ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО НАЦИОНАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПОЛИТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

Рассматривается возможность применения больших языковых моделей для анализа социометрических данных. Авторы обсуждают теоретические основы социометрии, ее связь с сетевым подходом и традиционными методами анализа, а также потенциал больших языковых моделей в обработке и интерпретации социометрических данных. Исследование включает в себя апробацию больших языковых моделей на примере небольшого набора данных, демонстрируя высокую точность и скорость обработки, улучшенную интерпретацию результатов и способность формулировать качественные гипотезы. Полученные результаты свидетельствуют о значительных преимуществах использования больших языковых моделей, таких как эффективная обработка данных, улучшенная интерпретация, комплексный анализ и адаптивность к различным форматам данных. Анализ социальных связей выявил наличие центральных и периферийных групп, а также важность «мостов» между ними. Большие языковые модели также способствуют более точному выявлению лидеров и аутсайдеров, улучшая понимание групповой динамики и взаимодействий. Авторы делают вывод о том, что внедрение больших языковых моделей значительно расширяет аналитические возможности социометрии, открывая новые перспективы для развития количественных методов анализа межличностных отношений в социологии. Кроме того, использование больших языковых моделей позволяет улучшить прогнозирование изменений в социальных сетях и выявление скрытых паттернов, что важно для понимания эволюции социальных групп. Тем не менее подчеркивается необходимость валидации результатов и учета этических соображений при использовании искусственного интеллекта в анализе социальных отношений. Приведены примеры успешного применения больших языковых моделей. Показаны перспективы дальнейших исследований в данной области, а также интеграция с другими методами анализа социальных сетей и данных.