В своей статье авторы предлагают систематический обзор основных способов применения методов машинного обучения, релевантного для политической социологии. Описывается история перехода от использования простых регрессионных моделей к комплексным моделям машинного обучения. Анализируются причины и преимущества такого перехода. Определяются основные способы использования моделей машинного обучения, которыми пользуются в смежных дисциплинах, и приводятся способы их применения к задачам предсказания революционных событий. Рассматривается когорта других исследователей, которые по-своему решали вопрос предсказания политической нестабильности от использования множества регрессионных моделей до применения машинного обучения как классификатора для твитов во время «арабской весны». Приводится расширенное описание основных направлений в области изучения поведения предикторов в моделях машинного обучения. Анализируются кейсы их применения и ограничения, с которыми могут столкнуться исследователи. Авторы приводят описание различных статистических подходов к задаче оценки параметров моделей машинного обучения. На примере анализа моделей, построенных для предсказания вероятности возникновения невооруженных революционных эпизодов, рассматриваются способы ранжирования параметров модели через оценку решающих деревьев и изменения в результирующей силе моделей. Авторы показывают, как коррелированные переменные могут влиять на полученный результат ранжирования, почему переменные могут при разных системах подсчета их важности оказываться в различных частях рейтинга. Также рассматривается способ определения границы, после которой параметры модели можно рассматривать как статистически значимые. Авторами проводится способ генерализованного представления направления связи различных переменных, с учетом их взаимодействия с другими предикторами, и дается интерпретация полученных результатов с использованием векторов Шепли. Из содержательных результатов проведенных тестов особо следует отметить выявление исключительно мощного эффекта революционных волн в революционных событиях XXI века, притом что в XXI веке эффект глобальных революционных волн оказывается сильнее эффекта волн региональных. Проведенные тесты заставляют предполагать, что особо сильными факторами, значимо повышающими в XXI веке вероятность начала невооруженных революционных выступлений (кроме эффекта революционных волн), являются следующие: высокий уровень политической коррупции, эффект инерции (невооруженные революционные или мощные протестные события в недавнем прошлом), аномалии экономического роста, высокие объемы помощи со стороны США (эффект «железной клетки либерализма» по Д. Риттеру), отсутствие нефтяной ренты, высокая численность населения, высокая продовольственная инфляция, средний уровень экономического развития, продолжительное пребывание первого лица у власти и промежуточный тип политического режима.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Политология
- УДК
- 32. Политика
В современном мире политические процессы становятся все более сложными и динамичными, требующими новых подходов к их анализу и прогнозированию. Одним из таких подходов является использование методов машинного обучения, которые позволяют обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Алексеев Т. Д. (2016) Анализ последовательностей в социологии: возможности, ограничения и потенциал применения. Социология: методология, методы, математическое моделирование, 43, c. 100-127. EDN: WPVYSV
2. Боровский А. А. (2015) Перспективы применения технологий машинного обучения к обработке больших массивов исторических данных. Кибернетика и программирование, (1), c. 77-114. DOI: 10.7256/2306-4196.2015.1.13730 EDN: TEUTCF
3. Голдстоун Дж. А., Гринин Л. Е., Коротаев А. В. (2022) Волны революций XXI столетия. Полис. Политические исследования, (4), c. 108-119. DOI: 10.17976/jpps/2022.04.09 EDN: DVNOBB
4. Жданов А. И., Коротаев А. В. (2024) Инфляционное давление и революционная дестабилизация: оценка воздействия и сравнительный анализ. Социология власти, 36 (2), c. 113-141. DOI: 10.22394/2074-0492-2024-2-113-141 EDN: NQBWZK
5. Коротаев А., Васькин И., Билюга С. (2017) Гипотеза Олсона-Хантингтона о криволинейной зависимости между уровнем экономического развития и социально-политической дестабилизацией: опыт количественного анализа. Социологическое обозрение, 16(1), c. 9-49. DOI: 10.17323/1728-192X2017-1-9-49 EDN: YKUXXJ
6. Коротаев А. В., Гринин Л. Е., Устюжанин В. В. (2024) База данных по революционным событиям XXI века. М.: НИУ ВШЭ. EDN: AVSRLM
7. Коротаев А., Гринин Л., Устюжанин В., Файн Е. (2025) Пятое поколение исследований революции. Систематический обзор. Логос, 35(1), c. 191-316. DOI: 10.17323/0869-5377-2025-1-193-296 EDN: RFTSEX
8. Коротаев А. В., Жданов А. И. (2023a) Количественный анализ политических факторов революционной дестабилизации. Опыт систематического обзора. Полития: Анализ. Хроника. Прогноз (Журнал политической философии и социологии политики), (3), c. 149-171. DOI: 10.30570/2078-5089-2023-110-3-149-171 EDN: NAZUCB
9. Коротаев А. В., Жданов А. И. (2023б) Количественный анализ экономических факторов революционной дестабилизации: результаты и перспективы. Социология власти, 35(1), c. 118-159. DOI: 10.22394/2074-0492-2023-1-118-159 EDN: VKRMWA
10. Коротаев А.В., Исаев Л.М., Васильев А.М. (2015) Количественный анализ революционной волны 2013-2014 гг. Социологические исследования, (8), c. 119-127. EDN: UFZJFZ
11. Коротаев А. В., Сойер П. С., Гринин Л. Е., Шишкина А. Р., Романов Д. М. (2020) Социально-экономическое развитие и антиправительственные протесты в свете новых результатов количественного анализа глобальных баз данных. Социологический журнал, 26(4), c. 61-78. DOI: 10.19181/socjour.2020.26.4.7642 EDN: SCFFFV
12. Коротаев А. В., Шишкина А. Р., Исаев Л. М. (2016) Арабская весна как триггер глобального фазового перехода. Полис. Политические исследования, (3), c. 108-122. DOI: 10.17976/jpps/2016.03.09 EDN: VWPTBL
13. Медведев И. А., Коротаев А. В. (2020) К построению индекса социально-политической дестабилизации в различных мир-системных зонах. Системный мониторинг глобальных и региональных рисков, 11, c. 433-454. EDN: JHHHTO
14. Мусиева Д. М., Устюжанин В. В., Гринин Л. Е., Коротаев А. В. (2023) Субъективное благополучие и революционная дестабилизация. Опыт количественного анализа. Социология власти, 35 (3), c. 57-94. DOI: 10.22394/2074-0492-2023-3-57-94 EDN: IYBOUU
15. Устюжанин В. В., Гринин Л. Е., Медведев И. А., Коротаев А. В. (2022) Образование и революции (Почему революционные выступления принимают вооруженную или невооруженную форму?). Полития: Анализ. Хроника. Прогноз, (1), c. 50-71. DOI: 10.30570/2078-5089-2022-104-1-50-71 EDN: TIZIXP
16. Устюжанин В. В., Жодзишская П. А., Коротаев А. В. (2022) Демографические факторы как предикторы революционных ситуаций. Опыт количественного анализа. Социологический журнал, 28(4), c. 34-59. DOI: 10.19181/socjour.2022.28.4.9314 EDN: VEVEEC
17. Устюжанин В. В., Коротаев А. В. (2022) Регрессионное моделирование вооруженной и невооруженной революционной дестабилизации в афразийской макрозоне нестабильности. Системный мониторинг глобальных и региональных рисков, 13, c. 192-226. DOI: 10.30884/978-5-7057-6184-5_07 EDN: ADTXLI
18. Устюжанин В. В., Костин М. С., Гринин Л. Е., Коротаев А. В. (2023) Коррупция и революционная дестабилизация: опыт количественного анализа. Журнал социологии и социальной антропологии, 26(3), c. 53-99. DOI: 10.31119/jssa.2023.26.3.3 EDN: YTNMDC
19. Устюжанин В. В., Михеева В. А., Сумерников И. А., Коротаев А. В. (2023) Экономические истоки революций: связь между ВВП и рисками революционных выступлений. Полития: Анализ. Хроника. Прогноз (Журнал политической философии и социологии политики), (1), c. 64-87. DOI: 10.30570/2078-5089-2023-108-1-64-87 EDN: VRPOBO
20. Устюжанин В., Степанищева Я., Галлямова А., Гринин Л., Коротаев А. (2023) Образование и риски революционной дестабилизации: опыт количественного анализа. Социологическое обозрение, 22(1), c. 98-128. DOI: 10.17323/1728-192X-2023-1-98-128 EDN: WSZVDJ
21. Устюжанин В. В., Сумерников И. А., Гринин Л. Е., Коротаев А. В. (2022) Урбанизация и революции: количественный анализ. Социологические исследования, (10), c. 85-95. DOI: 10.31857/S013216250018478-8 EDN: WSMVJE
22. Beissinger M.R. (2017) “Conventional” and “virtual” civil societies in autocratic regimes. Comparative Politics, 49(3), pp. 351-371. DOI: 10.5129/001041517820934267
23. Beissinger M. R. (2022) The revolutionary city: Urbanization and the global transformation of rebellion. Princeton, NJ: Princeton University Press.
24. Ben Bouallègue Z. et al. (2024) The Rise of Data-Driven Weather Forecasting: A First Statistical Assessment of Machine Learning-Based Weather Forecasts in an Operational-Like Context. Bulletin of the American Meteorological Society, 105(6), pp. 864-883. DOI: 10.1175/BAMS-D-23-0162.1 EDN: NDQLQM
25. Blair R. A., Sambanis N. (2020) Forecasting civil wars: Theory and structure in an age of “big data” and machine learning. Journal of Conflict Resolution, 64(10), pp. 1885-1915. DOI: 10.1177/0022002720918923 EDN: PTDXHB
26. Braithwaite A., Braithwaite J. M., Kucik J. (2015) The conditioning effect of protest history on the emulation of nonviolent conflict. Journal of Peace Research, 52(6), pp. 697-711. DOI: 10.1177/0022343315593993 EDN: VFSVBN
27. Braithwaite A., Kucik J., Maves J. (2014) The costs of domestic political unrest. International Studies Quarterly, 58(3), pp. 489-500. DOI: 10.1111/isqu.12061
28. Brooks R., White P. B. (2023) The military before the march: Civil-military grand bargains and the emergence of nonviolent resistance in autocracies. Journal of Peace Research, 61(6), pp. 1002-1018. DOI: 10.1177/00223433231180921 EDN: ABWCMD
29. Brunnschweiler C. N., Lujala P. (2019) Economic backwardness and social tension. The Scandinavian Journal of Economics, 121(2), pp. 482-516. DOI: 10.1111/sjoe.12281
30. Butcher C., Svensson I. (2016) Manufacturing dissent: Modernization and the onset of major nonviolent resistance campaigns. Journal of Conflict Resolution, 60(2), pp. 311-339. DOI: 10.1177/0022002714541843
31. Caves R. E. (1976) Economic models of political choice: Canada’s tariff structure. Canadian Journal of Economics, 9(2), pp. 278-300. DOI: 10.2307/134522
32. Cebul M. D., Grewal S. (2022) Military conscription and nonviolent resistance. Comparative Political Studies, 55(13), pp. 2217-2249. DOI: 10.1177/00104140211066209 EDN: CJNIQW
33. Chadefaux T. (2023) An automated pattern recognition system for conflict. Journal of Computational Science, 72, pp. 102-114. DOI: 10.1016/j.jocs.2023.102074 EDN: KHKXHX
34. Chadefaux T. (2014) Early warning signals for war in the news. Journal of Peace Research, 51(1), pp. 5-18. DOI: 10.1177/0022343313507302
35. Chan J. Y. L. et al. (2022) Mitigating the multicollinearity problem and its machine learning approach: a review. Mathematics, 10(8), pp. 1283-1291. DOI: 10.3390/math10081283 EDN: STIKSG
36. Chenoweth E., Ulfelder J. (2017) Can structural conditions explain the onset of nonviolent uprisings? Journal of Conflict Resolution, 61(2), pp. 298-324. DOI: 10.1177/0022002715576574
37. Dahl M., Gates S., Gleditsch K., González B. (2021) Accounting for Numbers: Group Characteristics and the Choice of Violent and Nonviolent Tactics. The Economics of Peace and Security Journal, 16(1), pp. 1-25. DOI: 10.15355/epsj.16.1.5 EDN: DDNGOD
38. De Mol C., Giannone D., Reichlin L. (2008) Forecasting using a large number of predictors: Is Bayesian shrinkage a valid alternative to principal components? Journal of Econometrics, 146(2), pp. 318-328. DOI: 10.1016/j.jeconom.2008.08.011
39. Dorward N., Fox S. (2022) Population pressure, political institutions, and protests: A multilevel analysis of protest events in African cities. Political Geography, 99, pp. 102-111. DOI: 10.1016/j.polgeo.2022.102762 EDN: IIACMI
40. Edwards P. K. (1978) Time Series Regression Models of Strike Activity: A Reconsideration with American Data. British Journal of Industrial Relations, 16(3), pp. 47-62. DOI: 10.1111/j.1467-8543.1978.tb00289.x
41. Gleditsch K. S., Metternich N. W., Ruggeri A. (2014) Data and progress in peace and conflict research. Journal of Peace Research, 51(2), pp. 301-314. DOI: 10.1177/0022343313496803
42. Goldsmith B. E., Chalup S. K., Quinlan M. J. (2008) Regime type and international conflict: towards a general model. Journal of Peace Research, 45(6), pp. 743-763. DOI: 10.1177/0022343308096154
43. Goldstone J. A. et al. (2010) A global model for forecasting political instability. American journal of political science, 54(1), pp. 190-208. DOI: 10.1111/j.1540-5907.2009.00426.x
44. Goldstone J. A., Grinin L., Korotayev A. (2022) Introduction. Changing yet Persistent: Revolutions and Revolutionary Events. In: J. A. Goldstone, L. Grinin, A. Korotayev (Eds.), Handbook of Revolutions in the 21st Century: The New Waves of Revolutions, and the Causes and Effects of Disruptive Political Change (pp. 1-34). Cham: Springer Nature. DOI: 10.1007/978-3-030-86468-2_1 EDN: MNTDSN
45. Grinin L. (2022) On revolutionary waves since the 16th century. In: J. A. Goldstone, L. Grinin, A. Korotayev (Eds.), Handbook of Revolutions in the 21st Century: The New Waves of Revolutions, and the Causes and Effects of Disruptive Political Change (pp. 389-411). Cham: Springer Nature. DOI: 10.1007/978-3-030-86468-2_13
46. Grinin L., Grinin A. (2022) Revolutionary Waves and Lines of the 20th Century //In: Goldstone J. A., Grinin L., Korotayev A. (Eds.), Handbook of Revolutions in the 21st Century: The New Waves of Revolutions, and the Causes and Effects of Disruptive Political Change (pp. 315-388). Cham: Springer Nature. DOI: 10.1007/978-3-030-86468-2_12 EDN: QZJQVD
47. Grinin L., Grinin A. Korotayev A. (2022) 20th century revolutions: characteristics, types, and waves. Humanities and Social Sciences Communications, 9(1), pp. 1-13. DOI: 10.1057/s41599-022-01120-9 EDN: FMDSZW
48. Grinin L., Korotayev A. (2024) Is the Fifth Generation of Revolution Studies Still Coming? Critical Sociology, 50(6), pp. 1039-1067. DOI: 10.1177/08969205241245215 EDN: TYVAQQ
49. Grinin L., Korotayev A., Tausch A. (2019) Islamism, Arab Spring, and the Future of Democracy. World System and World Values Perspectives. Cham: Springer Nature. DOI: 10.1007/978-3-319-91077-2
50. Grömping U. (2015) Variable importance in regression models. Wiley interdisciplinary reviews: Computational statistics, 7(2), pp. 137-152. DOI: 10.1002/wics.1346
51. Hamilton R. I., Papadopoulos P. N. (2023) Using SHAP values and machine learning to understand trends in the transient stability limit. IEEE Transactions on Power Systems, 39(1), pp. 1384-1397. DOI: 10.1109/TPWRS.2023.3248941 EDN: XABQMN
52. Honaker J., King G., Blackwell M. (2011) Amelia II: A program for missing data. Journal of statistical software, 45(7), pp. 1-47. DOI: 10.18637/jss.v045.i07
53. Huang H., Boranbay-Akan S., Huang L. (2019). Media, protest diffusion, and authoritarian resilience. Political Science Research and Methods, 7(1), pp. 23-42. DOI: 10.1017/psrm.2016.25 EDN: VHBPEW
54. Issaev L., Korotayev A. (2022) Introduction. New Wave of Revolutions in the MENA region//In: Issaev L., Korotayev A. (Eds.), New wave of revolutions in the MENA region. A comparative perspective (pp. 1-32). Cham: Springer. DOI: 10.1007/978-3-031-15135-4_1
55. Joseph K., Carley K. M., Filonuk D., Morgan G. P., Pfeffer J. (2014) Arab Spring: from newspaper. Social Network Analysis and Mining, 4(177), pp. 1-17. DOI: 10.1007/s13278-014-0177-5
56. Kavada A. (2020) Creating the collective: social media, the Occupy Movement and its constitution as a collective actor. Protesttechnologies and media revolutions (pp. 107-125). Emerald Publishing Limited.
57. Keele L. J. (2008) Semiparametric regression for the social sciences. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
58. King G. (1988) Statistical models for political science event counts: Bias in conventional procedures and evidence for the exponential Poisson regression model. American Journal of Political Science, 32(3), pp. 838-863. DOI: 10.2307/2111248
59. Knutsen C. H. (2014) Income Growth and Revolutions. Social Science Quarterly, 95(4), pp. 920-937. DOI: 10.1111/ssqu.12081 EDN: YEQHWL
60. Korotayev A., Grinin L., Ustyuzhanin V., Fain E. (2025) The Fifth Generation of Revolution Studies. Part I: When, Why and How Did It Emerge. Critical Sociology, 51(2), pp. 257-282. DOI: 10.1177/08969205241300596 EDN: XXBXYJ
61. Korotayev A., Issaev L., Zinkina J. (2015) Center-periphery dissonance as a possible factor of the revolutionary wave of 2013-2014: A cross-national analysis. Cross-Cultural Research, 49(5), pp. 461-488. DOI: 10.1177/1069397115595374 EDN: VAJVAD
62. Korotayev A., Medvedev I., Zinkina J. (2022) Global Systems for Sociopolitical Instability Forecasting and Their Efficiency: A Comparative Analysis. Comparative Sociology, 21(1), pp. 64-104. DOI: 10.1163/15691330-bja10050 EDN: TQTJPO
63. Korotayev A. V., Sawyer P. S., Romanov D. M. (2021) Socio-economic development and protests: A quantitative reanalysis. Comparative Sociology, 20(2), pp. 195-222. DOI: 10.1163/15691330-bja10030 EDN: BRBSUM
64. Korotayev A., Ustyuzhanin V., Grinin L., Fain E. (2025) The fifth generation of revolution studies. Part II: A systematic review of substantive findings (Revolution Causes, Forms, and Waves). Critical Sociology 51(3), pp. 429-450. DOI: 10.1177/08969205241300595 EDN: FJTUNA
65. Korotayev A., Vaskin I., Bilyuga S., Ilyin I. (2018) Economic Development and Sociopolitical Destabilization: A Re-Analysis. Cliodynamics, 9(1), pp. 59-118. DOI: 10.21237/c7clio9137314 EDN: YBBINN
66. Korotayev A., Zhdanov A., Grinin L., Ustyuzhanin V. (2025) Revolution and Democracy in the Twenty-First Century. Cross-Cultural Research, 59(2), pp. 180-215. DOI: 10.1177/10693971241245862 EDN: YAOYMI
67. Kostin M., Korotayev A. (2024) USAID Democracy Promotion as a Possible Predictor of Revolutionary Destabilization. Comparative Sociology, 23(2), pp. 240-278. DOI: 10.1163/15691330-bja10102 EDN: CHTQYO
68. Lahiri K., Monokroussos G., Zhao Y. (2016) Forecasting consumption: The role of consumer confidence in real time with many predictors. Journal of Applied Econometrics, 31(7), pp. 1254-1275. DOI: 10.1002/jae.2494
69. Lall R. (2016) How multiple imputation makes a difference. Political Analysis, 24(4), pp. 414-433. DOI: 10.1093/pan/mpw020
70. Levin N., Ali S., Crandall D. (2018) Utilizing remote sensing and big data to quantify conflict intensity: the Arab Spring as a case study. Applied Geography, 94, pp. 1-17. DOI: 10.1016/j.apgeog.2018.03.001 EDN: YHTHID
71. Li F., Yang Y. (2003) A loss function analysis for classification methods in text categorization. Proceedings of the 20th international conference on machine learning (ICML-03), pp. 472-479.
72. Lotan G., Graeff E., Ananny M., Gaffney D., Pearce I. (2011) The Arab Spring| the revolutions were tweeted: Information flows during the 2011 Tunisian and Egyptian revolutions. International journal of communication, 5(5), pp. 1375-1405.
73. Medvedev I., Ustyuzhanin V., Zinkina J., Korotayev A. (2022) Machine learning for ranking factors of global and regional protest destabilization with a special focus on Afrasian instability macrozone. Comparative Sociology, 21 (6), pp. 604-645. DOI: 10.1163/15691330-bja10062 EDN: IALXXO
74. Muthukumar V. et al. (2021) Classification vs regression in overparameterized regimes: Does the loss function matter? Journal of Machine Learning Research, 22(222), pp. 1-69.
75. Nicodemus K. K. et al. (2010) The behaviour of random forest permutation-based variable importance measures under predictor correlation. BMC bioinformatics, 11, pp. 1-13. DOI: 10.1186/1471-2105-11-110 EDN: DNISIA
76. Nirmalraj S. et al. (2023) Permutation feature importance-based fusion techniques for diabetes prediction. Soft Computing, 2023, pp. 1-12. DOI: 10.1007/s00500-023-08041-y
77. Pinckney J., RezaeeDaryakenari B. (2022) When the levee breaks: A forecasting model of violent and nonviolent dissent. International Interactions, 48(5), pp. 997-1026. DOI: 10.1080/03050629.2022.2090933 EDN: YSAXIQ
78. Ritter D. P. (2015) The iron cage of liberalism: International politics and unarmed revolutions in the Middle East and North Africa. Oxford: Oxford University Press.
79. Rozov N. (2022) Typology and principles of dynamics of revolutionary waves in world history. In: J. A. Goldstone, L. Grinin, A. Korotayev (Eds.), Handbook of Revolutions in the 21st Century: The New Waves of Revolutions, and the Causes and Effects of Disruptive Political Change (pp. 241-264). Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-86468-2_9 EDN: CQLKFO
80. Sun X. et al. (2012) Using cooperative game theory to optimize the feature selection problem. Neurocomputing, 97, pp. 86-93. DOI: 10.1016/j.neucom.2012.05.001
81. Tang J., Liu H. (2012) Feature selection with linked data in social media. Proceedings of the 2012 SIAM International Conference on Data Mining. Society for Industrial and Applied Mathematics, pp. 118-128.
82. Taylor L., Schroeder R., Meyer E. (2014) Emerging practices and perspectives on Big Data analysis in economics: Bigger and better or more of the same? Big Data & Society, 1(2), article 2053951714536877. DOI: 10.1177/2053951714536877
83. Tremayne M. (2016) Anatomy of protest in the digital era: A network analysis of Twitter and Occupy Wall Street. Social Networks and Social Movements. London: Routledge, pp. 110-126. EDN: XZABGJ
84. Tumasjan A. et al. (2010) Predicting elections with twitter: What 140 characters reveal about political sentiment. Proceedings of the international AAAI conference on web and social media, 4(1), pp. 178-185. DOI: 10.1609/icwsm.v4i1.14009
85. Ulfelder J. (2012) Forecasting Political Instability: Results from a Tournament of Methods. Available at SSRN 2156234.
86. Ustyuzhanin V., Korotayev A. (2023) Revolutions and Democracy. Can Democracies Prevent Revolutionary Armed Violence? Comparative Sociology, 22(1), pp. 95-137. DOI: 10.1163/15691330-bja10073 EDN: BOSEAK
87. Ustyuzhanin V. V., Sawyer P. S., Korotayev A. V. (2023) Students and protests: A quantitative cross-national analysis. International Journal of Comparative Sociology, 64(4), pp. 375-401. DOI: 10.1177/00207152221136042 EDN: IRTWHH
88. Von Eschenbach W. J. (2021) Transparency and the black box problem: Why we do not trust AI. Philosophy & Technology, 34(4), pp. 1607-1622. DOI: 10.1007/s13347-021-00477-0 EDN: WJUBVH
89. Yun Y. H., Liang F., Deng B. C., Lai G. B., Vicente Gonçalves C. M., Lu H. M., Liang Y. Z. (2015) Informative metabolites identification by variable importance analysis based on random variable combination. Metabolomics, 11, pp. 1539-1551. DOI: 10.1007/s11306-015-0803-x EDN: TSJONP
Выпуск
Другие статьи выпуска
Теория Бурдье предлагает несколько понятий, которые могут быть использованы для анализа кризисов. В первой части этой статьи я описываю то, что Бурдье называет «кризисами воспроизводства»: они разворачиваются на долго- или среднесрочных промежутках времени, но могут спровоцировать эндогенный политический кризис, как в случае событий мая 1968 года. Во второй части статьи я комбинирую теорию Бурдье о государственной монополии на символическое насилие с понятиями «политизации» и «фазовой гармонизации», использованными им в анализе «критического момента» мая 1968 года, и применяю их для описания разных форм политических кризисов, вызванных экзогенными факторами - государственными переворотами, военной оккупацией или колониализмом, чтобы прояснить, как они могут влиять на индивидов, группы и поля. На примере поля французской литературы во время немецкой оккупации Франции я демонстрирую, как благодаря процессу политизации происходит фазовая гармонизация социального поля с полем политики. Различные типы описанных мной кризисов объединяет борьба за монополию на символическое насилие. Чтобы изучить такие символические столкновения, интенсифицирующиеся в ситуациях кризиса, в заключении статьи я предлагаю понятие аксиологических операторов.
Теория кризисов Пьера Бурдье — пример незавершенного исследовательского изобретения. Наряду с общей теорией полей (Bourdieu 2022) и теорией изобретений (Козлов 2025, Arnholtz 2018) оно продолжает формировать наиболее абстрактные точки интереса за пределами тех областей рефлексивной социологии, которые можно отнести к «нормальной науке». Ответы на вопросы о кризисах, инвариантных законах полей и изобретениях намечены на уровне примеров, эвристик и теоретических обещаний рефлексивной социологии, но не до конца прояснены.
Статья посвящена исследованию метафорических концептов в российском политическом дискурсе, переносящих в сферу политики явления из сферы техники. За счет средств теории когнитивной метафоры описываются причины популярности технократических метафор в политических объяснительных моделях в современной России. В качестве одного из основных факторов называется технооптимизм позднесоветской культуры, повлиявший на формирование современного российского политического лексикона. В то же время констатируется анонимность метафорических концептов этого рода: установить, кто и когда предложил их использование в российской политической науке, оказывается чрезвычайно сложно. В отсутствие конкретного автора и какого-либо контроля со стороны научных институтов один и тот же термин начинает наполняться часто противоположными смыслами и моральными оценками. На примере «политических технологий» демонстрируется, с одной стороны, укорененность такого рода метафор в языке политической аналитики, с другой - низкий уровень научной рефлексии вокруг подобных понятий. Чтобы преодолеть данное противоречие, предлагается реконструировать ход научной дискуссии вокруг как этой, так и других технократических метафор, закрепившихся в языке российских политических наук. В духе картографии разногласий необходимо определить, велся ли в действительности содержательный спор вокруг их значения. В зависимости от результата этих изысканий можно будет судить, делают ли технократические метафоры политическую реальность более понятной или же, наоборот, являются пустым означающим, обдуманное использование которого требует широкой дискуссии специалистов и последовательной реконцептуализации. Подобная работа могла бы сделать язык российской политологии более ясным и, как следствие, способным к более четкому отражению сложных политических явлений современной РФ.
Статья посвящена исследованию представлений о рынке труда со стороны работодателей и государственных служащих, ответственных за решение кадровых проблем в регионе. На основе реконструирования нарратива экспертных интервью, проведенных в 2024 г. в Республике Хакасия, выделено три компонента разговора о кадровом дефиците: дискретное настоящее, продолженное прошлое и деятельное будущее. Дискретное настоящее описывает ситуацию дефицита кадров, который признают все информанты; продолженное прошлое раскрывает комплекс причин, обусловивших дефицит; деятельное будущее содержит в себе прогнозы и наборы необходимых действий для его преодоления. Делается вывод, что одним из наиболее первоочередных решений является нормативное закрепление за хозяйствующими субъектами и представителями власти на региональном уровне пространства для реализации ими своей акторности. Только поощрение инициативности региональных акторов в разработке решения кадровых проблем, критичности поступающих распоряжений, автономности в их осуществлении при сохранении ответственности позволяет учитывать региональную специфику и наиболее эффективно адаптировать общие директивы под местные условия. Из интервью с региональными служащими проступает отражение их агентного восприятия федеральными чиновниками, которые часто относятся к регионалам исключительно как к исполнителям, но не как к равноправным коллегам, способным и желающим использовать знание регионального контекста для корректировки унифицированных директив, поступающих сверху. В действительности мы наблюдаем постоянное чередование модусов «агентности» и «акторности» у одних и тех же руководителей, и именно проактивная деятельность чиновников регионального уровня в разработке мер государственной поддержки работодателей и кадровой политики, адаптация, нюансировка распоряжений в зависимости от региональной специфики становится залогом их успешности. Статья написана в рамках выполнения государственного задания на 2025 год.
Члены общества регулярно сталкиваются с заминками при совместном исполнении повседневных и рабочих задач. Конверсационный анализ достиг значительного прогресса в систематическом изучении причин проблем в разговорном взаимодействии и членских методов их «починки»; проблемы в телесном взаимодействии до недавнего времени получали недостаточное исследовательское внимание. В этой статье исследуются проблемы координации действий между футболистами при передаче мяча от одного игрока другому с особым вниманием к неточным пасам, которые не достигли партнера по команде не вследствие плохого технического исполнения передачи или перехвата мяча соперником, а стали результатом несогласованности действий футболистов одной команды. Материалами для исследования являются фрагменты трансляций футбольных матчей между профессиональными командами. Этнометодологический видеоанализ свидетельствует, что источником несогласованности выступает ограниченная проективность действия вследствие несовпадения полей зрения футболистов и внезапных смещений в релевантности деталей текущей ситуации по мере одновременной развертки нескольких траекторий действий. Футболисты демонстрируют ориентацию на возникающие проблемы посредством поправок траектории собственных действий в соответствии с траекторией, спроектированной их партнером.
Внимание символических интеракционистов к спонтанным аспектам социальности нередко рассматривалось критиками как неспособность осмыслить структуру. Статья рассматривает данный вопрос сквозь призму проблемы социальных изменений, то есть проблемы соотношения между порядком и процессом его трансформации. Работа преследует две цели: различить интерпретации изменения в рамках блумерианской социологии; определить, предусматривают ли трактовки изменения существование механизмов их сдерживания. Для обнаружения интерпретаций изменения рассматриваются теоретические основания символического интеракционизма (самовзаимодействие и не/ символическое взаимодействие), блумерианская версия области коллективного поведения (элементарные коллективные группировки толпы, массы и публики), интеракционистская макросоциология (идея макроорганизации как сети совместных действий, теория моды и концепция индустриализации как агента социальных изменений), эпистемология (процесс создания понятия) и онтология (реальность как диалектика постоянства и изменения). Утверждается, что блумерианская социология демонстрирует симметричный взгляд на соотношение между порядком и изменением. Вопреки когнитивистскому прочтению символического интеракционизма, важную роль в блумерианской социологии играет взаимодополняемость символа и аффекта как механизмов поддержания порядка и инициации изменений. Символы и аффекты способны взаимно подкреплять или блокировать действия друг друга. Во всех случаях они могут выступать как источники изменения, так и порядка. Поздняя разработка диалектической онтологии постоянства и изменений фиксирует желание Блумера представить наиболее общий и фундаментальный взгляд на соотношение между порядком и изменением. Идея сопротивления упрямой реальности становится способом процессуальной реинтерпретации социальной структуры. Противостояние сил порядка и изменения принимает форму непрекращающихся взаимных приспособлений.
В статье предлагается рассмотрение понятия неопределенности в качестве центрального элемента социальной онтологии. Через обращение к ресурсам теории дискурса Эрнесто Лакло и Шанталь Муфф утверждается принципиальная невозможность фиксации значений и вытекающая из этого радикальная контингентность социального. Для преодоления ограничения дискурсивной теории в анализе структурных кризисов автор обращается к теории кризиса Пьера Бурдье, который указывает на роль неопределенности в процессе социальных трансформаций как на уровне полей, так и на уровне индивидуальных траекторий агентов. Кроме того, автор обращается к концепции аксиологических операторов Жизель Сапиро, которая указывает на роль дискурсивных элементов в теории кризисов Бурдье. Предлагается трехуровневая модель неопределенности, каждый из уровней которой представляет собой разные уровни абстракции мышления о социальном, а именно: (1) уровень индивидуального восприятия агентов, которому соответствует неопределенность будущего из-за несоответствия между ожиданиями и объективной социальной позицией; (2) неопределенность социального пространства в целом в условиях кризиса как «открытого времени»; (3) уровень радикальной контингентности, который предлагает рассматривать неопределенность как центр воображения о социальном вообще. Утверждается, что социальные изобретения выступают как локальные способы закрепления смыслов и связывания этих различных уровней неопределенности, в особенности через переопределение аксиологических операторов. Автор стремится показать, что понимание взаимодействия этих уровней неопределенности, основанное на теории дискурса, теории кризиса Бурдье и концепции аксиологических операторов, является ключевым для более комплексной социальной онтологии.
Данный текст работает как комментарий к двум публикациям этого номера: статьям Степана Козлова, который вводит концепт «операторов среднего уровня», и Марии Волковой, которая показывает, как этот концепт применим в рамках гоффмановского подхода к описанию групповых стилей. Опираясь на работы Бурдье, Козлов описывает операторов среднего уровня как инструменты управления неопределенностью, но не раскрывает механизмы их воздействия на форму неопределенности. Разделяя предложенный подход, данный текст показывает, как возможно расширить действие предложенного концепта, опираясь на идеи Роберта Мертона и исследований науки и техники (Science and technology studies, STS). Обращение к экспериментальному характеру операторов среднего уровня позволяет рассматривать их как основу для реконцептуализации теорий среднего уровня как инструмента исследований, имеющего не только прикладное, но и концептуальное значение. На примере экспериментов, описанных в STS, представлено действие оператора среднего уровня, если речь идет об ограниченной неопределенности или способах ее ограничения в ходе эксперимента. Анализ российской градостроительной реформы как кейс сложно сконструированного и длительного эксперимента демонстрирует, как выделение оператора среднего уровня, объединяющего разные масштабы изменений, позволяет определить конструирование образа будущего как основное направление действия реформы и механизмы сдерживания изменений, которые приводят к ее затуханию. Таким образом, концепт оператора среднего уровня позволяет сместить акцент социальных исследований на эмпирические кейсы и служит инструментом для формализации их концептуальных возможностей.
Этот комментарий к статье Степана Козлова рассматривает групповые стили как один из типов операторов среднего уровня - механизмов, обеспечивающих медиацию между различными социальными порядками. Исходная концепция группового стиля, предложенная Ниной Элиасоф и Полом Лихтерманом, описывает его как фильтр, через который группы адаптируют публичную культуру в своих взаимодействиях. Однако я показываю, что предложенная ими операционализация группового стиля - через групповые границы, связи и правила разговора - приводит к смешению его с групповой идентичностью и структурой, что ограничивает его аналитический потенциал и создает концептуальные проблемы. Я предлагаю альтернативный подход, в котором групповой стиль анализируется через стратегии работы с неопределенностью и разрывами во взаимодействии. Используя различие между «нарушением ради» (disruption for) и «нарушением из-за» (disruption of), введенное Тавори и Файном, я исследую две шаманские организации с диаметрально противоположными стилями преодоления сбоев во взаимодействиях. В одной организации любое отклонение воспринимается как нарушение порядка, требующее немедленного исправления, в другой - как момент потенциальной трансформации, открывающий возможность для переосмысления коллективных представлений и изменения ритуальной практики. Этот анализ демонстрирует более широкий принцип: операторы среднего уровня не только медиируют разные уровни социальной реальности, но и создают условия для ее трансформации, связывая микроуровневые взаимодействия с культурными и институциональными изменениями. Такой подход позволяет объяснить, почему одни группы устойчивы к изменениям, а другие используют неопределенность как ресурс для культурных инноваций.
Статья предлагает концептуализацию операторов среднего уровня - класса социальных объектов, недостаточно проанализированных современной социальной теорией и играющих центральную роль в социологическом теоретизировании неопределенности. Статья эксплицирует проблематичность мышления о неопределенности в современной рефлексивной социологии, обращая внимание на «проблему двух гистерезисов» как один из изъянов словаря теории кризисов Пьера Бурдье. Эта проблема делает невозможным связывание микроуровня и макроуровня социальной реальности применительно к проблеме социальных изменений и предполагает необходимость обращения к периферийным концептуальным ресурсам рефлексивной социологии - «изобретениям», или, используя более общий термин - «операторам среднего уровня». На примере понятия «аксиологических операторов» Жизель Сапиро и исследований «пространственных различений» Натана Марома автор текста демонстрирует, как современная рефлексивная социология описывает понятия и явления, структурно выполняющие функцию операторов среднего уровня в отдельных контекстах, при этом не уделяя внимания более общему описанию этого класса социальных феноменов. Автор статьи обращается к современным дискуссиям о (квази)институциональных предпосылках и эффектах сетей социальных связей и ресурсов на материале дискуссии о гуаньси. В заключительной части описываются ключевые черты операторов среднего уровня и вводится понятие модуляции, которое позволяет обратить внимание на эффекты трансформации и «донастройки» социальных ресурсов, возникающие в ситуациях социальных кризисов и резких трансформаций социальной структуры.
“Неопределенность» — понятие, которое никогда не было строго определенным термином словаря социологии. В язык экономической науки «неопределенность» попала вместе с концептуализациями Карла Менгера (Menger, 1871) и очень влиятельной работой Фрэнка Найта Risk, Uncertainty and Profit (Knight, 1921), и первоначально предназначалась для описания либо естественной ограниченности когнитивной способности человека к предсказанию будущего (в случае Австрийской школы), либо принципиальной невозможности квантификации вероятностей определенных типов (в случае Найта). Вскоре она оказалась вытеснена и из лексикона экономистов (Dequech, 2003) понятием «слабой неопределенности» (Beckert, 1996, p. 511) — найтианского риска.
Издательство
- Издательство
- РАНХиГС
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119571, город Москва, пр-кт Вернадского, д. 82 стр. 1
- Юр. адрес
- 119571, город Москва, пр-кт Вернадского, д. 82 стр. 1
- ФИО
- Комиссаров Алексей Геннадиевич (РЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (499) 9569832