ВОЗМОЖНОСТИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ В ДИАГНОСТИРОВАНИИ ЛИЧНОСТИ ПО ТЕКСТУ
В мировой науке активно развиваются исследования, направленные на разработку методик, автоматически извлекающих из текста различную информацию о его авторе (пол, возраст, психологические характеристики, уровень образования и др.) на основе анализа его формально-грамматических характеристик [1].
Основной подход к решению данной задачи состоит в создании специальных корпусов текстов, содержащих, помимо собственно текстов, метаразметку в виде информации о личности их авторов (пол, возраст, баллы по шкалам психологических тестов и пр.), разметке корпусов средствами автоматической обработки языка, извлечении численных значений, поддающихся квантификации параметров текста, вычислении корреляций между этими значениями и характеристиками личности автора текста и построении на их основе математических моделей для диагностирования тех или иных характеристик автора текста [2].
Решение задач диагностирования личности автора письменного текста (author profiling) при помощи математических методов и средств автоматической обработки языка имеет большое значение не только теоретическое, но и практическое, в частности для криминалистических экспертиз, исследований рынка, вследствие чего данная проблематика активно разрабатывается в мировой науке в последние годы. О большом интересе к указанной проблеме свидетельствует, к примеру, тот факт, что с 2013 г. задача диагностирования личности по тексту ставится перед участниками ежегодного международного конкурса PAN, посвященного проблемам выявления плагиата и установлению авторства, в том числе текстов интернет-коммуникации [3]. Каждый год организаторы предоставляют участникам корпуса текстов и ставят те или иные задачи по выявлению информации о личности их авторов. Те команды, чьи методики дают наиболее точный результат, становятся победителями. Так, в 2013 г. перед участниками ставилась задача диагностирования пола и возраста авторов текстов в соцсетях, на английском и испанском языках [4]. Данная задача привлекла наибольшее число участников: 21 команда пыталась с помощью специально разработанных методик выявить пол и возраст авторов текстов, анализируя как лексический уровень текста, так и уровень формально-грамматический. Также перед участниками ставилась задача выявления психологических характеристик и родного языка авторов текстов. В 2014 г. организаторы конкурса также ставили перед участниками задачи по диагностированию личности авторов текстов в социальных медиа, а также по установлению авторства текстов интернет-коммуникации [5]. Объявленные на 2015 г. задачи включают в себя диагностирование пола, возраста, психологических характеристик авторов твитов на английском, испанском, итальянском, датском языках [6].
Заметим, что большинство научных работ, посвященных разработке методик диагностирования личности автора текста, выполнено на материале английского языка, но анализ работ, представленных на PAN, свидетельствует о том, что с каждым годом число языков, на материале которых проводятся данные исследования, расширяется.
Насколько нам известно, применительно к русскому языку до настоящего времени отсутствовали работы по диагностированию индивидуально-психологических особенностей автора текста на основе анализа численных значений формально-лингвистических параметров текста. Работы автора [7–9], направленные на построение математических моделей для диагностирования индивидуально-психологических характеристик автора письменного текста, с применением методов автоматической обработки языка показали наличие устойчивых корреляций между некоторыми формально-грамматическими параметрами текста и характеристиками личности.
Материалом для исследования послужил корпус текстов Personality [10] − создаваемый под руководством автора корпус текстов разных жанров, представляющих образцы естественной письменной речи (описание картины, эссе на различные темы и пр.) и снабженных информацией об их авторах (пол, возраст, профессия, данные психологического тестирования и др.). В настоящее время в корпусе представлены тексты более 1000 респондентов, и корпус постоянно пополняется.
Вкратце опишем полученные результаты. Нами было проанализировано 200 текстов от 100 респондентов, средняя длина текстов одного автора – 166 слов. Параметры автора: пол, характеристики личности, оцененные по 5-факторному личностному опроснику, более известному как «Большая пятерка» («Великолепная пятерка»). Эта методика была выбрана нами потому, что она является одной из наиболее популярных в зарубежных исследованиях по диагностированию личности по тексту. Именно характеристики личности автора текста, входящие в «большую пятерку», чаще всего и пытаются диагностировать зарубежные исследователи. Нами была использована русскоязычная версия опросника в модификации А. Б. Хромова, позволяющая измерять степень выраженности каждого из пяти факторов (экстраверсия – интроверсия; привязанность – обособленность; самоконтроль – импульсивность; эмоциональная неустойчивость – эмоциональная устойчивость; экспрессивность – практичность) [11].
Также респонденты были протестированы по методике диагностики коммуникативной установки В. В. Бойко [12], измеряющей степень положительности/негативности коммуникативной установки испытуемого.
В качестве параметров текста нами были выбраны различные индексы, отражающие морфологические и синтаксические характеристики текста, всего 67 индексов. 
Все тексты были размечены при помощи морфологического парсера фирмы Xerox [13]. Синтаксическая разметка проводилась вручную. Далее было произведено извлечение числовых значений выбранных параметров текста. Данные для расчетов были занесены в Excel. Затем данные были экспортированы в программу SPSS Statistics, и произведен корреляционный анализ между числовыми значениями параметров текста и характеристиками личности (пол; баллы по тесту «Большая пятерка», отдельно для каждой шкалы), р < 0.05 (табл. 1–7). После на основе найденных корреляций были построены уравнения регрессии – математические модели для диагностирования пола авторов текстов и психологических характеристик, и произведена оценка эффективности этих моделей на независимой выборке.
Как видно из табл. 1, для диагностирования пола наиболее значимыми являются параметры текста, описывающие различные соотношения дейктических элементов к общему числу слов, доля в тексте существительных, а также бессоюзных предложений.
Для диагностирования коммуникативной установки автора текста имеет значение доля имен собственных в тексте и сложноподчиненных предложений.
Как видно из таблиц, для диагностирования психологических характеристик автора текста имеют значение как морфологические, так и синтаксические характеристики текста.
Отдельное исследование было проведено для выявления корреляций между характеристиками личности автора текста и частотностями биграмм (последовательностей из двух элементов) частей речи [4].
Методами автоматической обработки языка (также использовался морфологический анализатор фирмы Xerox) для каждого текста были рассчитаны частоты встречаемости биграмм частей речи (всего в анализируемом нами материале было зафиксировано 227 типов биграмм), затем были выбраны биграммы, встречающиеся не менее чем в 75% проанализированных текстов (табл. 8).
Далее были вычислены доли каждой из биграмм в текстах (число биграмм каждого типа делили на общее число слов в тексте), после чего традиционными математическими методами установлены корреляции между каждым из параметров текста, в роли которых выступали доли в тексте самых частотных биграмм, и характеристикой личности, приведенной к числовому значению (пол, принимали для расчетов: женщина – 0, мужчина – 1; баллы по 5 шкалам теста) (табл. 9).
В среднем точность полученных моделей для диагностирования индивидуально-психологических характеристик авторов (определенных при помощи психологического теста «Большая пятерка») составила 60–65%, что сопоставимо с результатами исследований на материале английского языка. Насколько нам известно, это первый в российской лингвистике опыт построения комплексных прогностических моделей, учитывающих сразу несколько параметров письменного текста и применимых к решению задачи прогнозирования пола и некоторых психологических характеристик автора конкретного письменного текста.
Однако данный подход, при всей своей эффективности, имеет недостатки, о которых говорят и авторы работ, выполненных на материале английского языка: поскольку параметры текстов выбираются без основы на какую-либо теорию, полученные корреляции между формально-грамматическими параметрами текста и характеристиками личности не находят своего объяснения. Кроме того, параметры в основном отражают особенности речевого произведения на уровне морфологии, частично – синтаксиса (на уровне предложения); характеристики же, присущие только тексту (например, параметры, отражающие особенности употребления средств связи между предложениями), не анализируются, так как слабо поддаются автоматизированному подсчету.
Как представляется, для разработки более эффективных методик диагностирования индивидуально­психологических характеристик личности по тексту необходим синтез имеющихся достижений в этой области и принципиально новый подход к выбору параметров текста, которые могут коррелировать с теми или иными индивидуально-психологическими характеристиками личности. Нами был применен подход к выбору параметров текста с привлечением данных психологии, в том числе такого ее направления, как нейропсихология индивидуальных различий, а также данных психолингвистики, нейролингвистики, и в ходе пилотного эксперимента был получен ряд корреляций между психологическими характеристиками личности, связанными с риском аутоагрессивного поведения, и формально-лингвистическими параметрами текста (индексы удобочитаемости текста, индексы лексического разнообразия, морфолого­синтаксические параметры и др.), и предпринята попытка объяснения полученных корреляций с точки зрения данных нейронаук [5].
По нашему мнению, подход к выбору параметру текстов для диагностирования личности их авторов с учетом данных нейролингвистики, нейропсихологии имеет большие перспективы, так как, во-первых, полученные с его помощью результаты внесут свой вклад в решение проблемы взаимосвязи языка и личности, а во-вторых, увеличат точность прогностических моделей. 