В столице Узбекистана Ташкенте проходит Международный статистический форум СНГ, собравший ведущих специалистов в области социальных наук. Ольга Перфильева, директор по работе с клиентами РОМИР, выступила в качестве эксперта с докладом, посвященным корректному использованию больших данных и искусственного интеллекта в исследованиях Человека.

В своем выступлении эксперт отметила, что развитие технологий влияет на все сферы деятельности, в том числе на индустрию маркетинговых исследований. Преимущества больших данных уже достаточно широко известны, но крайне мало апробированы и изучены с точки зрения их полезности и эффективности.

«Большие данные повышают уровень знания о жизнедеятельности человека, мотивах, лежащих в основе его потребления и выборов. Что, в свою очередь, повышает уровень вовлеченности клиентов, узнаваемость их брендов, повышает эффективность бизнеса в целом», – отметила Ольга Перфильева.

РОМИР всегда находится на фронтирах технологического развития и работает с большими данными, используя всестороннее представление о Человеке с социологической, антропологической и психологической точек зрения.

В целях комплексного изучения человека РОМИР создал и развивает собственную уникальную Лонгитюдную систему, которая собирает собственные большие данные о Человеке на протяжении всей истории работы Института.

Абсолютное большинство мировых Лонгитюдных систем направлено на изучение групп населения, которые подвержены рискам. «Мы решили не отказываться от международного опыта и взяли ключевые принципы – сбор и анализ статистики, а также элемент предиктивности. Однако ключевым является тот факт, что мы не хотим фокусироваться на определённой группе людей, а выстраиваем полную модель современного российского общества», – пояснила эксперт.

Лонгитюдная система РОМИР операционализирует понятие Человека по более чем 300 параметрам, сегментирует данные о человеке, аккумулирует интеграцию панельных данных с внешними данными о человеке, имеющими внешнее происхождение.

«Лонгитюдная система РОМИР – это озеро данных, с помощью которого возможно нормализовать результаты любых опросов, найти и проанализировать взаимосвязи между разными базами данных через систему интерконнекторов. Важной вехой нашей системы является модуль нормализации опросных данных и гармонизация внешних данных. Мы научились измерять людей человеком. Доступ к данным оптимизирован для быстрого получения любых результатов. Также мы работаем на своей BI системе, в основу которой заложен весь опыт, который у нас имеется, а также пожелания наших клиентов», – пояснила Ольга Перфильева.

Одним из уникальных результатов работы РОМИР является нормализация опросных данных. «Мы живем в эпоху кризиса методов исследования мнения людей, таких как CAWI, CATI и CAPI. Мы нашли метод по восстановлению репрезентативности опросных данных через метод интерконнекторов. Для каждого опроса мы берем контрольную группу на Лонгитюдной системе, о которой мы знаем абсолютно все. Для восстановления репрезентативности мы экстраполируем результаты контрольной группы по второстепенным параметрам (интерконнекторам) человеческого поведения на основных опрашиваемых, что и приводит к формированию релевантного генеральной совокупности результата», – рассказала Ольга Перфильева.

Сейчас РОМИР идет в сторону предиктивной аналитики, которая позволит моделировать определённые события и оценивать потенциальную реакцию реального человека.

В контексте практического применения искусственного интеллекта (ИИ) РОМИР внедряет новые методы сбора и обработки данных. На сегодняшний день в связи с внедрением системы анкетирования через Web-интерфейсы становится возможным применение ИИ на этапе консолидированной обработки получаемых данных.

Сегодня рутинные процессы сбора и обработки данных сопряжены с применением новых технологий за счет внедренных:

• системы интеграции и работы с новой системой фискальных данных от ФНС (электронные чеки), которая позволяет учитывать абсолютно все чеки пользователей;


• машинного обучения для системы кодирования (автоматическое распознавание текстов и автоматическая категоризация).

Однако, проверка нескольких гипотез позволила сделать вывод о том, что искусственный интеллект или нейросети не приспособлены для больших объемов числовых данных. Задачи выходят за пределы возможностей моделей. Происходит генерирование неправдоподобных результатов, что особенно критично в бизнес-контексте, где важна точность и надежность информации.

Собственная же разработка и подходы РОМИР универсальны в контексте больших данных, выявляя скрытые закономерности и тренды. Позволяют разрабатывать модели, которые можно настроить в соответствии с уникальными требованиями и структурой данных.

«Чем специфичнее рынок, тем маловероятнее гипотезы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект дает поверхностные гипотезы, при исследовании которых мы находим более важные и глубинные материи», – отметила Ольга Перфильева.

Прикладное применение ИИ для задач полевых исследований, самостоятельное использование или замещение привычных алгоритмов искусственным интеллектом оправдано на этапе сбора и обработки данных. Использование готовых решений на базе ИИ (например, проверка гипотез без привычного применения опросных методов на основе вероятностных выборок) не выдерживает проверку критикой, реальные исследовательские задачи гораздо шире возможных сгенерированных моделей.
Источник фото: e-cis.info