Учёные КФУ изучают образ героя в медиапространстве с помощью искусственного интеллекта

Учёные Крымского федерального университета им. В. И. Вернадского реализуют проект, посвящённый изучению образа героя в современном российском медиапространстве. Исследование проводится при поддержке Российского научного фонда. Об этом сообщил руководитель проекта, профессор философского факультета Таврической академии КФУ Олег Габриелян.
Команда вуза уже проработала методику и методологию исследования и перешла к практической части, которая реализуется с использованием технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных.
«Актуальность наших исследований обусловлена временем, в которое мы живём, и теми процессами, которые происходят. Они далеко не локальные, затрагивающие большой геополитический простор. Мы решили создать систему, которая бы мониторила 24\7 ситуацию, как воспринимается образ героя, происходит ли в обществе изменение отношения к этому образу, к героям, к тем процессам, которые в стране происходят. Наша цель – мониторить социальные сети, отражение, которое получает весь этот процесс в общении людей в сети Интернет», – объяснил Олег Габриелян.
Искусственный интеллект выполняет задачу многоклассовой классификации текстов. Система анализирует посты из социальной сети «ВК», содержащие слово «герой», и автоматически определяет контекст, в котором оно используется. Всего рассматриваются несколько контекстов: герои СВО, герои ВОВ, герои других военных конфликтов, герои труда, полиции и МЧС, личный контекст, а также случаи неопределённого употребления. Таким образом, ИИ помогает выяснить, какие типы героев актуализируются в общественном дискурсе, кто именно ассоциируется с героизмом в медиапространстве.
В проекте участвуют специалисты Центра искусственного интеллекта и анализа больших данных Крымского федерального университета. Для обучения ИИ они собрали датасет из публичных постов ВК, опубликованных с начала 2022 года. Эти посты были размечены вручную по категориям контекста слова «герой». Далее использовали модель DeBERTa, которая предварительно обучена на больших объёмах текстов, и дообучили её на размеченном датасете. Данные используются для визуализации и мониторинга героического нарратива на специальном веб-сервисе. Это даёт возможность отслеживать динамику смены контекста упоминания героев во времени, соотносить эти изменения с важными социально-политическими событиями и выявлять, какие группы или фигуры чаще всего ассоциируются с образом героя.
«Этот проект – явный, но далеко не уникальный пример применения ИИ в гуманитарных исследованиях. Он позволяет автоматизировать и масштабировать анализ данных, которые ранее отслеживались только вручную. Я убеждена, что совсем скоро отсутствие ИИ в научных проектах будет выглядеть так же странно, как сегодня работа без интернета», – отмечает участник команды проекта, специалист Центра искусственного интеллекта и анализа больших данных КФУ Милада Крапивина.
В перспективе полученные данные и разработанная учёными методика может использоваться как инструмент анализа патриотических настроений, в цифровой социологии и медиаполитике.
«Задача не только выявить изменения в обществе, но и описать, в каком состоянии общество находится, а потом постараться сделать некоторые практические рекомендации, что в этом плане можно реально делать, какую политику вести. Мы здесь разделяем такие понятия, как «влияние» и «манипулирование». Мы не занимаемся этим, используя глубинные образы собственного социокультурного кода, собственной культуры, цивилизационного поля, в котором мы находимся. То есть, с одной стороны, это глубокие философские рассуждения о герое как архетипе, как надличностной структуре, которая формируется в информационно-коммуникативной среде в процессе коммуникации членов сообщества, а с другой стороны – реальный механизм отслеживания этого процесса и рекомендации, как на это можно повлиять», – добавил Олег Габриелян.
Для первичного обучения модели искусственного интеллекта участники проекта вручную проанализировали порядка тысячи комментариев. В настоящее время при помощи новых технологий база для анализа насчитывает уже 50 тысяч комментариев. Данный метод позволяет создать достаточную выборку для исследований, которая пополняется в реальном времени. После завершения проекта специалисты планируют публикацию полученных результатов, а промежуточные достижения уже опубликованы в ряде отечественных и зарубежных научных изданий.