Цифровой социолог

Мониторинг общественного мнения сталкивается с растущими вызовами: люди всё чаще избегают опросов или выражают социально одобряемое, а не собственное мнение. На этом фоне искусственный интеллект с его большими языковыми моделями предлагает свежий взгляд на проблему, демонстрируя способность имитировать человеческие ответы и воспроизводить широкий спектр мнений. Обученные на массивных текстовых данных из Интернета, такие модели способны охватывать разнообразие взглядов по множеству политических вопросов. Но сможет ли ИИ стать новым инструментом для анализа общественных настроений, заменив традиционные опросы и предложив политикам, аналитикам и исследователям более глубокое понимание общества?

Цифровые копии респондентов

Внедрение ИИ кардинально изменяет процесс проведения опросов, позволяя собирать и анализировать мнения в режиме реального времени, а также автоматически выявлять тренды среди разных демографических групп. Это позволяет отслеживать тенденции и предлагать прогнозы для новых обстоятельств и политических вопросов, как это делают эксперты. В будущем политики, возможно, будут меньше полагаться на отчеты, подготовленные социологами по итогам прошлых опросов — достаточно будет просто обратиться к чат-боту, чтобы узнать актуальные настроения общества. 

На протяжении десятилетий политические кампании анализировали социальные сети, пытаясь уловить реакцию общества на свежие политические новости. Сегодня ИИ предоставляет инструменты для исследования новых вопросов, которые ранее оставались без внимания, сбора данных от малых групп населения, недоступных для традиционных методов, и анализа причин, стоящих за мнениями «моделируемых» избирателей.

Некоторые исследователи и компании уже начинают применять большие языковые модели для имитации опросов, используя концепцию ИИ-агентов. Такой агент — это версия модели, настроенная отвечать так, будто она представляет человека с определёнными демографическими характеристиками и ограниченным доступом к информации. Объединяя тысячи таких ИИ-агентов в «виртуальное население», исследователи создают группу, которая реагирует на вопросы почти так же, как реальные участники, открывая новые горизонты в изучении общественного мнения.

Чтобы оценить потенциал ИИ как респондента в опросах, исследователи из BYU протестировали GPT-3 — языковую модель, способную имитировать сложные связи между идеями, установками и социокультурными контекстами разных групп населения. В одном из экспериментов они создали «искусственных персон», задав ИИ характеристики вроде расы, возраста, идеологии и религиозности, чтобы проверить, как эти персоны проголосуют на президентских выборах в США в 2012, 2016 и 2020 годах. Сравнение с данными ANES показало, что ИИ довольно точно отражает реальные предпочтения, открывая перспективы для создания доступных и точных опросов, особенно для труднодоступных групп.

Другой пример акцентирует внимание на ИИ-агентах в бизнесе. Инструмент Personalysis от Signoi использует ИИ для создания «персон» на основе данных о демографии, установках и поведении, извлечённых из клиентских отчетов по сегментации. Подобный подход позволяет моделировать как общие черты, так и вариативность внутри сегмента. С готовыми профилями пользователи могут взаимодействовать с «персонами» через чат, что открывает возможности для быстрого тестирования идей и концепций, иногда даже вместо традиционных исследований. 

Ключевое преимущество ИИ-агентов перед людьми — их постоянная доступность. Политик или аналитик может в любой момент задать ИИ вопрос, например, какую позицию предпочтут избиратели — A или B. Причём запрос можно уточнить до мельчайших деталей, например: «мнение беременных женщин старше 30 из сельских районов». ИИ обработает даже самые сложные параметры, предоставляя оперативный и точный анализ.

Совершенствование методов

С изменением образа мышления и поведения граждан становится всё сложнее предсказать их предпочтения, что представляет трудности для аналитиков, привыкших работать с ограниченными данными. Телефонные и поквартирные опросы, когда-то стандартные методы измерения общественного мнения, теперь сталкиваются с сокращением числа участников. В этом контексте ИИ превращается в ключевой инструмент для сбора и анализа больших объёмов данных, обеспечивая более точное понимание настроений населения.

Но ИИ не просто увеличивает объём обрабатываемой информации, он меняет сам подход к проведению опросов. В отличие от традиционных методов, основанных на ограниченных выборках и стандартизированных вопросах, ИИ позволяет анализировать гораздо более широкий спектр данных. Он не ограничивается только анкетами и прямыми вопросами, но также учитывает дополнительные источники информации, что помогает создавать более полное представление о восприятии и предпочтениях избирателей.

Одним из ярких примеров использования ИИ в опросной социологии является чат-бот Engage, разработанный на основе технологии, применявшейся в исследовании Siena College Research Institute. Engage не только собирает ответы, но и ведёт интерактивный диалог с респондентами, задавая дополнительные вопросы для более глубокого понимания мнений. Этот инструмент особенно полезен для выявления взглядов «убеждаемых избирателей» — тех, кто склонен менять своё мнение под воздействием различных факторов. Как утверждает со-CEO компании CloudResearch, ИИ позволяет быстро опросить тысячи людей и оперативно обработать данные, предоставляя социологам результаты в кратчайшие сроки.

Ещё одной активно используемой ИИ-технологией является анализ настроений. Опираясь на тональность и смысл высказываний, специалисты могут определить, какие темы вызывают наибольший интерес или беспокойство у населения, а также отслеживать изменения в общественных настроениях. В этом контексте потенциал ИИ в обработке данных значительно превосходит традиционные методы: он позволяет анализировать широкий спектр информации и выявлять скрытые тренды, создавая более глубокую и полную картину общественных настроений.

В контексте выборов ИИ также открывает новые возможности для малых кампаний и менее известных кандидатов, которые часто не имеют доступа к дорогостоящим услугам крупных исследовательских организаций. С помощью ИИ такие кандидаты могут собирать нужную информацию для точной разработки своей стратегии, что делает предвыборный процесс более справедливым и доступным.

Вызовы и ограничения

Несмотря на рост популярности ИИ, его восприятие в обществе остаётся неоднозначным. Опрос, проведённый Heartland Forward с помощью исследовательской группы Aaru, показал, что большинство американцев негативно настроены к ИИ и его влиянию на будущее. Около 83% респондентов беспокоятся о том, что ИИ может снизить их шансы на трудоустройство, 87% сомневаются в способности ИИ принимать этичные решения, а 89% не доверяют ему в вопросах конфиденциальности, что может сказаться на отношении общественности к использованию ИИ для анализа их мнений.

Использование LLM сталкивается и с другой проблемой: модели ИИ, обученные на открытых данных, могут унаследовать социокультурные предвзятости. Исследователи стремятся использовать их для моделирования культурных особенностей, но инженеры ИИ фокусируются на устранении таких предвзятостей для повышения объективности. Это порождает дилемму: в какой степени ИИ должен оставаться «чистым» от предвзятостей, чтобы точно отражать реальность? Исследователи подчеркивают, что полное устранение предвзятостей может подорвать достоверность исследований, поэтому необходимы прозрачные подходы, например, работа с открытыми моделями и доступ к необработанным данным для научного сообщества.

Вдобавок, возникает потребность в разработке этических руководств для использования LLM, охватывающих вопросы приватности данных, справедливости алгоритмов и возможного злоупотребления результатами. Требуются специализированные методы оценки и валидации данных для снижения вероятности ошибок и предвзятостей.
Балансировка внешней и внутренней валидности данных также вызывает вопросы. С одной стороны, LLM, обученные на разнообразном культурном контенте, обладают высокой внешней валидностью, позволяя моделировать человеческие реакции в различных ситуациях. С другой — их непрозрачность затрудняет оценку внутренней валидности и воспроизводимость исследований.

Таким образом, хотя ИИ имеет потенциал для изменения способов изучения общественного мнения, полностью заменить традиционные методы опросов он пока не способен. Инструменты на базе ИИ уже предлагают быстрое и детализированное понимание взглядов, особенно среди труднодоступных групп, и могут помочь в создании более масштабируемых опросов. Однако остаются серьёзные вызовы: общественное недоверие к ИИ и недостаточная точность моделей, обученных на открытых данных. Наиболее вероятным сценарием использования представляется гибридный подход, где ИИ и традиционные методы опросов дополняют друг друга, создавая более полное понимание общественного мнения.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры

#ВикторияСовгирь