Инновации в анализе данных: специалисты РЦИОМ «Ижтимоий фикр» на мастер-классе Грушинской конференции

Сотрудники РЦИОМ «Ижтимоий фикр» приняли участие в работе трека «Будущее исследовательской индустрии» в рамках крупнейшего социологического форума — Грушинской конференции.

В условиях стремительной цифровизации исследовательских процессов РЦИОМ «Ижтимоий фикр» продолжает активно внедрять передовые технологии в практику изучения общественного мнения. Важным этапом повышения квалификации стало участие руководителя отдела ИТ и ИБ Тимура Муратова и специалиста отдела Азима Набиева в онлайн мастер-классе, посвященном системному подходу к использованию искусственного интеллекта в качественных исследованиях.

От «наивного» подхода к архитектурному пайплайну

Основной темой мастер-класса, проведенного известным социологом и экспертом в области качественных методов Сергеем Проценко, стала трансформация работы с транскриптами фокус-групп и глубинных интервью с помощью больших языковых моделей (LLM).

В ходе обучения специалисты Центра изучили разницу между двумя подходами к применению ИИ:

• «Наивный» подход: разовые запросы к нейросети, которые часто ведут к потере контекста, галлюцинациям модели и невозможности воспроизвести результат.
• Архитектурный подход (Pipeline): выстраивание четкой последовательности операций, где процесс анализа разбивается на контролируемые этапы — от извлечения дословных цитат до кросс-анализа и синтеза финальных выводов.

«Человек в контуре»: безопасность и точность

Особое внимание на мастер-классе было уделено принципу Human-in-the-loop («Человек в контуре»). Участники обсудили, что ИИ не заменяет исследователя, а выступает мощным инструментом автоматизации механических операций (60–70% рутинного труда), оставляя за человеком критически важные функции: интерпретацию смыслов, верификацию данных и контроль качества на каждом этапе.

Для ИТ-специалистов «Ижтимоий фикр» наиболее актуальными стали вопросы:

1. Трассируемость данных: возможность проследить путь от итогового вывода в отчете до конкретной цитаты респондента в транскрипте.
2. Масштабируемость: применение отлаженных алгоритмов (промптов) для анализа больших массивов качественных данных без потери качества.
3. Безопасность: работа в закрытых контурах и использование локальных нейросетей для обеспечения полной конфиденциальности данных респондентов.

Будущее исследовательской индустрии

Участие в треке «Будущее исследовательской индустрии» позволило специалистам РЦИОМ «Ижтимоий фикр» ознакомиться с новыми инструментами структурирования данных (Markdown-разметка, автоматизированные таблицы) и методами минимизации типичных ошибок ИИ, таких как потеря иронии или подтекста в речи респондентов.