Современные методы исследований демографического поведения населения переживают революцию благодаря использованию больших данных и новаторских подходов. Ученые научно-образовательной школы МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» обнаружили, что одним из наиболее информативных источников стал анализ высказываний пользователей социальных сетей по демографическим вопросам. Результаты исследования опубликованы в журнале Population and Economics.
Исследование, проведенное учеными экономического факультета МГУ, началось с определения демографической температуры, выявляющей эмоциональный фон различных демографических групп (как родителей, так и людей без детей) на фоне разных событий – утверждения концепции семейной политики, продления программы материнского капитала и прочих. Затем специалисты определяли эмоциональную реакцию на конкретные аспекты репродуктивного поведения (многодетность, бездетность и другие) и на меры демографической политики. После этого ученые перешли к анализу аргументов по вопросам репродуктивного поведения, исследуя комментарии пользователей социальной сети «ВКонтакте».
«Очень трудно автоматизировать классификацию аргументов, чтобы определять, почему люди позитивно или негативно высказываются по тем или иным вопросам. Для этого мы придумали укрупненную классификацию доводов людей по вопросам демографического поведения. Люди пишут либо о личных демографических и семейных событиях и отношениях, либо о демографических вопросах в общественном ключе (надо ли заботиться о здоровье, рожать и воспитывать детей, заключать брак, делать аборт и т.д.). Личный акцент важен для управленческих целей. Это тот материал, который позволит лучше понимать, какие проблемы, обсуждаемые в сетях, сейчас наиболее актуальны в судьбе людей. И мы разработали такой алгоритм, который в потоке комментариев выделяет личные негативные переживания в демографической судьбе людей», – отметила заведующая кафедрой народонаселения экономического факультета МГУ Ирина Калабихина.
Основываясь на мнениях пользователей, извлеченных автоматическим методом, и используя нейросетевую модель Conversational RuBERT, исследователи классифицировали высказывания с целью выявления аргументации и определения ее типа в разрезе «личное — общественное». Это представляется важным, так как если при мониторинге демографических комментариев растет доля негативных личных высказываний (о своих детях, браке, семье, но не о том, как следует жить в принципе), то это является сигналом для людей, принимающих решение в области социально-демографической политики.
Также необходимо обратить внимание на то, что именно пишут люди. Более 40% комментариев, связанных с репродуктивным поведением, содержали различные доводы, причем значительная часть пользователей социальных сетей (не менее 30%) апеллировала к личной истории. Полученные результаты показывают наличие обширной базы для анализа аргументов в поддержку различных демографических точек зрения.
Метод автоматического анализа высказываний пользователей и их классификации дал возможность точно определить наличие доводов и их типов в разделении на «личное — общественное». Это открывает перспективы для автоматизации мониторинга и диагностики обсуждений демографических тем в социальных сетях.
