ИИ и социология: анализ технологических возможностей виртуальных респондентов

В статье представлен анализ использования виртуальных респондентов и моделей большого языка (LLM) в социологических исследованиях, включая обзор отечественных и зарубежных примеров. Рассматриваются технические аспекты симуляции опросов с помощью LLM, включая выбор моделей, а также практические рекомендации по их применению. Анализируются преимущества данной технологии, такие как возможность быстрого сбора данных и адаптивность, а также недостатки, включая этические риски и ограничения в репрезентативности. На основе двух экспериментальных исследований установлено, что для повышения эффективности виртуального респондента рекомендуется сначала провести пробный опрос с реальными участниками, загрузить результаты в LLM и создать обобщенного виртуального респондента, обученного на реальных ответах, что позволит генерировать более достоверные ответы по интересующим вопросам.

The article analyzes the use of virtual respondents and large language models (LLM) in sociological research, including a review of domestic and foreign examples. The technical aspects of survey simulation with the help of LLM, including the choice of models, as well as practical recommendations for their application are considered. The advantages of this technology, such as the possibility of rapid data collection and adaptability, as well as disadvantages, including ethical risks and limitations in representativeness, are analyzed. Based on two pilot studies, it is found that to improve the effectiveness of the virtual respondent, it is recommended to first conduct a pilot survey with real participants, upload the results to the LLM and create a generalized virtual respondent trained on real responses to generate more reliable responses to the questions of interest.

Издательство
Федеральный научно-исследовательский социологический центр РАН, Российское общество социологов
Номер выпуска
60
Язык
Русский
Страницы
216-246
Статус
Опубликовано
Год
2025
Организации
  • 1 РУДН имени П. Лумумбы
Ключевые слова
virtual respondents; large language models; Survey simulation; empirical research; representativeness; artificial intelligence; neural network; виртуальные респонденты; модели большого языка; симуляция опросов; эмпирическое исследование; репрезентативность; искусственный интеллект; нейросеть
Цитировать
Поделиться

Другие записи

Аватков В.А., Апанович М.Ю., Борзова А.Ю., Бордачев Т.В., Винокуров В.И., Волохов В.И., Воробьев С.В., Гуменский А.В., Иванченко В.С., Каширина Т.В., Матвеев О.В., Окунев И.Ю., Поплетеева Г.А., Сапронова М.А., Свешникова Ю.В., Фененко А.В., Феофанов К.А., Цветов П.Ю., Школярская Т.И., Штоль В.В. ...
Общество с ограниченной ответственностью Издательско-торговая корпорация "Дашков и К". 2018. 411 с.