Чат-боты и виртуальные ассистенты в профилактике стресса: новые возможности для психологической поддержки

Введение. За последнее десятилетие произошёл значительный прогресс в развитии цифровых технологий, что привело к появлению новых форм взаимодействия человека с компьютерными интерфейсами в целом и искусственным интеллектом в частности. Современные технологии включают интерактивные системы коммуникации (например, чат-боты), нейросетевые диалоговые системы, способные выдавать осмысленный текст по запросу и выступать собеседником для человека, а также голосовые ассистенты, такие как «Алиса». Эти технологии активно интегрируются в повседневную жизнь пользователей, становясь частью их социальной и профессиональной деятельности [2].

Программа «Eliza», разработанная Д. Вейценбаумом в 1966 году, стала первым компьютерным собеседником, «способным» вести осмысленный диалог с пользователем. Показателен тот факт, что эта одна из самых первых диалоговых систем была разработана для нужд психологического консультирования. Её работа основывалась на принципах роджерианской психотерапии: программа анализировала ключевые слова из сообщений пользователя, формируя ответы и задавая наводящие вопросы с целью поддержания диалога [9]. Таким образом, компьютерные диалоговые системы не новы в технологическом плане, существует уже свыше полувека, но именно прогресс мобильных персональных цифровых устройств (компьютеры, смартфоны и т.п.) обеспечил широкое распространение и бурное развитие этих технологий в 20-х гг. XXI в.

Диалоговые компьютерные системы (вне зависимости от того, основаны они на искусственном интеллекте или нет) могут быть применены не только в развлекательных и образовательных целях – они могут быть применены для психологической поддержки и психокоррекции [4]. Работы по данному направлению активно ведутся в настоящее время как в нашей стране, так и за рубежом. Диалоговые системы, чат-боты, называемые так же виртуальными ассистентами, могут предоставлять полезные советы и справочную информацию психологического плана, они способны отслеживать вредные привычки и распорядок дня человека, контролировать физическую нагрузку и упражнения на релаксацию, упражнения дыхательной гимнастики и т.п. Голосовые помощники, так же относящиеся к виртуальным ассистентам, способны реализовывать психотерапевтическую методику пассивного слушания. В виртуальные ассистенты могут быть интегрированы различные методы психотерапии и психологической поддержки, а также психодиагностики.

Применение данных технологий не требует участия специалиста, поэтому широкомасштабное внедрение подобных психотерапевтических методик может послужить контрмерой по отношению к низкой доступностью психологической помощи в условиях роста случаев психологических проблем среди населения.

Безусловно, безопасность и эффективность этих технологий требует не только экспертной оценки, но и объективного исследования, проводимого в рамках апробации в экспериментальных и клинических группах, что обуславливает необходимость более глубокого исследования их потенциала и ограничений в контексте психологической помощи [1].

К сожалению, на рынке общедоступных мобильных приложений, ориентированных на психосоциальную самопомощь и управление стрессом, присутствует большое количество программных решений, которые не прошли ни экспертную оценку, ни апробацию с применением верифицированных валидизированных методик для подтверждения эффективности применения этих программных решений. Лишь 2,08% (21 из 1009) мобильных приложений, предназначенных для психосоциальной поддержки и управления стрессом и для психологической поддержки, предоставили достоверные, проверенные экспертами данные об их осуществимости и/или эффективности [7].

Апробированные за рубежом чат-боты, такие как Wysa [6], Woebot [5] и Shim [8], ориентированы на решение широкого спектра проблем — от тревожных расстройств до профилактики депрессивных состояний у различных групп населения. В частности, телемедицинская платформа MOST рассматривается рядом исследователей [3] как перспективный инструмент для оказания поддержки в области психического здоровья.

Целью нашего исследования была разработка исследовательской диалоговой системы, предназначенной для диагностики и коррекции тревожных и стрессовых состояний, и пилотное исследование данной технологии на нормотипической выборке. ПО состоит из двух частей: диагностической и коррекционной. В диагностический блок вошла русскоязычная версия опросника DASS-21, где использовались две шкалы: тревоги и стресса. Коррекционный этап включал проведение шести сеансов аутотренинга – аутогенная тревога по Шульцу, представленная в виде аудиозаписи голоса психолога, озвучивающего формулы внушения, наложенные на музыку релаксационной направленности. Новизна предложенного нами программного исследования заключается именно в интегрировании уже ставшей «классической» методики аутогенной тренировки в формат цифровой диалоговой системы. Алгоритмы програмнного обеспечения способны проводить интегральную оценку психометрических данных по двум шкалам методики DASS-21. На основе этой интегральной оценки пользователю предлагается пройти один из шести профилизированных вариантов суггестивного воздействия. Функционал системы позволяет напоминать пользователю о необходимости пройти дополнительную процедуру диагностики и коррекции – для реализации принципа курсового лечения с заданной периодичностью.

Методы исследования. В рамках пилотного исследования была сформирована выборка из 48 студентов, набранных посредством социальных сетей. Преобладающее большинство участников — 40 человек (83%) — составили женщины, тогда как доля мужчин оказалась значительно меньше и составила 8 человек (17%). Возраст респондентов колебался в диапазоне от 18 до 31 года, при этом средний возраст равнялся 20 годам (стандартное отклонение — 3.06).

Основную часть выборки, 75%, представляли учащиеся высших учебных заведений на ступенях бакалавриата и специалитета. Каждый пятый участник (20%) обучался по программам среднего профессионального образования (колледжи, техникумы и т.п.). Кроме того, в исследовании приняли участие аспиранты (3%) и студенты магистратуры (2%). Выборка, состоящая из студентов, обусловлен наличием постоянного стрессового фактора в их повседневной жизни – академической среды.

Респондентам было предложено пройти курс релаксации с использованием суггестивных техник, адаптированных для интеграции в повседневную жизнь. В качестве инструмента дистанционной психологической поддержки был задействован чат-бот, дополненный интерактивным тренажёром аутогенных тренировок. Основной целью данной методологии являлось повышение психоэмоциональных ресурсов участников для более эффективного противостояния усталости, тревоге и стрессу. Чат-бот был доступен пользователям без ограничений по времени и частоте использования.

Перед началом суггестивной практики участники проходили психологическую диагностику с использованием русскоязычной версии Шкалы депрессии, тревоги и стресса (DASS-21). Для анализа данных применялись две шкалы: шкала тревоги и шкала стресса, каждая из которых содержала по семь тестовых утверждений. На основе суммарных баллов, полученных в результате тестирования, алгоритм чат-бота автоматически подбирал одну из шести суггестий, соответствующую текущему психоэмоциональному состоянию участника.

По завершении практики участники повторно проходили тестирование для оценки изменений в их психоэмоциональном состоянии. Для проверки успешности интервенции в конце каждого сеанса чат-бот предлагал участникам ответить на вопрос: «Стало ли Вам лучше?» с возможностью выбора одного из двух вариантов ответа – «да» или «нет».

Методы воздействия. Суггестивные материалы рассматривались как потенциально эффективный психокоррекционный инструмент, направленный на снижение уровня тревожности и стресса. Средняя продолжительность одной суггестивной тренировки составляла 4 минуты 52 секунды. Помимо автоматического подбора материалов на основе результатов тестирования, участникам также предоставлялась возможность самостоятельного выбора суггестий через специальную команду интерфейса, независимо от их показателей по шкалам DASS-21. Предложенные суггестивные материалы были классифицированы следующим образом:

1. устранение эмоционального стресса;
2. снижение уровня возбуждения;
3. оптимизация функционального состояния организма;
4. психическая сенсибилизация;
5. мобилизация внутренних ресурсов;
6. восстановление энергетических резервов.

Каждая из суггестий была разработана с учетом её специфики воздействия на различные аспекты психоэмоциональной и физиологической саморегуляции участников.

Результаты. Статистическая обработка данных осуществлялась в программе JAMOVI версии 2.6.44. На этапе первичной обработки были рассчитаны описательные статистики, а также проведён анализ внутренней согласованности шкал. Проверка надёжности шкал до и после выполнения аутогенной практики выявила высокие значения внутренней согласованности: для шкалы тревоги (α=0.84 и α=0.90), для шкалы стресса (α=0.87 и α=0.88), а также для общей шкалы ответов (α=0.93 и α=0.94). Для сравнения общих баллов по двум шкалам до и после проведения интервенции был использован парный t-критерий Стьюдента. Результаты анализа продемонстрировали статистически значимое снижение обоих показателей после вмешательства (M = 11.4, SD = 5.93). Дополнительно был определён размер эффекта с применением d-Коэна, который составил d = .684, что свидетельствует о наличии умеренного эффекта.

Выводы. Несмотря на показанную эффективность чат-бота, необходимо отметить, что текущая версия ориентирована преимущественно на поддержку пользователей с умеренными уровнями тревожности и стресса, а также есть некоторые ограничения: маленькая и однообразная выборка, нуждающаяся в расширении и включении клинических групп. Одним из ключевых аспектов дальнейших исследований должно стать углубленное изучение долгосрочных эффектов использования суггестивных техник через цифровые платформы. Это позволит оценить устойчивость полученных результатов и их влияние на психоэмоциональное состояние пользователей в перспективе. Также важно учитывать индивидуальные различия участников, такие как возраст, пол, уровень стрессоустойчивости и предпочтения в способах взаимодействия с технологиями, что может существенно повлиять на восприятие и эффективность интервенций.

Заключение. В перспективе представляется целесообразным апробация программного обеспечения на различных клинических выборках на пост-госпитальном этапе. В программное обеспечение заложены возможности масштабирования, интеграции дополнительных психодиагностических и психокоррекционных процедур – например, направленных на неинвазивную и дистанционную реабилитацию в сенсорно-обогащённой среде лиц с когнитивными нарушениями органической и функциональной патологии, включая стрессовые и аффективные расстройства.

1. Бойко, О.М., Медведева, Т.И., Воронцова, О.Ю., Ениколопов, С.Н. ChatGPT в психотерапии и психологическом консультировании: обсуждение возможностей и ограничений // Новые психологические исследования. 2025. № 1. С. 26–55. DOI: 10.51217/npsyresearch_2025_05_01_02
2. Есенин Р.А. Психологические вызовы цифровой реальности: искусственный интеллект сегодня и в перспективе //Профессиональное образование и рынок труда. – 2023. – Т. 11. – №. 2 (53). – С. 121-128.
3. Alvarez-Jimenez M, Rice S, D'Alfonso S, Leicester S, Bendall S, Pryor I, Russon P, McEnery C, Santesteban-Echarri O, Da Costa G, Gilbertson T, Valentine L, Solves L, Ratheesh A, McGorry PD, Gleeson J. A Novel Multimodal Digital Service (Moderated Online Social Therapy+) for Help-Seeking Young People Experiencing Mental Ill-Health: Pilot Evaluation Within a National Youth E-Mental Health Service. J Med Internet Res. 2020 Aug 13;22(8):e17155. doi: 10.2196/17155. PMID: 32788151; PMCID: PMC7453330.
4. Ferwerda, M., van Beugen, S., van Burik, A., van Middendorp, H., de Jong, E. M., van de Kerkhof, P. C., van Riel, P. L., & Evers, A. W. (2013). What patients think about E-health: patients' perspective on internet-based cognitive behavioral treatment for patients with rheumatoid arthritis and psoriasis. Clinical rheumatology, 32(6), 869–873. https://doi.org/10.1007/s10067-013-2175-9
5. Fitzpatrick KK, 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 Ment Health. 2017 Jun 6;4(2):e19. doi: 10.2196/mental.7785. PMID: 28588005; PMCID: PMC5478797.
6. Gao J. et al. AI Test Modeling and Analysis for Intelligent Chatbot Mobile App-A Case Study on Wysa //2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Testing (AITest). – IEEE, 2024. – С. 132-141.
7. Lau, N., O'Daffer, A., Colt, S., Yi-Frazier, J. P., Palermo, T. M., McCauley, E., & Rosenberg, A. R. (2020). Android and iPhone Mobile Apps for Psychosocial Wellness and Stress Management: Systematic Search in App Stores and Literature Review. JMIR mHealth and uHealth, 8(5), e17798. https://doi.org/10.2196/17798
8. Ly KH, Ly AM, Andersson G. A fully automated conversational agent for promoting mental well-being: A pilot RCT using mixed methods. Internet Interv. 2017 Oct 10;10:39-46. doi: 10.1016/j.invent.2017.10.002. PMID: 30135751; PMCID: PMC6084875.
9. Shum H. Y., He X., Li D. From Eliza to XiaoIce: challenges and opportunities with social chatbots // Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. – 2018. – Т. 19. – С. 10-26.