Современная информационная среда стремительно трансформируется под влиянием искусственного интеллекта (ИИ), что меняет характер когнитивных процессов в сторону более поверхностного потребления знания (Kosmyna et al., 2025). Это делает изучение когнитивной нагрузки актуальной научной задачей. В настоящей работе представлены методологические вызовы, выявленные при разработке дизайна пилотного исследования, направленного на тестирование процедуры, которая фокусируется на проверке гипотезы о том, что использование ИИ для поиска информации изменяет структуру и уровень когнитивной нагрузки по сравнению с традиционным поиском в браузере, что проявляется в различиях психофизиологических показателей, а также на эффективности поиска и характере усвоения информации.
Процедура исследования
Эксперимент включал пять этапов:
1. Resting state 1 (запись базового состояния спокойствия: 90 с. фиксации на кресте и 90 с. пребывания с закрытыми глазами).
2. Поиск информации с помощью ИИ (испытуемый 20 мин. ищет ответы на 2- вопросов в ChatGPT 4o).
3. Resting state 2 (повторная запись состояния покоя).
4. Поиск информации в браузере (испытуемый 20 мин. ищет ответы на те же 20 вопросов, но через браузер в интернете).
5. Resting state 3 (финальная запись базового состояния).
Мониторинг психофизиологических показателей осуществляется через ЭЭГ (анализ функциональной связности между областями мозга), пульсометр (энергозатраты) и видеоповеденческий анализ (динамика утомляемости).
Характеристика выборки
В пилотном исследовании участвовали 4 респондента (N=4), являющихся сотрудниками Лаборатории нейронаук и поведения человека (ПАО «Сбербанк»). Возрастной диапазон составил 24-26 лет с преобладанием женщин (75%). Все испытуемые – жители Санкт-Петербурга и имеют высшее психологическое образование. Небольшая выборка методологически обоснованна, поскольку, согласно исследованиям в области юзабилити, серьезные проблемы выявляются уже на первых 4–5 респондентах (Nielsen & Landauer, 1993)
Результаты: проблема поведенческих паттернов
Испытуемые при поиске через ИИ и браузер демонстрировали идентичное поведение: копировали вопросы в неизмененном формате и вставляли их в строку поиска или в окно сообщения. Это не соответствует реальным паттернам поиска информации, поскольку при взаимодействии с ИИ пользователи обычно вступают в диалог, а при работе с поисковыми системами используют ключевые слова и короткие запросы (Xu et al., 2023). Таким образом, без обеспечения валидности поисковых сценариев невозможно получить достоверные данные о реальных различиях в когнитивной нагрузке между двумя типами поиска информации.
Выводы: методологические решения
Для решения указанной выше проблемы были предприняты следующие изменения:
1. Использование узконаправленных вопросов, предполагающих однословные ответы, что обеспечивает итеративность для диалога с ИИ и при поиске через браузер.
2. Применение нескольких вариантов тестирования под различные интересы пользователей для оптимизации когнитивной нагрузки.
3. Введение системы мотивационного стимулирования, которое увеличивается в зависимости от количества правильных ответов.
Предложенные методологические решения могут быть использованы в дальнейших исследованиях взаимодействия человека с ИИ и формулировании рекомендаций по оптимизации когнитивных процессов при поиске информации.
Список использованной литературы
Kosmyna N. et al. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task //
arXiv preprint arXiv:2506.08872. – 2025.
Nielsen J. & Landauer T. K. A mathematical model of the finding of usability problems //
Proceedings of ACM INTERCHI'93 Conference (Amsterdam, The Netherlands, 24-29 April 1993), pp. 206-213.
Xu R., Feng Y., Chen H. A ChatGPT vs. Google: A comparative study of search performance and user experience //
arXiv preprint arXiv:2307.01135. – 2023.
