TY - JOUR TI - Метод реляционно-ситуационного анализа текста в психологических исследованиях T2 - Психология. Журнал Высшей школы экономики IS - Психология. Журнал Высшей школы экономики KW - искусственный интеллект KW - анализ текста KW - реляционно-ситуационный анализ KW - психологические особенности KW - психодиагностика KW - сетевые интеракции AB - 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. AU - С. Н. Ениколопов AU - Ю. М. Кузнецова AU - Г. С. Осипов AU - И. В. Смирнов AU - Н. В. Чудова UR - https://psy-journal.hse.ru/2021-18-4/545349743.html PY - 2021 SP - 748-769 VL - 18