Публикации автора

В данной статье исследуется роль технологий искусственного интеллекта (ИИ) в международной конкуренции в условиях формирующегося многополярного миропорядка. Авторы анализируют перечень игроков мировой политики, обладающих преимуществами в сфере ИИ, а также затрагивают вопросы санкционного давления и технологического суверенитета, уделяя внимание рассмотрению политических рисков внедрения технологий ИИ, включающих в себя проблемы приватности пользовательских данных, информационных манипуляций и вмешательства транснациональных корпораций в политическую жизнь.

В современных условиях стремительного развития технологий и цифровизации концепция социального скоринга приобретает все большую значимость. Актуальность темы заключается в изучении способов оценки индивидуального поведения граждан на основе цифровых данных и его влияния на социально-трудовые отношения в России. Цель данной статьи - проанализировать существующие практики социального скоринга, его развитие в сферах, выходящих за рамки финансов, таких как управление общественными отношениями, и выявить перспективы применения этого механизма. Результаты исследования показывают, что, несмотря на существующие риски нарушения приватности и возможные злоупотребления, внедрение социального рейтинга может способствовать повышению ответственности граждан и улучшению социально-трудовых отношений.

Исследуется социальная поддержка молодых граждан в рамках реализации молодежной политики на примере Орловской области. Целью исследования является анализ эффективности и достаточности существующих механизмов социальной поддержки молодежи, а также выявление потенциальных улучшений и инноваций. В контексте современного общества, где молодые граждане сталкиваются с различными вызовами и проблемами, важность социальной поддержки для их успешного становления и активного участия в жизни общества трудно переоценить. Анализируя основные программы и инициативы, предоставляемые Орловской областью, авторы статьи исследуют доступность и эффективность этих мер и рассматривают их в свете молодежной политики, направленной на поддержку молодых граждан. Исследование базируется на официальных документах, статистических данных, а также проведенных опросах и интервью с молодыми людьми из Орловской области. Результаты исследования позволяют оценить действующую систему социальной поддержки и определить ее сильные и слабые стороны, а также выявить потенциал для улучшения. В статье рассматриваются различные виды социальной поддержки, такие как финансовая помощь, доступ к образованию и профессиональной подготовке, предоставление жилья, создание благоприятных условий для занятия физкультурой и спортом и т. д. Важным аспектом исследования является также анализ восприятия молодежью предоставляемых мер поддержки и их эффективности. Результаты исследования позволят разработать рекомендации для улучшения существующей системы социальной поддержки молодых граждан в Орловской области, а также могут быть использованы в других регионах, где также актуальна проблема поддержки молодежи. Это исследование имеет практическое значение для формирования эффективной молодежной политики, способствующей успешному развитию и интеграции молодых граждан в общество.

Рассматривается актуальная проблема прогнозирования эмиграционных настроений молодёжи на основе анализа цифровых маркеров. Цель исследования - выявить возможности сценирования и прогнозирования миграционных трендов через изучение цифровых следов, включая поисковые запросы и активность в социальных сетях. Методология сочетает количественный анализ больших данных (GoogleTrends, соцсети) и качественные методы интерпретации цифровых паттернов в социокультурном контексте. Основные результаты показывают, что цифровые маркеры позволяют выявлять скрытые тенденции эмиграционных намерений с опережением официальной статистики. Выделены три ключевых кластера запросов: образование, трудоустройство и визовые процедуры. Также выявлены региональные различия и влияние внешних кризисов на миграционные настроения. Подчёркивается необходимость сочетания цифровой аналитики с традиционными методами для повышения валидности данных.