Декомпозиция и прогноз социальных настроений: нейросетевой подход

Социологические исследования. 2026.

Карачаровский В. В., Ларина У. С., Резмерица А. А.

На основе нейросетевого подхода проводится декомпозиция индекса социальных настроений в России за период 2004-2024 гг., и моделируется динамика социальных настроений в этот период. Обсуждается: (а) природа шоков социальных настроений в России на основе их связи с концепциями политики памяти, сверхдержавы, национальной идеи; (б) проблема амбивалентности факторов, формирующих социальные настроения, и (в) преимущества и ограничения моделирования и прогноза социальных настроений на основе обучения нейронной сети. Демонстрируется возможность декомпозиции индекса социальных настроений на компоненты экономического благополучия населения, сравнительного успеха в развитии страны по сравнению с референтыми для россиян странами и эпохами, а также российского «сверхдержавного» фактора, хорошо аппроксимируемого показателями военных расходов и степени открытости общества западным странам. Предлагается нейросетевая модель, позволяющая на основе универсальных (т.е. не связанных с контекстом конкретных событий) переменных предсказывать динамику социальных настроений. Объясняющая сила модели апробируется на примере предсказания шока и последующей динамики социальных настроений в период 2022-2024 гг.

Ключевые слова: временные ряды, forecasting, нейронная сеть, нейросетевые модели, time series, социальные настроения, прогнозирование, societal security, neural network models, Social mood, социетальная безопасность, Neural network MLP, шоки безопасности, security shocks