Выявление через анализ цифровых следов в социальной сети «ВКонтакте» абитуриентов с высоким образовательным потенциалом и их привлечение в университет. Определение образовательных интересов у абитуриентов и разработка моделей рекрутинга под конкретные образовательные программы.

Прогнозирование успешности обучения на основе анализа данных учебной аналитики массовых открытых онлайн-курсов (МООК) и систем управления обучением вузов (LMS систем), что позволяет снизить количество отчислившихся в первый год обучения и обеспечить персонализированный подход.

Создание реестра и анализ социального портрета выпускников на основе открытых пользовательских данных социальных сетей. Разработка инструментов и механизмов для привлечения выпускников в Эндаумент фонды университета. Расчет показателей и рейтингов для оценки влияния университетов на общество.

Создание цифрового двойника региона на основе базы данных пользователей социальной сети в регионе и контента региональных онлайн сообществ. Построение карты основных информационных центров и определение лидеров мнений, основных интересов, авторитетных источников и наиболее активных участников.

Анализ информационного освещения образов компаний, продуктов и персоналий на основе поиска, сбора и классификации сообщений в социальных медиа, интернет СМИ, региональных форумах и тематических блогах. Анализ структуры инфополя: оценка его по эмотивным характеристикам - тональности, динамике упоминаний и типам площадок.

Выявление резонансных событий: анализ динамики распространения, основных информационных площадок-спутников, определение тональности и авторства сообщений. Классификация инфовоподов по типам: естественное событие и «вброс» – на основе их характеристик. Анализ жизненного цикла инфоповода.

Проведение тестирования работников для определения их психотипов и сопоставление полученных результатов с результатами анализа "цифрового следа". Определение индивидуального психологического портрета. Идентификация работников с высоким (средним, низким) уровнем развития психологических качеств.

Поиск целевой аудитории по заданным параметрам (возраст, город, должность, образование и др.) по данным социальных сетей. Выявление интересов пользователей на основе анализа их подписок и контента постов на стене.