Автоматизация разметки текстов о жизненных трудностях с использованием больших языковых моделей

Статья посвящена решению проблемы высокой трудоёмкости «ручного» кодирования качественных данных в психологических исследованиях, использующих контент-анализ. Оценивается эффективность методов автоматизированной разметки текстов с применением современных языковых моделей DeepSeek, GPT-4.1 и GPT-4.1-mini и разрабатываются пути повышения точности разметки. Материалом являются описания трудных жизненных ситуаций участников психологического исследования. Исследование подтверждает практическую целесообразность использования языковых моделей в качестве инструмента, значительно сокращающего временные затраты исследователя на первичный анализ текстовых данных.