Survey of synthetic respondents: new opportunities or threats to data reliability?
Keywords:
large language model, artificial intelligence, synthetic respondent, sociological research, machine learningAbstract
The article explores the main applications of artificial intelligence models in the professional work of sociologists. Particular attention is paid to the use of large language models and their role in generating responses from synthetic respondents. It is noted that the use of synthetic respondents allows for faster research, access to hard-to-reach groups, and the elimination of the interviewer effect. At the same time, methodological limitations are emphasised, including the inability to account for emotional reactions, the reduction of social context, and the low quality of training of large language models caused by the unavailability of training datasets.
References
- Фомина ЕЕ. Применение аппарата нейронных сетей для анализа результатов анкетирования. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2020;2:99–110. DOI: 10.15593/2224-9354/2020.2.8.
- Круглов ВВ, Дли МИ. Применение аппарата нейронных сетей для анализа социологических данных. Социологические исследования. 2001;9:112–114.
- Котов Д. Алгоритмы искусственного интеллекта в прикладных социологических исследованиях. Социодиггер [Интернет]. 2023 [процитировано 24 июня 2025 г.];4(7–8). Доступно по: https://sociodigger.ru/articles/articles-page/algoritmy-iskusstvennogo-intellekta-v-prikladnykh-sociologicheskikh-issledovanijakh#_ftn1.
- Ашихмин ЕГ, Левченко ВВ, Селеткова ГИ. Опыт применения больших языковых моделей для анализа количественных социологических данных. Вестник университета. 2024;11:205–215. DOI: 10.26425/1816-4277-2024-11-205-215.
- Ашихмин ЕГ, Левченко ВВ, Селеткова ГИ. Опыт применения больших языковых моделей для анализа социологических данных, полученных в результате интервью о восприятии студентами предпринимательской деятельности. Цифровая социология. 2024;3:4–14. DOI: 10.26425/2658-347X-2024-7-3-4-14.
- Драч ВЕ, Торкунова ЮВ. Использование генеративного искусственного интеллекта для социологических исследований. Дискурс. 2025;11(1):52–70. DOI: 10.32603/2412-8562-2025-11-1-52-70.
- Shrestha P, Dario K, Koaik F, Schnider R, Sayess D, Binbaz MS. Can synthetic survey participants substitute for humans in global policy research? Behavioral Science & Policy. 2025;2:26–45. DOI: 10.1177/23794607241311793.
- Филипова АГ, Абросимова ЕЕ, Зубова ОГ. Метод синтетических фокус-групп в контексте цифровой трансформации социологических исследований. Социодинамика. 2025;5:1–17. DOI: 10.25136/2409-7144.2025.5.74430.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Journal of the Belarusian State University. Sociology

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
The authors who are published in this journal agree to the following:
- The authors retain copyright on the work and provide the journal with the right of first publication of the work on condition of license Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
- The authors retain the right to enter into certain contractual agreements relating to the non-exclusive distribution of the published version of the work (e.g. post it on the institutional repository, publication in the book), with the reference to its original publication in this journal.
- The authors have the right to post their work on the Internet (e.g. on the institutional store or personal website) prior to and during the review process, conducted by the journal, as this may lead to a productive discussion and a large number of references to this work. (See The Effect of Open Access.)