Исследована проблема квантификации уверенности больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) при автоматической семантической классификации аргументов при эмотивных предикатах. На материале русскоязычных сообщений социальных сетей проанализированы глаголы страха (пугать, бояться и др.) и эмоционального отношения (нравиться, любить) с семантическими ролями экспериенцера, каузатора и объекта. В работе дано сравнение самооценки уверенности LLM Claude Sonnet 4.5 с экспертной оценкой текстов рассуждений модели при классификации аргументов по тематической области «Здравоохранение». В эксперименте использована стратифицированная выборка из 300 примеров с применением цепочки рассуждений на русском языке и четырехступенчатой шкалы уверенности. Результаты показали умеренную корреляцию Спирмена между оценками эксперта и модели. Статистически значимая связь установлена только между самооценкой модели и фактической корректностью классификации, тогда как экспертная оценка лингвистических характеристик рассуждений не зависит от точности. Сделан вывод о том, что эксплицитные рассуждения LLM не связаны напрямую с самооценкой по степени уверенности и не влияют на процесс принятия решений; они могут являться важной функциональной частью пользовательского интерфейса, но не исследовательского.   

Вопрос генерации синтетических данных для психологических исследований остается актуальным и сложным. Проблемы конфиденциальности, надежности, достоверности, валидности выводов остаются неравномерно представленными для различных областей психологии и фактически оказываются взаимосвязанными с решением вопроса использования синтетических данных в смежных науках – медицине, социологии, истории, политологии, экономике. Изучение различных психологических феноменов в рамках исследований больших социальных групп сопряжено с проблемами анализа сложно формализуемых конструктов. Под синтетическими общем виде понимают данные, искусственно сгенерированные на основе алгоритмов и моделирования.

В качестве основы настоящего исследования была выбрана классификация типов реакции на фрустрацию С. Розенцвейга. При анализе сетевого дискурса существует проблема малочисленности некоторых типов. Особенно это касается класса импунитивных реакций. В работе проанализирована возможность создания корпуса синтетических данных (на примере корпуса текстов реакций на фрустрацию), сгенерированными с помощью больших языковых моделей. При проведении экспериментов экспертами были созданы промпты и выполнена генерация примеров импунитивных реакций с помощью четырех больших языковых моделей, по 10 примеров каждого типа реакций. Была также дана проведена оценка контекстной достоверности и качества генерации. Полученные результаты позволяют определить слабые стороны генерации текстов со сложными психологическими феноменами для обучения нейросетевых моделей.