Перспективы использования нейронных сетей для решения задачи оценки эффективности управления регионами в условиях цифровизации общества

Цифровизацию общества стремительно изменяет структуру общественных отношений и создает новые каналы обмена информацией. Существенная доля активности населения перетекла на цифровые информационные платформы, массово представленные социальными сетями. Однако, в существующих условиях система органов власти не использует инструментарий информационных технологий для получения и анализа обратной связи от населения. Опираясь на теоретические предпосылки и прикладные исследования, был проведен анализ теоретического обоснования перспективности использования современных социальных сетей, построенных на базе цифровых платформ для формирования канала обратной связи. В основе выводов и положений, представленных в статье, результаты анализа теоретических исследований российских и зарубежных социологов. Работа показывает, что развиваются методы цифровой социологии на базе технологий больших данных и применяются для решения прикладных задач. Автор предлагает использование технологии нейронных сетей для анализа публикаций пользователей социальных сетей с целью анализа эффективности управления регионами. Применение данного метода в условиях цифровизации общества, позволяет преобразовывать качественные оценки деятельности, высказанные пользователями социальных сетей, социальными медиа в количественные показатели, выделяя проблемы регионального управления, по мнению населения регионов

1. Богданов, В. С. Диагностика потенциала социального участия в контексте организации обратной связи между властью и населением / В. С. Богданов, А. А. Мерзляков // Научный результат. Социология и управление. – 2018. – Т. 4, № 4. – С. 65-77. – DOI 10.18413/2408-9338-2018-4-4-0-6.– EDN POIDJZ.

2. Добринская, Д. Е. Цифровая социология для изучения цифрового общества / Д. Е. Добринская // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. – 2021. – № 2. – С. 250-259. – DOI 10.17072/2078-7898/2021-2-250-259. – EDN VXPEYC.

3. Кетова К. В., Русяк И. Г., Вавилова Д. Д. К вопросу о применении нейронных сетей для решения задачи кластеризации социума // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. №8. С. 19-33.

4. Луман Н. Общество как социальная система. М.: Логос, 2004. 232 с.; Луман Н. Что такое коммуникация // Социологический журнал. 1995. № 3. С. 114-124

5. Мещерякова Н.Н. Методология познания цифрового общества // Цифровая социология. 2020. Т. 3, № 2. С. 17–26. DOI: https://doi.org/10.26425/2658-347x-2020-2-17-26;

6. Никольская А. В., Костригин А. А. Применение метода контент-анализа в 6изучении отношения пользователей социальных сетей к современной российской медицине. // Южно-российский журнал социальных наук. 2019. Т. 20. № 1. С. 72-90.

7. Тихонов А. В., Богданов В. С. От «умного регулирования» к «умному управлению»: социальная проблема цифровизации обратных связей // Социологические исследования. 2020. № 1. С. 74-81.

8. Указ Президента Российской Федерации от 04.02.2021 № 68 «Об оценке эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации».

9. Хабермас Ю. Структурное изменение публичной сферы: исследования относительно категории буржуазного общества: с предисловием к переизданию 1990 года. М.: Весь Мир, 2016. 342 с;

10. Щекотин Е. В., Гойко В. Л., Басина П. А., Бакулин В. В., Использование машинного обучения для изучения качества жизни населения: методологические аспекты / // Цифровая социология. – 2022. – Т. 5, № 1. – С. 87-97. – DOI 10.26425/2658-347X-2022-5-1-87-97.– EDN XFZVWN.

11. Gunningham N., Grabosky P., Sinclair D. Smart Regulation: Designing Environmental Policy. Oxford: Oxford University Press, 1998.

12. Электронный ресурс. Режим доступа: https://wciom.ru/analyticalreviews/analiticheskii-obzor/mediapotreblenie-i-aktivnost-v-internete