Публикации автора

В работе изучается восприятие местных онлайн-сообществ студенческой молодежью. Проведен социологический опрос студенческой аудитории Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского. Помимо подсчета частоты ответов на вопросы, посвященные отношению студентов к территориальным интернет-сообществам, использован метод построения таблиц сопряженности для выявления устойчивых закономерностей в восприятии подобных сообществ. Результаты исследования показали высокую популярность местных онлайн-сообществ среди студенческой молодежи. По мнению респондентов, основной функцией, выполняемой данными сообществами, является информационноновостная функция. Кроме того, главным фактором, определяющим решение о вступление в виртуальное интернет-сообщество, для молодой аудитории является тематика паблика / группы

Работа посвящена анализу политической роли современных технологий искусственного интеллекта. На примере президентской избирательной кампании в США 2024 года рассматривается «восприятие» двух основных кандидатов – Дональда Трампа и Камалы Харрис – одним из популярнейших приложений искусственного интеллекта – «Чатом Джипити» (ChatGPT). Цель данной работы заключается в том, чтобы выявить особенности репрезентации двух политических лидеров в текстах, генерируемых «Чатом Джипити» на основании определенных текстовых запросов и установить, существует ли какой-либо «смещенный» акцент в пользу того или иного политика. Результаты проведенного исследования показали, что в целом приложение ИИ генерирует тексты большего объема по текстовым запросам, посвященным Камале Харрис. Выявлены конкретные текстовые запросы, по которым ИИ генерирует тексты наибольшего объема (они совпали в случае с обоими политическими лидерами). Применение фрейм-анализа позволило выявить наличие как минимум двух фреймов – «Эффективный политик» и «Неэффективный политик» и оценить, как часто они встречаются в сгенерированных ИИ текстах

Данная работа посвящена изучению политической роли технологий искусственного интеллекта. Научная проблема, рассматриваемая в исследовании, связана с влиянием разнообразных «политических взглядов» и смысловых «искажений», представленных в контенте, генерируемом ИИ, на сознание индивида. В работе проведено экспериментальное тестирование с применением целого ряда прикладных методов - анкетирования, шкалирования, статистического и сравнительного анализа. Результаты пилотного тестирования среди студентов политологического направления показали, что, по мнению его участников, для подготовленного с помощью ИИ контента свойственна относительно невысокая либо средняя степень идеологизированности. В сгенерированном контенте основное внимание оказалось сфокусировано скорее на коллективном, а не индивидуальном аспекте.

Работа посвящена изучению избирательной кампании на внеочередных федеральных выборах в немецкий парламент, запланированных на 23 февраля 2025 г.

Цель исследования заключается в прогнозировании результатов голосования на примере трех популярных политических партий и блоков - Христианско-демократического союза (ХДС) и Христианско-социального союза (ХСС), Социал-демократической партии Германии (СДПГ) и партии «Зеленые». В качестве базового эмпирического метода использовано нейросетевое моделирование. Разработан целый ряд экспериментальных нейросетей, «обученных» на основании комплекса количественных переменных социально-экономического и политического свойства.

В результате «обученные» нейросети сделали собственный прогноз относительно исхода голосования для трех указанных политических сил. Представленные результаты сопоставлены с показателями текущего электорального рейтинга обозначенных политических партий. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.