Статьи

В работе представлен инновационный подход к прогнозированию регионального развития в открытой экономике на основе синтеза динамических стохастических моделей общего равновесия и агентных моделей. С целью повышения точности прогнозирования поведенческие характеристики домохозяйств, принимающих решения на основе индивидуальных предпочтений, были интегрированы в динамические стохастические модели общего равновесия. В результате реализации региональной DSGE-модели для открытой экономики в пакете прикладных программ Matlab с использованием байесовского метода получены прогнозные оценки параметров модели для российской экономики и показана реакция экономики на шок государственных расходов на социальную сферу. Байесовское оценивание параметров проводилось с использованием пакета Dynare. Оценены уровни чувствительности функций отклика, учитывающих параметры экономик конкретных регионов и их зависимость друг от друга по интенсивности торговли, мобильности капитала и рабочей силы. При моделировании показателя трудовой миграции, отражающего склонность к смене места жительства, учитывались индивидуальные предпочтения агентов. Для этого результаты калибровки параметра эластичности миграции, полученные в ходе обработки статистической информации в программном продукте AnyLogic, интегрированы в расширенную версию региональной DSGE-модели для открытой экономики и спрогнозированы различные варианты развития.

Цель исследования - прогнозирование динамики показателей уровня удовлетворённости и трудового потенциала населения регионов РФ. Эти показатели в том числе необходимы для мониторинга состояния суверенитета и национальной безопасности страны, особенно в условиях санкций и санкционного противостояния. Исследование проводится на базе агент-ориентированного похода. Этот метод подходит для имитации комплексной системы (в данном случае региона РФ) путём симуляции поведения её компонентов (агентов-людей). То есть уровень удовлетворённости и трудовой потенциал каждого человека меняется в зависимости от его поведения и состояния окружающей среды, что приводит к изменению показателей всего региона. Технически разрабатываемая для данного исследования агент-ориентированная модель реализована в среде разработки Microsoft Visual Studio на языке программирования C#. Первый раздел статьи приводит обзор на актуальные исследования за рубежом и в РФ с применением агент-ориентированного моделирования рамках прогнозирования социально-экономических процессов. Второй раздел предоставляет краткое описание применяемого метода и описание разрабатываемой агент-ориентированной модели. Третий раздел описывает полученные на основе модели результаты на примере одного из субъектов РФ (Калужской области).

В статье анализируется профессиональная деятельность медицинского логопеда в контексте реабилитационного процесса, акцентируется внимание на ключевых маркерах должностных компетенций. Рассматриваются основные навыки и знания, необходимые логопеду для эффективного выполнения своих обязанностей, включая диагностику речевых и глотательных нарушений, разработку индивидуальных программ коррекции и взаимодействие с другими специалистами в рамках мультидисциплинарной команды. Подчеркивается, что логопед является одним из ключевых специалистов, способствующих успешному восстановлению пациентов с нарушениями речи и глотания. Описываются важные аспекты профессиональной подготовки логопеда, такие как знание современных методов и технологий, а также умение адаптироваться к изменениям в реабилитационных подходах. Также акцентируется внимание на важности мультидисциплинарного подхода в реабилитации, где логопед играет ведущую роль в обеспечении эффективного взаимодействия и достижения положительных результатов в реабилитационном процессе. Статья направлена на актуализацию значимости логопедической помощи в рамках мультидисциплинарного подхода к реабилитации.

Каждый год в том или ином регионе мира происходят стихийные бедствия (сильные разливы рек, прорывы дамб и плотин, землетрясения, бури и ураганы, лесные и торфяные пожары). В данной статье проведена систематизация подходов к оценке возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) при стихийных бедствиях. Авторами впервые дана систематизация рисков применения данной технологии для управления при стихийных бедствиях. Кластеризация рисков проведена на основе предложенной Международным союзом электросвязи методологии по выделению четырех этапов в рамках цикла управления стихийными бедствиями (предупреждение (mitigation), готовность (preparedness), реагирование на стихийное бедствие (response), восстановление (recovery)). В работе показано как использование ИИ при управлении в рамках стихийных бедствий позволяет, с одной стороны, повышать эффективность деятельности специалистов на всех четырех выделенных этапах. С другой стороны, кластеризация рисков применения ИИ в рамках данной предметной области с точки зрения этапов управления позволяет выделить три основные направления дальнейшей работы связанных с качеством данных, оптимальным оснащением ИКТ инфраструктурой.

В статье рассматриваются основные факторы экономических кризисов. Факторы проанализированы с помощью моделей машинного обучения. В исследовании применяются два алгоритма машинного обучения, деревья решений и градиентный бустинг. Деревья решений создаются путем разделения данных на подмножества на основе значения входных функций. Бустинг, ансамблевый метод, обучается путём объединения множества небольших моделей для создания финальной, прогнозирующей модели. Проведён детальный анализ научных работ на тему использования машинного обучения для анализа кризисных явлений. Распространённые факторы моделирования дополнены новыми, итоговые факторы включают в себя широкий список макроэкономических показателей, биржевых данных и социально-политических факторов. Данные были проанализированы с помощью статистического анализа временных рядов, далее данные были стандартизированы для применения в моделях машинного обучения. Параметры моделей подобраны на данных, с помощью метода кросс-валидации. Наиболее эффективные модели были использованы для анализа значимости факторов кризисных явлений. Результаты показывают потенциал использования моделей машинного обучения в анализе кризисов, предлагает новые инструменты раннего обнаружения кризисов и использования результатов для стратегического планирования органами государственной власти. Будущие направления исследования включают в себя улучшения статистической интерпретации результатов машинного обучения, применение более сложных моделей и создание систем анализа в реальном времени.

Для цитирования статьи: Громов, Д. В. (2024). Почему работает то, что не должно работать. Рец. на: Мохов, С. В. (2020). Археология русской смерти. Этнография похоронного дела в современной России. М.: Фонд поддержки социальных исследований «Хамовники»; Common place. Фольклор и антропология города, VI(1–2), 188–194. DOI: 10.22394/2658-3895-2024-6-1-2-188-194.

Последствия изменения климата, геополитических конфликтов, пандемий, массовой миграции, гиперинфляции и других кризисов могут усугубить неравенство в доступе к водным ресурсам. Водные ресурсы России распределены неравномерно, поэтому при управлении водными ресурсами крайне важно учитывать возможные социально-экономические реалии, возникающие под воздействием глобальных климатических изменений и ухудшения состояния окружающей среды. Своевременная оценка воздействия на водные ресурсы, совершенствование системы управления способствуют росту экономики. Построение рейтинга регионов Российской Федерации по уровню воздействия на водные ресурсы необходимо для формирования и корректировки государственной политики в сфере сохранности водных ресурсов. В статье обозначены этапы работ при построении рейтинга на основе рэнкинга отдельных показателей, составляющих систему показателей, предложены показатели, характеризующие воздействие на водные ресурсы, которые должны быть включены в информационную базу построения рейтинга. Результаты рейтингования регионов позволяют получить совокупность регионов с низким и высоким уровнем воздействия на водные ресурсы. На первом месте в рейтинге будут располагаться регионы с низким воздействие на водные ресурсы, на последних местах - с высоким. Таким образом, дальнейший анализ системы государственного управления водными ресурсами в регионах лидерах позволят сформировать предложения по корректировки программ регионов-аутсайдеров.

В статье анализируются история образования и результаты деятельности первой в истории российских войск правопорядка научной школы по педагогике «Воспитание и обучение военнослужащих; морально-психологическое обеспечение деятельности частей и подразделений» профессора Слепова В. Я. - участника Великой Отечественной войны, отмечающего в 2025 году вековой юбилей.

На основе исследованных архивных документов, нарративных источников и материалов открытой научной печати впервые выделяются этапы развития научной школы, предпосылки появления, роль личности основателя в ее становлении, а также преемственность поколений исследователей-педагогов в войсках правопорядка в контексте деятельности научной школы Слепова В. Я.

Делается акцент на достигнутых количественных и качественных показателях, позволивших научно-педагогическому коллективу под руководством профессора Слепова В. Я. претендовать на высокое звание научной школы.

На основе статистических данных делается вывод о масштабах влияния научной школы на развитие военной педагогики как части отечественной педагогической науки.

Статья посвящена пограничному региону — городу Печоры Псковской области и его окрестностям. В ходе экспедиции проекта «Народная история России: перекрестки локальных цивилизаций» были собраны интервью с местными жителями о значимых для них этапах городской истории и специфике места. В центре внимания — то, как жители понимают феномен границы (в пространственном, геополитическом, межгрупповом и прочих смыслах) и осмысляют пограничность как локальную специфику. В тексте рассказывается об особенностях экспедиции, пришедшейся на осень 2020 года, топонимии и микротопонимии города, в котором взаимодействуют три этнических идентичности, смысловых комплексах государственной границы, брендинге города через темы еды и архитектуры, сосуществовании двух основных смысловых комплексов: основного, «для своих и для чужих», и потайного, «в основном, для своих».

Автор представляет гипотезу о том, что отсутствие фокуса на сравнении искусственного с человеческим интеллектом позволит усилить работу, связанную как с разработкой систем ИИ и доверием к таким системам. Антропоцентризм, по мнению автора, накладывает на доверие к ИИ определенные ограничения, а следовательно ограничивает потенциал принятия и развития технологии. В связи с этимпроанализированы и критически оценены предпосылки сравнения функций искусственного интеллекта со способностями человека: от наследия философских концепций из теории коммуникаций и философии сознания до влияния филологических и психологических предпосылок. Автором предложены аргументы за разрыв фокуса на сравнении функций искусственного интеллекта с человеческими способностями: аргумент теоретической возможности не зависящего от биологического субстрата интеллекта, о неполноте человеческого интеллекта, о достаточности изобретения ИИ, сравнимого с другими биологическими существами для глобального влияния на жизнь человека, а также о смене платформы, обуславливающей антропоцентричность. Также приведены примеры концепций современных философов указывающих на то, что больший прогресс технической и философской мысли мог бы быть достигнут в условиях отказа от антропоцентрической модели.

При многоагентном моделировании ключевым моментом является реализация модели в виде компьютерной программы. Реализацию модели можно сделать удобнее, если использовать проблемно-ориентированный язык (domain-specific language, DSL). В ходе данной работы была разработана библиотека на языке программирования C#, представляющая собой проблемно-ориентированный язык, позволяющий формулировать задачу моделирования на высоком уровне в терминах, близких предметной области. Были предложены структуры данных и иерархия классов. В частности, была предложена реализация агента, состав атрибутов которого может изменяться в процессе моделирования. Библиотека также включает в себя методы для моделирования жизни сообщества: рождаемости и смертности, имеет средства для моделирования брачного поведения. В ходе тестирования было показано, что расход памяти в пике и вычислительная сложность в целом соответствует теоретическим оценкам, структура моделируемого сообщества соответствует демографическим данным. Была построена модель населения Российской Федерации по демографическим данным 2019 года и выполнен прогноз изменения численности населения к 2036 году. Получен результат, близкий к полученному для этих данных и интервала времени Росстатом, способом, отличным от многоагентного моделирования.

В задачу статьи входит показать, как в эссе И. Бродского «Путешествие в Стамбул» репрезентируется особое понимание памяти. Анализ произведения показывает, что механизмом репрезентации является интертекст. В качестве вывода в статье постулируется особое понимание памяти в эссе «Путешествие в Стамбул» - нелинейное и хаотическое.