Управляя обществом: ученые НТУ «Сириус» показали, как математические модели предсказывают и управляют социальными процессами
Команда исследователей Университета «Сириус» представила один из наиболее полных на сегодня обзоров математических моделей социальных процессов — от распространения информации и «инфодемий» до коллективного поведения и цифровых коммуникаций. В работе систематизированы существующие подходы к описанию социальных процессов, определены области применения математических моделей и численно показано оптимальное управление информацией социальной сети как в условиях стимулирования распространения, так и в условиях ограничений. Обзор опубликован в высокорейтинговом журнале Social Network Analysis and Mining и выполнен в рамках государственной программы научно-технологического развития федеральной территории Сириус.
Цифровая среда радикально изменила природу социальных процессов: стремительное распространение информации, рост социальных сетей и цифровых коммуникаций, формирование мнений под влиянием сетевых эффектов и тд. В этих условиях математическое моделирование становится ключевым инструментом для анализа и прогнозирования поведения людей.
«Если раньше модели использовались преимущественно для объяснения происходящего, то сегодня они становятся инструментом активного воздействия: позволяют прогнозировать информационные волны, оценивать риски «инфодемий» и выстраивать стратегии коммуникации. Социальные процессы по своей сложности сопоставимы с физическими системами. Мы показываем, что их можно не только анализировать, но и количественно описывать — а значит, в перспективе и управлять ими», — отметила один из авторов исследования, руководитель молодежной группы Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта НТУ «Сириус» Ольга Криворотько.
Ученые НТУ «Сириус» провели масштабный анализ существующих моделей, используемых для описания социальных процессов с использованием методов математической физики, теории игр и машинного обучения, охватывающий почти два десятилетия — с 2006 по 2025 год. В фокусе — 71 исследование из крупнейших международных баз данных, охватывающих период с 2006 по 2025 год. Исследователям удалось выстроить целостную картину: от классических эпидемиологических моделей, описывающих распространение информации по аналогии с вирусами, до новейших подходов — графовых нейронных сетей и mean-field games (прим.ред. – игры среднего поля, математические модели, описывающие стратегическое взаимодействие огромного числа агентов), способных учитывать сложную архитектуру социальных взаимодействий.
«Мы выделили восемь типов математических моделей и семь ключевых областей их применения — от прогнозирования и анализа процессов до принятия решений и управления. Несмотря на развитие сложных вычислительных подходов, классические эпидемиологические модели по-прежнему остаются востребованными благодаря своей универсальности и способности адекватно описывать распространение информации и идей. В то же время активно развиваются новые подходы — включая графовые нейронные сети и модели mean-field games, позволяющие учитывать сложные взаимодействия между агентами и оптимизировать стратегии управления социальными процессами», - дополнила Ольга Криворотько.
Особое внимание в исследовании уделено обратным задачам — определению параметров моделей по реальным данным. Именно этот класс задач открывает путь к практическому применению моделей в управлении социальными процессами, но при этом остается одним из самых сложных и наименее изученных. По словам ученых, возможность математически описывать социальные процессы открывает новые пути понимания рациональности поведения людей в напряженных ситуациях, позволяет оценивать риски ожидаемых событий и управлять через социальные медиа популяцией.
«Полученные оценки рисков пока еще носят рекомендательный характер, так как математика не способна все еще детально описать сложные взаимосвязанные социально-экономические процессы, но качественные сценарии развития социальных событий уже могут быть оценены с помощью подходов искусственного интеллекта и математического аппарата», - заключила ученый.
Источник фото: Ольга Криворотько, НТУ «Сириус»
