Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.
Иванов А. А., Информационные технологии и вычислительные системы 2020 № 2 С. 38–50
Рассматриваются алгоритмы оценки степени манипулируемости процедур агрегирования. Рассматривается 27 известных процедур агрегирования, а также обобщённые скоринговые правила, когда приписывается различный вес второй или второй и третьей альтернатив. Рассматриваются случаи Impartial Culture и Impartial Anonymous Culture, определяющие вероятности различных профилей. Рассматриваются 6 индексов манипулирумости, включая классический индекс Нитцана-Келли. Оценивается алгоритмическая сложность отдельных процедур агрегирования и всех вычислений. Показывается, что ...
