Vestnik of the St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia Vestnik of the St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России 2071-8284 2949-1150 90922 10.35750/2071-8284-2024-4-336-353 ЮРИДИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ И ПСИХОЛОГИЯ БЕЗОПАСНОСТИ FORENSIC PSYCHOLOGY AND PSYCHOLOGY OF SAFETY ЮРИДИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ И ПСИХОЛОГИЯ БЕЗОПАСНОСТИ Neural network classification of training candidates based on their personal and professional qualities: methodology and prospects of application Нейросетевая классификация кандидатов на обучение по их личным и деловым качествам: методология и перспективы применения https://orcid.org/0000-0001-5146-0064 Гайдамашко Игорь Вячеславович Gaidamashko Igor Vyacheslavovich igor660@mail.ru

доктор психологических наук;

doctor of psychological sciences;

 https://orcid.org/0000-0002-0664-8444 Злоказов Кирилл Витальевич Zlokazov Kirill Vital'evich kzlokazov@mvd.ru

доктор психологических наук;

doctor of psychological sciences;

 https://orcid.org/0000-0001-7693-2419 Федотов Андрей Юрьевич Fedotov Andrey Iurevich fedot-andrey2008@yandex.ru

доктор психологических наук;

doctor of psychological sciences;

 Федеральный научный центр психологических и междисциплинарных исследований Россия Federal Scientific Center of Psychological and Multidisciplinary Researches Russian Federation Санкт-Петербургский университет МВД России Россия Saint Petersburg University of the MIA of Russia Russian Federation Московский университет МВД России им. В. Я. Кикотя. Москва Россия Moscow University of the MIA of Russia named after V. Ya. Kikot Moscow Russian Federation 26 12 2024 26 12 2024 2024 4 336 353 13 06 2024 12 11 2024 https://russianjournaldeviantbehavior.ru/en/nauka/article/90922/view

Введение. В статье рассматривается применение технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности профессионального психологического отбора в органы внутренних дел. Актуальность определяется значимостью качественного отбора кандидатов на службу и учебу для становления кадрового ядра органов внутренних дел Российской Федерации, необходимостью совершенствования дифференцирующей способности в целях отбора наиболее пригодных кандидатов, научными потребностями совершенствования психологической работы с личным составом, развития методологии, методов и процедур психологической диагностики как отрасли научного знания. Методами исследования выступают общенаучные методы обработки информации, используемые для упорядочивания знаний о профессиональном психологическом отборе и применении нейросетевой классификации. Эмпирическими методами являются построение дерева решений (decision tree) и классифицирующей нейросети (neural network classification). Выборка исследования – кандидаты на обучение в образовательную организацию органов внутренних дел. Результатом исследования выступают: а) правила принятия решения (дерево решения) при классификации абитуриентов, раскрывающие закономерности их распределения по категориям профессиональной пригодности, исходя из их личных и деловых качеств; б) нейросетевая модель дифференциации абитуриентов по категориям профессиональной пригодности, исходя из их личных и деловых качеств, обладающая удовлетворительной точностью отбора. Теоретическими результатами выступают выводы о возможности индивидуализации психологического сопровождения и совершенствования воспитательной работы с обучающимися, отнесенными к разным категориям профессиональной пригодности на основе индивидуальных сочетаний личных и деловых качеств; совершенствования воспитательной работы с обучающимися. Отмечены направления совершенствования дифференцирующей способности психодиагностических методик и процедуры изучения личных и деловых качеств кандидатов на службу, снижающей вероятность ошибки в их измерении. В заключении описываются теоретические и методические перспективы применения метода нейросетевой классификации как составляющей технологии искусственного интеллекта в отборе кандидатов на службу в органы внутренних дел Российской Федерации.

Introduction. The The article deals with the application of artificial intelligence technology to enhance the effectiveness of professional psychological selection within internal affairs bodies. The importance of this study lies in the need to carefully select and train candidates for service in order to form the backbone of the personnel of the internal affairs bodies in the Russian Federation. In order to select the right candidates, it is necessary to enhance the process of differential ability. Additionally, this study highlights the scientific need to improve psychological support for personnel, development of methodology, methods and procedures of psychological diagnostics as a field of scientific knowledge. The research methods are general scientific methods of process information to organise knowledge about professional psychological selection and the application of neural network classification. The empirical methods used are the construction of a decision tree and neural network classification. The research sample comprises candidates for training in the educational organisation of internal affairs bodies. The results of the research can be summarised as follows: a) decision rules (decision tree) for the classification of applicants, revealing the regularities of their distribution into categories of professional suitability based on their personal and professional qualities; b) a neural network model for the differentiation of applicants into categories of professional suitability based on their personal and professional qualities. This model has shown good accuracy in selecting candidates. Theoretical results are findings about the possibility of individualisation of psychological support and improving educational work with students who have been referred to different categories of professional suitability on the basis of individual combinations of personal and professional qualities. Theoretical results also concern the improvement of educational work with students. The potential for enhancing the capacity of psychodiagnostic techniques to differentiate between individuals and the procedure for examining the personal and professional qualities of candidates for service, which reduce the risk of inaccuracies in their measurement, are outlined. The conclusion outlines the theoretical and methodological prospects for applying neural network classification method as a component of artificial intelligence technology in the selection of candidates for service in the internal affairs bodies of the Russian Federation.

 искусственная нейронная сеть сотрудники полиции психологический отбор диагностика кандидатов нейросетевая классификация психологическое сопровождение artificial neural network police officers psychological selection candidate diagnosis neural network classification psychological support

Курдин Д. А. Создание искусственной нейронной сети, основанной на данных психологических обследований личностных качеств курсантов // Психология и педагогика служебной деятельности. – 2021. – № 2. – С. 51–58; https://doi.org/10.24412/2658-638X-2021-2-51-58. Kurdin D. A. Sozdanie iskusstvennoy neyronnoy seti, osnovannoy na dannyh psihologicheskih obsledovaniy lichnostnyh kachestv kursantov // Psihologiya i pedagogika sluzhebnoy deyatel'nosti. – 2021. – № 2. – S. 51–58; https://doi.org/10.24412/2658-638X-2021-2-51-58. Носс И. Н., Кравченко А. В., Федотов А. Ю. К вопросу о моделировании личностно-профессиональной пригодности курсантов вузов МВД России // Инновации в образовании. – 2017. – № 2. – С. 94–106. Noss I. N., Kravchenko A. V., Fedotov A. Yu. K voprosu o modelirovanii lichnostno-professional'noy prigodnosti kursantov vuzov MVD Rossii // Innovacii v obrazovanii. – 2017. – № 2. – S. 94–106. Караваев А. Ф., Крук В. М., Носс И. Н., Виноградов М. В. Проблемы личностно-профессиональной диагностики в профотборе кандидатов на службу в органы внутренних дел и оценки надежности сотрудника // Психопедагогика в правоохранительных органах. – 2015. – № 3 (62). – С. 106–113. Karavaev A. F., Kruk V. M., Noss I. N., Vinogradov M. V. Problemy lichnostno-professional'noy diagnostiki v profotbore kandidatov na sluzhbu v organy vnutrennih del i ocenki nadezhnosti sotrudnika // Psihopedagogika v pravoohranitel'nyh organah. – 2015. – № 3 (62). – S. 106–113. Петрова Е. А., Пономарева О. М. Проблемы реализации профессионального психологического отбора сотрудников органов внутренних дел и перспективы его совершенствования // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – № 76-2. – С. 279–282. Petrova E. A., Ponomareva O. M. Problemy realizacii professional'nogo psihologicheskogo otbora sotrudnikov organov vnutrennih del i perspektivy ego sovershenstvovaniya // Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovaniya. – 2022. – № 76-2. – S. 279–282. Маздогова З. З. Профессиональный психологический отбор на службу в органы внутренних дел Российской федерации: порядок и трудности // Пробелы в российском законодательстве. – 2019. – № 3. – С. 202–204. Mazdogova Z. Z. Professional'nyy psihologicheskiy otbor na sluzhbu v organy vnutrennih del Rossiyskoy federacii: poryadok i trudnosti // Probely v rossiyskom zakonodatel'stve. – 2019. – № 3. – S. 202–204. Деулин Д. В., Алексеев Д. Е. Факторы личностно-профессиональной пригодности кандидатов на службу в органы внутренних дел // Психопедагогика в правоохранительных органах. – 2020. – Т. 25, № 1 (80). – С. 14–18; https://doi.org/10.24411/1999-6241-2020-11002. Deulin D. V., Alekseev D. E. Faktory lichnostno-professional'noy prigodnosti kandidatov na sluzhbu v organy vnutrennih del // Psihopedagogika v pravoohranitel'nyh organah. – 2020. – T. 25, № 1 (80). – S. 14–18; https://doi.org/10.24411/1999-6241-2020-11002. Carson A. D., Bizot E. B., Hendershot P. E., Barton M. G., Garvin M. K., Kraemer B. Modeling Career Counselor Decisions with Artificial Neural Networks: Predictions of Fit across a Comprehensive Occupational Map // Journal of Vocational Behavior. – 1999. – Vol. 54, Is. 1. – P. 196–213; https://doi.org/10.1006/jvbe.1998.1655. Carson A. D., Bizot E. B., Hendershot P. E., Barton M. G., Garvin M. K., Kraemer B. Modeling Career Counselor Decisions with Artificial Neural Networks: Predictions of Fit across a Comprehensive Occupational Map // Journal of Vocational Behavior. – 1999. – Vol. 54, Is. 1. – P. 196–213; https://doi.org/10.1006/jvbe.1998.1655. Qin C., Zhu H., Xu T., Zhu C., Jiang L., Chen E., Xiong H. Enhancing Person-Job Fit for Talent Recruitment: An Ability-aware Neural Network Approach / SIGIR '18: The 41st International ACM SIGIR conference on research and development in Information Retrieval, Ann Arbor MI USA, July 8–12, 2018. – P. 25–34; https://doi.org/10.1145/3209978.3210025. Qin C., Zhu H., Xu T., Zhu C., Jiang L., Chen E., Xiong H. Enhancing Person-Job Fit for Talent Recruitment: An Ability-aware Neural Network Approach / SIGIR '18: The 41st International ACM SIGIR conference on research and development in Information Retrieval, Ann Arbor MI USA, July 8–12, 2018. – P. 25–34; https://doi.org/10.1145/3209978.3210025. Letelay K. Determination of a task force for new police officers at the State Police School using a fully recurrent neural network // Injurity : Interdiciplinary Journal and Humanity. – 2023. – Vol. 2, Is. 5. – P. 466–477; https://doi.org/10.58631/injurity.v2i5.76. Letelay K. Determination of a task force for new police officers at the State Police School using a fully recurrent neural network // Injurity : Interdiciplinary Journal and Humanity. – 2023. – Vol. 2, Is. 5. – P. 466–477; https://doi.org/10.58631/injurity.v2i5.76. Burke T. W. Predicting police misconduct with a neuralnetwork program // Law Enforcement Technology. – 1995. – Vol. 22, Is. 6. – P. 56–58. Burke T. W. Predicting police misconduct with a neuralnetwork program // Law Enforcement Technology. – 1995. – Vol. 22, Is. 6. – P. 56–58. Cubitt T., Wooden K., Kruger E., Kennedy M. A predictive model for serious police misconduct by variation of the theory of planned behavior // The Journal of Forensic Practice. – 2020. – Vol. 22, Is. 4. – P. 251–263; https://doi.org/10.1108/jfp-08-2020-0033. Cubitt T., Wooden K., Kruger E., Kennedy M. A predictive model for serious police misconduct by variation of the theory of planned behavior // The Journal of Forensic Practice. – 2020. – Vol. 22, Is. 4. – P. 251–263; https://doi.org/10.1108/jfp-08-2020-0033. Rahman R. A., Masrom S., Ahmad J., Maryasih L., Zakaria N. B., Nor M. A. M. Machine learning prediction of law enforcement officers’ misconduct with general strain theory // International Journal of advanced and applied sciences. – 2023. – Vol. 10, Is. 1. – P. 48–54; https://doi.org/10.21833/ijaas.2023.01.007. Rahman R. A., Masrom S., Ahmad J., Maryasih L., Zakaria N. B., Nor M. A. M. Machine learning prediction of law enforcement officers’ misconduct with general strain theory // International Journal of advanced and applied sciences. – 2023. – Vol. 10, Is. 1. – P. 48–54; https://doi.org/10.21833/ijaas.2023.01.007. Rainio O., Teuho J., Klén R. Evaluation metrics and statistical tests for machine learning // Scientific Reports. – 2024. – Vol. 14, Is. 1. – P. 6086; https://doi.org/10.1038/s41598-024-56706-x. Rainio O., Teuho J., Klén R. Evaluation metrics and statistical tests for machine learning // Scientific Reports. – 2024. – Vol. 14, Is. 1. – P. 6086; https://doi.org/10.1038/s41598-024-56706-x. Remeikis N., Skučas I., Melninkaitė V. Text Categorization Using Neural Networks Initialized with Decision Trees // Informatica – 2004. – Vol. 15, Is. 4. – P. 551–564; https://doi.org/10.15388/informatica.2004.078. Remeikis N., Skučas I., Melninkaitė V. Text Categorization Using Neural Networks Initialized with Decision Trees // Informatica – 2004. – Vol. 15, Is. 4. – P. 551–564; https://doi.org/10.15388/informatica.2004.078. Сорокоумова С. Н., Курдин Д. А. Использование data mining в изучении динамики личностного роста курсантов ведомственного вуза Федеральной службы исполнения наказаний // Человек: преступление и наказание. – 2022. – Т. 30, № 1. – С. 86–95; https://doi.org/10.33463/2687-1238.2022.30(1-4).1.86-95. Sorokoumova S. N., Kurdin D. A. Ispol'zovanie data mining v izuchenii dinamiki lichnostnogo rosta kursantov vedomstvennogo vuza Federal'noy sluzhby ispolneniya nakazaniy // Chelovek: prestuplenie i nakazanie. – 2022. – T. 30, № 1. – S. 86–95; https://doi.org/10.33463/2687-1238.2022.30(1-4).1.86-95. Кубышко В. Л. Совершенствование психологической работы в системе морально-психологического обеспечения оперативно-служебной деятельности личного состава органов внутренних дел // Национальный психологический журнал. – 2017. – № 4 (28). – С. 95–103; https://doi.org/10.11621/npj.2017.0409. Kubyshko V. L. Sovershenstvovanie psihologicheskoy raboty v sisteme moral'no-psihologicheskogo obespecheniya operativno-sluzhebnoy deyatel'nosti lichnogo sostava organov vnutrennih del // Nacional'nyy psihologicheskiy zhurnal. – 2017. – № 4 (28). – S. 95–103; https://doi.org/10.11621/npj.2017.0409. Чумакова Е. В., Корнеев Д. Г., Гаспариан М. С. Разработка метода адаптивного тестирования на основе нейротехнологий // Открытое образование. – 2022. – Т. 26, № 2. – С. 4–13; https://doi.org/10.21686/1818-4243-2022-2-4-13. Chumakova E. V., Korneev D. G., Gasparian M. S. Razrabotka metoda adaptivnogo testirovaniya na osnove neyrotehnologiy // Otkrytoe obrazovanie. – 2022. – T. 26, № 2. – S. 4–13; https://doi.org/10.21686/1818-4243-2022-2-4-13.