Научный архив: статьи

Целью статьи является анализ возможностей применения количественного нарративного анализа для оценки субъективного благосостояния граждан и использования результатов такого применения в процессах разработки и реализации социальной политики. Для достижения этой цели анализируется содержание понятия субъективного благосостояния и используемые социологические методы его измерения, а также надежность отражения в ответах респондентов их убеждений и эмоциональных состояний. Рассматриваются преимущества и ограничения традиционных социологических опросов в сравнении с методами, основанными на анализе данных, создаваемых пользователями в социальных сетях В статье подробно описываются этапы количественного анализа нарративов, включая сбор текстовых данных из отечественных социальных сетей, их тематическую обработку и статистическую интерпретацию. Особое внимание уделено корреляции индикаторов, полученных из нарративов, с результатами традиционных опросов. Эти индикаторы охватывают такие аспекты, как уровень удовлетворённости жизнью, социальная активность и эмоциональная стабильность. Полученные результаты показывают, что данные, извлечённые из нарративов, демонстрируют высокую валидность и сопоставимы с результатами классических социологических методов. Выявлено, что использование количественного нарративного анализа позволяет существенно сократить затраты на исследования, сохраняя точность и информативность. Это делает метод перспективным для регулярного мониторинга субъективного благосостояния Сделан общий вывод о целесообразности дальнейшего развития количественного нарративного анализа как инструмента для изучения общественного настроения и принятия обоснованных решений в социальной политике. Представленные результаты расширяют возможности применения больших данных в социологических исследованиях и способствуют более глубокому пониманию факторов, влияющих на благосостояние.

Представленный анализ практик планирования научных исследований, а также международного опыта охвата проектами и программами всего госуправления приводит к выводу о том, что в науке проектно-программные методы могут быть действенными и экономически эффективными только для ограниченного круга задач. Эти методы должны сочетаться с поисковыми, непроектными исследованиями, необходимыми для выявления и сопоставления вариантов работы, способных привести к тем или иным значимым практическим результатам. Без такого сочетания круг практических задач, решаемых проектно-программными методами, может ощутимо сократиться после определённого периода пренебрежения поисковыми исследованиями.

Люди сильно разнятся между собой по познавательным способностям, однако у всех них эти способности ограничены, начиная от возможностей восприятия окружающей реальности и кончая осуществлением математических расчётов и логических выводов из сделанных посылок. Если полностью рациональный индивид не только обладает полной информацией о мире, но и неограниченными возможностями совершать расчёты и делать логические выводы, то реальные люди, включая профессиональных исследователей, лишь ограниченно рациональны. Тем не менее научные знания, производимые учёными, близки к полностью рациональным. В статье рассматриваются компоненты ограниченной рациональности и те механизмы внутри науки, которые позволяют совершать такой переход. Ведущая роль среди этих механизмов принадлежит научной коммуникации, одной из функций которой является коррекция непроизвольных и неосознаваемых ошибок, совершаемых ограниченно рациональными исследователями. Показано, что выполнение этой функции сталкивается с определёнными сложностями, которые важно исследовать для улучшения процесса корректировки ошибок.

В статье обсуждаются основания схожести общественного мнения об искусственном интеллекте в разных странах. В то же время оно отличается от суждений по этой тематике, которые высказывают эксперты. Эти сходства и различия объясняются близостью народных теорий, которые возникают у граждан в силу ограниченного опыта взаимодействия с искусственным интеллектом. Оценки рисков, которые дают эксперты, не полностью учитывают результаты и выводы когнитивных наук, имеющие непосредственное отношение к искусственному интеллекту. Приводится ряд результатов, полученных в когнитивных науках, и выделяются некоторые из них, которые полезно учитывать при оценке искусственного интеллекта.