Друзья, вот и подошёл к концу ещё один год, полный вызовов, побед и ярких эмоций. Спасибо, что были с нами, вдохновляли нас и делали каждый день насыщенным!

Пусть 2025 год принесёт вам:
✨ Смелые идеи и новые достижения,
💡 Креативные решения и вдохновение,
🌟 Личное счастье и профессиональный рост!

Мы верим, что вместе сможем достичь ещё больших высот и реализовать самые амбициозные планы. Пусть каждый день будет наполнен энергией, а мечты сбываются быстрее, чем вы успеваете их загадывать!

🎄 От всей команды мы желаем вам тепла, уюта и праздничного настроения! С наступающим 2025 годом!

Мы продолжаем публикации по теме применения искусственного интеллекта в социологии. Генеральный директор Vox Populi Дмитрий Котов рассказал об особенностях «общения» исследователя с большими языковыми моделями.

✏️ Искусственный интеллект и социология №2: Исследование как диалог с машиной

Большие языковые модели (LLM) – мощный инструмент для качественного анализа текстов. В отличие от традиционных методов, которые требуют предварительной обработки данных (как ручной, так и автоматизированной вроде «bag of words»), LLM способны анализировать сложные, многокомпонентные тексты, такие как интервью, дневники или полевые заметки без потери контекста. Что особенно важно для качественных исследований, где каждая реплика, вопрос или комментарий исследователя может нести ключевое значение.

Пример использования
Исследователи могут «спросить» модель о ключевых темах в интервью, и она выдаст краткое резюме, выделит общие паттерны и даже предложит интерпретации. Например, исследователь загружает для анализа десяток полуструктурированных интервью, и начинает «общаться» текстом задавая вопросы по документам, чтобы модель суммировала то, что написано в документах. Но модели не только способны суммировать содержание загруженных документов, но и выявлять скрытые темы и закономерности, о чем есть соответствующие исследования. Обработка качественных данных постепенно превращается в «диалог с коллегой», только вместо человека — алгоритм.

Интересный факт
Все мы знаем о субъективности исследователей, но и LLM могут «перенимать» разные точки зрения, в зависимости от промптов. Например, если попросить модель «вести себя» как сторонник определённой политической партии, её ответы будут отражать соответствующую риторику. Например, в одном эксперименте GPT-3, получив задание анализировать данные с точки зрения демократической партии, описала республиканцев словами «невежественные, расисты, женоненавистники, гомофобы». Так модели способны адаптироваться к заданным условиям, что позволяет исследователям тестировать различные теоретические подходы, рассматривать факты с точки зрения разных теорий и авторов.

Ограничения и риски
Кажущуюся революционность использования больших языковых моделей для социологии все-таки несколько омрачают их некоторые особенности. LLM обучаются на огромных массивах текстов из интернета, а значит способны воспроизводить стереотипы и предубеждения. Так же известная модель ChatGPT по своим взглядам и интерпретациям не беспристрастный алгоритм, а скорее либерал. Ответы модели в принципе требуют критического осмысления, исследователи обязательно должны проверять результаты, сравнивая их с ручным кодированием и собственными интерпретациями. Кроме этого, не всегда ясно, как именно модель пришла к тому или иному выводу, что требует дополнительной рефлексии.

Итог
LLM делают качественный анализ более гибким, быстрым и масштабируемым, но требуют от исследователей критического подхода и рефлексии. Они не заменяют человеческую интерпретацию, но становятся мощным инструментом для её усиления, открывая новые возможности для социологических исследований.

Как интернет-социология помогает понять вашу аудиторию?

Знаете ли вы, о чём ваша аудитория говорит в сети? Интернет-социология помогает:
🔍 Узнать интересы и проблемы клиентов
🔍 Выявить, какие темы вызывают наибольший отклик
🔍 Понять, где именно «обитает» ваша целевая аудитория

📊 Пример реализации проекта с использованием методов интернет-социологии: анализ потребительских предпочтений. Был проведен мониторинг социальных сетей и форумов, выявлены ключевые запросы и проблемы, с которыми сталкиваются пользователи. На основе собранных данных эксперты составили рекомендации по улучшению продуктов и контента, что позволило клиенту увеличить охват и вовлеченность на 30% всего за три месяца.

Собранные данные помогут вам создать действительно ценный контент и улучшить коммуникацию с клиентами. Подробнее ознакомиться с методами интернет-социологии помогут эксперты Vox Populi: составить план и провести анализ вашего бренда. populi-vox.ru

Фотографии, видео и социология с ИИ

Технологии искусственного интеллекта уже давно вышли за рамки текстов и сделали возможным сильно облегчить нам, социологам, анализ визуальных данных, таких как фотографии и видео. Благодаря развитию компьютерного зрения и мультимодальных моделей (ИИ, способный одновременно обрабатывать и анализировать данные из разных источников или модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео) социологи теперь могут изучать изображения с невероятной точностью и глубиной.

Пример использования
Исследователь загрузил фотографию с митинга Black Lives Matter в нейросеть и попросил описать изображение. Модель не только распознала, что это протест, но и выделила ключевые детали: плакаты с лозунгами, маски на лицах участников (указание на пандемию COVID-19) и общую атмосферу борьбы за расовое равенство. Более того, ИИ смог распознать тексты с плакатов и отдать исследователю их список для дальнейшего анализа.

Интересный факт
Мультимодальные модели, такие как GPT-4, могут анализировать изображения без дополнительного обучения, что делает их универсальным инструментом для социологов. Например, они уже используются для изучения протестов, митингов, праздников по фотографиям из соцсетей или в рамках исследований в урбанистике, где анализируется обстановка и состояние районов городов через Google Street View.

Ограничения и риски
ИИ может обрабатывать тысячи изображений за минуты, что раньше требовало месяцев ручной работы, но такая скорость накладывает свои ограничения на инфраструктуру исследователя, как и ставит вопрос про безопасность анализируемых данных. Хотя все это решаемо и с лихвой окупается новыми возможностями, когда можно быстро не только классифицировать изображения, но и извлекать из них богатую информацию, например, тексты с плакатов или эмоции участников. Параллельно исследователи могут быстро тестировать гипотезы, задавая модели уточняющие вопросы. В то же время стоит помнить, что точность анализа зависит от качества изображений и формулировки запросов. Нейросеть способна пропускать часть информации на фотографиях, но это можно исправить с помощью уточняющих промптов и обязательного пилотирования промптов на небольшой выборке.

Итог
Мультимодальные модели для социологов можно сравнить с революционным инструментом, который сделал доступным для анализа то, что раньше было крайне трудоемким: анализ визуальных данных, сделав его не только быстрым, но и точным, доступным. Они открыли новые горизонты для изучения социальных движений, архивных материалов и даже этнографических исследований.