Публикации автора

В условиях развития генеративного искусственного интеллекта (ИИ) одним из вопросов, находящихся в авангарде научной дискуссии, является связь новых технологий с образованием и образовательными практиками. Исследовательское поле, посвящённое проблеме, развивается динамично - в особенности в русле пользы и вреда от использования ИИ в образовании студентами. Тем не менее при всём внимании к вопросу существуют отдельные лакуны. Во-первых, исследования слабо ориентированы на эмпирическую, устойчивую проверку гипотез об исследовании ИИ с помощью валидных методов, в особенности для российского контекста. Во-вторых, имеющиеся работы во многом сосредоточены на том, чтобы установить не вызовы, а перспективы развития. Авторы работы считают, что для того, чтобы использование ИИ в образовании стало управляемым, необходимо искать именно вызовы, что и стало основной целью данной работы. Основная задача работы - выведение эмпирических доказательств о том, что такие вызовы существуют, и установление их содержания. Для этого в статье анализируются результаты опроса студентов топовых российских вузов, проведённого авторами в 2025 г. (N=4207). Одним из самых важных выявленных вызовов стало усиление неравенства в образовательном пространстве. Оно наиболее заметно между студентами STEM- и не-STEM-специальностей - мы можем наблюдать совершенно разные рутины использования ИИ. Также заметна существенная неоднородность студентов с различными результатами (GPA) - для имеющих высокую успеваемость ИИ становится инструментом развития, в остальных - наоборот. Данные выводы частично согласуются с обзором зарубежной и отечественной литературы, а также результатами других опросов, при этом вносят вклад в прояснение понимания и содержания вызовов, связанных с усилением образовательного неравенства. В целях преодоления разделения образовательного пространства, вызванного разным уровнем интеграции и использования ИИ, этот шаг может послужить началом формирования соответствующих образовательных стратегий, позволяющих использовать ИИ как инструмент укрепления студента, а не наоборот.

В условиях глобального роста политической напряженности и повсеместного учащения протестных выступлений изучение динамики аффективной поляризации становится все более актуальным. Этот феномен, ранее доминировавший в политическом ландшафте США и изучавшийся сквозь призму партийной принадлежности, приобретает значение и в других странах. Распространение аффективной поляризации фиксируется и для России, имеющей богатую историю политических размежеваний. Несмотря на актуальность темы, исследования аффективной поляризации сталкиваются с проблемой разработки объективных и нереактивных методов анализа, свободных от предвзятости традиционных опросов. Кроме того, открытым остается вопрос о связи аффективной поляризации и политической мобилизации - действительно ли эти явления, развивающиеся схожими трендами, усиливают друг друга? Этот вопрос является основной гипотезой исследования. Для ее тестирования предложена методология, основанная на машинном обучении: спектральной кластеризации, тематическом моделировании BERTopic и энтропии Шеннона. В качестве эмпирической базы использованы первичные данные сообщений социальной сети «ВКонтакте», собранные в период летних протестов 2019 г. в Москве и представляющие собой сообщения пользователей, в которых выражен язык ненависти (как основной индикатор аффективной поляризации). Результаты подтвердили выдвинутую гипотезу: обнаружено статистически значимое увеличение энтропии Шеннона и выявление поляризованных тематик в период протестной мобилизации. Это свидетельствует о том, что политическая мобилизация действительно положительно связана с распространением аффективной поляризации. Разработанная методология позволяет проводить объективный анализ политических процессов и может быть использована для мониторинга и оценки рисков, связанных с эскалацией социальной напряженности.

The rapid growth of digital platforms and ecosystems has become a significant economic phenomenon on a global scale. This growth is due to the ability of these platforms to provide additional and flexible opportunities that are mutually beneficial for sellers, buyers, and platform workers. Because of it the activities of digital platforms have a positive impact on the overall gross domestic product of countries worldwide. The focus of the study is made on the regulatory frameworks for digital platforms both in Russia and around the world, including the rights and obligations of owners, operators, and users resulting from their participation in market transactions. The study does not include digital platforms used in the public sector or social media and messaging services. Scholar methods: comparative legal, formal logic, formal doctrinal, historical legal, as well as analytical, synthetic, and hermeneutical methods are systematically and integrally applied in the research. Based on the sources material, a hypothesis has been proposed regarding three stages of platform regulation growth globally and in Russia. Upon the results of an analysis of the three-stage evolutionary process of legal regulation for e-commerce, it has been found that there is commonly inconsistent impact of various branches of law on the different areas of social relations or different types of platforms. Among this inconsistency are legal gaps and conflicts of legal rules, which make benefits for stakeholders spontaneous rather than the result of systematic interaction within the regulatory framework. Authors of the article identify a major source of legal uncertainty: the absence of standardized terms and harmonized regulatory principles that account for the unique nature of cross-industry digital economy. Lessons from global jurisdictions and three stages of e-commerce regulation reveal that, in its latest phase, the platform economy necessitates system of tailored legal definitions to manage its multifaceted activities. The survey proposes such conceptual structures that may be employed in Russian legal system. They reflect the multidimensional nuances of civil, tax, competition, information, and administrative laws. Additionally, a balanced scheme of general principles has been developed that would ensure the transparent interaction of digital platforms with society, the state, and economic entities.

Статья фокусируется на установлении эмпирической взаимосвязи между аффективной политической поляризацией и протестной мобилизацией. Проверяются два предположения, опирающиеся на анализ предыдущих исследований. Согласно первому, протест является фактором усиления проявления поляризации в обществе, но не является причиной проявления поляризации. Согласно второму, протест значимо влияет на расколы и идентификацию: в период протестной мобилизации бо́льшую значимость приобретает выражение политической идентификации, нежели социальной.

Для проверки предположений были собраны данные в русскоязычной сети «ВКонтакте» в два периода: экспериментальный, июль – сентябрь 2019 г. (московские протесты), и контрольный, март – май 2019 г. (непротестный период), Ntotal = 141517. Были использованы методы автоматической разметки на основании моделей ruBERT и последующей разметки кодировщиков, анализа временных рядов (кросс-корреляции, модель сезонного прогноза SARIMAX). Результаты двух моделей кросс-корреляционного анализа, основанных на сравнении проявления языка ненависти (на размеченных данных) в контрольный и экспериментальный период, подтверждают оба выдвинутых предположения статьи. Таким образом, подтверждено, что методология сбора и разметки данных, использованная в статье, позволяет строить прогнозные модели для оценки распространения языка ненависти в социальной сети. Это может получить дальнейшее развитие в исследованиях о прогнозе аффективной поляризации в ответ на конкретные протестные события.