Статья: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ (2025)

Читать онлайн

Введение. В статье рассматривается использование генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в социологических исследованиях. Актуальность темы определяется возрастанием интереса к применению новых технологий для повышения эффективности и точности исследований в области социальных наук. ГИИ предоставляет новые возможности для сбора, обработки и анализа данных, что может существенно изменить традиционные подходы в социологии. Методология и источники. Исследование базируется на анализе доступных публикаций и экспериментальных данных, полученных в ходе общения с социологами, использующими ГИИ в своих проектах. В работе рассматриваются методики генерации описаний, анализа изображений и генерации синтетических изображений с использованием алгоритмов машинного обучения. Акцент сделан на конкретных случаях применения ГИИ в социологических исследованиях, а также на примерах успешных проектов. Результаты и обсуждение. Результаты исследования показывают, что использование ГИИ позволяет значительно ускорить процесс обработки данных и повысить их качество. Выявлены новые паттерны и тенденции в социологических исследованиях, благодаря чему ученые могут получать более точные и обоснованные выводы. Об суждаются также этические аспекты, связанные с использованием ГИИ, такие как во просы конфиденциальности и алгоритмической предвзятости. Заключение. Генеративный искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, способный трансформировать социологические исследования. Несмотря на существующие вызовы, он открывает новые горизонты для сбора и анализа дан ных, способствуя более глубокому пониманию социальных процессов и явлений. Важно продолжать исследовать возможности и ограничения ГИИ для развития социо логической науки.

Introduction. This article discusses the use of generative artificial intelligence (GAI) in sociological research. The relevance of the topic is determined by the increasing interest in applying new technologies to enhance the efficiency and accuracy of research in social sciences. GAI provides new opportunities for data collection, processing, and analysis, which can significantly change traditional approaches in sociology. Methodology and sources. The research is based on an analysis of available publications and experimental data obtained during discussions with sociologists using GAI in their projects. The paper examines methodologies for generating surveys, processing respondents’ answers, and analyzing big data using machine learning algorithms. The focus is on specific cases of GAI applications in sociological research, as well as examples of successful projects. Results and discussion. The results of the study demonstrate that the use of GAI allows for significantly accelerating the data processing process and enhancing the quality of the data. New patterns and trends in sociological research have been identified, enabling researchers to draw more accurate and justified conclusions. Ethical aspects related to the use of GAI are also discussed, such as issues of confidentiality and algorithmic bias. Conclusion. Generative artificial intelligence represents a powerful tool capable of transforming sociological research. Despite existing challenges, it opens new horizons for data collection and analysis, fostering a deeper understanding of social processes and phenomena. It is important to continue exploring the possibilities and limitations of GAI for the advancement of sociological science.

Ключевые фразы: генеративный искусственный интеллект, социологические исследования, анкеты, машинное обучение, этические аспекты
Автор (ы): Драч Владимир Евгеньевич
Соавтор (ы): Торкунова Юлия Владимировна
Журнал: ДИСКУРС

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.8. Искусственный интеллект
316. Социология
Для цитирования:
ДРАЧ В. Е., ТОРКУНОВА Ю. В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ // ДИСКУРС. 2025. Т. 11 № 1
Текстовый фрагмент статьи