Поступила: 20.05.2024
Принята к публикации: 21.08.2024
Дата публикации в журнале: 06.09.2024
Ключевые слова: технологические инновации; открытое программное обеспечение; эффективность совместной деятельности; большие языковые модели; виртуальный ассистент; доверие; искусственный интеллект; социальный представления
Страницы: 46-64
DOI: 10.11621/npj.2024.0304
Винокуров, Ф.Н., Панов, К.А., Садовская, Е.Д. (2024). Наследие Г.М. Андреевой: роль технологических инноваций в социальных изменениях. Национальный психологический журнал, 19(3) , 46-64. https://doi.org/10.11621/npj.2024.0304
Скопировано в буфер обмена
СкопироватьАктуальность.Технологические инновации становятся агентом социальных изменений, порождая новое социально-психологическое содержание. В этих условиях тезис Г.М. Андреевой о цели социальной психологии — помочь человеку адаптироваться к изменившейся среде, не теряет своей актуальности.
Цель. Целью работы является выделение специфики социально-психологического подхода к изучению роли технологических инноваций в социальных изменениях. В качестве иллюстрации приведены результаты двух эмпирических исследований возникающего в контексте профессиональной деятельности социально-психологического содержания на примере разработчиков открытого программного обеспечения (1) и в бытовом контексте на примере использования Виртуального Ассистента (ВА) для принятия экономических решений (2).
Выборка. Исследование (1): 900 сообщений с платформы для совместной разработки. Исследование (2): 200 испытуемых — пользователей популярного на российском рынке ВА, жители российских городов с населением более 500 000 человек.
Методы. Исследование (1): контент-анализ с использованием больших языковых моделей. Исследование (2): количественный опрос, включающий оценку восприятия пользователями их ВА и ранее неизвестных ВА по 15 характеристикам, уровень декларируемого и экономического доверия в сценариях, связанных с денежными транзакциями.
Результаты. Исследование (1): предварительно настроенная модель gpt-4-turbo с инструкцией, состоящей из двух примеров, достигает 56% точности классификации. Использование точно настроенной модели предыдущего поколения deberta-v3-small повышает эффективность классификации сообщений разработчиков до ≈70%. Это позволяет использовать модель для кодирования взаимодействия разработчиков, чтобы обнаружить детерминанты эффективной совместной деятельности. Исследование (2): обе формы доверия (декларируемое и экономическое) значимо связаны с компонентами социальных представлений о ВА. Отдельные компоненты представлений коррелируют и с декларируемым, и с экономическим доверием на уровне r > 0,3; p < 0,05. Наблюдается разница в показателях взаимосвязи для знакомого и незнакомого ВА. Делается предположение о возможном влиянии длительности использования ВА на силу связей между социальными представлениями о нем и доверием ему. Таким образом, социальные представления, сформированные при взаимодействии с технологией, вносят вклад в доверительное отношение к ней, и соответственно, в процесс принятия решения с ее участием.
Выводы. Социально-психологическое знание об изменяющемся социально-психологическом содержании может лечь в основу формирования человекоцентричных технологий. В рамках профессиональной деятельности разработчиков можно совершенствовать текущие инструменты для развития, управления и оптимизации совместной деятельности. А в повседневной — формировать уровень доверия, адекватный ситуации взаимодействия с Виртуальным Ассистентом.
Андреева, Г.М. (2009). Социальная психология: векторы новой парадигмы. Психологические исследования, 2(3), 5–13.
Андреева, Г.М. (2013). Социальная психология в пространстве современной науки и культуры. Психологические исследования, 6(30), 5–12.
Андреева, Г.М. (2018). Методические проблемы исследования психологических аспектов социальных изменений. Психология. Журнал Высшей школы экономики, 15(4), 646–654.
Асмолов, А.Г. (2018). Интервью с А.Г. Асмоловым о будущем психологии. Социальная и экономическая психология, 3(1), 148–168.
Белинская, Е.П. (2019). Психологическая феноменология и тенденции сетевой идентичности. В кн.: Цифровое общество в культурно-исторической парадигме. Под ред. Т.Д. Марцинковской, В.Р. Орестовой, О.В. Гавриченко. (С. 73–79). Москва:Изд-во МПГУ.
Бычкова, О.В. (2020). Исследования науки и технологий (STS): чему научили нас за 50 лет? Исследования науки и технологий (STS). Социология науки и технологий, 11(3), 7-21.
Винокуров, Ф.Н. (2019). Исследования культурной памяти в социальных сетях. В кн.: Цифровое общество в культурно-исторической парадигме. Под ред. Т.Д. Марцинковской, В.Р. Орестовой, О.В. Гавриченко. (С. 95–99). Москва: Изд-во Российского государственного гуманитарного ун-та.
Войскунский, А.Е., Нестик, Т.А., Дубовская, Е.М., Марцинковская, Т.Д., Белинская, Е.П., Богачева, Н.В., Тихомандрицкая, О.А., Малышева, Н.Г., Фоломеева, Т.В., Винокуров, Ф.Н., Шаехов, З.Д., Балашова, Е.Ю., Хорошилов, Д.А., Емелин, В.А., Жуйкова, Е.Б., Печникова, Л.С., Ласьков, Г.Д., Букинич, А.М., Нуркова, В.В. (2019). Цифровое общество в культурноисторической парадигме. Под ред. Т.Д. Марцинковской, В.Р. Орестовой, О.В. Гавриченко. Москва: Изд-во МПГУ.
Добрякова, М. (2015). Социальная укорененность технологий: перспективные направления исследований. Форсайт, 9(1), 6–19.
Емелин, В.А., Рассказова, Е.И., Тхостов, А.Ш. (2014). Влияние информационных технологий на трансформацию совладающего поведения. Вопросы психологии, (4), 49–59.
Емелин, В.А., Тхостов, А.Ш., Рассказова, Е.И. (2012). Психологические последствия развития информационных технологий. Национальный психологический журнал, (1), 81–87.
Жилина, И.Ю. (2008). Доверие в экономике. Экономические и социальные проблемы России, (1), 85–121.
Журавлев, А.Л. (2017). Личность и виртуальная организация: психологические проблемы и перспективы научных исследований. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Акмеология образования. Психология развития, 6(4), 318–323.
Коммерческий Open Source в России: темпы внедрения и перспективы 2023–2025. (2024). URL: https://worldmarketstudies. ru/article/kommerceskij-open-source-v-rossii-tempy-vnedrenia-i-perspektivy-2023-2025/ (дата обращения: 12.05.2024).
Купрейченко, А.Б. (2012). Доверие и недоверие технике и социотехническим системам: обоснование методического подхода. Актуальные проблемы психологии труда, инженерной психологии и эргономики, 4(4), 331–350.
Лекторский, В.А., Васильев, С.Н., Макаров, В.Л., Хабриева, Т.Я., Кокошин, А.А., Ушаков, Д.В., Валуева, Е.А., Дубровский, Д.И., Черниговская, Т.В., Семенов, А.Л., Зискин, К.Е., Любимов, А.П., Целищев, В.В., Алексеев, А.Ю. (2022). Человек и системы искусственного интеллекта. Санкт-Петербург: Изд-во «Юридический центр».
Марцинковская, Т.Д. (2023). Новые методологические подходы современной психологии в цифровом обществе. Психологический журнал, 44(2), 5–12.
Нестик, Т.А. (2020). Отношение к новым технологиям и ценностные ориентации россиян. Организационная психология и психология труда, 5(4), 54–82.
Нестик, Т.А. (2018). Социально–психологические аспекты отношения человека к новым технологиям. Актуальные проблемы психологии труда, инженерной психологии и эргономики, 8(8), 50–73.
Нуркова, В.В. (2019). Эволюционный поворот культурно-исторической психологии и теория когнитивных гаджетов: аналоги или гомологи? Вопросы психологии, (4), 29–40.
Обозов, Н.Н. (1979). Межличностные отношения. Ленинград: Изд-во Ленингр. ун-та.
Панов, К.А., Винокуров, Ф.Н. (2024). Показатели эффективности совместной деятельности разработчиков открытого программного обеспечения. Организационная психология, 14(1), 158–172.
Панов К.А., Винокуров Ф.Н. (2024). Методика наблюдения за взаимодействием разработчиков открытого программного обеспечения. Вестник РГГУ. Серия: Психология. Педагогика. Образование, (2), 117–130.
Ростовцева, Н.А., Рассказова, Е.И., Тхостов, А.Ш., Емелин, В.А. (2022). Киберхондрия — Самостоятельное явление или проявление ипохондрических особенностей онлайн? Национальный психологический журнал, (1), 76–93.
Садовская, Е.Д. (2024). Социальные представления об искусственном интеллекте: полезный, эмоциональный и смешной. Вестник РГГУ. Серия: Психология. Педагогика. Образование, (1), 35–53.
Солдатова, Г.У. (2016). Отношение к интернету среди интернет-пользователей: технофобы и технофилы. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Психологические науки, (1), 54–61.
Тихомандрицкая, О.А. (2019). Современные исследования психологического благополучия цифрового поколения. В кн.:Цифровое общество в культурно-исторической парадигме. Под ред. Т.Д. Марцинковской, В.Р. Орестовой, О.В. Гавриченко. (С. 90–94). Москва: Изд-во Российского государственного гуманитарного ун-та.
Уманский, Л.И. (1977). Методы экспериментального исследования социально-психологических феноменов. В кн.: Методология и методы социальной психологии. Под ред. Е.В. Шорохова. (С. 54−71). Москва: Изд-во «Наука».
Фаликман, М.В. (2020). Цифровое опосредствование: новые рубежи культурно-исторического подхода. Вопросы психологии, (2), 3–14.
Фоломеева, Т.В., Садовская, Е.Д., Винокуров, Ф.Н., Федотова, С.В. (2022). Роль цифровых технологий в экономических решениях: искусственный интеллект и склонность к риску. Вестник Московского университета. Серия 14. Психология, (3), 40–64.
Alami, A., Cohn, M.L., Wąsowski, A. (2020). How Do FOSS Communities Decide to Accept Pull Requests? In the Proceedings of the Evaluation and Assessment in Software Engineering EASE ’20: Evaluation and Assessment in Software Engineering. (pp. 220–229). New York: ACM Publ.
Barredo, A., Villegas, M., Martínez-Plumed, F., Casillas, J., Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts,Taxonomies, Opportunities and Challenges Toward Responsible AI. Information Fusion, 58, 82–115.
Crowston, K. (2012). Free/Libre Open-Source Software Development: What We Know and What We Do Not Know. ACM Computing Surveys, (44), 1–35.
Deberta-v3-small. (2024). URL: https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-small (accessed: 20.05.2024).
Evans, A.M., Krueger, J.I. (2009). The Psychology (and Economics) of Trust. Social and Personality Psychology Compass, 3(6), 1003–1017.
Events-classification-biotech. (2024). URL: https://huggingface.co/datasets/knowledgator/events_classification_biotech> (accessed: 20.05.2024).
Fehr, E. (2009). On The Economics and Biology of Trust. Journal of the American Economic Association, 7(2–3), 235–266.
Heyselaar, E. (2023). The CASA Theory No Longer Applies to Desktop Computers. Scientific Reports, 13(1), 19693.
Hoffman, R., Mueller, S.T., Klein, G., Litman, J. (2021). Measuring Trust in the XAI Context. Technical Report, DARPA Explainable AI Program. PsyArXiv, Preprints. http://doi.org/10.31234/osf.io/e3kv9
Johnson, D.G., Wetmore, J.M. (2021). TECHNOLOGY AND SOCIETY Building Our Sociotechnical Future. Inside technology. In the Technology and society (2nd ed.). Cambridge: MIT Press.
Kahneman, D. (2003). Maps of Bounded Rationality: Psychology for Behavioral Economics. American Economic Review, 93(5),1449–1475.
Khatoonabadi, S., Gousios, G., Storey, M.-A. (2023). On Wasted Contributions: Understanding the Dynamics of Contributor —Abandoned Pull Requests. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 32(1), 1–39.
Lee, J.D., See, K.A. (2004). Trust in Automation: Designing for Appropriate Reliance. Human Factors, 46(1), 50–80.
Miller, T. (2022). Are we measuring trust correctly in explainability, interpretability, and transparency research? https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.00651
Models — OpenAI API. (2024). URL: https://platform.openai.com/docs/models (accessed: 20.05.2024).
Multi-Label Classification Model From Scratch: Step-by-Step Tutorial. (2024). URL: https://huggingface.co/blog/Valerii-Knowledgator/ multi-label-classification (accessed: 20.05.2024).
Nass, C., Moon, Y. (2000). Machines and Mindlessness: Social Responses to Computers. Journal of Social Issues, 56(1), 81–103.
Octoverse 2023: The state of open source. (2024). URL: https://octoverse.github.com/ (accessed: 12.05.2024).
Oksanen, A., Riek, L.D. (2020). Trust Toward Robots and Artificial Intelligence: An Experimental Approach to Human — Technology Interactions Online. Frontiers in Psychology, 11, 568256.
Sun, X., Zhang, B. (2023). Text Classification via Large Language Models. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.08377
Tamburri, D.A., Lago, P., van Vliet, H. (2013). Organizational Social Structures for Software Engineering. ACM Computing Surveys, 46(1), 1–35.
Thaler, R.H., Sunstein, C.R. (2009). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. London: Penguin.
Vereschak, O., Bailly, G., Caramiaux, B. (2021). How to Evaluate Trust in AI-Assisted Decision Making? A Survey of Empirical Methodologies. Proceedings of the ACM on Human — Computer Interaction, 5(CSCW2), 1–39.
Wei, J., Zou, J., Wu, Y., Chen, M. (2023). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. https://doi. org/10.48550/arXiv.2201.11903
Zhang, G. (2022). Applications of Social Attribution Theory in XAI. In The 2021 Summit of the International Society for the Study of Information. (pp. 1–10). Basel: MDPI.
Ziemke, T. (2023). Understanding Social Robots: Attribution of Intentional Agency to Artificial and Biological Bodies. Artificial Life, 29(3), 351–366.
Винокуров, Ф.Н., Панов, К.А., Садовская, Е.Д.Наследие Г.М. Андреевой: роль технологических инноваций в социальных изменениях. // Национальный психологический журнал. 2024. № 3. , 46-64. doi: 10.11621/npj.2024.0304
Скопировано в буфер обмена
Скопировать