Мера косинусного сходства для обработки неоконченных предложений (на примере изучения образа патриота)
Научная статья
Выражение признательности
Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда № 24-28-00549 «Культурная маргинальность российских студентов: развитие человеческого потенциала новых поколений как проблема и ресурс развития патриотизма в основных положениях и мерах по реализации государственной молодёжной политики» (руководитель: кандидат социологических наук Д. А. Тихомиров).
Для цитирования
Пинчук А. Н., Тихомиров Д. А., Вахненко Е. В. Мера косинусного сходства для обработки неоконченных предложений (на примере изучения образа патриота). — Социологическая наука и социальная практика, 2025. Т. 13. № 3. С. 178-196. DOI: https://doi.org/10.19181/snsp.2025.13.3.9. EDN: BAPPMQ
Аннотация
В условиях интенсивного развития науки об обработке естественного языка возникает вопрос об интеграции инновационных технологий в рабочие процессы социологов. Социальные учёные нередко сталкиваются с необходимостью обработки текстовых данных, полученных как в рамках собственных исследовательских проектов, так и в сети интернет. Очевидно, что использование в качестве базы данных доступных онлайн-источников выдвигает повышенные требования к техникам и процедурам обработки корпуса документов огромного объёма, нередко превышающего несколько сот тысяч строк. Однако не остаётся за рамками внимания работа с материалами авторских социологических исследований гораздо меньшего объёма, которые часто требуют значительных трудовых и временны́х ресурсов, если их обрабатывать вручную. В этом случае возникает проблема согласованности кодирования текстов группой исследователей, где особую роль играет субъективное мнение специалистов при обобщении или группировке данных. В статье показаны возможности и ограничения использования меры косинусного сходства для анализа текстовых данных, полученных методом неоконченных предложений. Эмпирической базой исследования послужили материалы, полученные в ходе изучения образа патриота в одном из московских вузов в марте 2025 г. Всего в исследовании приняло участие 70 студентов. В работе представлена обработка ответов на стимульное предложение, которое респондентам нужно было завершить своими словами: «Патриот всегда…». Результаты расчёта меры косинусного сходства показали, что данная метрика может выступать полезным инструментом в первичном поиске близких по содержательному контенту утверждений. В случае сомнений и необходимости проверки выводов или решения проблемы согласованности коллективного кодирования использование меры семантической близости может выступить в качестве значимого дополнительного количественного показателя для определения тематической направленности высказывания каждого из респондентов. Так, применяя оценку косинусного сходства, можно сгруппировать тексты, наиболее близкие по семантической нагрузке, тем самым приближая к пониманию общей структуры изучаемого образа и тезауруса участников исследования. В заключении делается вывод о современных требованиях к подготовке специалистов социально-гуманитарного профиля, что порождает новые методологические вопросы и открывает дискуссии об оптимальной интеграции технологических достижений в области обработки естественного языка в аналитические практики социальных учёных и исследователей.
Ключевые слова:
метод неоконченных предложений, семантическое сходство, косинусное сходство, языковая модель BERT, образ патриота
Литература
1. Бызов А. А. Интеллектуальный анализ текстов в социальных науках // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2019. № 49. С. 131–160. EDN GCIIVL.
2. Hampton K. N. Studying the Digital: Directions and Challenges for Digital Methods // Annual Review of Sociology. 2017. № 43 (1). P. 167–188. DOI 10.1146/annurevsoc-060116-053505.
3. Пузанова Ж. В. «Одиночество» как предмет эмпирического анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2009. № 29. С. 132–154. EDN KNOYNZ.
4. Зубова О. Г. Проективные методики в социологических исследованиях: теория и практика // Вестник Московского университета. Серия 18. Социология и политология. 2023. № 29 (1). С. 194–218. DOI 10.24290/1029-3736-2023-29-1-194-218. EDN RUIPJM.
5. Татарова Г. Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях. М. : Высшее Образование и Наука, 2007. 236 с. ISBN 5-94084-047-7. EDN QOGTDB.
6. Троцук И. В., Субботина М. В. «Ядро» и «периферия» понятий «счастье» и «справедливость»: метод неоконченных предложений как инструмент валидизации // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2022. Т. 22, № 4. С. 782–801. DOI 10.22363/23132272-2022-22-4-782-801. EDN TAPIWN.
7. Климова С. Г. Опыт использования методики неоконченных предложений в социологическом исследовании // Социология: методология, методы, математические модели (Социология: 4М). 1995. № 5-6. С. 49–64. EDN PFTWHV.
8. Ольшанский В. Б. Становление метода неоконченных предложений в Советском Союзе 70-х гг. // Социология: методология, методы, математические модели (Социология: 4М). 1997. № 9. С. 82–97. EDN PFTWRB.
9. Татарова Г. Г., Бурлов А. В. Метод неоконченных предложений в изучении образа («культурный человек») // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 1997. № 9. С. 5–31. EDN PFTWPN.
10. Татарова Г. Г., Бурлов А. В. Логическая организация анализа данных, полученных методом неоконченных предложений // Социологические исследования. 1999. № 8. С. 123–133. EDN SNBITP.
11. Бурлов А. В. Метод неоконченных предложений в социологии: стратегии использования и логика анализа данных : дис. ...канд. соцол. наук : 22.00.01 / Бурлов Антон Вячеславович. М. : ИС РАН, 2001. 179 с. EDN QDMELN.
12. Тихомиров Д. А., Новицкая К. В. Представления молодёжи Москвы о гендерных ролях и характеристиках современной женщины // Горизонты гуманитарного знания. 2018. № 3. С. 90–102. DOI 10.17805/ggz.2018.3.6. EDN VMKDDA.
13. Сикевич З. В., Фёдорова А. А. «Мы – русские» (ассоциативные этнические образы молодых петербуржцев) // Социологическая наука и социальная практика. 2019. Т. 7, № 3 (27). С. 40–56. DOI 10.19181/snsp.2019.7.3.6688. EDN CPKOVO.
14. Субботина М. В. Применение метода неоконченных предложений в изучении понятий со сложными коннотациями: концептуализация героизма и справедливости // Общество: социология, психология, педагогика. 2021. № 5 (85). С. 88–96. DOI 10.24158/spp.2021.5.15. EDN EXIGEF.
15. Бубнов А. Ю., Савельева М. А. Память о Великой Отечественной войне: сравнительный анализ взглядов российской и белорусской молодёжи // Наука. Общество. Оборона. 2021. Т. 9, № 2 (27). С. 13. DOI 10.24412/2311-1763-2021-2-13-13. EDN VCTHOA.
16. Савенкова А. С., Субботина М. В. Возможности метода неоконченных предложений в изучении «культуры отмены» // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2024. Т. 24, № 3. С. 660–683. DOI 10.22363/2313-2272-2024-24-3-660-683. EDN DXLFCJ.
17. Татарова Г. Г., Чиркова А. В. Здоровьесберегающее поведение молодёжи: формирование типообразующих признаков методом неоконченных предложений // Социологическая наука и социальная практика. 2024. Т. 12, № 1. С. 25–61. DOI 10.19181/snsp.2024.12.1.2. EDN GWRDZA.
18. Сикевич З. В. Опыт применения процедуры неоконченных предложений в социологическом исследовании // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. 2019. Т. 12, № 4. С. 317–328. DOI 10.21638/spbu12.2019.402. EDN XKAFTS.
19. Андриевская Н. К. Гибридная интеллектуальная мера оценки семантической близости // Проблемы искусственного интеллекта. 2021. № 1 (20). С. 4–17. EDN ZDZKGK.
20. Меры семантической близости в онтологии / К. В. Крюков, Л. А. Панкова, В. А. Пронина [и др.] // Проблемы управления. 2010. № 5. С. 2–14. EDN MUVNSP.
21. Бермудес С. Х. Г. Метод измерения семантического сходства текстовых документов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2017. № 3 (188). С. 17–29. DOI 10.23683/23113103-2017-3-17-29. EDN ZDHXJR.
22. Белова К. М., Судаков В. А. Исследование эффективности методов оценки релевантности текстов // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2020. № 68. С. 1–16. DOI 10.20948/prepr-2020-68. EDN CYCEWZ.
23. Рассел М., Классен М. Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. СПб. : Питер, 2020. 464 с. ISBN 978-5-4461-1246-3.
24. Sarika K., Vijay Kumar A., Vijay R. Beyond Text: Exploring Multimodal BERT Models // Journal of Computer Science Applications and Information Technology. 2025. № 10 (1). P. 1–6. DOI 10.15226/2474-9257/10/1/00164.
25. BERT applications in natural language processing: a review / N. M. Gardazi, A. Daud, M. K. Malik [et al.] // Artif Intell Rev. 2025. Vol. 58. № 166. DOI 10.1007/s10462-02511162-5.
26. Semantic Textual Similarity in Japanese Clinical Domain Texts Using BERT / F. W. Mutinda, Sh. Yada, Sh. Wakamiya, E. Aramaki // Methods of Information in Medicine. 2021. Т. 60, № S01. Р. e56–64. DOI 10.1055/s-0041-1731390. EDN QQSZZL.
27. Syaifudin M. F., Adiatmaja G., Hidayaturrohman B. Calculation of Similarity between MUI Fatwas: A Comparison of Text Extraction Features and String Matching Algorithms // Halal Research Journal (HRJ). 2025. Vol. 5, № 1. Р. 1–13. DOI 10.12962/j22759970. v5i1.1226. EDN SWVYVB.
28. Пузанова Ж. В., Тертышникова А. Г. Метод неоконченных предложений в исследовании социальных представлений (на примере образа террориста) // Tеория и практика общественного развития. 2015. № 4. С. 12–15. EDN TKAMQH.
29. Пинчук А. Н., Тихомиров Д. А. Образ коррупционера в восприятии российской молодёжи: применение метода неоконченных предложений // Вестник Института социологии. 2019. Т. 10, № 2. С. 12–27. DOI 10.19181/vis.2019.29.2.573. EDN UFIZXB.
30. Желизнык М. Н. Опыт использования метода неоконченных предложений в изучении образов «героя» и «антигероя» нашего времени // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024. № 1 (179). С. 257–275. DOI 10.14515/monitoring.2024.1.2460. EDN TKBIIJ.
31. Пинчук А. Н., Карепова С. Г., Тихомиров Д. А. Технологии Text Mining в социологическом анализе (на примере изучения представлений студентов о миссии современного вуза) // Социологическая наука и социальная практика. 2024. Т. 12, № 1. С. 62–79. DOI 10.19181/snsp.2024.12.1.3. EDN LOUOJW.
2. Hampton K. N. Studying the Digital: Directions and Challenges for Digital Methods // Annual Review of Sociology. 2017. № 43 (1). P. 167–188. DOI 10.1146/annurevsoc-060116-053505.
3. Пузанова Ж. В. «Одиночество» как предмет эмпирического анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2009. № 29. С. 132–154. EDN KNOYNZ.
4. Зубова О. Г. Проективные методики в социологических исследованиях: теория и практика // Вестник Московского университета. Серия 18. Социология и политология. 2023. № 29 (1). С. 194–218. DOI 10.24290/1029-3736-2023-29-1-194-218. EDN RUIPJM.
5. Татарова Г. Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях. М. : Высшее Образование и Наука, 2007. 236 с. ISBN 5-94084-047-7. EDN QOGTDB.
6. Троцук И. В., Субботина М. В. «Ядро» и «периферия» понятий «счастье» и «справедливость»: метод неоконченных предложений как инструмент валидизации // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2022. Т. 22, № 4. С. 782–801. DOI 10.22363/23132272-2022-22-4-782-801. EDN TAPIWN.
7. Климова С. Г. Опыт использования методики неоконченных предложений в социологическом исследовании // Социология: методология, методы, математические модели (Социология: 4М). 1995. № 5-6. С. 49–64. EDN PFTWHV.
8. Ольшанский В. Б. Становление метода неоконченных предложений в Советском Союзе 70-х гг. // Социология: методология, методы, математические модели (Социология: 4М). 1997. № 9. С. 82–97. EDN PFTWRB.
9. Татарова Г. Г., Бурлов А. В. Метод неоконченных предложений в изучении образа («культурный человек») // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 1997. № 9. С. 5–31. EDN PFTWPN.
10. Татарова Г. Г., Бурлов А. В. Логическая организация анализа данных, полученных методом неоконченных предложений // Социологические исследования. 1999. № 8. С. 123–133. EDN SNBITP.
11. Бурлов А. В. Метод неоконченных предложений в социологии: стратегии использования и логика анализа данных : дис. ...канд. соцол. наук : 22.00.01 / Бурлов Антон Вячеславович. М. : ИС РАН, 2001. 179 с. EDN QDMELN.
12. Тихомиров Д. А., Новицкая К. В. Представления молодёжи Москвы о гендерных ролях и характеристиках современной женщины // Горизонты гуманитарного знания. 2018. № 3. С. 90–102. DOI 10.17805/ggz.2018.3.6. EDN VMKDDA.
13. Сикевич З. В., Фёдорова А. А. «Мы – русские» (ассоциативные этнические образы молодых петербуржцев) // Социологическая наука и социальная практика. 2019. Т. 7, № 3 (27). С. 40–56. DOI 10.19181/snsp.2019.7.3.6688. EDN CPKOVO.
14. Субботина М. В. Применение метода неоконченных предложений в изучении понятий со сложными коннотациями: концептуализация героизма и справедливости // Общество: социология, психология, педагогика. 2021. № 5 (85). С. 88–96. DOI 10.24158/spp.2021.5.15. EDN EXIGEF.
15. Бубнов А. Ю., Савельева М. А. Память о Великой Отечественной войне: сравнительный анализ взглядов российской и белорусской молодёжи // Наука. Общество. Оборона. 2021. Т. 9, № 2 (27). С. 13. DOI 10.24412/2311-1763-2021-2-13-13. EDN VCTHOA.
16. Савенкова А. С., Субботина М. В. Возможности метода неоконченных предложений в изучении «культуры отмены» // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2024. Т. 24, № 3. С. 660–683. DOI 10.22363/2313-2272-2024-24-3-660-683. EDN DXLFCJ.
17. Татарова Г. Г., Чиркова А. В. Здоровьесберегающее поведение молодёжи: формирование типообразующих признаков методом неоконченных предложений // Социологическая наука и социальная практика. 2024. Т. 12, № 1. С. 25–61. DOI 10.19181/snsp.2024.12.1.2. EDN GWRDZA.
18. Сикевич З. В. Опыт применения процедуры неоконченных предложений в социологическом исследовании // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. 2019. Т. 12, № 4. С. 317–328. DOI 10.21638/spbu12.2019.402. EDN XKAFTS.
19. Андриевская Н. К. Гибридная интеллектуальная мера оценки семантической близости // Проблемы искусственного интеллекта. 2021. № 1 (20). С. 4–17. EDN ZDZKGK.
20. Меры семантической близости в онтологии / К. В. Крюков, Л. А. Панкова, В. А. Пронина [и др.] // Проблемы управления. 2010. № 5. С. 2–14. EDN MUVNSP.
21. Бермудес С. Х. Г. Метод измерения семантического сходства текстовых документов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2017. № 3 (188). С. 17–29. DOI 10.23683/23113103-2017-3-17-29. EDN ZDHXJR.
22. Белова К. М., Судаков В. А. Исследование эффективности методов оценки релевантности текстов // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2020. № 68. С. 1–16. DOI 10.20948/prepr-2020-68. EDN CYCEWZ.
23. Рассел М., Классен М. Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. СПб. : Питер, 2020. 464 с. ISBN 978-5-4461-1246-3.
24. Sarika K., Vijay Kumar A., Vijay R. Beyond Text: Exploring Multimodal BERT Models // Journal of Computer Science Applications and Information Technology. 2025. № 10 (1). P. 1–6. DOI 10.15226/2474-9257/10/1/00164.
25. BERT applications in natural language processing: a review / N. M. Gardazi, A. Daud, M. K. Malik [et al.] // Artif Intell Rev. 2025. Vol. 58. № 166. DOI 10.1007/s10462-02511162-5.
26. Semantic Textual Similarity in Japanese Clinical Domain Texts Using BERT / F. W. Mutinda, Sh. Yada, Sh. Wakamiya, E. Aramaki // Methods of Information in Medicine. 2021. Т. 60, № S01. Р. e56–64. DOI 10.1055/s-0041-1731390. EDN QQSZZL.
27. Syaifudin M. F., Adiatmaja G., Hidayaturrohman B. Calculation of Similarity between MUI Fatwas: A Comparison of Text Extraction Features and String Matching Algorithms // Halal Research Journal (HRJ). 2025. Vol. 5, № 1. Р. 1–13. DOI 10.12962/j22759970. v5i1.1226. EDN SWVYVB.
28. Пузанова Ж. В., Тертышникова А. Г. Метод неоконченных предложений в исследовании социальных представлений (на примере образа террориста) // Tеория и практика общественного развития. 2015. № 4. С. 12–15. EDN TKAMQH.
29. Пинчук А. Н., Тихомиров Д. А. Образ коррупционера в восприятии российской молодёжи: применение метода неоконченных предложений // Вестник Института социологии. 2019. Т. 10, № 2. С. 12–27. DOI 10.19181/vis.2019.29.2.573. EDN UFIZXB.
30. Желизнык М. Н. Опыт использования метода неоконченных предложений в изучении образов «героя» и «антигероя» нашего времени // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024. № 1 (179). С. 257–275. DOI 10.14515/monitoring.2024.1.2460. EDN TKBIIJ.
31. Пинчук А. Н., Карепова С. Г., Тихомиров Д. А. Технологии Text Mining в социологическом анализе (на примере изучения представлений студентов о миссии современного вуза) // Социологическая наука и социальная практика. 2024. Т. 12, № 1. С. 62–79. DOI 10.19181/snsp.2024.12.1.3. EDN LOUOJW.
Статья
Поступила: 01.05.2025
Опубликована: 24.09.2025
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
Harvard
Пинчук, А. Н., Тихомиров, Д. А. и Вахненко, Е. В. (2025) ’Мера косинусного сходства для обработки неоконченных предложений (на примере изучения образа патриота)’, Социологическая наука и социальная практика, 13(3), сс. 178-196. doi: https://doi.org/10.19181/snsp.2025.13.3.9.
Раздел
МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
