Open AI как помощник при анализе интервью

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассмотрены возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) для анализа глубинных интервью в социологических исследованиях. Авторы рассматривают современный инструмент анализа на основе Open AI, который может дополнить традиционные подходы к анализу качественных данных. Для тестирования инструмента используется массив интервью с работающими и неработающими пожилыми людьми. Показано, как применение подобных технологий позволяет повысить эффективность обработки информации, минимизировать ошибки, связанные с ручным кодированием, проверить исследовательские гипотезы и получить новые выводы. Кроме того, результатом применения ИИ может быть не просто значительное ускорение процесса анализа, но и улучшение качества получаемых выводов. Авторы делают акцент на важности сочетания традиционных методов анализа с новыми технологиями для достижения более глубокого понимания исследуемых тем и повышения надежности результатов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Константин Александрович Галкин

Социологический институт РАН – филиал ФНИСЦ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: kgalkin1989@mail.ru

кандидат социологических наук, старший научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Ирина Сергеевна Петухова

Социологический институт РАН – филиал ФНИСЦ РАН; Петрозаводский государственный университет

Email: irini-prz@yandex.ru

кандидат социологических наук, старший научный сотрудник, доцент

Россия, Санкт-Петербург; Петрозаводск

Оксана Анатольевна Парфенова

Социологический институт РАН – филиал ФНИСЦ РАН

Email: oparfenova2023@yandex.ru

кандидат социологических наук, старший научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Видясова Л. А. Активное и отложенное старение в оценках пожилых (по данным пилотного исследования в Санкт-Петербурге) // Журнал исследований социальной политики. 2023. № 3(21). С. 485– 502. doi: 10.17323/727-0634-2023-21-3-485-502.
  2. Данилова А. Г., Митина О. В. Компьютеризированный качественный анализ текста // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2021. № 1. 220–240. doi: 10.11621/vsp.2021.01.09.
  3. Котов Д. Алгоритмы искусственного интеллекта в прикладных социологических исследованиях // Социодиггер. 2023. Т. 4. Вып. 7–8(27). URL: https://sociodigger.ru/articles/articles-page/algoritmy-iskusstvennogo-intellekta-v-prikladnykh-sociologicheskikh-issledovanijakh (дата обращения: 24.09.2024).
  4. Мальцева Е. Ю., Молчанова Е. В. Применение информационных технологий при проведении социологического исследования // Концепт. 2015. № .2. С. 61–65.
  5. Практики анализа качественных данных в социальных науках / Отв. ред. Е. В. Полухина. М.: ИД «Высшая школа экономики», 2023.
  6. Страусс А., Корбин Дж. Основы качественного исследования: обоснованная теория, процедуры и техники / пер. с англ. Васильевой Т. С. М.: Эдиториал УРСС, 2001.
  7. Bail C. A. Can Generative AI improve social science? // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2024. No. 21(121). С. e2314021121. doi: 10.1073/pnas.2314021121.
  8. Bhaduri S. et al. Reconciling Methodological Paradigms: Employing Large Language Models as Novice Qualitative Research Assistants in Talent Management Research. 2024. URL: https://arxiv.org/pdf/2408.11043 (дата обращения: 24.09.2024).
  9. Bumbuc S. About subjectivity in qualitative data interpretation // International Conference Knowledge-Based Organization. 2016. No. 2(22). P. 419–424. doi: 10.1515/kbo-2016-0072.
  10. Davidson T. Start generating: Harnessing generative artificial intelligence for sociological research // Socius. 2024. Vol. P. 1–17. doi: 10.1177/2378023124125965.
  11. Grossmann I. et al. AI and the Transformation of Social Science Research // Science. 2023. No. 380(6650). P. 1108–1109. doi: 10.1126/science.adi1778.
  12. Kelle U. Computer-Aided Qualitative Data Analysis: an Overview // Text Analysis and Computers / Еd. by C. Zü ll, J. Harkness, J.H.P. Hoffmeyer-Zlotnik (eds). Mannheim: Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen, 1996. P. 33–63.
  13. Krippendorff K. Content analysis: An introduction to its methodology // Sage publications. 2018. Цит. по: Parfenova A. et al. Automating Qualitative Data Analysis with Large Language Models // Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2024. Vol. 4. P. 177–185. doi: 10.18653/v1/2024.acl-srw.17.
  14. Parfenova A. et al. Automating Qualitative Data Analysis with Large Language Models // Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2024. Vol. 4. P. 177–185. doi: 10.18653/v1/2024.acl-srw.17.
  15. Wiltshier F. Researching with NVivo 8 // Forum: Qualitative Social Research. 2011. Vol. 12. No. 1. URL: http://www.qualitative-research.net/index.php/fqs/article/view/1628/3146 (дата обращения: 24.09.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Частота ключевых слов в текстах интервью с работающими пожилыми людьми по теме «использование ИКТ», в %

Скачать (64KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Частота ключевых слов в текстах интервью с неработающими пожилыми людьми по теме «использование ИКТ», в %

Скачать (65KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Частота ключевых слов в текстах интервью с работающими пожилыми людьми по теме «восприятие возраста/старения», в %

Скачать (71KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Частота ключевых слов в текстах интервью с неработающими пожилыми людьми по теме «восприятие возраста/старения», в %

Скачать (71KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Тональность текстов интервью работающих пожилых людей по теме «использование ИКТ»

Скачать (63KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Тональность текстов интервью неработающих пожилых людей по теме «использование ИКТ»

Скачать (63KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Тональность текстов интервью работающих пожилых людей по теме «восприятие старения и возраста»

Скачать (65KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Тональность текстов интервью работающих пожилых людей по теме «восприятие старения и возраста»

Скачать (66KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025