Интеграция методов машинного обучения в социологический анализ клиентского опыта на рынке юридических услуг
Автор: Трунова В.А., Галкин В.В., Трунова Е.А.
Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica
Рубрика: Социология
Статья в выпуске: 5, 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются возможности и методологические основания интеграции методов машинного обучения в социологический анализ клиентского опыта на рынке юридических услуг. На примере корпуса LegalBench learned_hands_consumer (620 текстов жалоб) проведено эмпирическое сопоставление двух моделей: интерпретируемой (TF‑IDF + логистическая регрессия) и нейросетевой (fine‑tuned Jina-embeddings с LoRA). На основе анализа ошибок и распределения уверенности модели выделены четыре поведенческих типа клиентов. Предложена четырехуровневая аналитическая система и сформулированы практические рекомендации по оптимизации клиентского опыта, включая двухступенчатый ML-фильтр, сегментацию обращений и цикл дообучения на ошибках. Результаты демонстрируют, что машинное обучение может выступать не только как технический классификатор, но и как инструмент социологической реконструкции цифровых следов правовой мобилизации.
Машинное обучение, социологический анализ, клиентский опыт, рынок юридических услуг, поведенческие паттерны, нейросетевые модели
Короткий адрес: https://sciup.org/149151290
IDR: 149151290 | УДК: 316.334:004.8 | DOI: 10.24158/tipor.2026.5.11
Integration of Machine Learning Methods into the Sociological Analysis of Client Experience in the Legal Services Market
The article explores the possibilities and methodological foundations for integrating machine learning methods into the sociological analysis of client experience in the legal services market. Using the LegalBench learned_hands_consumer corpus (620 complaint texts), the authors conducted an empirical comparison of an interpretable model (TF‑IDF + logistic regression) and a neural network model (fine‑tuned Jina-embeddings with LoRA). Based on error analysis and the confidence distribution, four behavioral types of clients are identified. A four‑level analytical system is proposed, and practical recommendations are formulated for optimizing client experience, including a two‑stage ML filter, query segmentation, and a human‑in‑the‑loop retraining cycle. The results demonstrate that machine learning can serve not only as a technical classifier but also as a tool for sociological reconstruction of digital traces of legal mobilization.
