На ведущей отраслевой конференции Research Expo 2026 Игнат Богдан, руководитель Центра цифровой социологии и социогуманитарных технологий в здравоохранении НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента, представил доклад о том, как меняется исследование брендов в эпоху генеративного искусственного интеллекта.
В центре выступления был методический вопрос: что происходит, если один и тот же бренд одновременно изучать с помощью опросов, анализа социальных медиа и AI-discovery (исследования его представленности в ответах нейросетей, которые сегодня все чаще используются как поисковики). Эти три источника могут формировать существенно разные образы одного объекта, поскольку отвечают на разные вопросы: опрос показывает распространённость представлений среди людей, социальные медиа — темы, которые становятся публично заметными, а AI — образ, который алгоритмически собирается из доступного цифрового поля. Вопрос: можно ли их собрать в единую непротиворечивую картину?
На примере социального бренда региональной системы здравоохранения, опросов, аналитики соцмедиа и Ai-discovery было показано, что при переходе от непосредственного опыта человека к публичной повестке, а затем к AI-ответу могут меняться тональность, набор ключевых тем и даже сама идентичность бренда. При этом расхождения между источниками предлагается рассматривать не как проблему, которую необходимо устранить усреднением данных, а как самостоятельный диагностический сигнал. Он позволяет понять, на каком этапе происходит изменение образа: в пользовательском опыте, публичной коммуникации, цифровых источниках или при машинной сборке ответа, что позволяет выстроить приоритеты с точки зрения интервенций.
Один из ключевых выводов доклада — исследовательским объектом перспективно рассматривать не только отдельный канал, но и переход смысла между каналами. Для его анализа был предложен авторский подход Brand Journey Map (карта пути бренда), подразумевающий анализ движения самого бренда через цифровую среду: опыт человека формирует представления, часть из них становится публичным цифровым следом, затем нейросеть собирает собственную версию бренда, а AI-ответ возвращается к человеку уже как новая точка контакта, определяющая, в свою очередь, восприятие людей. Такой подход позволяет объединить опросы, анализ соцмедиа и AI-discovery не в единую суперметрику, а в систему, которая показывает, какие смыслы сохраняются, усиливаются или теряются и где находится потенциальная точка управленческого воздействия.
Отдельно в рамках доклада были описаны существующие подходы к созданию Ai-discovery систем и представлена разработанная в Центре система аналитики выдачи генеративных нейросетей.
ФОТО: искусственный интеллект.
