Предсказательное моделирование социальных процессов в управлении сложными системами

Цель. Определить потенциал предсказательного моделирования для исследования социальных процессов в контексте управления сложными социальными системами, а также обосновать возможности его использования для повышения обоснованности и устойчивости управленческих решений.
Задачи. Раскрыть специфику социальных процессов как объектов предсказательного анализа; систематизировать основные подходы к предсказательному моделированию в социальноуправленческом контексте; охарактеризовать методологическую схему применения предсказательных методов; показать возможности моделирования на примере анализа динамики социального показателя; выявить ограничения и риски использования прогнозных моделей в управлении.
Методология. В работе использованы междисциплинарный подход, объединяющий методы анализа данных, элементы статистического и эконометрического моделирования, а также методы машинного обучения. Методологическая схема включает в себя этапы отбора и интеграции разнородных источников данных, построения предсказательных моделей и оценки качества прогнозов. Особое внимание уделено вопросам интерпретируемости результатов и учета управленческого контекста применения моделей.
Результаты. Применение предсказательных методов позволяет выявлять скрытые закономерности и ранние сигналы социально значимых изменений, недоступные традиционным качественным подходам. На примере моделирования динамики социального показателя представлена возможность выделения ключевых факторов изменений, сопоставления прогнозных и фактических значений. Установлено, что использование таких моделей может повысить качество планирования и устойчивость управленческих решений, однако результаты существенно зависят от качества данных и выбранных модельных предпосылок.
Выводы. Сделан вывод о перспективности интеграции предсказательного моделирования в контур государственного управления как инструмента аналитической поддержки принятия решений в условиях неопределенности. Вместе с тем обращено внимание на необходимость аналитической осторожности, критической интерпретации прогнозов и учета социальных и институциональных ограничений, чтобы минимизировать риски ошибочных управленческих выводов.

1. Истомина О. Б. Бытие и неопределенность социальных стратегий: вызовы времени // Вестник Бурятского государственного университета. 2022. № 2. С. 3–10. https://doi.org/10.18101/1994-0866-2022-2-3-10

2. Мчедлова М. М. Будущее как предчувствие (к дискуссии о характере политической науки) // Политическая наука. 2018. № 1. С. 93–104.

3. Штомпка П. Социология. Анализ современного общества / пер. с пол. С. М. Червонной. М.: Логос, 2005. 664 с.

4. Park R. E., Burgess E. W. Introduction to the science of sociology. Chicago: University of Chicago Press, 1921. 1040 p.

5. Siegel E. Predictive analytics: The power to predict who will click, buy, lie, or die. Hoboken: John Wiley & Sons, 2013. 302 p.

6. Игнатьев С. А., Клевцова О. Ю., Плотников В. А. Совершенствование государственного управления на основе использования технологии интеллектуального анализа данных // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 2. С. 50–58.

7. Winston P. H. Artificial intelligence. 3rd ed. Menlo Park, CA: Addison Wesley Publishing Company, 1992. 737 p.

8. The Delphi method: Techniques and applications / eds. H. A. Linstone, M. Turoff. Boston: Addison-Wesley Publishing Company, 1975. 621 p.

9. Репин Д. А., Игнатьев С. А. «Внедрять нельзя отказаться»: влияние этики на применение технологий искусственного интеллекта в управлении социально-экономическими процессами // Экономика и управление. 2024. Т. 30. № 12. С. 1503–1509. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2024-12-1503-1509

10. Федоров М. В., Репин Д. А., Игнатьев С. А. Технологии искусственного интеллекта в государственном управлении: разработка парадигмы разумного (само)ограничения // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2024. № 5. С. 46–53.