Скрыть
Раскрыть

Адрес редакции:
101000, Москва, Армянский пер., 4, стр. 2 

Е-mail:
psychology.hse@gmail.com

 


Организационная психология

Ениколопов С. Н.1, Кузнецова Ю. М.2, Осипов Г. С.2, Смирнов И. В.2, Чудова Н. В.2
  • 1 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научный центр психического здоровья», 115522, Россия, Москва, Каширское шоссе, д. 34
  • 2 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение ФИЦ «Информатика и управление» РАН, 117312, Россия, Москва, пр-т 60-летия Октября, д. 9

Метод реляционно-ситуационного анализа текста в психологических исследованиях

2021. Т. 18. № 4. С. 748–769 [содержание номера]
Разработка методов искусственного интеллекта, позволяющих получать достоверную информацию о психологических особенностях человека по его речи, является одним из направлений развития психодиагностического инструментария современного уровня. Создание подобных средств подразумевает взаимодействие психологов, лингвистов и представителей компьютерной науки, поэтому требует определенной методологической базы и организационных условий. В настоящей работе описан опыт разработки отечественного диагностического инструмента анализа письменных текстов, в том числе  сетевых интеракций, осуществленной под руководством Г.С. Осипова в возглавляемом им Институте проблем искусственного интеллекта ФИЦ «Информатика и управление» РАН и при сотрудничестве с Научным центром психического здоровья, Институтом русского языка РАН и Пермским государственным университетом. В основе инструмента лежит предложенный Г.С. Осиповым метод реляционно-ситуационного анализа текста (РСА), учитывающий особенности коммуникативной грамматики русского языка Г.А. Золотовой. Из­влекаемые с помощью инструмента «Ма­ши­на РСА» данные позволяют представлять текст в виде совокупности предикатно-аргументных ролевых структур, отражающих особенности картины мира автора текста. Машина выделяет в тексте более ста семантических признаков и семантических ролей; привлечение ряда психолингвистических показателей и специально сформированных тематических групп слов расширяет перечень признаков, выявляемых «Машиной РСА», до 197. Проведенные эмпирические исследования позволили выявить специфику текста, связанную с психологическими особенностями (устанавливаемыми с помощью психодиагностических методик и экспертно), а также психиатрическим статусом (шизофрения и клиническая депрессия) испытуемых — авторов текстов, что открывает перспективы для диагностического и мониторингового применения полученных результатов. Возможность использовать данные, получаемые с помощью «Машины РСА», для машинного обучения делает инструмент адаптивным и развивающимся в соответствии с конкретными исследовательскими задачами.

BiBTeX
RIS
 
 
Rambler's Top100 rss