О проекте
Междисциплинарная ИИ-платформа анализа цифрового дискурса
Каждый день в сети публикуются тысячи новостей и миллионы комментариев. Для человека это хаос и информационный шум. Для нашей R&D-платформы — это ценнейший материал для изучения того, как живет, думает и общается цифровое общество.
Мы создали уникальную инженерную экосистему на базе больших языковых моделей (LLM), которая умеет «читать между строк». Наш проект — это не просто сборщик отзывов, это глубокая некоммерческая лаборатория на стыке Data Science (Big Data/NLP), вычислительной лингвистики и цифровой социологии. Система преобразует хаотичный медиапоток в строгую высокоразмерную матрицу признаков, позволяя исследовать полный цикл жизни информации.
⚖️ Правовой статус и этические стандарты (Дисклеймер)
Деятельность платформы носит исключительно научно-исследовательский характер и строго регламентирована законодательством Российской Федерации:
Соблюдение ФЗ № 152 «О персональных данных»
В соответствии с п. 9 ч. 1 ст. 6 ФЗ № 152, обработка данных допускается для осуществления научной и творческой деятельности. Архитектура нашего проекта полностью исключает сбор персональных данных: на этапе парсинга применяется сквозной алгоритм деидентификации (Data Anonymization). Имена, цифровые ID, аватары и ссылки на профили авторов стираются еще до того, как текст попадет в нейросеть. Мы исследуем смыслы, а не конкретных людей. Платформа не собирает и не хранит ПДн физических лиц.
Соблюдение Части IV Гражданского кодекса РФ
Согласно ст. 1274 ГК РФ, допускается свободное использование произведений в научных, критических, полемических и информационных целях. Текстовые фрагменты (сухие комментарии), полностью очищенные от личных маркеров, публикуются на сайте исключительно как объекты научного анализа для демонстрации верификации каскадных моделей ИИ.
Некоммерческий статус
Проект является полностью некоммерческой научной лабораторией, не использует инструменты монетизации и создан для развития методов компьютерного анализа текста.
🔬 Три линзы ИИ-анализа: От макро- к микроструктурам
Аналитический конвейер платформы осуществляет детерминированную разметку данных на основе жестких JSON-схем. Это минимизирует «галлюцинации» ИИ и человеческую предвзятость. Мы смотрим на информацию через три «линзы»:
1. 📢 Режиссура (СМИ) — 74+ параметра аналитики
Мы сопоставляем реакцию людей с тем, как новость была подана в медиаполе. Исследование институциональной повестки дня расширено до 83 топ-уровневых признаков:
Core-ядро (34 параметра)
фактологическая суть новости, тематическое моделирование и суб-сферы (ЖКХ, экология, транспорт, экономика и др.).
Ad/Media-рамка (40 параметров)
выявление техник фреймирования, кликбейта, манипулятивных механик и потенциала виральности инфоповода.
🎭 2. Театр (Треды) — 32 параметра аналитики
Мы не верим в изолированные фразы. Дискуссия в сети — это единая социальная сцена и динамическая экосистема. На уровне тредов ИИ оценивает:
Архитектонику и динамику спора
Ролевые модели и типы акторов
лидеры мнений, провокаторы, медиаторы
Ключевые макро-нарративы обсуждения
Точки бифуркации
и риски лавинообразной эскалации конфликта
🧩 3. Микроскоп (Комментарии) — 82+ параметра аналитики
Каждое индивидуальное высказывание пользователя ИИ сканирует по двум независимым аналитическим рамкам:
Базовый слой (41 поле)
автоматическое определение тональности, синтаксического веса, лексических маркеров и структуры текста.
Rich-разметка (41 поле)
глубокий прагматический анализ текста. Модель определяет конкретный речевой акт (жалоба, требование, угроза), фрейм рассуждения, адресата претензии, маркеры доверия, уровень конфликтности и латентные риски.
🎯 Научная и практическая ценность
Накопленная база высокоразмерных матриц признаков позволяет проекту выступать в качестве «живого зеркала» общества и решать фундаментальные задачи:
Predictive Analytics
Выявление латентных точек социальной напряженности в регионе до того, как они станут массовым трендом.
Media Intelligence
Точное измерение зазора между повесткой СМИ и реальной психологической реакцией аудитории.
Data Mining
Верификация каскадных архитектур LLM для извлечения структурированных данных из неструктурированных Big Data корпусов.