Партийные коалиции Германии через оптику приложения ChatGPT: «прогноз» по итогам выборов в Бундестаг 2025 года на основе комплексного анализа фреймов

Постановка проблемы

Технологии искус­ствен­но­го интел­лек­та (ИИ) сего­дня актив­но внед­ря­ют­ся в раз­лич­ные сфе­ры обще­ствен­ной жиз­ни. При помо­щи раз­но­об­раз­ных веб­при­ло­же­ний гене­ри­ру­ют­ся огром­ные мас­си­вы дан­ных. Функционирующие внут­ри при­ло­же­ний ИИ ней­ро­се­ти обу­ча­ют­ся на осно­ве инфор­ма­ции, пред­став­лен­ной в интер­не­те, в том чис­ле про­из­во­ди­мой СМИ и веб-ресурсами тех или иных поли­ти­че­ских сил. В резуль­та­те суще­ству­ет риск, что про­из­во­ди­мый при помо­щи ИИ кон­тент спо­со­бен содер­жать в себе неко­то­рые символико-смысловые «акцен­ты» и «иска­же­ния», бла­го­при­ят­ству­ю­щие инте­ре­сам опре­де­лен­ных акто­ров. Впрочем, в силу объ­ек­тив­ных при­чин изу­че­ние и тести­ро­ва­ние подоб­но­го пред­по­ло­же­ния сей­час нахо­дит­ся толь­ко на началь­ном эта­пе и тре­бу­ет про­ве­де­ния после­до­ва­тель­но­го анализа.

В теку­щей рабо­те пред­став­ле­на попыт­ка выяв­ле­ния подоб­ных сим­во­ли­кос­мыс­ло­вых «акцен­тов» и «иска­же­ний» на при­ме­ре поли­ти­че­ской ситу­а­ции в Германии в 2024–2025 гг.

Осенью 2024 г. в ФРГ ста­ло извест­но о выхо­де из «све­то­фор­ной коа­ли­ции» (назван­ной таким обра­зом по основ­ным цве­там обра­зо­вав­ших ее пар­тий — «Социал-демократическая пар­тия Германии», СДПГ, «Зеленые» и «Свободная демо­кра­ти­че­ская пар­тия», СвДП) пред­ста­ви­те­лей СвДП. Распад коа­ли­ции в поли­ти­че­ских систе­мах пар­ла­мент­ско­го типа озна­ча­ет, как пра­ви­ло, необ­хо­ди­мость про­ве­де­ния новых выбо­ров, что и про­изо­шло в Германии, где было объ­яв­ле­но о про­ве­де­нии досроч­ных выбо­ров в Бундестаг 23 фев­ра­ля 2025 г. По ито­гам состо­яв­ше­го­ся голо­со­ва­ния побе­ду одер­жал блок ХДС/ХСС (Христианско-демократический союз Германии / Христианско-социальный союз в Баварии), набрав­ший 28,5 % голо­сов изби­ра­те­лей, вто­рое место заня­ла пар­тия «Альтернатива для Германии» (АдГ) с почти 21 % голо­сов, на тре­тьем месте с резуль­та­том в 16,4 % рас­по­ло­жи­лась СДПГ, далее — Зеленые (11,6 %) и «Левые» (8,8 %). Остальные пар­тии пре­одо­леть пяти­про­цент­ный барьер не смог­ли¹.

Ключевым после под­ве­де­ния ито­гов голо­со­ва­ния стал вопрос о соста­ве буду­щей коа­ли­ции пар­тий, кото­рые смог­ли бы обра­зо­вать боль­шин­ство в Бундестаге и сфор­ми­ро­вать каби­нет мини­стров. Учитывая сте­пень рас­про­стра­нен­но­сти раз­но­об­раз­ных при­ло­же­ний ИИ в обще­стве, осо­бую акту­аль­ность при­об­ре­ла науч­ная про­бле­ма, свя­зан­ная с нали­чи­ем воз­мож­ных «оце­нок» со сто­ро­ны ИИ по отно­ше­нию к раз­лич­ным немец­ким поли­ти­че­ским пар­ти­ям и вари­ан­там их коа­ли­ций как на феде­раль­ном, так и на реги­о­наль­ном и муни­ци­паль­ном уров­нях. Цель дан­но­го иссле­до­ва­ния — изу­чить, что «дума­ет» о воз­мож­ных вари­ан­тах пар­тий­ной коа­ли­ции в Германии гене­ра­тив­ный ИИ (на при­ме­ре одно­го из его наи­бо­лее попу­ляр­ных при­ло­же­ний — ChatGPT²). Основная систем­ная зада­ча заклю­ча­ет­ся в том, что­бы выявить осо­бен­но­сти пре­зен­та­ции тек­стов, гене­ри­ру­е­мых ука­зан­ным при­ло­же­ни­ем ИИ, по клю­че­вым запро­сам, свя­зан­ным c назва­ни­я­ми раз­лич­ных коа­ли­ций немец­ких пар­тий. Реализация постав­лен­ной цели и систем­ной зада­чи поз­во­лит отве­тить на вопрос, суще­ству­ет ли «оцен­ка» со сто­ро­ны попу­ляр­но­го при­ло­же­ния ИИ по отно­ше­нию к тем или иным поли­ти­че­ским силам в Германии и, если суще­ству­ет, како­вы осо­бен­но­сти ее тек­сто­вой репре­зен­та­ции со сто­ро­ны нейросети.

Специфика обо­зна­чен­ной науч­ной про­бле­мы дик­ту­ет необ­хо­ди­мость кон­цен­тра­ции вни­ма­ния имен­но на текстах, гене­ри­ру­е­мых при­ло­же­ни­ем ИИ, а не на мате­ри­а­лах СМИ и кон­тен­те совре­мен­ных соци­аль­ных медиа. Автор про­во­ди­мо­го иссле­до­ва­ния отда­ет себе отчет в том, что фор­ми­ро­ва­ние тек­стов совре­мен­ны­ми веб-приложениями ИИ с неко­то­рой долей веро­ят­но­сти про­ис­хо­дит в том чис­ле на осно­ве тек­стов СМИ и соци­аль­ных медиа. Выбор в каче­стве объ­ек­та иссле­до­ва­ния имен­но ИИ обос­но­ван, во-первых, стре­ми­тель­ным ростом попу­ляр­но­сти и рас­про­стра­нен­но­сти его при­ло­же­ний в про­стран­стве обще­ствен­ной и поли­ти­че­ской ком­му­ни­ка­ции, а во-вторых, вос­при­я­ти­ем их как ново­го, воз­мож­но отно­си­тель­но само­сто­я­тель­но­го и даже ней­траль­но­го (хотя мы ни в коем слу­чае не хотим иде­а­ли­зи­ро­вать дан­ный аспект), источ­ни­ка инфор­ма­ции для огром­ной ауди­то­рии, спо­соб­но­го потес­нить пози­ции дру­гих, став­ших уже тра­ди­ци­он­ны­ми источ­ни­ков информации.

История вопроса

Рассмотрению аспек­тов, свя­зан­ных с функ­ци­о­ни­ро­ва­ни­ем немец­кой пар­тий­ной систе­мы, в послед­нее вре­мя уде­ле­но нема­ло вни­ма­ния со сто­ро­ны науч­но­го сооб­ще­ства (см., напри­мер: [Partheymüller, Walter 2023; Baron, Görtz 2023; Irmert et al. 2023; Jankowski 2023; Borucki, Masch, Jakobs 2021; Pesthy, Mader, Schoen 2021; Kösters et al. 2021; Leidecker-Sandmann, Geise 2020]).

Одно из наи­бо­лее попу­ляр­ных направ­ле­ний изу­че­ния — ана­лиз элек­то­раль­ных про­цес­сов, наблю­да­е­мых в Германии. Здесь сошлем­ся на недав­нюю рабо­ту Карстена Шёфера, посвя­щен­ную «выбор­но­му» 2024 г., где он обра­ща­ет вни­ма­ние на боль­шой инте­рес, кото­рый вызва­ли реги­о­наль­ные выбо­ры в трех феде­раль­ных зем­лях (Саксонии, Тюрингии и Бранденбурге) осе­нью 2024 г. «Восточные выбо­ры» (Ost Wahlen), по его мне­нию, рас­смат­ри­ва­лись мно­ги­ми наблю­да­те­ля­ми как отлич­ная воз­мож­ность оце­нить сло­жив­шу­ю­ся рас­ста­нов­ку поли­ти­че­ских сил в ФРГ. Кроме того, он ука­зы­ва­ет на то, что дан­ные выбо­ры, как и выбо­ры в Европарламент 2024 г., про­хо­ди­ли на фоне широ­ко рас­про­стра­нен­но­го сре­ди немец­ко­го насе­ле­ния недо­воль­ства дей­ству­ю­щей на тот момент феде­раль­ной пра­ви­тель­ствен­ной коа­ли­ци­ей [Schäfer 2024: 501].

Ученые Э. Битцек и М. С. Стеффенс в одной из сво­их работ раз­мыш­ля­ют над вопро­сом о при­чи­нах попу­ляр­но­сти крайне пра­вой пар­тии АдГ в кон­тек­сте выбо­ров в Европарламент и реги­о­наль­ных выбо­ров в Германии 2024 г. В дис­кус­си­ях на дан­ную тему, по их мне­нию, часто при­во­дит­ся объ­яс­не­ние, соглас­но кото­ро­му право-популистские пар­тии пред­ла­га­ют про­стые реше­ния слож­ных про­блем и тем самым убеж­да­ют изби­ра­те­лей голо­со­вать имен­но за них. В осно­ве подоб­но­го объ­яс­не­ния содер­жит­ся пред­по­ло­же­ние о том, что пред­ла­га­е­мый пар­ти­я­ми кон­тент дей­стви­тель­но ока­зы­ва­ет суще­ствен­ное вли­я­ние на реше­ние изби­ра­те­лей о голо­со­ва­нии. Причем вопрос о том, како­ва сте­пень это­го вли­я­ния, был пред­ме­том рас­смот­ре­ния в рам­ках элек­то­раль­ных иссле­до­ва­ний еще с момен­та нача­ла их про­ве­де­ния [Bytzek, Steffens 2024: 526].

Теме реги­о­наль­ных выбо­ров в трех восточ­но­гер­ман­ских зем­лях в 2024 г. посвя­ще­на и рабо­та К. Фёлькль, где отме­ча­ет­ся, что уже перед самим элек­то­раль­ным собы­ти­ем ему было уде­ле­но осо­бое вни­ма­ние со сто­ро­ны СМИ, экспертов-полито логов, поли­ти­ков и обще­ства в целом. Основной при­чи­ной повы­шен­но­го инте­ре­са к ука­зан­ным выбо­рам, по мне­нию Фёлькль, мож­но счи­тать роль двух поли­ти­че­ских сил: АдГ, кото­рая проч­но уко­ре­ни­лась внут­ри кон­ку­рент­ной поли­ти­че­ской сре­ды с момен­та сво­е­го осно­ва­ния в 2013 г., и «Союз Сары Ваген кнехт», кото­рый был осно­ван толь­ко в янва­ре 2024 г. Результаты обе­их пар­тий на евро­пей­ских выбо­рах 9 июня 2024 г. и опро­сы, про­ве­ден­ные за несколь­ко недель до земель­ных выбо­ров, уже ука­зы­ва­ли на изме­не­ние поли­ти­че­ско­го балан­са сил в трех восточ­но­гер­ман­ских зем­лях в поль­зу двух упо­мя­ну­тых пар­тий [Völkl 2024: 516–517].

Еще одно направ­ле­ние иссле­до­ва­ний в выбран­ной тема­ти­ке — это ана­лиз про­цес­са фор­ми­ро­ва­ния и функ­ци­о­ни­ро­ва­ния пра­вя­щей коа­ли­ции немец­ких пар­тий. В рабо­те А. Мурзвика обра­ща­ет­ся вни­ма­ние на коа­ли­ци­он­ные отно­ше­ния меж­ду пар­ти­я­ми в пред­вы­бор­ный пери­од, пред­ше­ство­вав­ший феде­раль­ным выбо­рам 2017 г. Он отме­ча­ет, что уже во вре­мя пред­вы­бор­ной кам­па­нии пред­ста­ви­те­ли ХДС/ХСС и СДПГ высту­пи­ли про­тив про­дол­же­ния функ­ци­о­ни­ро­ва­ния «Большой коа­ли­ции», а одним из наи­бо­лее веро­ят­ных вари­ан­тов фор­ми­ро­ва­ния ново­го пра­ви­тель­ства был «Ямайский» аль­янс, состо­я­щий из ХДС/ХСС, СвДП и пар­тии «Зеленые». Автор так­же ука­зы­ва­ет на зна­чи­мую роль пре­зи­ден­та ФРГ Ф. В. Штайнмайера в скла­ды­ва­нии после ука­зан­ных выбо­ров ито­го­вой «Большой коа­ли­ции» пар­тий [Murswieck 2021: 122].

Фактор пер­со­на­ли­за­ции поли­ти­ки на при­ме­ре феде­раль­ных выбо­ров в Бундестаг 2021 г. рас­смат­ри­ва­ет А. Рёммеле. Она выде­ля­ет как мини­мум три изме­ре­ния «пер­со­на­ли­за­ции изби­ра­тель­ной кам­па­нии» (Personalisierung des Wahlkampfs). Во-первых, это под­ра­зу­ме­ва­ет под собой «повы­ше­ние зна­чи­мо­сти кан­ди­да­тов по срав­не­нию с сами­ми пар­ти­я­ми». Во-вторых, пер­со­на­ли­за­ция про­яв­ля­ет­ся на уровне пове­де­ния изби­ра­те­лей, кото­рое опре­де­ля­ет­ся ско­рее непо­сред­ствен­ным отно­ше­ни­ем инди­ви­да к веду­щим кан­ди­да­там, чем к рас­про­стра­ня­е­мым поли­ти­че­ским пози­ци­ям. В‑третьих, в рам­ках «тер­ми­на пер­со­на­ли­за­ции» (Personalisierung Begriffs) основ­ное вни­ма­ние неред­ко фоку­си­ру­ет­ся на пер­со­на­ли­за­ции сооб­ще­ний о поли­ти­ках в СМИ [Römmele 2021: 134–136].

Принимая во вни­ма­ние спе­ци­фи­ку обо­зна­чен­ной в рабо­те науч­ной про­бле­мы, необ­хо­ди­мо скон­цен­три­ро­вать­ся на том, как рас­смат­ри­ва­ет­ся роль ИИ в совре­мен­ной обще­ствен­ной и поли­ти­че­ской ком­му­ни­ка­ции. Несмотря на то что дан­ная тема толь­ко наби­ра­ет свою попу­ляр­ность в науч­ном дис­кур­се (при уже ощу­ти­мо воз­рос­шей вос­тре­бо­ван­но­сти в ее изу­че­нии), ей уде­лен пока недо­ста­точ­ный объ­ем вни­ма­ния, для того что­бы делать все­объ­ем­лю­щие выво­ды об обще­ствен­ной и поли­ти­че­ской роли ИИ. Сошлемся на ряд науч­ных работ, посвя­щен­ных роли тех­но­ло­гий ИИ в функ­ци­о­ни­ро­ва­нии как все­го обще­ства, так и его поли­ти­че­ской сфе­ры (см., напри­мер: [Володенков, Федорченко, Печенкин 2023; Володенков, Федорченко, Печенкин 2024; Петухов, Каминченко 2024; Каминченко, Петухов 2024; Darius, Römmele 2023; Koster 2022]).

Автор рабо­ты «Алгоритмическая поли­ти­че­ская анга­жи­ро­ван­ность в систе­мах искус­ствен­но­го интел­лек­та» Уве Петерс пишет, что алго­рит­мы ИИ могут фор­ми­ро­вать пред­взя­тый кон­тент по отно­ше­нию к поли­ти­че­ским ори­ен­та­ци­ям людей таким же обра­зом, как и в слу­чае гене­ри­ро­ва­ния кон­тен­та, в кото­ром, напри­мер, при­сут­ству­ют ген­дер­ные предубеж­де­ния [Peters 2022: 17]. Причем он под­чер­ки­ва­ет, что чело­ве­ку труд­нее выявить нали­чие имен­но поли­ти­че­ской пред­взя­то­сти в кон­тен­те ИИ, чем в слу­чае с ген­дер­ны­ми предубеж­де­ни­я­ми [Peters 2022: 3].

В иссле­до­ва­нии «Политическая анга­жи­ро­ван­ность ChatGPT» Д. Розадо обна­ру­жил, что при про­ве­де­нии несколь­ких тестов на опре­де­ле­ние поли­ти­че­ской ори­ен­та­ции ChatGPT (совре­мен­ной систе­мы ИИ, постро­ен­ной на осно­ве боль­шой язы­ко­вой моде­ли) резуль­та­ты тестов зача­стую поз­во­ля­ют гово­рить о нали­чии в содер­жа­нии отве­тов ИИ лево­го поли­ти­че­ско­го укло­на [Rozado 2023: 4]. Ученый пола­га­ет, что систе­мы ИИ, кото­рые демон­стри­ру­ют поли­ти­че­скую пред­взя­тость и исполь­зу­ют­ся боль­шим чис­лом людей, опас­ны, посколь­ку могут быть при­ме­не­ны для уста­нов­ле­ния кон­тро­ля над обще­ством, рас­про­стра­не­ния дез­ин­фор­ма­ции и мани­пу­ли­ро­ва­ния демо­кра­ти­че­ски­ми инсти­ту­та­ми и про­цес­са­ми [Rozado 2023: 5]. Впрочем, сле­ду­ет при­знать, что иссле­до­ва­ния по тема­ти­ке репре­зен­та­ции кон­крет­ных поли­ти­че­ских взгля­дов в кон­тен­те, гене­ри­ру­е­мом посред­ством ИИ, на дан­ный момент встре­ча­ют­ся крайне ред­ко и осве­ще­ние обо­зна­чен­ной про­бле­ма­ти­ки пока толь­ко наби­ра­ет обо­ро­ты в науч­ном сооб­ще­стве, что под­чер­ки­ва­ет акту­аль­ность теку­щей работы.

Российские уче­ные С. В. Володенков, С. Н. Федорченко и Н. М. Печенкин изу­чи­ли, как в раз­лич­ных науч­ных иссле­до­ва­ни­ях рас­смат­ри­ва­ет­ся вопрос о поли­ти­че­ской роли ИИ, и сде­ла­ли вывод о фор­ми­ро­ва­нии науч­но­го дис­кур­са, фик­си­ру­ю­ще­го «потен­ци­аль­ные социально-политические угро­зы, рис­ки и вызо­вы клю­че­вым сфе­рам жиз­не­де­я­тель­но­сти совре­мен­ных госу­дарств и обществ, кото­рые тре­бу­ют их опре­де­ле­ния, глу­бо­ко­го рас­смот­ре­ния и ана­ли­за совре­мен­ны­ми спе­ци­а­ли­ста­ми и уче­ны­ми в обла­сти поли­ти­че­ских наук» [Володенков, Федорченко, Печенкин 2024: 411].

Учитывая, что теку­щее иссле­до­ва­ние носит меж­дис­ци­пли­нар­ный харак­тер, нахо­дясь на сты­ке поли­ти­че­ской нау­ки и линг­ви­сти­ки, необ­хо­ди­мо обра­тить вни­ма­ние и на воз­рас­та­ю­щий в послед­нее вре­мя инте­рес к иссле­до­ва­ни­ям в обла­сти исполь­зо­ва­ния тех­но­ло­гий ИИ в линг­ви­сти­ке. Обозначенной про­бле­ма­ти­ке посвя­ще­ны рабо­ты как рос­сий­ских, так и зару­беж­ных уче­ных (см., напри­мер: [Никитина, Станкевич, Ларионов 2025; Петрова 2025; Иркова 2024; Jachimek 2025; Pröhl, Baumgartner, Zarnekow 2023]). Причем мно­гие из этих иссле­до­ва­ний так­же носят меж­дис­ци­пли­нар­ный характер.

В одной из недав­них работ А. Ячимек рас­смат­ри­ва­ет­ся вопрос о воз­мож­но­сти исполь­зо­ва­ния язы­ко­вой моде­ли на осно­ве ChatGPT в каче­стве инстру­мен­та в про­цес­се обу­че­ния грам­ма­ти­ке. С этой целью автор ана­ли­зи­ру­ет резуль­та­ты, полу­чен­ные при помо­щи попу­ляр­но­го веб-приложения ИИ в ходе реше­ния им грам­ма­ти­че­ских зада­ний и при гене­ри­ро­ва­нии отве­тов на вопро­сы линг­ви­сти­че­ско­го пла­на [Jachimek 2025: 221].

Размышляя об эффек­тах, полу­ча­е­мых от уме­ло­го соче­та­ния веб-приложений ИИ и облач­ных вычис­ле­ний, Т. Прёль, С. Баумгартнер и Р. Царнеков отме­ча­ют, что хоро­шо извест­ные пре­иму­ще­ства облач­ных вычис­ле­ний, такие, напри­мер, как мас­шта­би­ру­е­мость, поз­во­ля­ют исполь­зо­вать при­ло­же­ния ИИ по мере необ­хо­ди­мо­сти, напри­мер для крат­ко­сроч­ной клас­си­фи­ка­ции или ана­ли­за тек­ста, без необ­хо­ди­мо­сти при­об­ре­те­ния, предо­став­ле­ния и экс­плу­а­та­ции соб­ствен­ных ресур­сов [Pröhl, Baumgartner, Zarnekow 2023: 1095].

Выполняя полез­ную инстру­мен­та­лист­скую функ­цию, тех­но­ло­гии ней­ро­се­те­во­го моде­ли­ро­ва­ния исполь­зу­ют­ся уче­ны­ми и для про­ве­де­ния линг­ви­сти­че­ско­го ана­ли­за дан­ных. В одной из сво­их недав­них работ Е. Н. Никитина, М. А. Станкевич и Д. С. Ларионов при­ме­ни­ли ней­ро­се­те­вую модель для изу­че­ния эмо­тив­ных гла­го лов, пред­став­лен­ных в несколь­ких тек­сто­вых кор­пу­сах дан­ных, сре­ди кото­рых кор­пус совре­мен­ных поли­ти­че­ских дис­кус­сий и кор­пус нар­ра­ти­вов XIX в. [Никитина, Станкевич, Ларионов 2025].

Крайне акту­аль­ную на сего­дняш­ний день тему под­ни­ма­ет М. В. Петрова. Она изу­ча­ет вли­я­ние раз­но­об­раз­ных фото­изоб­ра­же­ний, сге­не­ри­ро­ван­ных посред­ством веб-приложений ИИ, на совре­мен­ную медиа­сфе­ру, спра­вед­ли­во ука­зы­вая, что подоб­ный вари­ант созда­ния фото­кон­тен­та откры­ва­ет для нее как новые воз­мож­но­сти (напри­мер, в части визу­а­ли­за­ции тек­стов), так и серьез­ные вызо­вы [Петрова 2025: 321].

Специфику машин­но­го пере­во­да меди­а­тек­стов (как пря­мо­го, так и обрат­но­го), под­ра­зу­ме­ва­ю­ще­го исполь­зо­ва­ние тех­но­ло­гий ИИ, рас­смат­ри­ва­ет в одной из сво­их работ А. В. Иркова. Она при­хо­дит к выво­ду, что «при опи­са­нии про­блем­ных зон машин­но­го пере­во­да меди­а­тек­стов» осо­бое зна­че­ние при­об­ре­та­ет дис­кур­сив­ный фак­тор, кото­рый воз­дей­ству­ет на «созда­ние и реа­ли­за­цию семан­ти­че­ской неопре­де­лен­но­сти» [Иркова 2024: 219].

Подводя итог рас­смот­ре­нию изу­ча­е­мо­го вопро­са, отме­тим, что, несмот­ря на уже сло­жив­ший­ся нема­лый пласт работ, посвя­щен­ных функ­ци­о­ни­ро­ва­нию поли­ти­че­ской систе­мы Германии, ана­ли­зу про­цес­сов фор­ми­ро­ва­ния пра­ви­тель­ствен­ной коа­ли­ции, осо­бен­но в кон­тек­сте резуль­та­тов состо­яв­ших­ся 23 фев­ра­ля 2025 г. выбо­ров в Бундестаг, уде­ле­но (по вполне понят­ным при­чи­нам) не столь мно­го вни­ма­ния со сто­ро­ны науч­но­го сооб­ще­ства. Более того, если учесть тот факт, что на момент напи­са­ния дан­ной рабо­ты (февраль-март 2025 г.) велись актив­ные дис­кус­сии о воз­мож­ном соста­ве буду­щей пар­тий­ной коа­ли­ции в Германии, про­во­ди­мое нами иссле­до­ва­ние при­об­ре­та­ет осо­бую акту­аль­ность. Об акту­аль­но­сти рабо­ты гово­рит и воз­рас­та­ю­щий инте­рес к изу­че­нию поли­ти­че­ской роли при­ло­же­ний ИИ (при этом на сего­дняш­ний день оче­вид­но, что пуб­ли­ка­ций по ука­зан­ной про­бле­ма­ти­ке недостаточно).

Несмотря на нали­чие цело­го ряда науч­ных работ, посвя­щен­ных ИИ и свя­зан­ных напря­мую либо опо­сре­до­ван­но со сфе­рой линг­ви­сти­ки, дан­ное направ­ле­ние иссле­до­ва­ний так­же оста­ет­ся крайне акту­аль­ным и недо­ста­точ­но изу­чен­ным, осо­бен­но если учесть стре­ми­тель­ное раз­ви­тие ней­ро­се­те­вых тех­но­ло­гий и выстра­и­ва­е­мых на их прин­ци­пах интернет-приложений ИИ. Все это под­чер­ки­ва­ет необ­хо­ди­мость про­ве­де­ния допол­ни­тель­ных иссле­до­ва­ний, в том чис­ле меж­дис­ци­пли­нар­но­го характера.

Описание методики исследования

Выбор при­клад­ных мето­дов для иссле­до­ва­ния обу­слов­лен постав­лен­ной в рабо­те целью и зада­ча­ми и свя­зан с необ­хо­ди­мо­стью про­ве­де­ния содержательно-смыслового ана­ли­за тек­стов. В каче­стве базо­вых исполь­зу­ют­ся четы­ре типа ана­ли­за: коли­че­ствен­ный контент-анализ нена­прав­лен­но­го типа, дис­кур­сив­ный ана­лиз, фрейм-анализ и срав­ни­тель­ный ана­лиз. Первый поз­во­лит во всем инфор­ма­ци­он­ном мас­си­ве, состав­лен­ном по ито­гам гене­ри­ро­ва­ния тек­стов при­ло­же­ни­ем ИИ, выявить клю­че­вые слова-/выражения-маркеры (семы-маркеры), отно­ся­щи­е­ся к кон­крет­ным тек­стам, посвя­щен­ным той или иной пар­тий­ной коа­ли­ции в Германии. Дискурсивный ана­лиз даст воз­мож­ность изу­чить тек­сты, сфор­ми­ро­ван­ные посред­ством веб-приложения, в при­вяз­ке к поли­ти­че­ско­му кон­тек­сту (отме­тим необ­хо­ди­мость тща­тель­ной про­вер­ки тек­сто­во­го мате­ри­а­ла на пред­мет соот­вет­ствия его содер­жа­ния поли­ти­че­ским и собы­тий­ным реа­ли­ям, напри­мер в теку­щем иссле­до­ва­нии важ­но обра­тить вни­ма­ние на то, как в кон­тен­те от при­ло­же­ния ИИ опре­де­ля­ет­ся состав участ­ни­ков коа­ли­ции поли­ти­че­ских пар­тий Германии). Фрейм-анализ помо­жет уста­но­вить наличие/отсутствие кон­крет­ных символикосмысловых/тематических единиц-фреймов, сви­де­тель­ству­ю­щих о нали­чии в сге­не­ри­ро­ван­ных ИИ текстах каких-либо «оце­нок» по отно­ше­нию к той или иной пар­тий­ной коа­ли­ции. Сравнительный ана­лиз поз­во­лит опре­де­лить попу­ляр­ность и зна­чи­мость выяв­лен­ных фрей­мов при помо­щи уче­та фор­ми­ру­ю­щих его клю­че­вых слов и словосочетаний.

Важнейшую часть про­во­ди­мо­го иссле­до­ва­ния состав­ля­ет фор­ми­ро­ва­ние тек­сто­во­го мас­си­ва дан­ных для ана­ли­за, преж­де все­го раз­ра­бот­ка реле­вант­но­го целям рабо­ты тек­сто­во­го запро­са. В теку­щем иссле­до­ва­нии он состо­ит из двух частей: 1) назва­ние коа­ли­ции (либо по цве­там пар­тий (как при­ня­то в Германии), либо по уже усто­яв­ше­му­ся ино­му обо­зна­че­нию) и 2) общая оцен­ка коа­ли­ции пар­тий (выбра­ны два вари­ан­та: «эффек­тив­ная коа­ли­ция немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий» и «неэф­фек­тив­ная коа­ли­ция немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий»). Выбор двух клю­че­вых по смыс­лу при­ла­га­тель­ных («эффек­тив­ная» и «неэф­фек­тив­ная») обу­слов­лен стрем­ле­ни­ем к наи­боль­шей про­сто­те зада­чи, постав­лен­ной при­ло­же­нию ИИ, дабы избе­жать более слож­ных фор­му­ли­ро­вок, спо­соб­ных вве­сти алго­рит­мы ИИ в «заблуж­де­ние» и тем самым сге­не­ри­ро­вать тек­сты, непод­хо­дя­щие по сво­е­му смыс­лу к наше­му тек­сто­во­му запро­су и цели иссле­до­ва­ния. Использованы тек­сто­вые запро­сы на немец­ком язы­ке. В резуль­та­те типо­вой тек­сто­вый запрос выгля­дит сле­ду­ю­щим обра­зом: «N (назва­ние коа­ли­ции) явля­ет­ся (не)эффективной коа­ли­ци­ей немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий» (N ist Deutschlands wirkungsvolle Parteien Koalition / N ist Deutschlands ineffektive Parteien Koalition).

Для постро­е­ния тек­сто­вых запро­сов исполь­зо­ва­ны 10 вари­ан­тов пар­тий­ных коа­ли­ций Германии. Учтены как те коа­ли­ции, кото­рые уже суще­ство­ва­ли или суще­ству­ют на феде­раль­ном и реги­о­наль­ном уров­нях, так и те, кото­рые мог­ли бы быть сфор­ми­ро­ва­ны вви­ду того, что кон­фи­гу­ра­ция подоб­но­го аль­ян­са пар­тий обсуж­да­лась в тот или иной пери­од функ­ци­о­ни­ро­ва­ния немец­кой поли­ти­че­ской систе­мы. Таким обра­зом, в тек­сто­вых запро­сах исполь­зо­ва­ны сле­ду­ю­щие назва­ния пар­тий­ных коа­ли­ций: «Большая коа­ли­ция» (ХДС/ХСС и СДПГ); «Ямайка» (ХДС/ ХСС, СвДП и «Зеленые»); «Светофор» (СДПГ, «Зеленые» и СвДП); «Черно-желтая коа­ли­ция» (ХДС/ХСС и СвДП); «Красно-красно-зеленая коа­ли­ция» (СДПГ, «Левые» и «Зеленые»); «Черно-зеленая коа­ли­ция» (ХДС/ХСС и «Зеленые»); «Ежевичная коа­ли­ция» (ХДС, СДПГ и «Союз Сары Вагенкнехт»); «Черно-красно-желтая коа­ли­ция» (ХДС, СДПГ и СвДП); «Кения» (ХДС, СДПГ и «Зеленые»); «Красно-зеленая коа­ли­ция» (СДПГ и «Зеленые»).

Разумеется, часть пред­став­лен­ных вари­ан­тов пар­тий­ных аль­ян­сов затруд­ни­тель­но пред­ста­вить в каче­стве феде­раль­ной пра­ви­тель­ствен­ной коа­ли­ции пар­тий, но наша цель под­ра­зу­ме­ва­ет замер воз­мож­ной «оцен­ки» в текстах ИИ раз­лич­ных вари­а­ций объ­еди­не­ния поли­ти­че­ских сил, поэто­му выбран широ­кий мас­сив инфор­ма­ци­он­ных дан­ных. Это сви­де­тель­ству­ет о ком­плекс­ном харак­те­ре про­во­ди­мо­го иссле­до­ва­ния, зна­че­ние резуль­та­тов кото­ро­го отнюдь не огра­ни­чи­ва­ет­ся исклю­чи тель­но рам­ка­ми элек­то­раль­ной кам­па­нии в Германии нача­ла 2025 г., а рас­про­стра­ня­ет­ся на более широ­кое пони­ма­ние фено­ме­на «оце­нок» ИИ поли­ти­че­ской ситу­а­ции в ФРГ в целом. Отметим, что пока на дан­ный момент ни одна пар­тия в Германии не декла­ри­ру­ет готов­но­сти всту­пать в коа­ли­цию с наби­ра­ю­щей попу­ляр­ность пар­ти­ей АдГ, так что в теку­щем тек­сто­вом ана­ли­зе ее назва­ние не упоминается.

Принципиальный мето­ди­че­ский момент заклю­ча­ет­ся в том, что один и тот же тек­сто­вый запрос в иссле­до­ва­нии исполь­зу­ет­ся не один, а пять раз, т. е. по одно­му тек­сто­во­му запро­су при­ло­же­ние ИИ гене­ри­ру­ет пять тек­стов. Подобная ана­ли­ти­че­ская кон­фи­гу­ра­ция поз­во­лит отча­сти избе­жать эффек­та слу­чай­но­сти и на осно­ва­нии сра­зу пяти тек­стов выявить усред­нен­ную «пози­цию», потен­ци­аль­но пре­зен­ту­е­мую в текстах, сге­не­ри­ро­ван­ных при­ло­же­ни­ем ИИ, по отно­ше­нию к кон­крет­ной коа­ли­ции сил. Учитывая экс­пе­ри­мен­таль­ный харак­тер про­во­ди­мой рабо­ты, пяти­крат­но­го гене­ри­ро­ва­ния тек­стов, как пред­по­ла­га­ет­ся, вполне доста­точ­но для отоб­ра­же­ния «усред­нен­ной» картины.

Предложенная мето­ди­ка фор­ми­ро­ва­ния инфор­ма­ци­он­но­го мас­си­ва дан­ных неиде­аль­на. Разумеется, вызы­ва­ют вполне спра­вед­ли­вые вопро­сы коли­че­ство вари­а­ций промп­тов для при­ло­же­ния ИИ и их содер­жа­ние. В мето­ди­ке совер­шен­но осо­знан­но при­во­дят­ся толь­ко две вер­сии промп­тов, посвя­щен­ные «эффек­тив­но­сти» и «неэф­фек­тив­но­сти» пар­тий­ных коа­ли­ций. Цель подоб­но­го под­хо­да — мак­си­маль­но упро­стить в содер­жа­тель­ном плане зада­чу для гене­ра­ции тек­стов, не пере­гру­жая интернет-приложение кон­тек­стом, исполь­зо­ва­ние кото­ро­го мог­ло бы пред­ло­жить «под­сказ­ки». Единственной потен­ци­аль­ной «под­сказ­кой» в этом слу­чае высту­па­ет лек­се­ма «эффек­тив­ный» и ее инвер­сив­ная фор­ма, но дан­ная «под­сказ­ка» исполь­зу­ет­ся при­ме­ни­тель­но ко всем пар­тий­ным коа­ли­ци­ям, а ее амби­ва­лент­ный харак­тер поз­во­ля­ет ниве­ли­ро­вать какой-либо еди­ный и целе­на­прав­лен­ный «акцент» в зада­нии для при­ло­же­ния ИИ. Минусы опи­сан­ной мето­ди­ки отча­сти реду­ци­ру­ют­ся за счет пяти­крат­но­го повто­ре­ния гене­ра­ции тек­стов по аутен­тич­но­му промпту.

Анализ материала

В ходе иссле­до­ва­ния при­ло­же­ни­ем ChatGPT в нача­ле фев­ра­ля 2025 г. сге­не­ри­ро­ва­но в общей слож­но­сти 100 тек­стов, из кото­рых 20 тек­стов сфор­ми­ро­ва­ны ИИ по тек­сто­вым запро­сам двух типов — по теме эффек­тив­но­сти (10 тек­стов) и неэф­фек­тив­но­сти (10 тек­стов) с пооче­ред­ным ука­за­ни­ем назва­ния кон­крет­ных коа­ли­ций немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий. Общий объ­ем сге­не­ри­ро­ван­ных тек­стов соста­вил 7377 слов. Учитывая ско­рее пилот­ный и поис­ко­вый харак­тер про­во­ди­мо­го иссле­до­ва­ния, ука­зан­ный объ­ем и харак­тер выбор­ки тек­сто­вых дан­ных, на наш взгляд, вполне реле­вант­ны для выпол­не­ния заяв­лен­ной цели науч­ной рабо­ты. Детальная ста­ти­сти­ка объ­е­ма сге­не­ри­ро­ван­ных слов по двум типам тек­сто­вых запро­сов и по каж­дой из обо­зна­чен­ных в рабо­те коа­ли­ций пред­став­ле­на в мат­ри­це зна­че­ний (табл. 1). Для визу­аль­но­го удоб­ства ста­ти­сти­че­ские дан­ные объ­еди­не­ны и пред­став­ле­ны по кон­крет­ным тек­сто­вым запро­сам в одной ячей­ке, т. е. в каж­дой ячей­ке с чис­ло­вы­ми зна­че­ни­я­ми ука­зан общий объ­ем слов пяти тек­стов, сге­не­ри­ро­ван­ных ИИ по опре­де­лен­но­му запросу.

Таблица 1. Объем слов в сге­не­ри­ро­ван­ных текстах по назва­ни­ям пар­тий­ных коалиций

Как сле­ду­ет из таб­ли­цы, сум­мар­ный объ­ем сге­не­ри­ро­ван­ных слов по тек­сто­вым запро­сам, посвя­щен­ным неэф­фек­тив­но­сти пар­тий­ных коа­ли­ций, замет­но пре­вы­ша­ет ана­ло­гич­ный пока­за­тель по теме их эффек­тив­но­сти (впро­чем, по про­цент­но­му соот­но­ше­нию раз­ни­ца не столь суще­ствен­ная — 52 % про­тив 48 %). Тексты наи­боль­ше­го сум­мар­но­го объ­е­ма сге­не­ри­ро­ва­ны ИИ по пово­ду «Краснозеленой коа­ли­ции» (831 слов), «Черно-зеленой коа­ли­ции» (797) и «Ямайки» (795), наи­мень­ше­го — по отно­ше­нию к «Большой коа­ли­ции» и «Светофору» (по 659). Применительно к тек­стам о таких пар­тий­ных аль­ян­сах, как «Черно-желтая коа­ли­ция», «Красно-красно-зеленая коа­ли­ция», «Ежевичная коа­ли­ция» и «Чернокрасно-желтая коа­ли­ция» при­ло­же­ние ИИ сге­не­ри­ро­ва­ло сум­мар­но боль­ший объ­ем слов по тек­сто­вым запро­сам, где акцен­ти­ру­ет­ся вни­ма­ние имен­но на эффек­тив­но­сти пар­тий­ной коа­ли­ции. В осталь­ных слу­ча­ях ситу­а­ция обратная.

Качественно-количественный тек­сто­вый ана­лиз поз­во­лил уста­но­вить нали­чие как мини­мум двух про­ти­во­по­лож­ных по сво­е­му смыс­ло­во­му зна­че­нию фрей­мов — «Эффективная коа­ли­ция» и «Неэффективная коа­ли­ция», для опре­де­ле­ния попу­ляр­но­сти кото­рых выяв­ле­ны и под­счи­та­ны клю­че­вые сло­ва и выра­же­ния, сиг­на­ли­зи­ру­ю­щие о поли­ти­че­ской коа­ли­ции пар­тий ско­рее как об эффек­тив­ной или неэф­фек­тив­ной. На осно­ва­нии тек­сто­во­го ана­ли­за вполне воз­мож­но уста­но­вить и нали­чие дру­гих смыс­ло­вых рамок-фреймов, но это в неко­то­рой сте­пе­ни выхо­дит за гра­ни­цы заяв­лен­ной нами цели иссле­до­ва­ния, а их опи­са­ние может пре­вы­сить допу­сти­мый для тре­бо­ва­ний науч­ной ста­тьи объ­ем тек­ста, поэто­му в иссле­до­ва­нии скон­цен­три­ро­ва­но вни­ма­ние исклю­чи­тель­но на двух ука­зан­ных фрей­мах и осо­бен­но­стях их содер­жа­тель­ной репрезентации.

Разумеется, исполь­зо­ва­ние в содер­жа­нии промп­тов кон­крет­ных лек­сем (потен­ци­аль­ных «под­ска­зок») при­во­дит к тому, что иссле­до­ва­тель «наме­ка­ет» ней­ро­се­ти о том, какие фрей­мы могут быть исполь­зо­ва­ны в сге­не­ри­ро­ван­ных текстах. Следует при­знать, что в дан­ном слу­чае веб-приложение ИИ отча­сти «уло­ви­ло» подоб­ный «намек» и сфор­ми­ро­ва­ло инфор­ма­ци­он­ный мас­сив, вклю­ча­ю­щий соот­вет­ству­ю­щие сим­во­ли­че­ско­му содер­жа­нию промп­тов фрей­мы. Допуская это, необ­хо­ди­мо под­черк­нуть, что цель про­во­ди­мой рабо­ты состо­ит в выяв­ле­нии потен­ци­аль­но воз­мож­ных «акцен­тов» и «оце­ноч­ных зна­ков» в тек­сто­вом кон­тен­те от ней­ро­се­ти. Выявленные фрей­мы, в свою оче­редь, пред­став­ля­ют собой ско­рее реле­вант­ные инстру­мен­ты для подоб­но­го семи­о­ти­че­ско­го ана­ли­за и уста­нов­ле­ния наличия/отсутствия «сме­щен­ных оце­нок» в тек­сто­вых мате­ри­а­лах нейросети.

Сделаем важ­ное мето­ди­че­ское уточ­не­ние по пово­ду про­ве­де­ния кон­тен­та­на­ли­за: в целях упо­ря­до­чи­ва­ния и про­зрач­но­сти про­це­ду­ры частот­но­го под­сче­та мы при­ня­ли реше­ние, что внут­ри одно­го пред­ло­же­ния может встре­чать­ся раз­ное коли­че­ство клю­че­вых слов-/выражений-маркеров, или сем, при­чем каж­дое из них отдель­но учи­ты­ва­ет­ся в общем ста­ти­сти­че­ском под­сче­те. Например, в пред­ло­же­нии, посвя­щен­ном «Большой коа­ли­ции»: Sie wurde im Jahr 2013 unter der Führung von Angela Merkel gebildet und setzt sich seitdem für eine stabile Regierung und politische Zusammenarbeit ein («Она [коа­ли­ция] была созда­на в 2013 году под руко­вод­ством Ангелы Меркель и с тех пор демон­стри­ру­ет ста­биль­ное управ­ле­ние и при­вер­жен­ность поли­ти­че­ско­му сотруд­ни­че­ству») — в каче­стве подоб­ных слов/выражений мож­но выде­лить сра­зу две еди­ни­цы для под­сче­та часто­ты встре­ча­е­мо­сти кон­крет­но­го фрей­ма: демон­стри­ру­ет (1) ста­биль­ное управ­ле­ние и (2)при­вер­жен­ность поли­ти­че­ско­му сотруд­ни­че­ству.

Для уточ­не­ния мето­ди­ки под­сче­та клю­че­вых слов/выражений при­ве­дем пред­ло­же­ние, посвя­щен­ное «Ежевичной коа­ли­ции»: Zusammen bilden sie eine starke und vielseitige Regierungskoalition, die es versteht, die unterschiedlichen Interessen der Bevölkerung zu berücksichtigen und Lösungen für komplexe Herausforderungen zu finden («Вместе они [пар­тии] обра­зу­ют силь­ную и раз­но­об­раз­ную пра­ви­тель­ствен­ную коа­ли­цию, кото­рая зна­ет, как учи­ты­вать раз­лич­ные инте­ре­сы насе­ле­ния и нахо­дить реше­ния слож­ных про­блем»). В нем выде­ля­ют­ся сра­зу четы­ре клю­че­вые еди­ни­цы для под­сче­та: (1) силь­ная и (2)раз­но­об­раз­ная пра­ви­тель­ствен­ная коа­ли­ция; зна­ет, как (3) учи­ты­вать раз­лич­ные инте­ре­сы насе­ле­ния и (4) нахо­дить реше­ния слож­ных проблем.

Разделение пред­ло­же­ний на части с выде­ле­ни­ем про­стей­ших смыс­ло­вых еди­ниц, выра­жен­ных при помо­щи раз­но­об­раз­ных син­так­си­че­ских кон­струк­ций, — сем, кото­рые, в свою оче­редь, явля­ют­ся семи­о­ти­че­ски­ми мар­ке­ра­ми того или ино­го фрей­ма, пред­став­ля­ет­ся в дан­ном слу­чае одним из наи­бо­лее ре левант­ных и надеж­ных инстру­мен­тов для ана­ли­за тек­сто­во­го мас­си­ва и интер пре­та­ции его резуль­та­тов. Данный под­ход к состав­ле­нию мето­ди­ки под сче та часто­ты сем в опре­де­лен­ной сте­пе­ни созву­чен линг­ви­сти­че­ско­му при­е­му пар­цел­ля­ции, толь­ко без фор­маль­но­го, но со смыс­ло­вым раз­де­ле­ни­ем пред­ло­же­ния на части. Разумеется, подоб­ная про­це­ду­ра под­сче­та часто­ты семи­о­ти­че­ских мар­ке­ров выгля­дит слож­ной и гро­мозд­кой, но серьез­ную помощь при ее осу­ществ­ле­нии ока­зы­ва­ет дискурс-анализ, поз­во­ля­ю­щий учи­ты­вать внеш­ний кон­текст при­ме­ни­тель­но к тем или иным выра­же­ни­ям и лек­се­мам и ниве­ли­ро­вать потен­ци­аль­ные ошиб­ки (кото­рые, впро­чем, вполне воз­мож­ны в рам­ках подоб­ной мето­ди­ки) при отне­се­нии той или иной семы к кон­крет­но­му фрейму.

Еще одно мето­ди­че­ское уточ­не­ние: в слу­чае, если в рам­ках пяти сге­не­ри­ро­ван­ных по одно­му и тому же запро­су тек­стов встре­ча­ют­ся оди­на­ко­вые или крайне близ­кие по сво­е­му смыс­ло­во­му зна­че­нию слова-/выражения-маркеры обо­зна­чен­ных выше фрей­мов, то они не объ­еди­ня­ют­ся в одно целое, а под­счи­ты­ва­ют­ся отдель­но, так как каж­дый из сге­не­ри­ро­ван­ных тек­стов (пусть и по одно­му и тому же запро­су) рас­смат­ри­ва­ет­ся нами отдель­но, и на осно­ве каж­до­го кон­крет­но­го тек­ста фор­ми­ру­ет­ся общая статистика.

В каче­стве при­ме­ра мож­но при­ве­сти несколь­ко пред­ло­же­ний из еди­но­го кор­пу­са тек­сто­вых дан­ных (сге­не­ри­ро­ван­ных при­ло­же­ни­ем ИИ отдель­но друг от дру­га), посвя­щен­но­го «‘‘Красно-красно-зеленой коа­ли­ции’’»: Die Rot-Rot-Grün Koalition hat in den verschiedenen Bundesländern unterschiedliche Schwerpunkte, jedoch verfolgen sie generell das Ziel, progressivere und nachhaltigere Politik umzusetzen («‘‘Красно-краснозеленая коа­ли­ция’’ име­ет раз­лич­ные при­о­ри­те­ты в тех или иных феде­раль­ных зем­лях, но в целом стре­мит­ся к реа­ли­за­ции более про­грес­сив­ной и устой­чи­вой поли­ти­ки»); Die Rot-Rot-Grün Koalition setzt sich für soziale Gerechtigkeit, Umweltschutz und eine progressive Politik ein («‘‘Красно-красно-зеленая’’ коа­ли­ция высту­па­ет за соци­аль­ную спра­вед­ли­вость, защи­ту окру­жа­ю­щей сре­ды и про­грес­сив­ную поли­ти­ку»). Коннотации, свя­зан­ные со сло­вом «про­гресс», в опре­де­лен­ной сте­пе­ни поз­во­ля­ют отдель­но отне­сти выра­же­ния (1) стре­мит­ся к реа­ли­за­ции более про­грес­сив­ной поли­ти­ки и (2) высту­па­ет за про­грес­сив­ную поли­ти­ку к семам, состав­ля­ю­щим фрейм «Эффективная коалиция».

Приведение дру­гих при­ме­ров из сге­не­ри­ро­ван­ных фраг­мен­тов тек­сто­вых мате­ри­а­лов серьез­но уве­ли­чит объ­ем теку­щей рабо­ты, поэто­му далее целе­со­об­раз­но сосре­до­то­чить­ся на общей ста­ти­сти­че­ской инфор­ма­ции. Подробная ста­ти­сти­ка исполь­зо­ва­ния слов/выражений-маркеров двух фрей­мов по всем тек­стам пред­став­ле­на в таб­ли­це 2. Отметим, что в каж­дой ячей­ке ука­за­но коли­че­ство слов-/выражений-маркеров кон­крет­но­го фрей­ма, сум­мар­но встре­ча­ю­щих­ся в деся­ти текстах, пять из кото­рых сге­не­ри­ро­ва­ны по запро­су: «N (назва­ние коа­ли­ции) явля­ет­ся эффек­тив­ной коа­ли­ци­ей немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий», а дру­гие пять — по запро­су: «N (назва­ние коа­ли­ции) явля­ет­ся неэф­фек­тив­ной коа­ли­ци­ей немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий», т. е. в каж­дой ячей­ке пред­став­ле­на общая сум­ма иско­мых слов/выражений, что дела­ет таб­ли­цу более удоб­ной для интерпретации.

Согласно дан­ным таб­ли­цы, все­го в ходе экс­пе­ри­мен­таль­но­го иссле­до­ва­ния выяв­ле­но 493 слу­чая исполь­зо­ва­ния при­ло­же­ни­ем ИИ раз­лич­ных слов-/выражений-маркеров, из кото­рых 193 сви­де­тель­ству­ют о нали­чии фрей­ма «Эффективная коа­ли­ция», а 300 — о нали­чии фрей­ма «Неэффективная коа­ли­ция». В целом наи­боль­шее коли­че­ство слов-/выражений-маркеров (60) по обо­им фрей­мам гене­ри­ру­ет­ся ИИ при­ме­ни­тель­но к тек­стам о «Большой коа­ли­ции», наи­мень­шее — в текстах о коа­ли­ции «Ямайка» и «Красно-зеленой коа­ли­ции». Наибольшее коли­че­ство слов-/выражений-маркеров, отно­ся­щих­ся к фрей­му «Эффективная коа­ли­ция», исполь­зу­ет­ся при­ло­же­ни­ем ИИ в текстах о «Большой коа­ли­ции» (30), «Ежевичной коа­ли­ции» (26) и «Светофоре» (21), наи­мень­шее — в текстах о «Ямайке» (8) и «Красно-красно-зеленой коа­ли­ции» (14).

Таблица 2. Количество клю­че­вых словслов-/выражений-маркеров для фрей­мов «Эффективная коа­ли­ция» и «Неэффективная коа­ли­ция» в сге­не­ри­ро­ван­ных текстах по назва­ни­ям пар­тий­ных коалиций

В свою оче­редь, наи­боль­шее коли­че­ство слов-/выражений-маркеров, отно­ся­щих­ся к фрей­му «Неэффективная коа­ли­ция», исполь­зу­ет­ся при­ло­же­ни­ем ИИ в текстах о «Черно-желтой коа­ли­ции» (37), а наи­мень­шее — в текстах о «Красно-зеленой коа­ли­ции» (19). Отдельно отме­тим, что толь­ко в слу­ча­ях с тек­ста­ми, посвя­щен­ны­ми «Большой коа­ли­ции» и «Красно-зеленой коа­ли­ции», уста­нов­ле­но равен­ство по коли­че­ству исполь­зу­е­мых мар­ке­ров, отно­ся­щих­ся к двум про­ти­во­по­лож­ным по смыс­лу фрей­мам: по 30 — в слу­чае с пер­вы­ми и по 19 — со вто­ры­ми. Во всех осталь­ных текстах, фор­ми­ру­е­мых ИИ по теме раз­лич­ных коа­ли­ций, коли­че­ствен­но пре­об­ла­да­ют имен­но те мар­ке­ры, кото­рые сви­де­тель­ству­ют о про­яв­ле­нии фрей­ма «Неэффективная коа­ли­ция» (наи­боль­шее рас­хож­де­ние в слу­чае с коа­ли­ци­ей «Ямайка», где раз­ни­ца состав­ля­ет 22 еди­ни­цы, наи­мень­шее — в слу­чае с «Ежевичной коа­ли­ци­ей» с раз­ни­цей в две единицы).

Результаты исследования

Полученные резуль­та­ты поз­во­ля­ют сде­лать ряд выводов.

Во-первых, попу­ляр­ное при­ло­же­ние ИИ ChatGPT уде­ля­ет осо­бое вни­ма­ние гене­ри­ро­ва­нию тек­стов, посвя­щен­ных «Красно-зеленой коа­ли­ции» немец­ких пар­тий, состо­я­щей из СДПГ и пар­тии «Зеленые». Возможно, это обу­слов­ле­но тем, что ука­зан­ная коа­ли­ция была пра­ви­тель­ствен­ной (феде­раль­ной) на про­тя­же­нии отно­си­тель­но дли­тель­но­го пери­о­да вре­ме­ни — с 1998 по 2005 г. Данная коа­ли­ция неред­ко фор­ми­ро­ва­лась и на реги­о­наль­ном уровне, напри­мер в Нижней Саксонии (2013), Баден-Вюртемберге (2011), Бремене (2007).

Вместе с тем наи­боль­шее коли­че­ство слов по тек­сто­вым запро­сам, где упо­ми­на­ет­ся эффек­тив­ность коа­ли­ции, сге­не­ри­ро­ва­но при­ме­ни­тель­но к «Ежевичной коа­ли­ции». Однако сле­ду­ет уточ­нить, что ИИ в состав обо­зна­чен­ной коа­ли­ции вклю­ча­ет отнюдь не тот пере­чень пар­тий, кото­рый дол­жен быть в ней ука­зан (ХДС, СДПГ и «Союз Сары Вагенкнехт», кото­рые впер­вые в исто­рии Германии сфор­ми­ро­ва­ли «Ежевичную коа­ли­цию» по ито­гам реги­о­наль­ных выбо­ров в Тюрингии в 2024 г.), а дру­гой, состо­я­щий то из ХСС, СвДП и пар­тии «Зеленые», то из ХДС/ХСС, СДПГ и СвДП. В одном из слу­ча­ев ИИ обо­зна­ча­ет, что «дан­ная коа­ли­ция не насто­я­щая», а сам тер­мин явля­ет­ся «вымыш­лен­ным», «исполь­зу­е­мым, воз­мож­но, в сати­ри­че­ском кон­тек­сте» (Die Brombeer-Koalition ist keine echte politische Koalition in Deutschland. Es scheint sich um einen fiktiven Begriff zu handeln, der möglicherweise in einem satirischen Kontext verwendet wird). Фиксация подоб­ных неточ­но­стей в оче­ред­ной раз демон­стри­ру­ет необ­хо­ди­мость исполь­зо­ва­ния дискурс-анализа при изу­че­нии тек­сто­вых мас­си­вов дан­ных, сге­не­ри­ро­ван­ных при помо­щи нейросети.

Любопытно, что в слу­чае с тек­сто­вы­ми запро­са­ми, посвя­щен­ны­ми непо­сред­ствен­но неэф­фек­тив­но­сти коа­ли­ции, сум­мар­но наи­боль­ший объ­ем тек­стов сге­не­ри­ро­ван ней­ро­се­тью при­ме­ни­тель­но к коа­ли­ци­ям «Кения» (ХДС, СДПГ и «Зеленые») и «Ямайка» (ХДС/ХСС, СвДП и «Зеленые»). Первый аль­янс ни разу не был сфор­ми­ро­ван на феде­раль­ном уровне (хотя в 2017 г. такой вари­ант был воз­мо­жен), а на реги­о­наль­ном уровне он впер­вые был обра­зо­ван по ито­гам выбо­ров в Саксонии-Анхальт в 2016 г. (а затем в Бранденбурге и Саксонии в 2019 г.). Второй из ука­зан­ных аль­ян­сов мог быть сфор­ми­ро­ван на феде­раль­ном уровне в 2017 г. (но основ­ные пар­тии тогда дого­во­рить­ся о коа­ли­ции не смог­ли), при этом он был впер­вые обра­зо­ван на реги­о­наль­ном уровне в Сааре в 2009 г. Отметим, что на при­ме­ре «Кении» ней­ро­сеть сно­ва некор­рект­но отоб­ра­жа­ет состав коа­ли­ции, вклю­чая в нее, напри­мер, ХДС, ХСС и СвДП или вовсе «отка­зы­вая» ей в офи­ци­аль­ном ста­ту­се (Die Kenia-Koalition ist keine offizielle Koalition in Deutschland… — «Коалиция ‘‘Кения’’ не явля­ет­ся офи­ци­аль­ной коа­ли­ци­ей в Германии…»).

Во-вторых, несмот­ря на мини­маль­ный объ­ем слов, сге­не­ри­ро­ван­ных ИИ по запро­сам, посвя­щен­ным «Большой коа­ли­ции» (ХДС/ХСС и СДПГ), имен­но в этих текстах пред­став­ле­но сум­мар­но наи­боль­шее коли­че­ство слов/выражений-маркеров фрей­ма «Эффективная коа­ли­ция». Причем толь­ко в слу­чае с дан­ной коа­ли­ци­ей и «Красно-зеленой коа­ли­ци­ей» суще­ству­ет пари­тет по коли­че­ству подоб­ных смыс­ло­вых еди­ниц (во всех остав­ших­ся слу­ча­ях коли­че­ствен­но пре­об­ла­да­ют семы­м­ар­ке­ры фрей­ма «Неэффективная коа­ли­ция»). «Большая коа­ли­ция» четы­ре раза за после­во­ен­ный пери­од фор­ми­ро­ва­лась на феде­раль­ном уровне (при­чем в трех слу­ча­ях канц­ле­ром Германии была А. Меркель). Нередко она созда­ет­ся и на уровне земель. Предположительная при­чи­на, по кото­рой ИИ в дан­ных слу­ча­ях гене­ри­ру­ет рав­ное коли­че­ство смыс­ло­вых еди­ниц — мар­ке­ров двух фрей­мов, заклю­ча­ет­ся в том, что две ука­зан­ные коа­ли­ции име­ют нема­лый опыт рабо­ты одно­вре­мен­но на феде­раль­ном и реги­о­наль­ном уров­нях, чему посвя­щен зна­чи­тель­ный объ­ем мате­ри­а­лов СМИ и инфор­ма­ции в интернет-пространстве, на осно­ве кото­рых и про­из­во­дит­ся обу­че­ние нейросети.

Возможность созда­ния «Большой коа­ли­ции» актив­но обсуж­да­лась и по ито­гам вне­оче­ред­ных выбо­ров в Бундестаг в 2025 г. Впрочем, ман­да­тов толь­ко ХДС/ХСС и СДПГ для фор­ми­ро­ва­ния каби­не­та мини­стров мог­ло и не хва­тить, и в этом слу­чае к коа­ли­ции мог­ли бы при­мкнуть либо «Зеленые» (что близ­ко к соста­ву коа­ли­ции «Кения»), либо «Левые» (подоб­ный вари­ант коа­ли­ции нами в рабо­те не рас­смот­рен). Если бы допол­ни­тель­ной силой ока­за­лись «Зеленые», то тогда полу­чи­лось бы объ­еди­не­ние как раз тех двух коа­ли­ций («Большая коа­ли­ция» и «Красно-зеленая коа­ли­ция»), к кото­рым в текстах ней­ро­се­ти «выра­жа­ет­ся» отно­си­тель­но ней­траль­ная оцен­ка. Можно пред­по­ло­жить, что в кон­тен­те от при­ло­же­ния ИИ выше осталь­ных «оце­ни­ва­ет­ся» веро­ят­ность созда­ния «Большой коа­ли­ции» пар­тий (так как в этом слу­чае в его содер­жа­нии пред­став­ле­но боль­ше сем-маркеров, посвя­щен­ных «эффек­тив­но­сти» аль­ян­са) или «Большая коа­ли­ция» + «Зеленые» (так как в состав «Красно-зеленой коа­ли­ции» уже вхо­дит СДПГ, а сама «Красно-зеленая коа­ли­ция» не может быть сфор­ми­ро­ва­на вви­ду недо­ста­точ­но­го коли­че­ства мандатов).

В‑третьих, «опи­сы­вая» «Большую коа­ли­цию», ней­ро­сеть исполь­зу­ет сле­ду­ю­щие слова-/выражения-маркеры фрей­ма «Эффективная коа­ли­ция»: stabil («ста­биль­ная»), handlungsfähig («спо­соб­ная к дей­ствию»); …arbeitet an verschiedenen politischen Themen… («…рабо­та­ет над раз­лич­ны­ми поли­ти­че­ски­ми вопросами…»);

…versucht Kompromisse zu finden, um die Regierungsgeschäfte zu führen («…пыта­ет­ся най­ти ком­про­мис­сы при управ­ле­нии госу­дар­ством»); …hat in verschiedensten Bereichen wichtige Reformen umgesetzt… («…осу­ще­стви­ла важ­ные рефор­мы в раз­лич­ных обла­стях…»); …sich auf wichtige politische Entscheidungen zu einigen und somit stabile Verhältnisse in Deutschland zu schaffen… («…ей уда­ет­ся согла­со­вы­вать важ­ные поли­ти­че­ские реше­ния и тем самым созда­вать ста­биль­ные усло­вия в Германии…»);

…oft eine breite Mehrheit im Parlament und kann daher effektiv Gesetze verabschieden und politische Entscheidungen treffen…(«…часто име­ет подав­ля­ю­щее боль­шин­ство в пар­ла­мен­те и поэто­му может при­ни­мать эффек­тив­ные зако­ны и поли­ти­че­ски­ере­ше­ния…»); …ist die Große Koalition eine wichtige politische Kraft in Deutschland, die die Interessen der Bürgerinnen und Bürger vertritt… («…явля­ет­ся важ­ной поли­ти­че­ской силой в Германии, пред­став­ля­ю­щей инте­ре­сы граж­дан…»); …zahlreiche Reformen und Gesetze auf den Weg gebracht, um die Herausforderungen in Deutschland zu bewältigen… («…про­ве­ла мно­го­чис­лен­ные рефор­мы и изда­ла боль­шое коли­че­ство зако­нов для реше­ния про­блем, с кото­ры­ми стал­ки­ва­ет­ся Германия…») и т. д. Таким обра­зом, ИИ, «харак­те­ри­зуя» «Большую коа­ли­цию» как эффек­тив­ную, «отме­ча­ет» ее опыт в реше­нии раз­лич­ных вопро­сов раз­ви­тия обще­ства, ста­биль­ность, репу­та­цию (как одно­го из важ­ных поли­ти­че­ских субъ­ек­тов) и готов­ность к ком­про­мис­су, спо­соб­ность каче­ствен­но выпол­нять функ­ции репре­зен­та­ции и т. д.

Любопытно, что в текстах, где пред­став­ле­ны семы-маркеры обо­зна­чен­но­го фрей­ма, часто исполь­зу­ют­ся гла­го­лы как совер­шен­но­го, так и несо­вер­шен­но­го вида. Иными сло­ва­ми, акцен­ти­ру­ет­ся вни­ма­ние на про­шлом «Большой коа­ли­ции» (…hat in verschiedensten Bereichen wichtige Reformen umgesetzt… — «…осу­ще­стви­ла важ­ные рефор­мы в раз­лич­ных обла­стях…») и ее насто­я­щем (…sich auf wichtige politische Entscheidungen zu einigen und somit stabile Verhältnisse in Deutschland zu schaffen… — «…ей уда­ет­ся согла­со­вы­вать важ­ные поли­ти­че­ские реше­ния и тем самым созда­вать ста­биль­ные усло­вия в Германии…»). В каче­стве уси­ле­ния «эффек­тив­но­го» кон­но­та­тив­но­го фона исполь­зу­ют­ся соот­вет­ству­ю­щие при­ла­га­тель­ные: stabil («ста­биль­ная»), eine wichtige politische («важ­ная поли­ти­че­ская») — со сло­вом Kraft («сила»); breite(«широ­кое») — со сло­вом Mehrheit («боль­шин­ство»); größten («круп­ней­шие») — со сло­вом Parteien («пар­тии») и т. д.

Еще один при­ем, встре­ча­ю­щий­ся в дан­ном кор­пу­се тек­стов, — это упо­ми­на­ние гло­баль­ных задач и дей­ствий вме­сте с назва­ни­ем стра­ны: …und somit stabile Verhältnisse in Deutschland zu schaffen («…и тем самым созда­ет ста­биль­ные усло­вия в Германии»); Die Große Koalition hat in den vergangenen Jahren zahlreiche Reformen und Gesetze auf den Weg gebracht, um die Herausforderungen in Deutschland zu bewältigen («В послед­ние годы ‘‘Большая коа­ли­ция’’ ини­ци­и­ро­ва­ла мно­го­чис­лен­ные рефор­мы и зако­ны для реше­ния про­блем, сто­я­щих перед Германией»); Trotzdem hat die große Koalition in der Vergangenheit wichtige Entscheidungen getroffen und Deutschland stabil regiert («Тем не менее в про­шлом Большая коа­ли­ция при­ни­ма­ла важ­ные реше­ния и обес­пе­чи­ва­ла ста­биль­ное управ­ле­ние Германией») и т. д. Использование обо­зна­чен­ной кон­струк­ции спо­соб­но выпол­нить сра­зу несколь­ко функ­ций, в част­но­сти иден­ти­фи­ка­ции коа­ли­ции пар­тий со стра­ной (что уси­ли­ва­ет ассо­ци­а­тив­ный эффект внут­ри ауди­то­рии), созда­ние сво­е­го рода вне­вре­мен­но­го эффек­та дея­тель­но­сти пар­тий­ной коа­ли­ции с акцен­том на посто­ян­стве и при­зна­нии (леги­ти­ма­ции) обще­ством и т. д.

В‑четвертых, «опи­сы­вая» «Красно-зеленую коа­ли­цию», ИИ исполь­зу­ет сле­ду­ю­щие слова-/выражения-маркеры фрей­ма «Эффективная коалиция»:

…verschiedene progressive Reformen umgesetzt, wie zum Beispiel die Einführung des Mindestlohns, die Energiewende… («…реа­ли­зо­ва­ла раз­лич­ные про­грес­сив­ные рефор­мы, такие как вве­де­ние мини­маль­ной зара­бот­ной пла­ты, энер­ге­ти­че­ский пере­ход…»); …hat sich als eine wirkungsvolle politische Kraft in Deutschland etabliert… («… заре­ко­мен­до­ва­ла себя как эффек­тив­ная поли­ти­че­ская сила в Германии…»); …wichtige Reformen wie die Agenda 2010… umgesetzt… («[за вре­мя ее рабо­ты в пра­ви­тель­стве ФРГ] были реа­ли­зо­ва­ны такие важ­ные рефор­мы, как “Повестка дня 2010”»); …gilt die RotGrün Koalition als eine der erfolgreichsten und stabilsten Parteienbündnisse in Deutschland…

(«…счи­та­ет­ся одним из самых успеш­ных и ста­биль­ных пар­тий­ных аль­ян­сов в Германии…») и т. д. «Характеризуя» «Красно-зеленую коа­ли­цию» как эффек­тив­ную, ChatGPT «фоку­си­ру­ет­ся» на ее опы­те в про­ве­де­нии реформ и репу­та­ции как одной из самых успеш­ных и ста­биль­ных немец­ких коалиций.

В текстах, где пред­став­ле­ны семы-маркеры обо­зна­чен­но­го фрей­ма, как и в слу­чае с кор­пу­сом дан­ных при­ме­ни­тель­но к «Большой коа­ли­ции», так­же встре­ча­ют­ся гла­го­лы совер­шен­но­го и несо­вер­шен­но­го вида: …verschiedene progressive Reformen umgesetzt, wie zum Beispiel die Einführung des Mindestlohns, die Energiewende… («…реа­ли­зо­ва­ла раз­лич­ные про­грес­сив­ные рефор­мы, такие как вве­де­ние мини­маль­ной зара­бот­ной пла­ты, энер­ге­ти­че­ский пере­ход…»); Die RotGrün Koalition verfolgt in der Regel eine Politik, die ökologische und soziale Anliegen miteinander verbindet («Красно-зеленая коа­ли­ция, как пра­ви­ло, про­во­дит поли­ти­ку, соче­та­ю­щую эко­ло­ги­че­ские и соци­аль­ные аспек­ты»); Die Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien basiert auf gemeinsamen politischen Zielen und Werten im Bereich sozialer Gerechtigkeit, Umweltschutz und nachhaltiger Politik («Сотрудничество меж­ду дву­мя пар­ти­я­ми осно­ва­но на общих поли­ти­че­ских целях и цен­но­стях в обла­сти соци­аль­ной спра­вед­ли­во­сти, охра­ны окру­жа­ю­щей сре­ды и устой­чи­вой поли­ти­ки») и т. д. Здесь так­же про­сле­жи­ва­ет­ся ори­ен­та­ция на про­шлое и настоящее.

В каче­стве прилагательных-«усилителей» «эффек­тив­но­го» кон­но­та­тив­но­го фона исполь­зу­ют­ся сле­ду­ю­щие лек­се­мы: erfolgreich («успеш­ный»), stabil («ста­биль­ный») — со сло­вом Allianz («аль­янс»); eine wirkungsvolle politische («эффек­тив­ная поли­ти­че­ская») — со сло­вом Kraft («сила»); progressive («про­грес­сив­ная») — со сло­вом Politik («поли­ти­ка») и т. д.

Любопытно, что отме­чен­ный выше линг­ви­сти­че­ский при­ем упо­ми­на­ния гло­баль­ных задач и дей­ствий вме­сте с назва­ни­ем стра­ны в кор­пу­се тек­сто­вых мате­ри­а­лов о «Красно-зеленой коа­ли­ции» не встречался.

Выводы

В рабо­те осу­ществ­лен ана­лиз тек­сто­во­го мас­си­ва дан­ных, неод­но­крат­но сге­не­ри­ро­ван­ных по несколь­ким стан­дар­ти­зо­ван­ным запро­сам одним из попу­ляр­ней­ших при­ло­же­ний ИИ — ChatGPT — на тему пар­тий­ных коа­ли­ций в Германии. Установлено, что из самых раз­но­об­раз­ных вари­ан­тов коа­ли­ций отно­си­тель­но ней­траль­ное «отно­ше­ние» (по коли­че­ству слов-/выражений-маркеров двух фрей­мов «Эффективная коа­ли­ция» и «Неэффективная коа­ли­ция») пред­став­ле­но толь­ко по пово­ду двух аль­ян­сов: «Большая коа­ли­ция» (ХДС/ХСС и СДПГ) и «Красно-зеленая коа­ли­ция» (СДПГ и «Зеленые»). Во всех осталь­ных слу­ча­ях при помо­щи ИИ гене­ри­ру­ет­ся боль­ше сем-маркеров, сви­де­тель­ству­ю­щих ско­рее о неэф­фек­тив­но­сти коалиций.

Учитывая резуль­та­ты состо­яв­ших­ся 23 фев­ра­ля 2025 г. выбо­ров в Бундестаг, выяв­лен­ное «отно­ше­ние» ИИ к коа­ли­ци­ям немец­ких пар­тий вполне может быть рас­смот­ре­но и как «реко­мен­да­ция». Но если для фор­ми­ро­ва­ния «Красно-зеленой коа­ли­ции» у ее участ­ни­ков в этот раз явно недо­ста­точ­но ман­да­тов, то «Большая коа­ли­ция» — это один из воз­мож­ных ито­гов пере­го­вор­но­го про­цес­са меж­ду пред­ста­ви­те­ля­ми пар­тий. Впрочем, для созда­ния коа­ли­ции ХДС/ХСС и СДПГ мог­ло и не хва­тить голо­сов. В этом слу­чае к созда­нию аль­ян­са мог­ла бы под­клю­чить­ся и пар­тия «Зеленые». Таким обра­зом, в каче­стве сво­е­го рода ней­ро­се­те­во­го «про­гноз­но­го сце­на­рия» отно­си­тель­но феде­раль­ной коа­ли­ции, кото­рая мог­ла бы быть сфор­ми­ро­ва­на в бли­жай­шее вре­мя, сле­ду­ет рас­смат­ри­вать «Большую коа­ли­цию» (как наи­бо­лее веро­ят­ный вари­ант) и «Большую коа­ли­цию» + «Зеленые» (как менее веро­ят­ный, но воз­мож­ный вари­ант). Как пока­за­ли ито­ги немец­ких внут­ри­по­ли­ти­че­ских обсуж­де­ний, дан­ный «про­гноз» ока­зал­ся отно­си­тель­но точ­ным: в Германии в нача­ле апре­ля 2025 г. была сфор­ми­ро­ва­на имен­но «Большая коа­ли­ция», состо­я­щая из ХДС/ХСС и СДПГ³.

Подводя общий итог, отме­тим репре­зен­та­цию в тек­сто­вых мате­ри­а­лах одно­го из попу­ляр­ней­ших при­ло­же­ний ИИ содержательно-смысловых эле­мен­тов, выра­жа­ю­щих ско­рее «критический»настрой при­ме­ни­тель­но к абсо­лют­но­му боль­шин­ству коа­ли­ций немец­ких поли­ти­че­ских пар­тий (с точ­ки зре­ния их эффек­тив­но­сти и неэф­фек­тив­но­сти). Только два пар­тий­ных аль­ян­са в текстах ИИ пред­став­ле­ны ско­рее «ней­траль­но», при­чем речь идет о попу­ляр­ных и отно­си­тель­но часто фор­ми­ру­е­мых (в том чис­ле на феде­раль­ном уровне) коа­ли­ци­ях поли­ти­че­ских сил. Причинами подоб­но­го «отно­ше­ния» могут высту­пать осо­бен­но­сти тех­ни­че­ских алго­рит­мов обу­че­ния ней­рон­ной сети, лежа­щих в осно­ве изу­ча­е­мо­го при­ло­же­ния ИИ, спе­ци­фи­ка инфор­ма­ци­он­ной базы, на кото­рой обу­ча­лась ней­ро­сеть (напри­мер, ака­де­ми­че­ские тру­ды, мате­ри­а­лы СМИ, тек­сты соци­аль­ных медиа и т. д.), а воз­мож­но, и харак­тер обще­ствен­но­го вос­при­я­тия тех или иных поли­ти­че­ских пар­тий и их лиде­ров. Поиск и объ­яс­не­ние потен­ци­аль­но воз­мож­ных при­чин того или ино­го «политико-лингвистического акцен­та» ИИ по отно­ше­нию к поли­ти­че­ским силам выхо­дит за рам­ки заяв­лен­ной цели наше­го иссле­до­ва­ния, но при этом пред­став­ля­ет нема­лый инте­рес для науч­но­го сообщества.

¹ На выбо­рах в Германии побе­ди­ли кон­сер­ва­то­ры. Лента.ру. 24.02.2025. Электронный ресурс https://​lenta​.ru/​b​r​i​e​f​/​2​0​2​5​/​0​2​/​2​4​/​d​e​u​t​s​c​h​l​a​nd/. ↑

² Official website of ChatGPT. Электронный ресурс https://​www​.chatgpt​.org. ↑

³ В Германии сфор­ми­ро­ва­ли пра­вя­щую коа­ли­цию. Лента.ру. 09.04.2025. Электронный ресурс https://​lenta​.ru/​n​e​w​s​/​2​0​2​5​/​0​4​/​0​9​/​g​e​r​m​a​n​y​-​c​o​a​l​i​t​i​on/. ↑