В работе представлен опыт Томского государственного университета по моделированию признаков одаренности обучающихся по цифровым следам в социальной сети «ВКонтакте». Данные психологического тестирования 2225 учащихся сравнивались со списком их подписок в социальных сетях с целью обнаружения зависимости между высоким, средним и низким уровнями проявления каждого признака одаренности и определенными маркерными сообществами «ВКонтакте». Обнаруженная взаимосвязь уровня одаренности и сообщества социальной сети использовалась для создания прогностической модели, проверенной на новом массиве данных из 1692 учащихся. Точность предсказания полученной модели составила 73-90% в зависимости от прогнозируемого признака и пола учащегося. Результаты исследования применены на практике как элемент экосистемы цифрового университета, обеспечивающий задачи рекрутинга абитуриентов и тьюторского сопровождения студенюв.