?
Исследования благополучия с помощью передовых методов обработки естественного языка (NLP): перспективы и ограничения
Контекст и актуальность. Исследования благополучия столкнулись с противоречиями и ограничениями, проистекающими из ограничений метода психометрических самоотчетных шкал. Данные методы критикуются за низкую экологическую валидность, ограниченную информативность и трудности в операционализации комплексного конструкта благополучия. В то же время, стремительное развитие технологий обработки естественного языка (natural language processing, NLP) открывает новые возможности для преодоления этих ограничений. Цель. Провести обзор перспектив и ограничений применения NLP на основе архитектуры трансформеров (bidirectional encoder representations from transformers, BERT) для преодоления ограничений в исследованиях благополучия. Методы и материалы. В статье представлен аналитический обзор современных публикаций, посвященных применению NLP в исследованиях благополучия. Дано краткое описание технологий NLP на основе BERT. Особое внимание уделено сравнению информативности текстовых данных и шкал, а также вопросам методологической рефлексии. Результаты. Среди преимуществ данных методов отмечается высокое разрешение и насыщенность информации, доступной в языковых данных, более высокая экологическая валидность по сравнению со шкалами, а также экономичность ресурсов. Выделенные ограничения касаются в первую очередь методологической рефлексии новых инструментов, отстающей от стремительного развития технологии. Выводы. Применение NLP в исследованиях благополучия обладает значительным потенциалом, но требует предварительной методологической работы. Для успешной интеграции этих методов необходимо: 1) разработать собственные фреймворки оценки валидности и надежности; 2) обеспечить методологическую и эпистемологическую рефлексию применения этих методов.