🔯 🦒 😃 अपरिहार्य को स्वीकार करने के पांच चरण, या हमने स्वचालित प्रोफाइलिंग के लिए एक कार्यक्रम कैसे विकसित किया 🔜 👨🏼‍🏭 👌🏻

नमस्ते, मैं एलेक्सी फिलाटोव (उर्फ) के संपर्क में हूं afilatov123) 2017 में, मुझे एक नया सॉफ़्टवेयर समाधान लॉन्च करने के लिए SearchInform टीम में आमंत्रित किया गया था। अधिक सटीक, प्रमुख उत्पाद की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए - डीएलपी प्रणाली । न केवल बाजार को पता है कि कैसे सॉफ्टवेयर (सूचना रिसाव और कॉर्पोरेट धोखाधड़ी को रोकें)। ग्राहक चाहते हैं कि कार्यक्रम उपयोगकर्ता के व्यवहार की भविष्यवाणी करने में सक्षम हो: "यह कर्मचारी बर्खास्तगी के लिए तैयार हो रहा है, जिसका अर्थ है कि वह कर सकता है ..." या "एक व्यक्ति तनावग्रस्त है और शायद गलती करेगा।" और इन भविष्यवाणियों को उच्च सटीकता और एक स्वचालित प्रारूप में बनाया जाना चाहिए।

इस समस्या को हल करने के लिए, विक्रेता आमतौर पर यूईबीए (या यूबीए) के मार्ग का अनुसरण करते हैं। लेकिन हम अपने तरीके से चले गए और स्वचालित प्रोफाइलिंग बनाने लगे।

कटौती के तहत - उत्पाद को बनाने के लिए हम किस रास्ते पर चले इसकी कहानी है।

मैं तुरंत स्पष्ट कर दूंगा कि बड़े आरक्षण के साथ स्वचालित प्रोफाइलिंग को उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण भी कहा जा सकता है। लेकिन तरीकों में अंतर महत्वपूर्ण है, हम अगले पदों में से एक (या यहां तक कि एक लंबी कहानी एक अंतहीन क्रॉनिकल में बदल जाएगा) के संदर्भ में भ्रम को सुलझाना चाहेंगे।

इसलिए, प्रोफाइलिंग एक लंबी-चौड़ी तकनीक है, लेकिन केवल एक ऑफ़लाइन प्रारूप में। इस ऑफ़लाइन दुनिया में, विशेषज्ञ प्रोफाइलर हैं जो भाषण, इंटोनेशन, चेहरे के भावों के विश्लेषण के आधार पर भावनात्मक स्थिति, किसी व्यक्ति के व्यक्तिगत गुणों, उसके आपराधिक झुकाव आदि के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं। यहां तक कि एक धनी कंपनी के कर्मचारियों में एक प्रोफिलर (और अधिमानतः एक दर्जन) रखने के लिए यूटोपिया है। इसलिए एक कार्यक्रम का विचार जो उज्ज्वल सिर की जगह लेता है।

हमने ProfileCenter पर काम करना शुरू कर दियाविश्लेषण के लिए "कच्चा माल" बन जाएगा। कई विकल्प नहीं हैं:

बोली जाने वाली भाषा - भाषा विज्ञान और आवाज विशेषताओं का मूल्यांकन करने के लिए;
कीबोर्ड लिखावट;
कंप्यूटर के साथ इंटरनेट ट्रैफ़िक और उपयोगकर्ता के अन्य प्रतिरूप;
चेहरे के भाव;
उपयोगकर्ता पाठ।

स्पॉयलर - हमने ग्रंथों को विकास में ले लिया, लेकिन पहले मैं संक्षेप में बताऊंगा कि अन्य विकल्पों को समाप्त क्यों किया गया था।

बोलना जानकारी का एक सुलभ स्रोत है, क्योंकि विक्रेता इसके साथ काम करना चाहते हैं। हां, और भाषण के मूल्यांकन में अच्छे वैज्ञानिक विकास हैं। विशेष रूप से, सबसे उल्लेखनीय टिम पॉज़ल के काम हैं, उदाहरण के लिए, भाषण में व्यक्तित्व । साथ ही स्वाति जौहर (स्वाति जौहर), कोटेश्वर राव ऐनी (कोटेश्वर राव ऐनी), के। श्रीनिवास राव (के। श्रीनिवास राव), उटे जेकोश (उटे जेकोश)। लेकिन जब तकनीक को क्रूड माना जाता है: ध्वनि विश्लेषक तनाव के स्तर को अच्छी तरह से पहचानने में सक्षम होते हैं, लेकिन व्यक्तिगत विशेषताओं को मज़बूती से निर्धारित करने की उनकी क्षमता को कई विशेषज्ञों द्वारा प्रश्न में कहा गया है।

मौखिक भाषण के साथ काम करने के लिए एक अन्य विकल्प इसे एक पाठ के रूप में और अधिक विश्लेषण करने के लिए लिखित पाठ में अनुवाद करना है। और निश्चित रूप से हमने भाषणों को अक्षरों में अनुवाद करने के लिए उपकरणों का परीक्षण किया। लेकिन अभी तक, मान्यता की गुणवत्ता के लिए अधिकांश ऑफ़लाइन उपकरणों ने हमें अनुकूल नहीं बनाया है।

व्यवहार पैटर्न- कंप्यूटर उपयोग के सांख्यिकीय संकेतक। उदाहरण के लिए, वह समय जो एक व्यक्ति किसी विशेष एप्लिकेशन, प्रोग्राम में खर्च करता है, वह कितने अक्षर भेजता है, इत्यादि। प्रसिद्ध यूईबीए (यूबीए) -प्रोजेक्ट मूल रूप से इस जानकारी के साथ काम करते हैं, यह खुलासा करते हुए, उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति ने अचानक 10 नहीं, बल्कि 100 पत्र एक दिन भेजना शुरू कर दिया (जिसका अर्थ है कि आपको उसे देखने की आवश्यकता है)। लेकिन इस तकनीक ने अभी तक उपयोगकर्ता के व्यवहार की भविष्यवाणी और - फिर से अपनी व्यक्तिगत विशेषताओं का आकलन करने के मामले में निष्पक्ष रूप से अच्छे परिणाम प्राप्त नहीं किए हैं।

यहां एक अपेक्षाकृत दिलचस्प पैरामीटर ट्रैफ़िक और खोज प्रश्नों का विश्लेषण है, लेकिन यह उपयोगकर्ता के वास्तविक हितों की बात करता है, बजाय उसके चरित्र और व्यक्तित्व के।

चेहरे का विश्लेषण- यह सबसे अच्छी तरह से विकसित तरीकों में से एक है। लेकिन वैज्ञानिक समुदाय में, अधिक से अधिक लोगों को इस दृष्टिकोण की शुद्धता पर संदेह करना शुरू हो गया, क्योंकि बहुत सी जानकारी सामने आई है कि चेहरे के भाव हमेशा किसी व्यक्ति की भावनात्मक स्थिति को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं और बहुत "शोर" होते हैं।

इसके साथ, मैं, एफएसीएस (फेशियल एक्शन कोडिंग सिस्टम) से सीधे परिचित व्यक्ति के रूप में भी सहमत हूं। भावनाओं का मूल्यांकन मुख्य रूप से उपयोगी हो सकता है जो संदर्भ और उत्तेजना और प्रतिक्रिया का सटीक संबंध है। हमारी स्थितियों में, दुर्भाग्य से, इसे ट्रैक करना असंभव है। इसके अलावा, यदि आप इस विचार को और विकसित करते हैं, तो आपको एक शारीरिक विश्लेषण का सामना करना पड़ेगा, और यह पहले से ही अवैज्ञानिक ज्ञान के क्षेत्र में अनुसंधान से भरा हुआ है।

कीबोर्ड की लिखावटजब तक यह वैज्ञानिक समुदाय में महान संदेह का सामना नहीं करता है, तब तक ऐसे दर्जनों काम हैं जिन्होंने व्यक्तित्व लक्षणों की पहचान करने के सवाल का अध्ययन किया है कि कैसे एक व्यक्ति "कुंजियों को मारता है", लेकिन ये काम अभी तक व्यावहारिक मॉडल में लागू नहीं किए गए हैं।

अब यह तकनीक विश्लेषण में विशेष रूप से विशिष्ट है कि कैसे एक व्यक्ति एक उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड टाइप करता है और इसका उपयोग किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। मनमाने ग्रंथों का विश्लेषण विकसित नहीं है। लेकिन इन सीमाओं को ध्यान में रखते हुए, जानकारी के उपरोक्त सभी स्रोतों से कीबोर्ड लिखावट हमारे लिए सबसे दिलचस्प है, जिसे "बढ़ने के लिए" कहा जाता है।

और अंत में, पाठ विश्लेषण। सबसे अधिक अध्ययन और सिद्ध, चूंकि लिखित भाषा सोच का प्रत्यक्ष उत्पाद है। यह सोच के पैटर्न, व्यक्तित्व की आंतरिक संरचना, वरीयताओं, मूल्यों और अन्य विशेषताओं को दर्शाता है। सोच और भाषण के बीच के संबंध का अध्ययन दो विज्ञानों द्वारा किया जाता है: मनोविश्लेषण एक हद तक, कुछ हद तक मनोदैहिक। यह केवल हम नहीं थे जिन्होंने लिखित भाषा को विकास में लिया, एबीबीवाई और गूगल ने इसे अपने उत्पादों - और कई अन्य लोगों के लिए जानकारी के स्रोत के रूप में उपयोग किया।

विश्लेषण के आधार के रूप में लिखित भाषा को चुनने का एक और अधिक विशुद्ध रूप से तकनीकी प्लस है - कई हैं, यह सफलतापूर्वक DLP प्रणाली द्वारा इकट्ठा किया जाता है जिसके साथ ProfileCenter एकीकृत करता है। इसलिए, चुनाव पूर्व निर्धारित था।

शोर क्या है और पाठ को कैसे साफ किया जाए

इसलिए, हमने रिकॉर्ड किया कि लिखित भाषण हमारे लिए कार्यक्रम का मुख्य स्रोत बन गया है। काम का अगला चरण "शोर" से भाषण की सफाई के लिए एक एल्गोरिथ्म का निर्माण है, पाठ को सामान्य करता है। "शोर" से स्पष्ट करने का मतलब है कि पाठ से उन तत्वों को हटाना जो अर्थ लोड नहीं करते हैं और विश्लेषण के लिए कोई मूल्य नहीं है। यह शुरू करना आसान था: सार संख्या, लैटिन शब्द, टाइपो, कुछ चित्र - सभी को शोर के लिए जिम्मेदार ठहराया गया।

विराम चिह्न के साथ, सब कुछ अधिक जटिल हो गया। सभी ने दूर से घरेलू पत्राचार में वाक्य के अंत में एक बिंदु रखा और यह सीखना आवश्यक था कि यह कैसे निर्धारित करना शुरू करना चाहिए जहां इसे खड़ा होना चाहिए। अल्पविराम की उपस्थिति और संख्या भी एक महत्वपूर्ण पैरामीटर है। उसी समय, स्काइप-पत्राचार या सामाजिक नेटवर्क में, विराम चिह्नों को व्यावहारिक रूप से अनदेखा किया जाता है।

एक अन्य कठिनाई पत्राचार से अनौपचारिक संचार को अलग करना और उन ग्रंथों का विश्लेषण करना है जिसमें कर्मचारी पेशेवर और आधिकारिक कर्तव्यों के दायरे से परे जाता है। मॉड्यूल से जुड़ा पहला स्रोत मेल है। परिचयात्मक मानक वाक्यांशों को इस पाठ (हैलो, सम्मान, हस्ताक्षर, आदि) से बाहर रखा गया था और केवल पत्राचार के महत्वपूर्ण हिस्से को एनालिटिक्स में ले जाया गया था। हालांकि, लोग ईमेल करने के लिए ज्यादातर सूखे व्यावसायिक पत्र लिखते हैं और, यदि आप सूचना के अन्य स्रोतों (कॉर्पोरेट संदेशवाहक, सामाजिक नेटवर्क आदि) से जुड़ते हैं, तो हमें अधिक सटीक परिणाम मिलेगा।

विश्लेषण के लिए अगले कदम में कॉर्पोरेट संदेशवाहक, स्काइप, वाइबर, व्हाट्सएप, Lync, टेलीग्राम और सोशल नेटवर्क के पत्राचार भी शामिल थे।

क्लीयर टेक्स्ट के साथ काम करें

एक साफ पाठ मिला। अगला चरण, यह सबसे कठिन भी है, इस पाठ के आधार पर उपयोगकर्ता के मनोविज्ञान का निर्माण है। हमारे वैचारिक तंत्र में, "मनोविज्ञान" व्यवहार संबंधी रूढ़ियों, व्यक्तिगत और मूल्य व्यवहार, प्रेरक, भावनात्मक और संचारी व्यक्तित्व के लक्षणों की एक प्रणाली है जो लोगों के बीच अंतर का वर्णन करने के लिए आवश्यक है।

वैज्ञानिकों के कार्यों में कई मनोविज्ञान हैं, लेकिन मुख्य में वे एक दूसरे की नकल करते हैं। हम लिचको, लेओंगार्ड, सोबचिक, ग्लूचोव, कोसिंस्की, सालिगमैन, बिलियानिन और संरचनात्मक रूप से गतिशील प्रोफाइलिंग साइकिया के मॉडल के कार्यों पर अधिक भरोसा करते हैं ।

इन प्रकारों के संश्लेषण के परिणामस्वरूप, हम अब पारंपरिक नामों के साथ आठ मनोविज्ञान पर भरोसा करते हैं: हिस्टेरॉयड, मिर्गी, लकवा, भावनात्मक, चिंताजनक, हाइपरथायमिक, स्किज़ॉइड और क्रिटिकल।

लेकिन एक स्वचालित प्रारूप में पाठ का विश्लेषण कैसे करें ताकि इसके लेखक को आठ प्रकारों में से एक को विशेषता दे सके?

पहली परिकल्पना यह थी: प्रत्येक मनोविज्ञान के लिए, आपको एक शब्दकोष शब्दकोश बनाने की जरूरत है, व्यक्ति की शब्दावली में मैच ढूंढें और इसे आठ प्रकारों में से एक में असाइन करें। उदाहरण के लिए, यह ज्ञात है कि स्किज़ोइड प्रकार के लोग कम-आवृत्ति वाले शब्दों का उपयोग अधिक बार ("वायर" या "ऑक्टोटरप" के बजाय #) और लंबे समय तक करते हैं, और एपिलेप्टोइड प्रकार का प्यार दूसरों से अधिक होता है।

लेकिन ये अनुभवजन्य टिप्पणियों के स्तर पर निष्कर्ष हैं। यदि आप उन्हें एल्गोरिदम में अनुवाद करने की कोशिश करते हैं, तो विचार अवास्तविक हो जाता है: शब्दकोश बहुत बड़े हैं, प्रत्येक शब्द को एक भार सौंपा जाना चाहिए (प्रकार के सामान्य सूत्र में इसका महत्व)। इस वजन को कौन नियत कर सकता है? विशेषज्ञ प्रोफाइलर। मान लीजिए कि यहां तक कि एक अमूर्त "एलेक्सी फिलैटोव" भी है, जो रूसी भाषा के सभी शब्दों को फावड़ा करने के लिए परेशानी उठाएगा यह देखने के लिए कि प्रत्येक एक सिज़ोइड या एपिलेप्टॉइड के लेक्सिकॉन से कैसे मेल खाता है। लेकिन इस तरह के एक यूटोपियन संस्करण में भी, यह किसी विशेष विशेषज्ञ का एक व्यक्तिपरक मूल्यांकन होगा।

लेकिन किसी व्यक्ति के व्यक्तित्व गुणों की गंभीरता के आधार पर किसी व्यक्ति द्वारा उपयोग किए जाने वाले शब्दों की आवृत्ति पूरी तरह से अलग मामला है। मनोचिकित्सक शोधकर्ताओं ने उन्हें। लेकिन फिर भी, विश्लेषण के लिए इसके महत्व से, सूत्र में यह चर पहले स्थान पर नहीं है। क्योंकि बहुत अधिक महत्वपूर्ण वह नहीं है जो व्यक्ति कहता है, लेकिन कैसे: वह भाषण के किन हिस्सों का उपयोग करता है, कैसे वाक्यांशों की रचना करता है, कौन सा रूपांकनों का उपयोग करता है, आदि। इनमें से कई पैरामीटर रूसी भाषा के कॉर्पस में वर्णित हैं, और यह पहले से ही सूत्रों की तैयारी के लिए शुरुआती बिंदु है।

एक और महत्वपूर्ण बिंदु। किसी व्यक्ति में कुछ व्यक्तिगत गुणों की गंभीरता के बारे में कहने के लिए, आपको एक प्रारंभिक बिंदु चाहिए। एक व्यक्ति को केवल पैसे के लिए या केवल संघर्ष के लिए प्रेरित नहीं किया जा सकता है, वह केवल किसी और की तुलना में प्रेरित या संघर्षरत है। इसलिए, कार्यक्रम के लिए सशर्त "आदर्श" टीम में व्यक्तिगत गुणों का औसत मूल्य है। औसत मूल्य की सही गणना के लिए इसकी न्यूनतम संख्या 20 लोगों की होनी चाहिए।

परिणामस्वरूप, गणना एल्गोरिथ्म - उस क्षण से जब उपयोगकर्ता का पाठ एक या किसी अन्य मनोविज्ञान के अंतिम वर्गीकरण में एकत्र किया गया था - निम्नानुसार था:

संदेशों से असंरचित उपयोगकर्ता पाठ निकालें;
हम शब्दों को एक असंरचित पाठ में परिभाषित करते हैं जो व्यक्तिगत गुणों के शब्दकोशों के साथ मेल खाता है;
एक असंरचित पाठ में शब्दों की आवृत्ति के आधार पर शब्द के वजन का मूल्य निर्धारित करें;
व्यक्तिगत गुणों की विशेषताओं का निर्धारण;
हम उपयोगकर्ता के व्यक्तिगत गुणों की मात्रात्मक अभिव्यक्ति के संकेतक निर्धारित करते हैं, टीम के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए औसत दर्जे का संकेतक के साथ उनकी विशेषताओं की तुलना करते हैं;
उपयोगकर्ता के मनोविज्ञान को निर्धारित करें।

यह तय किया गया था कि प्रोग्राम इंटरफ़ेस में उपयोगकर्ता एक सुरक्षा विशेषज्ञ या एचआर के व्यक्ति में एक मनोविज्ञान के रूप में गणना का परिणाम नहीं देखता है, लेकिन गणना का एक मध्यवर्ती चरण है। यही है, व्यक्तिगत गुणों के लिए लेआउट। यह अधिक जानकारीपूर्ण है। और हम तथाकथित विस्तारित रिपोर्ट में साइकोोटाइप को प्रदर्शित करते हैं।

परिकल्पना परीक्षण और सूत्रों का शोधन

हमने गणना एल्गोरिथ्म पर फैसला किया है। सूत्र की जांच कैसे करें और किस पर कैसे समायोजित करें? इन उद्देश्यों के लिए, SearchInform के कर्मचारी स्वयं परीक्षण विषय बन गए - उन्होंने 102 लोगों का चयन किया। मैंने साथी प्रोफाइलरों की मदद से उन्हें मैन्युअल रूप से प्रोफाइल किया। विषयों को तीन मानकीकृत प्रश्नावली से गुजरना पड़ा: 5PFQ प्रश्नावली (तथाकथित "बिग फाइव"), श्वार्ट्ज प्रश्नावली, एलएन सोबचिक एसएमआईएल और आईटीओ प्रश्नावली। फिर हमने उन आंकड़ों की तुलना की, जो प्रोग्राम ने उत्पादित किए थे।

तराजू पर, परिणाम अलग थे - 57% से 94% तक। फ़ालतू / अंतर्मुखता, चिंता, संघर्ष, गतिविधि और अन्य के पैमाने पूरी तरह से निर्धारित किए गए थे। परिणाम "महत्वाकांक्षी" के रूप में, उदाहरण के लिए, बदतर हो गए।

प्राप्त आंकड़ों के अनुसार, सूत्र समायोजित किया गया था, परिणामस्वरूप, हमने इसे 70 से अधिक चर (उदाहरण के लिए, निष्क्रिय आवाज सूचकांक, शब्द लंबाई सूचकांक, वाक्य, उचित नाम, आदि) और प्रत्येक के वजन में "सीवे" किया।

विश्लेषण के लिए न्यूनतम पर्याप्त मात्रा में लिखित सामग्री के निर्धारण पर काम करने में लंबा समय लगा। अब हम 20 हज़ार लेममा पर बस गए हैं (एक लेम्मा एक शब्द का एक अविभाज्य रूप है)। लेकिन उन्होंने 50 हजार के साथ विश्लेषण शुरू किया, इस मात्रा को 5 हजार की वृद्धि में कम किया।

सबसे आम प्रश्नों में से एक यह है कि हमें अभी भी खुले स्रोतों से लिए गए तृतीय-पक्ष उपयोगकर्ता पाठ के मूल्यांकन की संभावना का एहसास क्यों नहीं हुआ है? जैसे, 20 हजार लेम्मे के संचय की प्रतीक्षा क्यों करें, यदि आप नेटवर्क पर किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता का पाठ ले सकते हैं और उसी मापदंड के अनुसार विश्लेषण कर सकते हैं? तकनीकी रूप से, यह संभव है, लेकिन फिर सूचना को कार्यक्रम में एक व्यक्ति द्वारा नहीं, बल्कि समान पेशों के कर्मचारियों या लोगों के समूह द्वारा लोड करने की आवश्यकता है (ऊपर वर्णित क्यों)।

कॉम्बैट चेक एंड लिमिट

जब कामकाजी मॉडल तैयार हो गया था - लगभग दो साल पहले - उन्होंने न केवल अपने कर्मचारियों पर, बल्कि कई दर्जन ग्राहकों के कर्मचारियों पर भी परीक्षण (एमवीपी) का परीक्षण शुरू किया, जो प्रयोग में भाग लेने के लिए सहमत हुए। अक्टूबर-नवंबर 2018 तक, उन्हें एक अच्छी तरह से काम करने वाला उत्पाद प्राप्त हुआ। हमें यकीन था कि यह तथाकथित पर गुणात्मक डेटा देता है प्राथमिक व्यक्तिगत गुण (जिसे हम प्रश्नावली का उपयोग करके दोहरा सकते हैं)।

तैयार मॉड्यूल के परिणामों की सटीकता का मूल्यांकन विशेषज्ञ प्रोफाइलरों और ग्राहकों द्वारा 75-80% किया गया। ऐसे कार्य के लिए जिसका समाधान पहले किसी ने प्रस्तावित नहीं किया है, ये अच्छे संकेतक हैं। मुख्य बात यह है कि यह व्यापारिक समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त है।

ऐसी रेखाएँ हैं जिन्हें हम अभी भी पार नहीं कर सकते हैं। गुणात्मक रूप से संभव के रूप में मनोवैज्ञानिक चित्र बनाने के लिए, आपको दो या चार तौर-तरीकों की आवश्यकता होती है: पाठ, सूचना, ट्रैफ़िक, आदि जब हम मॉड्यूल में आवाज, सामाजिक नेटवर्क और कीबोर्ड लिखावट विश्लेषण जोड़ते हैं, तो कार्यान्वयन की गुणवत्ता भी बेहतर होगी। लेकिन इन कार्यों को काफी मुश्किल से हल किया जाता है (ऊपर वर्णित है)। हमारे मॉड्यूल की गणना में सटीकता का प्रत्येक बाद का प्रतिशत बढ़ती कठिनाई के साथ दिया गया है।
हम उन लोगों के लिए मोटे तौर पर समान सीमाओं का सामना करते हैं, जो उन लोगों के लिए प्रोफाइल बनाने की कोशिश करते हैं जो थोड़ा लिखते हैं और जिनकी शब्दावली, स्पष्ट रूप से, खराब है। हम उन उपयोगकर्ताओं के बारे में बात कर रहे हैं जिनके संचार "हेलो", "ओके" और "कम" पर आते हैं। केवल उन पर लिखित भाषण के आधार पर एक सही प्रोफ़ाइल बनाना मुश्किल है।

और क्या हुआ? संक्षिप्त प्रोफ़ाइल - इसमें क्या है

ऊपर वर्णित सभी शोधों का उत्पाद एक संक्षिप्त व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल है। जैसा कि मैंने कहा, यह प्राथमिक सूचना है, "कच्चे माल", इस पर एक व्यक्ति और टीम दोनों के बारे में अधिक विस्तृत निष्कर्ष निकालने के लिए।

संक्षिप्त प्रोफ़ाइल में, हमें उपयोगकर्ता का एक पोर्ट्रेट बनाने की ज़रूरत है जो सुरक्षा विशेषज्ञ और सूचना सुरक्षा सेवा के दृष्टिकोण से मौलिक रूप से महत्वपूर्ण विशेषताओं को प्रतिबिंबित करेगा: ताकत / कमजोरियाँ, एक कर्मचारी और अन्य उपयोगकर्ताओं के बीच मूलभूत अंतर, सामान्य प्रकार, आपराधिक रुझान, मूल्य और सिफारिशें।

नतीजतन, शॉर्ट प्रोफाइल में हम तीन सबसे मजबूत और तीन सबसे कमजोर व्यक्तित्व लक्षणों को बाहर निकालते हैं।
यह, उदाहरण के लिए, इस तरह दिखता है:

(यह, वैसे, एक मजबूत नेता के प्रोफाइल का एक स्क्रीनशॉट है)।

अगला, हम व्यक्तिगत गुणों का एक सूचकांक बनाते हैं। हमें उसकी आवश्यकता क्यों है? सभी व्यक्तित्व लक्षण समान नहीं हैं ... स्थिर। कुछ दृढ़ता से प्रकट होना संदर्भ पर निर्भर करता है, और कुछ शुरुआती बिंदु के बिना यह निष्कर्ष निकालना असंभव है कि गुणवत्ता व्यक्त की गई है।

उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति किसी व्यक्ति के बारे में कह सकता है कि वह संघर्ष में है? वह कब शपथ लेना शुरू करता है? दूसरों को हराया? गोली मार? लेकिन अगर हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि विपरीत गुणवत्ता (एक द्विभाजन में) की तुलना में संघर्ष है, तो हम समझ सकते हैं कि दोनों कितने स्पष्ट हैं। यही है, एक व्यक्ति संघर्ष की तुलना में अधिक संवेदनशील, विनम्र है।

हम एक छोटी प्रोफ़ाइल में आपराधिक रुझानों की भी पहचान करते हैं (यह मत भूलो कि हमारा प्रोफाइलकेंटर मुख्य रूप से सुरक्षा सेवाओं के लिए एक उत्पाद है)।

ताकि जोखिम की पहचान की जा सकेप्रत्येक प्रोफ़ाइल के लिए, वे फिर से मनोविज्ञान में बदल गए, आर्थिक और सूचना सुरक्षा जोखिमों की भाषा में प्रकाश डाला जो व्यक्तिगत गुणों में निहित हैं। उदाहरण के लिए, संघर्ष, बात-चीत, व्यक्तित्व का गहरा तिकड़म (जोड़-तोड़), नेतृत्व गुण, भावुकता। ऐसे अध्ययन हैं जिन्होंने इन आंकड़ों की सिफारिशों की तुलना और व्युत्पन्न करने की अनुमति दी है। यहां हमने न केवल अपराध विज्ञान, आपराधिक मनोविज्ञान और आपराधिक प्रोफाइलिंग के क्षेत्र में बड़ी संख्या में कार्यों पर ध्यान केंद्रित किया, बल्कि कर्मियों की सुरक्षा और कर्मियों के जोखिम प्रबंधन पर भी ध्यान दिया।
महत्वाकांक्षीता की गणना करने के लिए, हमने अपने स्वयं के भाषाई सूत्रों का संकलन किया। बुनियादी मूल्यों की गणना के लिए चर सूत्रों के चयन के लिए, बेलीनिन और श्वार्ट्ज के वैज्ञानिक विकास को लिया गया।

इस तरह यह सब पूरी तरह से दिखता है। संक्षिप्त प्रोफ़ाइल रिपोर्ट:

रेटिंग, उन्नत रिपोर्ट और प्रोफ़ाइल डायनामिक्स

आगे क्या होगा? व्यक्तिगत गुणों के बारे में जानकारी होने के बाद, हम रेटिंग बनाने के बारे में निर्धारित करते हैं, क्योंकि यह हमारे लक्षित दर्शकों के लिए एक उपयोगी कार्य है - विशेष रूप से सुरक्षा विशेषज्ञ और विशेष रूप से सुरक्षा विशेषज्ञ। उन्होंने हमें बताया: हमारे पास 5,000 उपयोगकर्ता हैं, आप सभी का अनुसरण नहीं कर सकते। यदि आप हमारे ध्यान का ध्यान केंद्रित कर सकते हैं (जोखिम समूहों की पहचान करें), तो हमें पता होगा कि कौन अधिक बारीकी से देखता है।

इस स्तर पर जटिलता तकनीकी नहीं थी, बल्कि पद्धति थी। चूंकि यह सभी उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक गुणवत्ता के लिए बस लेने और रेट करने के लिए पर्याप्त नहीं है। सुरक्षा सेवाओं के लिए, "सिंथेटिक" व्यक्तित्व लक्षण जानकारीपूर्ण हैं, जो कि संघर्ष नहीं है, लेकिन निंदा, बातचीत की इच्छा नहीं है, बल्कि नेतृत्व है। परिवादात्मकता और नेतृत्व में एक संक्षिप्त प्रोफ़ाइल से कई संकेतक शामिल हैं। प्रत्येक रेटिंग के लिए एक सूत्र संकलित करने के लिए, इसमें प्रत्येक गुणवत्ता के वजन का निर्धारण करने के लिए, हम फिर से मनोविश्लेषण और मनोचिकित्सा विज्ञान की ओर मुड़ गए। हमने रूसी और अंग्रेजी में कम से कम 35 काम किए। नतीजतन, अब कार्यक्रम 12 रेटिंग देता है , जिसके आधार पर आप अपना खुद का बना सकते हैं।

रेटिंग उन कर्मचारियों के जोखिम समूहों को निर्धारित कर सकती है जो बर्खास्तगी, डिमोटिनेटेड, आक्रामक, निंदनीय आदि की तैयारी कर रहे हैं और इसके विपरीत, उन रेटिंग का उपयोग करके आप कार्मिक आरक्षित समूह बना सकते हैं। वैसे, हम एक कर्मचारी की बर्खास्तगी, उसके जलने और उच्च नेतृत्व क्षमता की भविष्यवाणी करने में बहुत अच्छे हैं।

सिद्धांत रूप में, मनोविज्ञानी से समान तकनीकी और कार्यप्रणाली कार्य भी मौजूद थे जब एक विस्तारित प्रोफ़ाइल और प्रोफ़ाइल की गतिशीलता का निर्माण किया गया था - सूत्रों के लिए चर चुनना और प्रत्येक मूल्य का वजन निर्धारित करना।

में विस्तारित प्रोफ़ाइलअतिरिक्त रिपोर्टें बनाईं, जो कार्यक्रम के दायरे का विस्तार करती हैं, क्योंकि संक्षेप में, वे उपयोगकर्ता की मुख्य दक्षताओं के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। वे आमतौर पर कर्मियों प्रबंधकों और एसएचएल योग्यता प्रबंधकों (शक्ति और नियंत्रण की आवश्यकता, सहमति, अपव्यय, सामान्य बुद्धि, नए के लिए खुलापन, प्रतिबद्धता, भावनात्मक स्थिरता, उपलब्धियों के लिए प्रेरणा) द्वारा मूल्यांकन किए जाते हैं।

प्रोफ़ाइल में परिवर्तन की गतिशीलता - रिपोर्ट के अनुसार, यदि आप किसी व्यक्ति के साथ कुछ होता है, तो आप चेतावनी प्राप्त कर सकते हैं, यदि वह रेटिंग के नेताओं में टूट जाता है जो सूचना सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए महत्वपूर्ण हैं।

मैं इस तथ्य को बहुत महत्व देता हूं कि हम गतिशीलता पर एक रिपोर्ट बनाने में सक्षम थे। ऐसा करना क्यों महत्वपूर्ण था? यदि 2-4 महीनों के बाद कई पुनरावृत्तियों के बाद उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल और रेटिंग आमतौर पर स्थिर रखी जाती हैं, तो यह एक संकेतक है कि तथाकथित विशिष्ट उपयोगकर्ता व्यवहार पाया गया है।

इसका अर्थ है कि सूचना सुरक्षा में व्यवहार विश्लेषण का प्रमुख कार्य हल किया गया है।

इंटरफेस

लेकिन अजीब तरह से, यह न केवल तकनीकी, पद्धति संबंधी समस्याओं के साथ छेड़छाड़ करने के लिए आवश्यक था। परिणामों की चित्रमय प्रस्तुति के सवाल पर कोई कम चर्चा नहीं हुई। मेरे सिर में, इंटरफ़ेस अब की तुलना में पूरी तरह से अलग दिख रहा था। लेकिन यह सोचना महत्वपूर्ण था कि उत्पाद के साथ काम करने के लिए ग्राहकों के लिए यह अधिक सुविधाजनक कैसे होगा।

डिजाइनर ने आपातकालीन मोड में काम किया, दर्जनों विकल्पों की समीक्षा की। हर तत्व की आलोचना की गई थी: व्यक्तिगत गुणों के सूचकांक का विज़ुअलाइज़ेशन, जिसे प्रोजेक्ट टीम में "बैटरी" के रूप में जाना जाता है, बुनियादी मूल्यों और महत्वाकांक्षा के स्तर, सिफारिशों के साथ एक ब्लॉक को इंगित करने के लिए पिक्टोग्राम।

इंटरफ़ेस "CIB Searchinform ProfileCenter", जो 2018 में जारी किया गया था

"अनुवाद की कठिनाइयाँ"

एक अन्य बिंदु शब्दावली है। व्यक्तिगत गुणों, रेटिंग के ऐसे नामों का चयन कैसे करें, जो विज्ञान के दृष्टिकोण से सही हैं, लेकिन हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए जानकारीपूर्ण हैं? उदाहरण के लिए, पहले संस्करण में, हमने "जुआ" पैरामीटर पेश किया। मनोविज्ञान में, इसका अर्थ है प्रक्रिया में भागीदारी, और अधिकांश लोगों के लिए, "जुआ के लिए प्रतिबद्धता"।

शब्दावली में अंतर के कारण, अल्फा संस्करण ने एक अस्पष्ट मूल्यांकन का कारण बना, इसलिए रिपोर्ट के अंतिम संस्करण में शर्तों और परिभाषाओं की संक्षिप्त व्याख्या दिखाई दी।

चर्चा अभी जारी है, हर बार जब हम एक नई रेटिंग पेश करते हैं और आपको एक विशिष्ट, लेकिन समझने योग्य गैर-मनोवैज्ञानिकों के नाम पर निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि हम विदेशी शब्दावली में उसी पथ का अनुसरण करते हैं - पिछले साल अंग्रेजी में रिलीज हुई थी।

आप और क्या काम कर रहे हैं? जबकि रिपोर्ट सुधारने पर काम चल रहा है। अब मॉड्यूल उन्नत कर्मचारी प्रोफाइल के लिए लगभग 78,000 विकल्प उत्पन्न कर सकता है; यह उपयोगकर्ता की जोखिम रेटिंग निर्धारित कर सकता है। ProfileCenter SearchInform CIB DLP प्रणाली के साथ एकीकृत करता है, और इसे सीखने की जरूरत है कि घटनाओं और मानव व्यवहार के साथ सहसंबंध कैसे खोजें।

हम ProfileCenter में कीबोर्ड हैंडराइटिंग डिटेक्शन मॉड्यूल को एकीकृत करने, कर्मियों और सूचना सुरक्षा के क्षेत्र में एक विस्तारित रिपोर्ट और अतिरिक्त जोखिम तैयार करने पर काम कर रहे हैं - सामान्य तौर पर, सॉफ़्टवेयर की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कई और विकल्प हैं।

सामान्य तौर पर, बाजार इस दिशा में सक्रिय रूप से विकसित हो रहा है और पहले से ही अनुयायी हैं जो सूचना सुरक्षा के क्षेत्र में कर्मचारियों के जोखिमों का स्वचालित रूप से आकलन करने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन मैं इस बात पर जोर देता हूं कि इस तरह के काम कई "तौर-तरीकों" के जंक्शन पर आशाजनक हो सकते हैं - जब एक ही समय में विश्लेषण में न केवल "तकनीकी", बल्कि मनोवैज्ञानिक जानकारी भी शामिल है: बेहतर, और भी अधिक।

पी.एस

अगर प्रोफाइलिंग के बारे में मेरी लंबी कहानी आपको डरा नहीं पाती है, लेकिन इस विषय में अधिक दिलचस्पी है, तो मैं आपको सोमवार से "आईएस सेवा के लिए रूपरेखा" में एक पाठ्यक्रम लेने के लिए आमंत्रित करता हूं - 5 कक्षाएं जिन्हें हम केंद्र में व्यक्तिगत रूप से खोजेंगे और ऑनलाइन और मुफ्त में उपलब्ध होंगे (सभी क्योंकि संगरोध, और क्या)।

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