К вопросу об анализе психологического благополучия в контексте личных и демографических параметров

 
Аудио генерируется искусственным интеллектом
 16 мин. чтения

Резюме

Контекст и актуальность. Психическое благополучие населения является критической проблемой современного общества. Технологии больших данных открывают новые возможности для выявления факторов, влияющих на психологическое состояние человека, минимизируя при этом влияние исследователя и повышая воспроизводимость результатов в контексте кризиса воспроизводимости психологических исследований. Актуальность решения данной проблемы рассматривается на примере интеграции в педагогическую систему особой социальной педагогической группы – ветеранов специальной военной операции, в контексте деятельности которых значимы выявление, оценка, анализ, формирование и корректировка психологического статуса и психологической готовности к педагогической работе. Цель. Анализ актуальности, методологических и практических ограничений применения исследовательских методов работы с большими базами данных для решения задач исследования психологического благополучия педагогов, находящихся на этапе ресоциализации. Результаты. Материалы исследования подтверждают целесообразность применения методологии Big Data в контексте анализа психологического благополучия респондентов. Учет особенностей исследуемого контингента и имеющихся ограничений позволяет проводить современные исследования, отвечающие новым психолого-методическим задачам и современным вызовам, развивать систему психолого-педагогического сопровождения потенциального и действующего кадрового педагогического состава. Выводы. Методология больших данных позволяет преодолеть проблему воспроизводимости за счет пассивного сбора информации и исключения влияния экспериментатора. Полученные закономерности открывают возможности для разработки профилактических программ и психолого-педагогического сопровождения, включая работу с ветеранами специальной военной операции, переходящими на гражданскую педагогическую деятельность.

Общая информация

Ключевые слова: большие данные, психометрические характеристики, благополучие, психическое здоровье, социально-демографические характеристики, сбор данных, ресоциализация, педагогические кадры

Рубрика издания: Дискуссии и дискурсы

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/pse.2026310218

Финансирование. Работа выполнена в рамках реализации государственного задания в соответствии с приказом Минпросвещения России от 03.09.2025 г. N 645 «О включении в государственные задания на 2025 год и на плановый период 2026 и 2027 годов подведомственным Министерству просвещения Российской Федерации учреждениям работ по проведению прикладных и фундаментальных научных исследований и установлении объема их финансового обеспечения на 2025 год» Федеральным государственным образовательным автономным учреждением высшего образования «Государственный университет просвещения» (регистрационный номер 125092910904-0).

Поступила в редакцию 12.12.2025

Поступила после рецензирования 03.02.2026

Принята к публикации

Опубликована

Для цитаты: Гомзякова, Н.Ю., Ковалев, П.А., Ковалькова, Л.А., Кочкаров, А.А. (2026). К вопросу об анализе психологического благополучия в контексте личных и демографических параметров. Психологическая наука и образование, 31(2), 267–279. https://doi.org/10.17759/pse.2026310218

© Гомзякова Н.Ю., Ковалев П.А., Ковалькова Л.А., Кочкаров А.А., 2026

Лицензия: CC BY-NC 4.0

Полный текст

Введение

Современная гуманитарная наука стоит перед фундаментальным вызовом: как превратить растущие потоки психометрических данных в достоверное знание о факторах, влияющих на психическое благополучие человека (Bainbridge, 2024). Две декады назад сбор и анализ таких данных был крайне трудозатратным процессом, требующим значительных ресурсов. Однако развитие инфокоммуникационной инфраструктуры, мобильных устройств и социальных медиа качественно изменило возможности исследователей. Сегодня мы имеем беспрецедентный доступ к данным о психологическом состоянии больших популяционных выборок.

Это создало новую исследовательскую парадигму: вместо классических экспериментов со строгим контролем переменных психология может опираться на наблюдение естественного поведения и психологических характеристик людей в их обычной среде (Newson et al., 2024). Технологии Big Data позволяют выявлять закономерности в колоссальных объемах информации, выполняя работу, которая была бы невозможна для человека вручную. При этом пассивный характер сбора данных минимизирует влияние экспериментатора — проблему, которая исторически осложняла психологические исследования.

Параллельно развитию методологических подходов шли успехи в области статистического анализа и искусственного интеллекта. Методы машинного обучения и глубокого обучения активно применяются в здравоохранении для построения прогнозов и выявления скрытых закономерностей. Психологические науки остаются позади в использовании этих инструментов, хотя именно там их потенциал особенно велик.

Однако необходимо отметить существующую проблему: кризис воспроизводимости в психологии (Open Science Collaboration, 2015). При попытке репликации классических психологических экспериментов удалось получить схожие результаты лишь в 39% случаев. Эта цифра указывает на систематические проблемы в психологической методологии. Одна из гипотез состоит в том, что переход к наблюдательным методам с использованием Big Data, где исключена роль экспериментатора как активного участника ситуации, может значительно повысить воспроизводимость.

Наконец, вопрос мониторинга психического здоровья приобретает критическую актуальность в эпоху информационного общества. Средства персонализированной информации (социальные сети, алгоритмические ленты новостей) могут провоцировать формирование предвзятых представлений и психических расстройств, включая длительно протекающие депрессии. В этом контексте регулярная диагностика как отдельных индивидуумов, так и социальных групп становится не просто желательной, а необходимой (Bainbridge, 2024).

Настоящее исследование преследует цель, состоящую в рассмотрении проблемы и возможностей применения методологии Big Data для выявления статистически значимых связей между различными параметрами и психическим состоянием, формулировании гипотезы для дальнейшего научного изучения и создании основы для практических приложений в области педагогики и психологического сопровождения.

Практическое применение: диагностика и ресоциализация педагогических кадров

Современное российское образование проходит через этап комплексной модернизации, что предполагает внедрение в практику деятельности образовательных организаций различных уровней инновационных подходов, реализацию новых тенденций и преобразований, отвечающих актуальным вызовам и задачам.

Применительно к реализации образовательных задач первостепенное значение имеет сформированность профессионально значимых характеристик педагогических кадров, формирование у них соответствующих трудовым функциям компетенций и личностных психологических характеристик.

Использование анализируемых цифровых технологий соответствует задачам государственной политики (Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года», распоряжение Правительства Российской Федерации от 31.12.2019 № 3273-р, Концепция подготовки педагогических кадров для системы образования на 2030 год и др.), в соответствии с которой в систему подготовки педагогических кадров должно быть включено решение проблем цифровой трансформации экономики и общественной жизни. Для этого предполагается внедрение образовательных и диагностических цифровых сервисов для формирования у будущих и уже практикующих специалистов опыта освоения образования в смешанном формате, опыта проектирования и освоения цифровых образовательных ресурсов, других компонентов цифровой грамотности; активизация применения в образовательных организациях электронной образовательной среды, включающей различные цифровые сервисы для обучающихся и преподавателей; включение в программы подготовки педагогических кадров цифрового контента, средовых решений, используемых в современной цифровой школе, инструментов использования в профессиональной деятельности больших данных; конструирование и реализация новых магистерских программ, ориентированных на подготовку педагогов-проектировщиков технологических и содержательных цифровых решений для современной школы, применение компьютеризированных средств диагностики как педагогической, так и психолого-педагогической направленности. Работа в данном направлении предусматривает проведение широкомасштабных исследований, направленных на выявление потенциальных запросов рынка труда, сферы образования, а также психолого-педагогических исследований, направленных на выявление закономерностей развития детей, подростков и юношества, а также профессионального и иных видов благополучия взрослых.

На современном этапе в российском обществе сформировалась новая социальная группа – участники и ветераны специальной военной операции, которая представляет научный интерес с точки зрения психологических, социальных, педагогических исследований, т.к. они позволят получить актуальные данные о значимых общественных явлениях, процессах, спрогнозировать социальные перспективы и риски, успешно реализовать задачи социальной политики, создать условия для благополучной адаптации и ресоциализации военнослужащих. Подчеркнем, что психологическое направление работы становится ведущим при решении задач реабилитации и сопровождения ветеранов и участников боевых действий, что обуславливает необходимость поиска продуктивного диагностического инструментария для решения широкого спектра исследовательских задач.

Отметим, что деятельность современного педагога характеризуется высоким уровнем интенсификации и разнообразных нагрузок, что повышает требования к его стрессоустойчивости и жизнестойкости и увеличивает риски возникновения нарушений психологического благополучия и здоровья. Своевременное выявление рисков для состояния здоровья педагогов – актуальная задача, требующая поиска оптимальных решений, т.к. ее полноценная реализация связана с фактом обращения специалиста к психологу, что является исключительной мерой для абсолютного большинства педагогических работников. Проведение психологической диагностики с использованием цифровых технологий позволяет за короткий промежуток времени в комфортной для респондентов форме получить от них психологически значимые данные, обработать и выстроить адресную психологическую работу. Решение подобных задач особенно актуально в связи с тем, что ряды современных педагогических кадров пополняются педагогами из числа ветеранов специальной военной операции, многие из которых после возвращения к гражданской жизни находятся на этапе профессионального самоопределения в новых жизненных условиях. Ветераны, не имеющие противопоказаний для занятия педагогической деятельностью, проявляющие к ней интерес, обладают кадровым педагогическим потенциалом, который требует выявления и реализации, организации на его основе соответствующего профильного обучения, в частности в области преподавания предмета «Основы безопасности и защиты Родины», т.к. его направленность близка компетенциям, имеющимся у данной группы специалистов (навыки самообороны, выживания в природных условиях, оказания первой помощи, ориентирования на местности и т.д.). Принципиально значимый аспект готовности данной социальной группы к педагогической деятельности – сформированная психологическая готовность, отсутствие каких-либо нарушений в сфере психических и психологических характеристик личности. Необходимы технологии, которые позволят на этапе профессионального отбора выявить наличие у потенциальных педагогов профессионально значимых характеристик и отсутствие противопоказаний к педагогической профессии. Рассматриваемые в статье технологии позволяют реализовать данную задачу не только в условиях адресно-индивидуальной работы, но и массовой диагностики, которая может быть проведена среди бывших военнослужащих с целью выявления имеющегося у них педагогического потенциала и предпосылок к осуществлению учебной, воспитательной, просветительской работы с детьми и молодежью, в том числе латентных.

На современном этапе активно проводятся различные исследования в отношении данного контингента респондентов в связи с тем, что данная пока малоизученная социальная группа характеризуется рядом особенностей, наличием профессионального потенциала, имеет определенные образовательные и социальные потребности, возникает необходимость в подборе, адаптации и разработке разностороннего диагностического материала — заданий и методик. В связи с тем, что участники и ветераны специальной военной операции представляют собой многочисленную группу, ряды которой до завершения боевых действий пополняются, актуальность приобретают методы исследования, рассчитанные на работу с большими данными. Поскольку с рассматриваемым контингентом таких исследований пока не проводилось, мы демонстрируем пример стандартного исследования, что определяет возможности и перспективы его применения в отношении интересующего контингента и предмета исследования.

В связи с тем, что исследовательский процесс может иметь ограничения, рассмотрим возможные из них при работе в рассматриваемом направлении.

Предметно-смысловые ограничения исследования. В контексте исследования его предметом выступают личные и демографические параметры, рассматриваемые во взаимосвязи с психологическим благополучием. Применительно к ветеранам специальной военной операции они имеют свои особенные характеристики. Исследование личных и демографических параметров значимо в контексте любого организуемого исследования, но, например, применительно к педагогической сфере данные параметры имеют первостепенное значение как при разработке программ профессиональной переподготовки, так и формировании готовности к осуществлению педагогической деятельности, т.к. определенный процент из числа ветеранов специальной военной операции выбирают для себя после завершения военной службы новое профессиональное направление деятельности, в том числе педагогическое. Данная социальная группа является дифференцированной по уровню образования, личностным характеристикам, влияние на которые приобретенного боевого опыта требует пролонгированного изучения.

Так, с учетом представленных в примерах данных мы видим, что уровень образования влияет на состояние психологического благополучия, на параметры стрессоустойчивости. У ветеранов, интегрирующихся в педагогику, уровень образования варьируется в значительной степени, при этом себя проявляет особенность, заключающаяся в возрастном параметре, способности к обучаемости, гибкости, эмоционально-личностной и поведенческой перестройке, готовности принять статус обучающегося и начинающего специалиста. Эвристически можно предположить, что результаты исследования не будут отличаться применительно к рассматриваемой социальной группе. Однако эта гипотеза требует подтверждения, т.к. вероятно выявление статистически значимых отличий, для чего с эффективностью может быть задействован ресурс рассматриваемых исследовательских методов. В частности, как указывалось, модель Большой пятерки позволяет оценить значимые личностные черты, покладистость, т.е. способность адаптивно реагировать на ситуацию и не проявлять конфликтности, открытость опыту, что интересно применительно к новой профессиональной сфере деятельности ветеранов и т.д.

Демографические переменные в данном случае значимы для оценки личностного благополучия, т.к. демографическая стабильность и защищенность – наличие семьи, поддерживающих родственников и др. – помогают преодолеть проблемные, сложные и экстремальные жизненные ситуации, в которых ветераны осуществляют свою деятельность.

В аспекте реализации задач психолого-педагогического сопровождения ветеранов значимы исследования выраженных и латентных негативных эмоциональных состояний, которые не только выступают как возможные риски, но и уже имеют дебют проявления, а также приобретают особый статус состояния после проведенной реабилитационной работы, что не исключает повторных проявлений, особенно в новых стрессовых условиях, и требует пролонгированного наблюдения. Также, например, особого внимания требуют возможные проявления тревожности, что обусловлено включением в новый вид профессиональной деятельности и изменением жизненной ситуации в целом; стрессовые реакции, т.к. деятельность современного учителя чрезмерно интенсицирована, предусматривает работу в диаде «человек-человек», что с точки зрения сутевого подхода уже содержит в себе стрессовые факторы, которые педагог должен уметь конструктивно преодолевать и нивелировать.

В контексте применения рассматриваемых данных и методов следует выделить существование ряд исследовательских ограничений. Составляющие ограничения в данном случае – возможная неполнота предоставленных данных, отсутствие разработанного целевого диагностического инструментария, позволяющего учесть все особенности данной социальной группы, широкая вариативность индивидуальных характеристик, которые хоть и могут быть обобщены, но все-таки требуют непосредственного учета, адресного подхода и определения механизма классификации и систематизации совокупности полученных данных.

Количественный показатель может выступать следующим ограничением. Так, например, при интеграции в систему образования на данном этапе достаточно сложно отследить точный процент ветеранов, которые выбирают для себя профессию, связанную с работой с детьми. Обусловлено это тем, что на современном этапе не ведется единый учет педагогических кадров из числа ветеранов, а процесс их профессиональной переподготовки в данном направлении реализуется непрерывно образовательными организациями, расположенными в различных регионах. Складывается ситуация, когда, с одной стороны, исследователь имеет дело с небольшой выборкой респондентов, с другой – может не охватить вниманием всю численность потенциальных участников исследования.

К группе качественных ограничений можно отнести следующие. В связи с тем, что рассматриваемая социальная группа исследуется впервые, перед исследователем стоит задача отбора информации и данных, которые имеют научную значимость. Выявление и определение качественных характеристик и показателей, разработка адекватных предмету исследования критериев.

Особого внимания заслуживают морально-этические ограничения. С учетом жизненной, личной, профессиональной ситуации участников и ветеранов специальной военной операции есть ряд вопросов, которые не могут быть заданы либо от ответа на которые респондент в праве уклониться, т.к. они непреднамеренно могут нарушать этические аспекты, быть за пределами или в границах моральных допущений.

Главное же ограничение состоит в том, что исследование предполагает заведомо наличие полного и честного ответа от респондента, что в реальных ситуациях может проявлять себя в качестве несоответствия данному ожиданию, качественно и количественно влиять на полученные данные. Такая ситуация может складываться как по намеренным причинам, так и невольно, например, когда респондент транслирует субъективную оценку или мнение. Преодолеть данные ограничения помогут больший охват выборки, пролонгированная исследовательская деятельность.

В условиях ограничений и параметров недостающей информации полезную функцию может выполнить ресурс задействования эвристических возможностей, основанных на научно-практическом опыте исследователя, умении адекватно применять его, на глубоком содержательном владении предметом исследования. Таким образом, одновременно может быть сформулировано несколько гипотез, которые получат подтверждение или опровержение при применении объективных методов исследования. При этом исследователь может действовать в двух заданных формах: когда проблема неизвестна и ее только предстоит выявить; когда исследователь видит проблему, но не может заявлять о ней голословно, в связи с чем требуется ее подтверждение научно обоснованными данными. Рассматриваемые возможности позволяют преодолеть стереотипность восприятия той или иной ситуации, проявить ее ресурсы и потенциалы.

Отметим еще одну особенность, возникающую в данном контексте. Психологическое и психическое состояние человека представляют собой динамически меняющийся процесс, что требует пролонгированного наблюдения и периодической оценки состояния.

С учетом того, что анализ статистически значимых данных с помощью технологий Big Data показ влияние на факторы психологического благополучия таких компонентов, как уровень образования, семейный статус и др., интерес представляет выявление их состояния у будущих или действующих педагогов из числа ветеранов специальной военной операции. В данном контексте следует учесть, что с точки зрения состояния параметров, значимых для психологического благополучия человека, данная социальная кадровая группа находится в зоне риска, что обусловлено спецификой их прежней профессиональной деятельности, наличием высоких опасностей для жизни и здоровья, сопряжено с редким общением с семьей и нахождением дома и др. Образовательный фактор с точки зрения данных позиций также оказывается нестабильным. Большинство из числа данной группы специалистов приходят в образовательную сферу, не имея базового педагогического образования, пройдя курсы повышения квалификации на основе имеющегося высшего образования, чаще всего из другой области специализации. В заданных условиях будущие педагоги испытывают определенные профессиональные дефициты, наличие которых может вызывать состояния переживания, тревоги, порождать профессиональную неуверенность, выступать в качестве предпосылок конфликтности, обуславливать неуспешность деятельности, снижать мотивацию и т.д. В сочетании с влиянием других негативных факторов может оказываться неблагоприятное влияние на психологическое здоровье специалистов, возникать влияние на их решения, связанные в том числе с уходом из новой профессии. Своевременное выявление возможного спектра проблем с использованием современных технологий, в том числе Big Data, будет способствовать изучению актуальных проблем и созданию условий для успешной ресоциализации педагогов данной группы.

Учитывая новизну и актуальность данной проблематики, следует подчеркнуть наличие выраженной потребности в проведении профильных исследований сформированности различных видов готовности у ветеранов специальной военной операции к педагогической работе. В данном контексте важны когнитивные, личностные характеристики, анализ профессиональной предрасположенности, параметры коммуникативных навыков, аспекты целеполагания и жизненных перспектив, сформированность социальных ожиданий, параметры потребностно-мотивационной сферы, эмоциональной стабильности, благополучие эмоциональной, волевой и других сфер. Рассматриваемые технологии будут чрезвычайно востребованы для получения как индивидуально ориентированных данных, так и массовых статистических, позволяющих принимать значимые кадровые, организационно-управленческие решения, в том числе на государственном уровне. Недостаточная представленность и преимущественное отсутствие в научной теории данных об актуальных характеристиках профессиограммы педагогов из числа ветеранов специальной военной операции обуславливают высокий уровень актуальности рассматриваемых технологий, позволяющих собирать и обрабатывать большие объемы научно значимой информации и данных, осуществлять их научную конкретизацию и визуализацию. Отметим, что подобные технологии позволяют не только работать со статистикой, но и получать информацию о значимых зависимостях при анализе больших массивов психометрических данных.

Современное школьное образование становится все более технологичным: цифровые технологии используются при проведении уроков, оценке деятельности детей, взаимодействии с родителями. Перед каждым педагогом стоит задача проведения психолого-педагогической и педагогической диагностики до и после обучения детей. Данная процедура является трудоемкой, т.к. сфера компетенций, например, из области безопасности, является многоаспектной, включает знания из области социальной, бытовой, дорожной, военной, психологической и других видов безопасности, сопряжена со значительными временными затратами. Рассматриваемые технологии позволяют оптимизировать процесс обработки и сбора данных, получить точную диагностическую информацию и учесть ее при организации педагогической, а также и психологической работы.

Таким образом, активное задействование указанных ресурсов, в том числе Big Data, актуально как для решения научных задач в сфере образования и психологии, так и для повседневной практической деятельности, реализации и развития потенциала педагогических кадров, организации их психолого-педагогического сопровождения в ходе учебного процесса при работе с детьми и молодежью различных возрастных групп. Значимо, чтобы все заинтересованные лица владели современными технологиями сбора, обработки, визуализации данных, были в должном объеме информированы об их вариациях и видах, умели сочетать традиционные и инновационно-технологические подходы к решению научно-практических задач.

Заключение

Профессиональная сфера оказывает дифференцированное влияние на психическое состояние, в том числе в сфере образования, в условиях которой есть малоизученная социальная группа педагогических кадров, переживающая этап ресоциализации.

Пассивный сбор психометрических данных представляет собой новую парадигму психологического исследования, обещающую более надежные и валидные результаты по сравнению с традиционными экспериментами.

Практическое приложение этих методов является критически важным для организации психолого-педагогического сопровождения педагогических кадров, включая ветеранов специальной военной операции, переходящих на гражданскую деятельность.

Литература

  1. Аулия, Ф., Утами, Р.Х., Магистарина, Э., Курниаван, Р., Машури, М.Ф. (2026). Поисковое исследование связи между психологическим благополучием, использованием интернета и отношением к обращению за помощью с использованием метода дерева классификации. Психологическая наука и образование, 31(1), 114–125. https://doi.org/10.17759/pse.2026310106
    Aulia, F., Utami, R.H., Magistarina, E., Kurniawan, R., Mashuri, M.F. (2026). A search study of the relationship between psychological well-being, internet use, and attitudes towards seeking help using the classification tree method. Psychological Science and Education, 31(1), 114–125. https://doi.org/10.17759/pse.2026310106 (In Russ.).
  2. Болдырева, Т.А., Щербинина, О.А. (2025). Верификация тезиса о нарастании депрессивных и тревожных тенденций в 2010–2020-х годах (на примере когортного и лонгитюдного исследований). Экспериментальная психология, 18(1), 119–137. https://doi.org/10.17759/exppsy.2025180108
    Boldyreva, T.A., Shcherbinina, O.A. (2025). Verification of the thesis on the increase of depressive and anxious trends in the 2010s–2020s (evidence from cohort and longitudinal studies). Experimental Psychology, 18(1), 119–137. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/exppsy.2025180108
  3. Волкова, Е.Н., Волкова, И.В. (2025). Опросник EPOCH для изучения психологического благополучия российских подростков: психометрические характеристики и возможности использования. Психологическая наука и образование, 30(4), 109–119. https://doi.org/10.17759/pse.2025300408
    Volkova, E.N., Volkova, I.V. (2025). The EPOCH Questionnaire for Studying the Psychological Well-Being of Russian Adolescents: Psychometric Characteristics and Possibilities of Use. Psychological Science and Education, 30(4), 109–119. https://doi.org/10.17759/pse.2025300408 (In Russ.).
  4. Ержанова, А.Х. (2024). Большая пятерка личностных черт как модератор взаимосвязи между языковой тревожностью и креативной личностью. Психологическая наука и образование, 29(3), 31–53. https://doi.org/10.17759/pse.2024290303
    Erzhanova, A.Kh. (2024). Big Five personality traits as a moderator of the relationship between language anxiety and creative personality. Psychological Science and Education, 29(3), 31–53. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/pse.2024290303
  5. Золотарева, А.А. (2021). Психометрическая оценка русскоязычной версии шкалы депрессии, тревоги и стресса (DASS-21). Психологический журнал, 42(6), 77–90. https://doi.org/10.31857/S020595920017077-0-1psyjournras
    Zolotareva, A.A. (2021). Psychometric examination of the Russian version of the Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21). Psychological Journal, 42(6), 77–90. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S020595920017077-0-1psyjournras
  6. Ковалькова, Л.А., Кочкаров, А.А., Щетинин, Е.Ю. (2024). Применение методов машинного обучения для анализа психического состояния человека. Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 26(2), 49–58. https://doi.org/10.18127/j19998554-202402-05
    Kovalkova, L.A., Kochkarov, A.A., Shchetinin, E.Yu. (2024). Application of machine learning methods for analysis of the mental state of a person. Neurocomputers, 26(2), 49–58. (In Russ.). https://doi.org/10.18127/j19998554-202402-05
  7. Klimova, B., Pikhart, M. (2025). Exploring the effects of artificial intelligence on student and academic well-being in higher education: a mini-review. Frontiers in Psychology. Vol. 16. DOI:3389/fpsyg.2025.1498132
  8. Bainbridge, W.A. (2024). Big data in the psychological sciences. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009343602cambridge
  9. Cai, H., Liu, J., Wang, Y. (2024). Big-five personality traits and depression: Chain mediation of cognitive emotion regulation and psychological resilience. Frontiers in Psychiatry, 15, 1460888. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1460888frontiersin
  10. Davies, G. (2003). The Depression Anxiety and Stress Scales (DASS): Normative data and latent structure in a large non-clinical sample. British Journal of Clinical Psychology, 54(2), 185–202. https://doi.org/10.1348/014466503321903544
  11. Fernandes, A.C., Stewart, R., White, I.R., Strang, J., Bazarl, M. et al. (2016). “Big data” in mental health research: Current status and emerging possibilities. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 51(8), 1055–1072. https://doi.org/10.1007/s00127-016-1266-8
  12. Lawlor, C.E., Goodson, J.T., Haeffel, G.J. (2022). Cognitive Behavioral Therapy for Depression: A Primer. Clinical Psychology and Special Education,  11(2), 97–107. https://doi.org/10.17759/cpse.2022110206
  13. Lovibond, S.H., Lovibond, S.F. (1995). Manual for the Depression Anxiety Stress Scales (2nd ed.). Sydney: Psychology Foundation. https://doi.org/10.1037/t01004-000
  14. Makara‑Studzińska, M., Wójtowicz, S., Gomuła, A. (2022). Confirmatory factor analysis of three versions of the Depression Anxiety Stress Scales (DASS‑42, DASS‑21, DASS‑12). Frontiers in Psychiatry, 12, 770532. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.770532
  15. Man, Xu. (2025). The role of prosocial tendencies in the relationships between gratitude, perceived social support, and psychological well-being among. Chinese university students: a structural equation modeling approach. Vol. 16. DOI:10.3389/fpsyg.2025.1510543
  16. Newson, J.J., Bala, J., Giedd, J.N., Maxwell, B., Thiagarajan, T.C. (2024). Leveraging big data for causal understanding in mental health: A research framework. Frontiers in Psychiatry, 15, 1337740. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1337740
  17. O’Meara, M.S., Gonzalez, R., Smith, J. (2019). Big Five personality domains and relationship satisfaction. Journal of Personality and Social Psychology, 117(4), 789–814. https://doi.org/10.1111/jopy.12468
  18. Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716. https://doi.org/10.1126/science.aac4716
  19. Pearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, 187, 253–318. https://doi.org/10.1098/rsta.1896.0007
  20. ShamsEldin, T., Ahmed, M., Li, Y. (2025). Artificial intelligence for predicting depression, anxiety and stress: A DASS‑42‑based machine learning framework. Frontiers in Psychiatry, 16, 1523412. https://doi.org/10.1038/s41598-025-21301-1
  21. Tuygar Okutucu, F. (2025). The impact of anxiety and depression levels on the Big Five personality traits among medical students. PLOS ONE, 20(7), e0321373. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0321373journals.plos+1
  22. Wu, Yu., Qin,  L. (2025). Enhancing wellbeing among pre-service teachers through a mindfulness-based social and emotional learning curriculum: a quasi-experimental study in China. Frontiers in Psychology. Vol. 16. DOI:10.3389/fpsyg.2025.1405676
  23. Yang Y., Zhang, X., Li, M., Chen, L. (2025). The mediating role of the Big Five personality traits in the relationship between self-efficacy and depressive symptoms among university students. Frontiers in Public Health, 13, 12310589. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1540216

Информация об авторах

Наталия Юрьевна Гомзякова, кандидат педагогических наук, доцент кафедры безопасности жизнедеятельности и методики обучения, факультет безопасности жизнедеятельности, Государственный университет просвещения (ФГАОУ ВО «Государственный университет просвещения»), Москва, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0009-0002-7663-2779, e-mail: n.gomziakova@guppros.ru

Павел Александрович Ковалев, аспирант кафедры социальной психологии, Московский государственный областный университет (ГОУ ВО МО МГОУ), Москва, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0898-8434, e-mail: pavelkovalev0611@gmail.ru

Людмила Александровна Ковалькова, независимый исследователь, Москва, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9207-0713, e-mail: mila.kovalkova.ai@gmail.com

Азрет Ахматович Кочкаров, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры искусственного интеллекта, факультет информационных технологий и анализа данных, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (ФГОБУ ВО «Финуниверситет»), заместитель директора по инновационной работе Федерального исследовательского центра «Фундаментальные основы биотехнологии» Российской академии наук (ФИЦ Биотехнологий РАН), профессор кафедры Биотехнологий и инженерии биосистем, Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Москва, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3232-5331, e-mail: akochkarov@fa.ru

Вклад авторов

Авторы внесли равный вклад в данную работу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Метрики

 Просмотров web

За все время: 0
В прошлом месяце: 0
В текущем месяце: 0

 Скачиваний PDF

За все время: 0
В прошлом месяце: 0
В текущем месяце: 0

 Всего

За все время: 0
В прошлом месяце: 0
В текущем месяце: 0