Одной из наиболее актуальных проблем в сфере кибербезопасности является стабильный рост числа успешных социоинженерных атак. Для анализа защищённости от таких атак зачастую требуется уметь оценивать интенсивность взаимодействия пользователей в социальных сетях. Однако данная информация представляет собой некоторое множество лингвистических переменных и нуждается в квантификации. Целью настоящей статьи является предложение подхода к означиванию параметров модели для оценки вероятности успеха многоходовой социоинженерной атаки злоумышленника на пользователя. Для достижения данной цели впервые были предложены три различные модификации метода квантификации Н.В. Хованова, основывающиеся на предположении, что эксперты могли не только ранжировать лингвистические переменные, но и дать им некие примерные оценки, тем самым существенно расширив возможности для дальнейшей квантификации. Теоретическая значимость исследования заключается в предложении нового подхода получения вероятностных оценок по нечисловой информации.