Судовой Журнал56 читателей тэги

https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/cyber.2017.0384

Аннотация
Растущее использование социальных сетей обеспечивает обширный и новый источник экологических данных, генерируемых пользователями (цифровые следы), которые можно автоматически собирать для исследовательских целей. Доступность этих наборов данных в сочетании с конвергенцией социальных и компьютерных наук побудила исследователей разработать автоматизированные методы извлечения цифровых следов из социальных сетей и их использования для прогнозирования индивидуальных психологических характеристик и поведения. скрытый текстВ этой статье мы рассмотрели литературу по этой теме и провели серию метаанализов, чтобы определить силу связи между цифровыми следами и конкретными индивидуальными характеристиками; личность, психологическое благополучие и интеллект. Возможные эффекты модератора были проанализированы в зависимости от типа платформы социальных сетей, типа изученных цифровых следов, и качество обучения. Наши результаты показывают, что цифровые следы из социальных сетей могут быть изучены для оценки и прогнозирования теоретически отдаленных психосоциальных характеристик с поразительной точностью. Анализ модераторов показал, что сбор определенных типов информации (например, демографические данные пользователей) и включение различных типов цифровых трассировок может помочь повысить точность прогнозов.
За полную статью просят много жабьих шкурок, т.к. статья на инглише.
Любопытно, надо покопать) в этом направлении).

Год издания 1985 г.

Сборник посвящен описанию и анализу стереотипных форм поведения у народов Европы, Азии, Америки, Австралии.

Наряду с теоретическими вопросами рассматриваются конкретные проявления стереотипизации поведения, особенно характерные для этикета, обрядов, игрового поведения и других сфер деятельности. Выявляются исторические корни стандартов поведения, принятых у разных народов, психологические механизмы регуляции поведения.

Ознакомится можно тут:

https://m.vk.com/doc225306680_572905333?hash=d29f9ce3d210b69eeb&dl=cff76ff1fd12edf4f9