Research Vision Lab

! Клуб MindNet Ассоциации 7/89 приглашает на двухмодульный мастер‑класс «ИИ‑инструменты для работы с научными статьями и web-scraping для поиска данных в сети». Это практическая программа для исследователей, аналитиков, магистрантов и тех, кто работает с данными и текстами. Спикер: Елена Джибилова - социолог, ведущий аналитик федеральной исследовательской компании и приглашённый преподаватель Вуза курсов по методам исследований. Что вас ждёт: Модуль 1. Инструменты для работы с научной информацией...

Это была глубокая, но местами «депрессивная» встреча о том, почему синтетические респонденты - не «общество в миниатюре», а хрупкая инженерная конструкция с массой скрытых искажений и рисков. О чём была встреча: - Разобрали, зачем вообще нужны синтетические респонденты: рост стоимости поля, падение откликов, усталость людей от опросов, давление по срокам. - Показали, что LLM способны правдоподобно отвечать на анкеты, но плохо восстанавливают распределения мнений, мотиваций и поведения в реальных популяциях. - Обсудили три ключевых класса рисков: bias (систематические смещения), model collapse...

синтетическими опросами и моделированием общественного мнения. Тема: «Технические ловушки генеративного ИИ при создании синтетических опросов и общественного мнения». Спикер: Максим Акульшин, ООО «Системы информации и связи». О чём поговорим простым языком: Синтетические респонденты и модели общественного мнения обещают «тысячи ответов за минуты» и резкое удешевление опросов. Но вместе с этим приходят и серьёзные технические риски, о которых редко говорят открыто. Максим разберёт три ключевые...

» Если вы хоть раз расшифровывали фокус‑группу или глубинку вручную, вы знаете эту математику: 1 час записи = 4–6 часов жизни. Нейросетевые сервисы уже умеют превращать час интервью в текст за 5–10 минут - но какие из них реально подходят исследователям, а не только блогерам? В новом разборе: ✅ какие сервисы в России в 2026 году держат качество на русском; ✅ в чём разница между онлайн‑и офлайн‑фокус‑группами для транскрибации; ✅ почему без человеческой вычитки стенограмм всё равно никуда, даже при 95–98% точности; ✅ сравнение Audio‑Transcription...

Если вы когда‑нибудь лично расшифровывали час фокус‑группы или глубинного интервью, вы знаете эту боль: скучные паузы, сбивчивые фразы, перебивания, непонятные «мм‑м», «ну вот» и «типа». Ручная расшифровка одного часа записи у опытного транскрибатора занимает 4–6 часов, у исследователя без специальной практики - и все семь–восемь.​ Ещё пару лет назад это казалось неизбежным злом профессии. Сейчас - нет. Современные нейросетевые сервисы транскрибации аудио в текст делают час записи в среднем за 5–10 минут, и для многих задач точность 95–98% уже выглядит абсолютно рабочей...