен задачник, представляющий собой реляционную таблицу, включающую следующие поля:

№ - автоиндексируемый номер записи, ID - номер испытуемого по списку группы, w1_1 - w1_29 - ответы на вопросы первого субтеста, w2_1 - w2_25 - ответы на вопросы второго субтеста, w3_1 - w3_36 - ответы на вопросы третьего субтеста, to1 - to30 - оценки, выставленные данным испытуемым членам группы (строка социометрической матрицы), St - значение стеновой оценки статуса данного испытуемого, Ex - экспансивности.

Для первого и третьего субтестов, у которых вопрос имел два варианта ответа («Да»/«Нет»), ответ кодировался по принципу 1 - «Да», 2 - «Нет». Второй субтест, имеющий три варианта ответов («а», «б, «в») - 1 - вариант «а», 2 - «б», 3 - «в».

При формирования структуры задачника поля w1_1 - w3_36 были обозначены как входные, поле Ex - как выходное. Нейросеть в процессе обучения должна была приобрести умение предсказывать статус члена группы по его ответам на опросник А.Г. Копытова.

Таблица 1Результаты экспериментов по подбору оптимальных параметров нейросети, решающей задачу предсказания статуса исследуемых.

На первом этапе были проведены эксперименты для выяснения оптимальных параметров нейросети, предназначенной для решения задачи предсказания статуса члена группы. Из-за малочисленности выборок эксперименты велись в режиме «скользящего тестирования», когда для решения задачи обучается столько же сетей, сколько задач в задачнике. При обучении каждой из сетей одна задача исключалась, и потом сеть тестировалась по ней. Для оценки качества предсказания Hвыб применялся средний модуль ошибки

, чем ниже значение - тем, соответственно лучше предсказание. Результаты этого этапа экспериментов сведены в таблицу 1.

Значения чисел нейронов - Nneu - были взяты из следующих соображений: нейросети с числом нейронов менее 16 обучались решению задачи неустойчиво, процесс оптимизации постоянно заходил в тупик, а Hвыб во всех таких экспериментах превышало 3 (30% относительной погрешности). 64 является максимально допустимым значением числа нейронов для программы MultiNeuronv.2.0. Значения характеристических чисел нейронов были распределены в интервале от 0.1 до 0.7, поскольку данный интервал является, по опыту, накопленному в группе «НейроКомп» [32], [33], [34], [36], [39], [41], [59], [84], [86], интервалом, в котором как правило лежат оптимальные характеристические числа нейронов.

Таким образом, по результатам данной серии экспериментов оптимальным было признано количество нейронов, равное 16, и характеристический параметр нейрона равный 0.1, поскольку данные значения обеспечивают наилучшую выборочную оценку качества прогноза Hвыб.

Следующим этапом работы была серия экспериментов, позволяющих оценить точность предсказания статуса исследуемых внутри групп. Для каждой из групп было выполнено обучение сетей для проведения скользящего контроля. Затем результаты скользящего контроля фиксировались и сводились в табл. 2.

Таблица 2Результаты экспериментов по установлению точности предсказания стауса исследуемых внутри групп