ПСИХОЛІНГВІСТИКА ТА ВЕЛИКІ МОВНІ МОДЕЛІ У ПРОФАЙЛІНГУ: НОВІ ГОРИЗОНТИ АНАЛІЗУ ПОВЕДІНКИ
DOI:
https://doi.org/10.31108/3.2025.9.6Анотація
Метою цього дослідження є оцінка ролі психолінгвістики та великих мовних моделей (ВММ), таких як GPT-3, у процесі профайлінгу, зокрема їх здатність розширювати можливості аналізу поведінки на основі мовленнєвих патернів. Психолінгвістика є ефективним інструментом для створення психологічних портретів особистості на основі аналізу мовлення. Інтеграція ВММ у цей процес дозволяє значно підвищити точність і швидкість аналізу великих обсягів тексту, що виявляє емоційні, когнітивні та соціальні маркери поведінки.
Методи дослідження включають змішаний підхід, що поєднує якісний і кількісний аналіз мовлення. Було використано текстові дані з соціальних мереж, електронної пошти та інтерв'ю, загальною вибіркою 200 текстових фрагментів. Для аналізу застосовувались ВММ (GPT-3) та традиційні психолінгвістичні методи (LIWC). GPT-3 використовувалась для автоматизованого аналізу мовленнєвих патернів, а результати порівнювались із результатами, отриманими за допомогою LIWC. Також було проведено тестування статистичних відмінностей між частотами маркерів.
Результати показали, що GPT-3 виявляє більшу частоту емоційних, когнітивних і соціальних маркерів порівняно з LIWC, хоча відмінності не є статистично значущими (р > 0.05). ВММ демонструє значну перевагу у швидкості обробки тексту, що робить її ефективним інструментом для аналізу великих обсягів даних. GPT-3 також виявила більш високий рівень точності у виявленні емоційних та когнітивних маркерів, зокрема в ситуаціях, коли традиційні методи не завжди дають точні результати через обмеженість контекстуального аналізу.
Основні висновки дослідження полягають у тому, що GPT-3 є потужним інструментом для психолінгвістичного аналізу та профайлінгу, здатним підвищити точність створення психологічних профілів у таких сферах, як кримінальні розслідування та управління персоналом. Однак необхідно враховувати етичні питання, пов'язані з конфіденційністю даних та можливими обмеженнями точності ВММ. Подальші дослідження мають бути спрямовані на інтеграцію ВММ з іншими методами аналізу для створення більш ефективних та етичних профайлінгових рішень.
Ключові слова: психолінгвістика, великі мовні моделі, GPT-3, профайлінг, аналіз поведінки, мовленнєві патерни, емоційні маркери, когнітивні процеси
Отримано: 20.10.2024
Відрецензовано: 28.11.2024
Опубліковано: 30.04.2025
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Shymko Vitalii Шимко Віталій
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Положення про авторські права Creative Commons
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
