Чат-бот DeepSeek как инструмент психологического сопровождения переживания значимых событий
Психология
DOI:
https://doi.org/10.17072/2078-7898/2026-2-290-304Ключевые слова:
чат-бот DeepSeek, искусственный интеллект, психологическая поддержка посредством чат-бота, значимые жизненные события, депрессия, стресс, тревога, удовлетворенность жизнью, субъективное одиночество, когнитивно-поведенческая терапияАннотация
Статья посвящена пилотажному исследованию эффективности использования чат-бота DeepSeek в качестве инструмента психологического сопровождения при переживании значимых жизненных событий. Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в доступных инструментах психологической помощи. В исследовании приняли участие 64 респондента, распределенных на экспериментальную (39 чел.) и контрольную (25 чел.) группы. Использовался квазиэкспериментальный план с измерениями до и после 4-недельного вмешательства. Участники экспериментальной группы взаимодействовали с чат-ботом DeepSeek. Участники контрольной группы получали психологическое информирование. Для оценки эффективности вмешательства использовались стандартизированные методики: шкала оценки пережитых значимых событий (SRRS); шкала депрессии, тревоги, стресса (DASS-21); шкала удовлетворенности жизнью (SWLS); шкала субъективного одиночества (UCLA). Результаты анализа значимых жизненных событий, пережитых участниками исследования за последний год, продемонстрировали сходство структуры доминирующих стрессоров в экспериментальной и контрольной группах. Для обработки данных количественного исследования использовались методы описательной статистики, тест Шапиро – Уилка, критерий Левене, t-критерий Стьюдента. Субъективный опыт пользователей чат-бота DeepSeek исследовался с помощью качественного анализа рефлексивных отчетов. Результаты количественного анализа подтвердили положительную динамику исследуемых показателей в экспериментальной группе, включая снижение депрессивной симптоматики (p =0.041), показателей стресса (p <0.001), уровня тревожности (p =0.025) и субъективного одиночества (p <0.001), повышение уровня удовлетворенности жизнью (p<0.001). Качественный анализ выявил основные причины обращений за психологической поддержкой, подтвердил, что чат-бот эффективен как инструмент ситуативной поддержки. Однако его возможности ограничены при работе с интенсивными аффективными состояниями. Сделан вывод о том, что чат-бот DeepSeek может рассматриваться как дополнительный инструмент в системе психологического сопровождения, особенно в условиях ограниченной доступности услуг специалиста. Сформулированы ограничения данного исследования. Определены перспективы дальнейших исследований, связанные с изучением долгосрочных эффектов и оптимизацией диалоговых алгоритмов.Библиографические ссылки
Водопьянова Н.Е. Психодиагностика стресса. Москва: Питер, 2009. 336 с. ISBN: 978-5-388-00542-7 EDN: QXVSDN
Золотарева А.А. Психометрическая оценка русскоязычной версии шкалы депрессии, тревоги и стресса (DASS-21) // Психологический журнал. 2021. Т. 42, № 5. С. 80–88. URL: https://psy.jes.su/S020595920017077-0-1 (дата обращения: 02.08.2025). DOI: 10.31857/S020595920017077-0 EDN: KXHQAY
Ишмухаметов И.Н. Психометрические характеристики шкалы одиночества UCLA: изучение студентов вуза // Computer Modelling and New Technologies. 2006. Vol. 10, № 3. С. 89–95. URL: https://www.tsi.lv/sites/default/files/editor/science/Research_journals/Computer/2006/V3/9.pdf (дата обращения: 02.08.2025).
Орлова Д.Г. Психологическое и субъективное благополучие: определение, структура, исследования (обзор современных источников) // Вестник ПГГПУ. Серия № 1. Психологические и педагогические науки. 2015. № 1. С. 28–36. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/psihologicheskoe-i-subektiv№e-blagopoluchie-opredelenie-struktura-issledovaniya-obzor-sovremennyh-istochnikov (дата обращения: 02.08.2025).
Осин Е.Н., Леонтьев Д.А. Краткие русскоязычные шкалы диагностики субъективного благополучия: психометрические характеристики и сравнительный анализ // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 1. С. 117–142. DOI: https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.1.06 EDN: FLYPFH
Риллаэр Ж.В. Когнитивно-поведенческие терапии: научная психология на службе человеку // Логос. 2010. № 3(76). С. 178–195. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitiv№-povedencheskie-terapii-nauchnaya-psihologiya-na-sluzhbe-cheloveku (дата обращения: 21.05.2025). EDN: TPFIRP
Усик Д.А., Каминский В.В. Жизненные события как факторы, провоцирующие рецидивы психических и соматических расстройств // Вестник психотерапии. 2026. № 97. С. 119-129. DOI: https://doi.org/10.25016/2782-652X-2026-0-97-119-129
Фрейманис И.Ф. Чат-бот, как инструмент психологической поддержки: обзор исследований // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2024. Вып. 2. С. 250–259. DOI: https://doi.org/10.17072/2078-7898/2024-2-250-259 EDN OKMZWX
Фрейманис И.Ф. Психологическое сопровождение посредством искусственного интеллекта: могут ли ИИ чат-боты спасти от одиночества? // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2025. Вып. 3. С. 406–416. DOI: https://doi.org/10.17072/2078-7898/2025-3-406-416 EDN: QCCOXE
Харламенкова Н.Е., Никитина Д.А. Психологические последствия влияния стрессоров высокой интенсивности разного типа // Ярославский педагогический вестник. 2020. № 5(116). С. 110–120. DOI: https://doi.org/10.20323/1813-145X-2020-5-116-110-120 EDN: CAZOVO
Brandtzæg P.B., Skjuve M., Dysthe K.K., FØlstad A. When the social becomes non-human: young people's perception of social support in chatbots // Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; CHI '21; May 8–13, 2021. Japan: Yokohama, 2021. Art. 257. DOI: https://doi.org/10.1145/3411764.3445318
Chin H., Song H., Baek G., Shin M., Jung C., Cha M., Choi J., Cha C. The Potential of Chatbots for Emotional Support and Promoting Mental Well-Being in Different Cultures: Mixed Methods Study // J Med Internet Res. 2023. Vol. 25. Art. e51712. DOI: https://doi.org/10.2196/51712 EDN: WYLCHS
Choudhury M., Sharma S.S., Logar T., Eekhout W., Nielsen R.C. Gender and cross-cultural differences in social media disclosures of mental illness. // Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing; CSCW '17; February 25 – March 1, 2017. New York: Association for Computing Machinery, 2017. P. 353–69. DOI: https://doi.org/10.1145/2998181.2998220
Cohen S., Murphy M.L.M., Prather A.A. Ten surprising facts about stressful life events and disease risk // Annual Review of Psychology. 2019. Vol. 70. P. 577–597. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010418-102857
Diez-Canseco F., Carbonel A., Bernabe-Ortiz A., Olivar N., Gómez-Restrepo C., Toyama M., Uribe-Restrepo J.M., Brusco L.I., Hidalgo-Padilla L., Ramirez-Meneses D., Carbonetti F.L., Ariza-Salazar K., Sureshkumar D.S., Fung C., Priebe S. Association between stressful life events and depression, anxiety, and quality of life among urban adolescents and young adults in Latin America // Front. Psychol. Vol. 15, art. 1466378. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1466378
Dohrenwend B.P. Inventorying stressful life events as risk factors for psychopathology: toward resolution of the problem of intracategory variability // Psychological Bulletin. 2006. Vol. 132, № 3. P. 477–495. DOI: https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.477
Feng Y., Hang Y., Wu W., Song X., Xiao X., Dong F., Qiao Z. Effectiveness of AI-Driven Conversational Agents in Improving Mental Health Among Young People: Systematic Review and Meta-Analysis // Journal of Medical Internet Research. 2025. Vol. 27. Art. e69639. URL: https://www.jmir.org/2025/1/e69639 (дата обращения: 21.05.2025). DOI: https://doi.org/10.2196/69639 EDN: POECMX
Fitzpatrick K.K., Darcy A., Vierhile M. Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): a randomized controlled trial // JMIR Mental Health. 2017. Vol. 4, iss. 2. Art. e19. URL: https://mental.jmir.org/2017/2/e19/ (дата обращения: 21.05.2025). DOI: https://doi.org/10.2196/mental.7785
Fulmer R., Joerin A., Gentile B., Lakerink L., Rauws M. Using psychological artificial intelligence (Tess) to relieve symptoms of depression and anxiety: randomized controlled trial // JMIR Mental Health. 2018. Vol. 5, iss. 4. Art. e64. URL: https://mental.jmir.org/2018/4/e64/ (дата обращения: 21.05.2025). DOI: https://doi.org/10.2196/mental.9782
Gaffney H., Mansell W., Tai S. Conversational agents in the treatment of mental health problems: Mixed-method systematic review // JMIR Mental Health. 2019. Vol. 6, iss. 10. Art. e14166. DOI: https://doi.org/10.2196/14166
Inkster B., Sarda S., Subramanian V. An empathy-driven, conversational artificial intelligence agent (Wysa) for digital mental well-being: real-world data evaluation mixed-methods study // JMIR mHealth and uHealth. 2018. Vol. 6, iss. 11. Art. e12106. DOI: https://doi.org/10.2196/12106
Kim M., Lee S., Kim S. et al. Therapeutic Potential of Social Chatbots in Alleviating Loneliness and Social Anxiety: Quasi-Experimental Mixed Methods Study // Journal of Medical Internet Research. 2025. Vol. 27. Art. e65589. DOI: https://doi.org/10.2196/65589 EDN: HOHZAJ
Lachmar E.M., Wittenborn A.K., Bogen K.W., McCauley H.L. #MyDepressionLooksLike: Examining Public Discourse About Depression on Twitter // JMIR Ment Health 2017. Vol. 4(4). Art. e43. DOI: https://doi.org/10.2196/mental.8141
Lucas R.E. Long-term disability is associated with lasting changes in subjective well-being: evidence from two nationally representative longitudinal studies // J. Pers. Soc. Psychol. 2007. Vol. 92. P. 717–730. DOI: https://doi.org/10.1037/0022-3514.92.4.717
Lucas G.M., Gratch J., King A., Morency L.P. It’s only a computer: virtual humans increase willingness to disclose // Comput Human Behav. 2014. Vol. 37. P. 94–100. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563214002647 (дата обращения: 02.08.2025). DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.04.043
Monroe S.M., Slavich G.M., Torres L.D., Gotlib I.H. Major life events and major chronic difficulties are differentially associated with history of major depressive episodes // Journal of Abnormal Psychology. 2007. Vol. 116, № 1. P. 116–124. DOI: https://doi.org/10.1037/0021-843x.116.1.116
Pfefferbaum B., North C.S. Mental Health and the Covid-19 Pandemic // New England Journal of Medicine. 2020. Vol. 383. P. 510–512. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMp2008017 EDN: WQWTIY
Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Pearson, 2020. 1136 p.
Schaan V.K., Vögele C. Resilience and rejection sensitivity mediate long-term outcomes of parental divorce // European Child & Adolescent Psychiatry. 2016. Vol. 25. P. 1267–1269. DOI: https://doi.org/10.1007/s00787-016-0893-7 EDN: PZXNQD
Shores R. Global study: 82% of people believe robots can support their mental health better than humans // Oracle. 2020. URL: https://www.oracle.com/emea/news/an№uncement/artificial-intelligence-supports-mental-health-2020-10-07/ (дата обращения: 21.05.2025).
Shankar R. Loneliness, Social Isolation, and its Effects on Physical and Mental Health // Missouri Medicine. 2023. Vol. 120, № 2. P. 106–108.
Ta V., Griffith C., Boatfield C., Wang X., Civitello M., Bader H., DeCero E., Loggarakis A. User Experiences of Social Support From Companion Chatbots in Everyday Contexts: Thematic Analysis // J. Med Internet Res. 2020. Vol. 22(3). Art. e16235. DOI: https://doi.org/10.2196/16235 EDN: MSNGSC
Yarrington J.S., Metts A.V., Zinbarg R.E., Nusslock R., Wolitzky-Taylor K., Hammen C.L., Kelley N.J., Bookheimer S., Craske M.G. The Role of Positive and Negative Aspects of Life Events in Depressive and Anxiety Symptoms // Clin Psychol Sci. 2023. Vol. 11, iss. 5, pp. 910-920. DOI: https://doi.org/10.1177/21677026221141654
Zhang A., Lipton Z.C., Li M., Smola A.J. Dive into Deep Learning // 2021. URL: https://d2l.ai/ (дата обращения: 02.08.2025). DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.11342
References
Brandtzæg, P.B., Skjuve, M., Dysthe, K.K. and FØlstad, A. (2021). When the social becomes non-human: young people's perception of social support in chatbots. Proceedings of the Conference on Human Factors in Computing Systems; CHI '21; May 8–13, 2021. Japan: Yokohama, art. 257. DOI: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3411764.3445318
Chin, H., Song, H., Baek, G., Shin, M., Jung, C., Cha, M., Choi, J. and Cha, C. (2023). The potential of chatbots for emotional support and promoting mental well-being in different cultures: mixed methods study. Journal of Medical Internet Research. Vol. 25, art. e51712. DOI: https://doi.org/10.2196/51712
Choudhury, M. de, Sharma, S.S., Logar, T., Eekhout, W. and Nielsen, R.C. (2017). Gender and cross-cultural differences in social media disclosures of mental illness. Proceedings of the Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW '17). New York: Association for Computing Machinery, pp. 353–69. DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/2998181.2998220
Cohen, S., Murphy, M.L.M. and Prather, A.A. (2019). Ten surprising facts about stressful life events and disease risk. Annual Review of Psychology. Vol. 70, pp. 577–597. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010418-102857
Diez-Canseco, F., Carbonel, A., Bernabe-Ortiz, A., Olivar, N., Gómez-Restrepo, C., Toyama, M., Uribe-Restrepo, J.M., Brusco, L.I., Hidalgo-Padilla, L., Ramirez-Meneses, D,. Carbonetti, F.L., Ariza-Salazar, K., Sureshkumar, D.S., Fung, C. and Priebe, S. (2024). Association between stressful life events and depression, anxiety, and quality of life among urban adolescents and young adults in Latin America. Front. Psychol. Vol. 15, art. 1466378. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1466378
Dohrenwend, B.P. (2006). Inventorying stressful life events as risk factors for psychopathology: toward resolution of the problem of intracategory variability. Psychological Bulletin. Vol. 132, no. 3, pp. 477–495. DOI: https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.477
Feng, Y., Hang, Y., Wu, W., Song, X., Xiao, X., Dong, F. and Qiao, Z. (2025). Effectiveness of AI-driven conversational agents in improving mental health among young people: systematic review and meta-analysis. Journal of Medical Internet Research. Vol. 27, art. e69639. Available at: https://www.jmir.org/2025/1/e69639 (accessed 21.05.2025). DOI: https://doi.org/10.2196/69639
Fitzpatrick, K.K., Darcy, A. and Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): a randomized controlled trial. JMIR Mental Health. Vol. 4, iss. 2, art. e19. Available at: https://mental.jmir.org/2017/2/e19/ (accessed 21.05.2025). DOI: https://doi.org/10.2196/mental.7785
Freimanis, I.F. (2024). [Chatbot as a psychological support tool: research review]. Vestnik Permskogo universiteta. Filosofiya. Psikhologiya. Sotsiologiya [Perm University Herald. Philosophy. Psychology. Sociology]. Iss. 2, pp. 250-259. DOI: https://doi.org/10.17072/2078-7898/2024-2-250-259
Freimanis, I.F. (2025). [Psychological support through artificial intelligence: Can AI chatbots save from loneliness?]. Vestnik Permskogo universiteta. Filosofiya. Psikhologiya. Sotsiologiya [Perm University Herald. Philosophy. Psychology. Sociology]. Iss. 3, pp. 406–416. DOI: https://doi.org/10.17072/2078-7898/2025-3-406-416
Fulmer, R., Joerin, A., Gentile, B., Lakerink, L. and Rauws, M. (2018). Using psychological artificial intelligence (Tess) to relieve symptoms of depression and anxiety: randomized controlled trial. JMIR Mental Health. Vol. 5, iss. 4, art. e64. Available at: https://mental.jmir.org/2018/4/e64/ (accessed 21.05.2025). DOI: https://doi.org/10.2196/mental.9782
Gaffney, H., Mansell, W. and Tai, S. (2019). Conversational agents in the treatment of mental health problems: Mixed-method systematic review. JMIR Mental Health. Vol. 6, iss. 10, art. e14166. DOI: https://doi.org/10.2196/14166
Inkster, B., Sarda, S. and Subramanian, V. (2018). An empathy-driven, conversational artificial intelligence agent (Wysa) for digital mental well-being: real-world data evaluation mixed-methods study. JMIR mHealth and uHealth. Vol. 6, iss. 11, art. e12106. DOI: https://doi.org/10.2196/12106
Ishmukhametov, I.N. (2006). [Psychometric characteristics of the UCLA Loneliness Scale: a study of university students]. Computer Modelling and New Technologies. Vol. 10, no. 3, pp. 89–95. Available at: https://www.tsi.lv/sites/default/files/editor/science/Research_journals/Computer/2006/V3/9.pdf (accessed 02.08.2025).
Kharlamenkova, N.E. and Nikitina, D.A. (2020). [Psychological consequences of exposure to high-intensity stressors of different types]. Yaroslavskiy pedagogicheskiy vestnik [Yaroslavl Pedagogical Bulletin]. No. 5, pp. 110–120. DOI: https://doi.org/10.20323/1813-145X-2020-5-116-110-120
Kim, M., Lee, S., Kim, S., et al. (2025). Therapeutic potential of social chatbots in alleviating loneliness and social anxiety: quasi-experimental mixed methods study. Journal of Medical Internet Research. Vol. 27, art. e65589. DOI: https://doi.org/10.2196/65589
Lachmar E.M., Wittenborn, A.K., Bogen, K.W. and McCauley, H.L. (2017). #MyDepressionLooksLike: examining public discourse about depression on twitter. JMIR Mental Health. Vol. 4(4), art. e43. DOI: https://doi.org/10.2196/mental.8141
Lucas, R.E. (2007). Long-term disability is associated with lasting changes in subjective well-being: evidence from two nationally representative longitudinal studies. Journal of Personality and Social Psychology. Vol. 92, pp. 717–730. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563214002647 (accessed 02.08.2025). DOI: https://doi.org/10.1037/0022-3514.92.4.717
Lucas, G.M., Gratch, J., King, A. and Morency, L.P. (2014). It’s only a computer: virtual humans increase willingness to disclose. Computers in Human Behavior. Vol. 37, pp. 94–100. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.04.043
Monroe, S.M., Slavich, G.M., Torres, L.D. and Gotlib, I.H. (2007). Major life events and major chronic difficulties are differentially associated with history of major depressive episodes. Journal of Abnormal Psychology. Vol. 116, no. 1, pp. 116–124. DOI: https://doi.org/10.1037/0021-843X.116.1.116
Orlova, D.G. (2015). [Psychological and subjective well-being: definition, structure, research (review of modern sources)]. Vestnik PGGPU. Seriya № 1. Psikhologicheskie i pedagogicheskie nauki [Perm State Humanitarian Pedagogical University Bulletin. Series №1. Psychological and Pedagogical Sciences]. No. 1, pp. 121–129. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/psihologicheskoe-i-subektiv№e-blagopoluchie-opredelenie-struktura-issledovaniya-obzor-sovremennyh-istochnikov (accessed 02.08.2025).
Osin, E.N. and Leont’ev, D.A. (2020). [Brief Russian-language instruments to measure subjective well-being: psychometric properties and comparative analysis]. Monitoring obschestvennogo mneniya: ekonomicheskie i sotsial’nye peremeny [Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes]. No. 1, pp. 117–142. DOI: https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.1.06
Pfefferbaum, B. and North, C.S. (2020). Mental health and the Covid-19 pandemic. New England Journal of Medicine. Vol. 383, pp. 510–512. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMp2008017
Rillaer, Zh. van (2010). [Cognitive-behavioral therapies: scientific psychology in the service of man]. Logos. No. 3(76), pp. 178–195. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitiv№-povedencheskie-terapii-nauchnaya-psihologiya-na-sluzhbe-cheloveku (accessed 21.05.2025).
Schaan, V.K. and Vögele, C. (2016). Resilience and rejection sensitivity mediate long-term outcomes of parental divorce. European Child & Adolescent Psychiatry. Vol. 25, pp. 1267–1269. DOI: https://doi.org/10.1007/s00787-016-0893-7
Shankar, R. (2023). Loneliness, social isolation, and its effects on physical and mental health. Missouri Medicine. Vol. 120, no. 2, pp. 106–108.
Shores, R. (2020). Global study: 82% of people believe robots can support their mental health better than humans. Oracle. Available at: https://www.oracle.com/emea/news/an№uncement/artificial-intelligence-supports-mental-health-2020-10-07/ (accessed 21.05.2025).
Ta, V., Griffith, C., Boatfield, C., Wang, X., Civitello, M., Bader, H., DeCero, E. and Loggarakis, A. (2020). User experiences of social support from companion chatbots in everyday contexts: thematic analysis. Journal of Medical Internet Research. Vol. 22(3), art. e16235. DOI: https://doi.org/10.2196/16235
Usik, D.A. and Kaminsky, V.V. (2026). [The role of life events in the recurrence of mental and somatic disorders]. Vestnik psikhoterapii [Bulletin of Psychotherapy]. No. 97, pp. 119-129. DOI: https://doi.org/10.25016/2782-652X-2026-0-97-119-129
Vodop’yava, N. E. (2009). Psikhodiagnostika stressa [Psychodiagnostics of stress]. Moscow: Piter Publ., 336 p.
Yarrington, J.S., Metts, A.V., Zinbarg, R.E., Nusslock, R., Wolitzky-Taylor, K., Hammen, C.L., Kelley, N.J., Bookheimer, S., Craske, M.G. (2023). The role of positive and negative aspects of life events in depressive and anxiety symptoms. Clin Psychol Sci. Vol. 11, iss. 5, pp. 910-920. DOI: https://doi.org/10.1177/21677026221141654
Zhang, A., Lipton, Z.C., Li, M. and Smola, A.J. (2021). Dive into deep learning. arXiv e-prints. Available at: https://d2l.ai/ (accessed 02.08.2025). DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.11342
Zolotareva, A.A. (2021). [Psychometric evaluation of the Russian version of the Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21)]. Psychologicheskiy zhurnal [Psychological Journal]. Vol. 42, no. 5, pp. 80–88. Available at: https://psy.jes.su/S020595920017077-0-1 (accessed 02.08.2025). DOI: https://doi.org/10.31857/S020595920017077-0
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
