ВЫЯВЛЕНИЕ ДЕВИАНТНОГО ПОВЕДЕНИЯ ЛЮДЕЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

АННОТАЦИЯ

В научной статье проанализированы основные причины возникновения опасного девиантного поведения в социальной группе людей и необходимость быстрого его выявления. Кроме того, обоснован выбор технологии для этой задачи.

Ключевые слова: девиант, нейросеть, отклоняющееся поведение, девиантное поведение.

На протяжении большинства периодов существования человеческих цивилизаций остро стояла проблема отклоняющегося поведения от общепринятых стандартов и норм некоторых индивидуумов. Эта проблема нашла место и в нынешнем современном мире. Девиантное поведение может стать причинной многих бед соседних социальных групп и/или группы, где находится индивид. Девиантное поведение представляет собой совершение действий, которые нарушают общепринятые стандарты социального поведения в данном обществе. Основными формами девиантного поведения являются алкоголизм, преступность, наркомания, а также самоубийства и проституция. Считается, что возникновение девиантного поведения становится возможным, когда индивидуум уже определен как социально отклоняющийся [1].

В 2021 году количество самоубийств в России составляет в среднем 17 тыс. человек [2]. Число наркоманов, состоящих на медицинском учете – 660 тыс. [3]. Количество потерпевших от преступлений, за этот период насчитывается 1.4 млн человек. 60 тыс. из которых погибли или понесли тяжкий вред здоровью [4]. Девиация не всегда подразумевает только негативные последствия подобного поведения. Но при рассмотрении данных ситуаций подобным способом – возникает вопрос об применении к таким индивидам репрессивных или исправительных мер. Перед тем как принимать какие–либо меры, следует обнаружить странное поведение членов в обществе. Задача по обнаружению и идентификации индивидуумов не подчиняющихся общепринятым нормам и несущие опасность остальным практичнее всего решать с помощью применения нейросетей.

Традиционные методы обнаружения девиантного поведения основываются на правилах и эвристиках, что может быть ограничено и неэффективно. Нейросети предлагают новый подход, основанный на обучении с использованием большого объема данных. Так же при обнаружении девиантного поведения необходимо анализировать многомерные данные, такие как видео, аудиозаписи или текстовые документы. Нейросети способны обрабатывать такие данные, извлекать важные признаки и выявлять скрытые закономерности. Они обладают способностью к обучению на основе данных и адаптации к изменяющимся условиям. Это позволяет им эффективно обнаруживать новые формы девиантного поведения, которые могут быть сложны для предварительно заданных правил или моделей. Постоянное развитие нейросетевых алгоритмов и архитектур, таких как генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) и трансформеры (Transformers), предоставляет новые возможности для улучшения обнаружения девиантного поведения. Исследования в области нейросетей продолжаются, и это означает, что мы можем ожидать появления новых и более эффективных методов для обнаружения девиантного поведения людей.

Таким образом, нейросети играют важную роль в обнаружении девиантного поведения людей благодаря своей способности анализировать многомерные данные, обучаться на основе больших объемов информации и адаптироваться к изменяющимся условиям. Применение нейросетей в этой области обещает улучшить точность и эффективность систем обнаружения девиантного поведения и способствовать развитию безопасности, психологии и социальных наук. С постоянным развитием и исследованиями в области нейросетей, будущие методы обнаружения девиантного поведения обещают быть еще более мощными и надежными.

Список литературы:

1. Сайт «Академик» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/113077, свободный. Дата обращения: 11.12.2022 г.
2. Сайт «Wikipedia» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Наркомания_в_России, свободный. Дата обращения: 11.12.2022 г.
3. Сайт «Wikipedia» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Самоубийства_в_России, свободный. Дата обращения: 11.12.2022 г.
4. Сайт «Если быть точным» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://tochno.st/problems/crime, свободный. Дата обращения: 11.12.2022 г.Мижериков В.А., Юзефавичус Т.А. Введение в информационные технологии: учеб. пособие. М.: Информатика, 2005. — 352 с.