Технологии кентавр-исследований

Одной из ключевых разработок является система моделирования и предсказания общественных настроений «Цифровой респондент». Технология базируется на создании RAG-баз (Retrieval-Augmented Generation) объёмом от 1 млн чанков текста, сформированных из открытых источников – каналов и чатов различных социальных групп. Система позволяет получать ответы, близкие к результатам фокус-групп и глубинных интервью, но с существенно большей скоростью (время ответа – до 10 минут) и на основе миллионов сообщений. Метод применяется, в частности, для электоральных прогнозов и анализа общественных реакций.

Система, созданная для мониторинга социальных сетей разработана система обнаружения сигналов подросткового буллинга, суицидальных намерений и планов школьного насилия в русскоязычных публичных Telegram-каналах. Система состоит из более чем 100 многопрофильных автономных агентов, которые имитируют поведение различных групп пользователей (например, подростков). Агенты осуществляют непрерывный сбор данных из публичных Telegram-каналов – в системе мониторинга находится 4 326 каналов. Они автоматически обнаруживают сигналы деструктивного поведения: буллинг, суицидальные намерения, планы школьного насилия, и т.п. а также анализируют механизмы распространения информации и диффузии идеологий под эффектом чат-платформ.

Для анализа больших объёмов текстовых, аудио и видео материалов разработана технология автоматической разметки дискурса. Контент проходит через хаб языковых моделей, которые структурируют его по заданным аналитическим категориям, выделяют ключевые смыслы и фиксируют сложные риторические конструкции – иронию, монолог антигероя, объект критики, скрытые призывы. ИИ также маркирует зоны неопределённости, требующие человеческого вмешательства. Эксперт верифицирует спорные случаи, проверяет совпадение позиции героя, автора и рассказчика, после чего выносит итоговую оценку. Такой подход позволяет обрабатывать миллионы сообщений, текстов, и других видов медиа, сохраняя при этом качество гуманитарной экспертизы.

Методика долгосрочного прогнозирования сочетает классические экспертные сессии с привлечением мультиагентных ИИ-систем. Эксперты обсуждают сценарии развития различных отраслей и социальных процессов, а ИИ-агенты генерируют дополнительные варианты, проверяют их на непротиворечивость и оценивают вероятности. Такой гибридный формат позволяет расширить поле возможных сценариев и снизить влияние субъективных предпочтений экспертной группы. На основе этой методики подготовлены, в частности, долгосрочные прогнозы и дорожные карты для компаний и отраслей.