Ашихмин Евгений Георгиевич, Аспирант
Пермь
Evgenii G. Ashikhmin, Postgraduate Student
Perm
Левченко Валерий Витальевич, Д-р психол. наук, зав. каф. социологии и политологии
Пермь
Valery V. Levchenko, Dr. Sci. (Psy.), Head of the Sociology and Political Science Department
Perm
Селеткова Гюзель Ильясовна, Ст. преп. каф. социологии и политологии
Пермь
Gyuzel’ I. Seletkova, Senior Lecturer at the Sociology and Political Science Department
Perm
В современном обществе наблюдается цифровая трансформация различных сфер, связанная с развитием искусственного интеллекта и больших данных. Внедрение больших языковых моделей (англ. large language model, далее – LLM) в научные исследования открывает новые возможности, но и ставит ряд вопросов, в связи с чем актуальным становится изучение особенностей их применения для качественного анализа данных в социологии. Цель – изучить, как большие языковые модели могут влиять на методологию и практику социологических исследований, выявить преимущества и недостатки их применения. Авторы опираются на использование большой языковой модели Calude-3 для качественного анализа эмпирических данных социологического исследования восприятия студентами предпринимательской деятельности. Раскрыты возможности LLM в анализе качественных данных: оценка тональности, построение логических выводов, классификация, кластеризация и формирование типологий. Показаны преимущества использования LLM: увеличение скорости обработки данных, экономия времени и ресурсов. Применение LLM становится инструментом для оптимизации исследовательского процесса в социологии, позволяя углубить анализ качественных данных, но имеет и ряд ограничений: социальная и политическая предвзятость, трудности с галлюцинациями. Необходимы повышение прозрачности моделей, улучшение их интерпретируемости и объяснимости и уменьшение их социальной, политической предвзятости, а также этическое и юридическое регулирование использования моделей LLM.
Modern society is experiencing a digital transformation of various spheres associated with the development of artificial intelligence and big data. The introduction of large language models (hereinafter referred to as LLM) into scientific research opens new opportunities, but also raises a number of questions, which makes it relevant to study the peculiarities of their application for qualitative data analysis in sociology. The purpose of this article is to explore how LLM can influence the methodology and practice of sociological research, and to identify the advantages and disadvantages of their application. The authors rely on the use of the Calude-3 LLM to qualitatively analyse empirical data from a sociological study of students’ perception of entrepreneurship. The possibilities of LLM in the analysis of qualitative data are revealed: analysis of sentiment, construction of logical conclusions, classification, clustering, and formation of typologies. The advantages of using LLM are shown: increased data processing speed, saving time and resources. The application of LLM becomes a tool to optimise the research process in sociology, allowing to deepen the analysis of qualitative data, but it also has a number of limitations: social and political bias, difficulties with hallucinations. It is necessary to increase the transparency of models, improve their interpretability and explainability and reduce their social and political bias as well as ethical and legal regulation of the use of LLM models.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.