Страхуемся от хейта в соцсетях: психолог ВСК рассказал, как пользователю правильно справиться с негативом
«Удалить пост. Закрыть комментарии. А лучше вообще удалить соцсети». Такая реакция на негатив в интернете знакома даже тем, кто обычно спокойно относится к критике. Ольга Следь, консультативный психолог Цифровой клиники Страхового Дома ВСК рассказывает, как отличить конструктивную критику от хейта, не поддаться эмоциональной реакции и понять, когда негатив в соцсетях уже начинает влиять на психологическое состояние.
Хейт сильно задевает нас тогда, когда попадает в уже существующую уязвимость. Один и тот же комментарий для одного человека останется просто неприятным, а другого может задеть очень глубоко.
Поэтому важно различать хейт и критику.
Хейт – это проявление агрессии к создателю контента. Сообщения хейтеров, как правило, эмоционально окрашены и направлены не на содержание публикации, а на человека. Критика устроена иначе: она может быть неприятной, но ее задача – субъективно оценить результат работы и указать на то, что можно улучшить. Граница между хейтом и критикой не всегда проходит идеально. Комментарий может быть излишне эмоциональным, но небезосновательным – если это заметить, можно обратить критику себе на пользу.
Эмоциональная реакция на негатив может возникнуть раньше, чем мы успеем все обдумать. И если ответить из этого состояния, можно только сильнее себя накрутить. А заодно подарить хейтеру именно то, чего он добивался: ваше внимание, эмоцию и продолжение конфликта.
Задача не в том, чтобы автоматически блокировать любой цепляющий комментарий, а научиться отделить содержание от формы и выбирать, чему из услышанного вы даете место внутри себя. Для этого в моменте, когда больше всего хочется реагировать:
- Остановитесь. Попробуйте отделить слова другого человека от своей реакции на них. Это оскорбление, конкретное замечание или тема, в которой вы сами чувствуете себя неуверенно?
- Найдите рациональное зерно. Даже в неприятном комментарии иногда есть конкретное замечание, которое можно использовать. Но наличие полезной информации не делает агрессивную форму общения приемлемой.
- Поймите, кто вас критикует. «Я бы попросила совета у этого человека, если бы он стоял передо мной?». Если ответ «нет», возможно, его мнение не заслуживает вашего внимания.
Хейт в соцсетях становится проблемой, когда начинает «жить у человека в голове». Есть признаки, которые могут говорить о том, что негатив уже начинает заметно влиять на психологическое состояние:
- раньше человек с удовольствием снимал видео, а теперь боится камеры;
- начал часами искать недостатки во внешности;
- постоянно проверяет комментарии;
- стал тревожным, раздражительным или замкнутым;
- перестал делать то, что раньше приносило удовольствие.
Если несколько таких признаков сохраняются и начинают мешать повседневной жизни, может потребоваться не только поддержка близких, но и помощь специалиста.
Часто в такой ситуации человеку хочется уйти из соцсетей. И иногда пауза действительно может быть полезна. Однако вместо полного цифрового детокса, можно начать с более простых вещей: выделить конкретное время для соцсетей, отключить уведомления, не читать комментарии перед сном, ограничить общение с агрессивными людьми, блокировать тех, кто систематически переходит границы, создать в жизни пространство, в котором нет аудитории и оценки.
«Важно помнить: публичность не отменяет личных границ. Открытый аккаунт предполагает возможность получать обратную связь, но не означает, что автор обязан читать все комментарии, отвечать на них или терпеть оскорбления. Блокировка и ограничение доступа в таких случаях – не обязательно попытка избежать критики, а способ управлять собственным информационным пространством», – отметила Ольга Следь, консультативный психолог Цифровой клиники Страхового Дома ВСК.
Ученые из России и Китая обучили нейросеть распознавать эмоции в речи, используя принципы слуховой системы человека
Предложенная система характеризуется рекордной точностью распознавания эмоций в речи человека в шумных условиях.
Распознавание эмоций, которые возникают в процессе речи человека, как ключевая технология в области взаимодействия человека с машиной, напрямую определяет способность интеллектуальных систем понимать эмоциональное состояние пользователя и предоставлять персонализированные услуги. В настоящее время данная технология демонстрирует широкие перспективы применения в дистанционном обучении, поддержке психического здоровья, интеллектуальных службах поддержки клиентов и других областях.
Однако, когда эти системы покидают лабораторные условия и оказываются в реальном мире, обнаруживается фундаментальная проблема: сложный акустический шум окружающей среды серьезно разрушает ключевые акустические признаки, несущие эмоциональную информацию в речевом сигнале, что приводит к резкому снижению точности существующих моделей. Хотя методы шумоподавления на основе глубокого обучения нейросетей демонстрируют значительный прогресс, задача полного сохранения эмоциональной информации в речи при одновременном подавлении шума по-прежнему остается актуальной проблемой, требующей создания новых подходов.
Ученые кафедры систем автоматизированного проектирования (САПР) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с коллегами из Цзянсийского аграрного университета (г. Наньчан, Китай) разработали систему для анализа речевых эмоций в сложных акустических условиях.
«Мы вдохновлялись способностями человеческого мозга: слуховая система человека обладает значительной шумоустойчивостью и высокоэффективным механизмом декодирования эмоций, которые мозг надежно различает даже в сложной шумовой обстановке. На основе принципов биологических систем построена и наша нейросетевая модель SONANCE, которая системно моделирует четыре ключевых этапа обработки информации в слуховых центрах мозга и формирует сквозную биомиметическую архитектуру «шумоподавление – слияние – классификация», нацеленную на принципиальное повышение качества анализа речевых эмоций в сложной акустической среде».
Доцент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Сергей Алексеевич Кузьмин
Ученые создавали действующую структуру обработки звука в мозге человека, которая способна иерархически обрабатывать звуковую информацию при помощи центральной слуховой системы, отделяя полезную информацию от шума, сохраняя при этом эмоциональную составляющую речи. На этапе построения нейросетевой модели специалисты преобразовали вышеуказанные биологические механизмы в три вычислительных модуля. Первый совершает прием сигнала и предобработку шумоподавления с достижением динамического баланса между шумоподавлением и сохранением эмоциональных признаков. Второй модуль захватывает семантическую информацию на уровне высказывания, а третий помогает различать схожие эмоциональные категории. В целом SONANCE способна распознавать восемь основных типов эмоций в речи: отвращение, счастье, страх, удивление, спокойствие, грусть, гнев и безэмоциональное состояние.
В ходе экспериментов ученые испробовали нейросеть на двух стандартных наборах данных – RAVDESS и IEMOCAP, которые были сформированы путем смешивания речи и реальных шумов окружающей среды. Модель продемонстрировала точность распознавания на уровне 86,17%, что на 2,5% выше, чем у ведущего на сегодня метода SeeNet. Среди других интересных результатов экспериментов – оказалось, что высокоактивные эмоции, такие как гнев, демонстрируют более высокую шумоустойчивость: точность их распознавания составляет 71,52%.
«В будущем мы планируем развернуть нейросетевую модель SONANCE в реальных приложениях – интеллектуальных кабинах транспортных средств, онлайн-образовании, мониторинге психического здоровья, интеллектуальных службах поддержки клиентов и других сферах, — собирать в реальных условиях разнообразные данные, непрерывно верифицировать и повышать способность модели к генерализации, с тем чтобы данная биомиметическая технология действительно вышла на практический уровень и служила более широкому кругу приложений взаимодействия человека с машиной».
Доцент, и.о. декана факультета программного обеспечения (факультета сельскохозяйственного искусственного интеллекта) Цзянсийского аграрного университета, выпускник ЛЭТИ И Вэньлун
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Knowledge-Based Systems.
Эксперт ЛЭТИ рассказал о том, как обучение навыкам ИИ повышает качество выпускников
Знания в этой сфере должны стать частью подготовки современных специалистов, заявила вице-премьер РФ Татьяна Голикова, выступая перед московскими выпускниками. Внедрение в образовательный процесс обучения навыкам работы с ИИ активно ведется в ведущих вузах страны. В их числе Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ».
«ИИ все больше входит в нашу жизнь. Он становится обязательным инструментом практически для любой профессии. Можно провести аналогии с переходом от деревянных счетов к калькулятору, от калькулятора и пишущей машинки к компьютеру. Теперь наступил новый переход – к искусственному интеллекту. Он увеличивает возможности человека, повышая его производительность. С помощью ИИ то, что раньше делали несколько человек в течение нескольких недель, можно сделать одному за пару часов. Области применения искусственного интеллекта довольно широкие: от составления презентаций до написания программных продуктов. Это, безусловно, вносит существенное изменение как в перечень профессий, так и в требования к специалистам. Не владея инструментом ИИ, вы проигрываете конкуренцию и теряете востребованность на рынке труда», – рассказывает проректор по цифровой трансформации СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Иван Холод.
Он также отметил важность включения в подготовку специалистов любых профессий образовательного блока по обучению использования ИИ. Она должна включать в себя не только навыки использования искусственного интеллекта, но и понимание безопасности, этики и ответственности его применения. Надо помнить, что какой бы инструмент человек не применял, за результат несет ответственность только он сам, а не инструмент.
