19/12/2025
Социальные процессы сегодня развиваются стремительно, что ставит под сомнение эффективность традиционных методов их мониторинга. В условиях быстрого сокращения экономических циклов, увеличения миграции и стремительного появления новых профессий традиционные статистические данные, обновляемые раз в квартал или год, уже не успевают за изменениями.
Однако технологии не стоят на месте. С развитием искусственного интеллекта (ИИ) становится возможным использовать предиктивную аналитику, позволяющую выявлять социальные риски задолго до их появления в официальных данных.
Какие данные анализирует ИИ?
Существует распространенное мнение, что социальная аналитика опирается исключительно на государственную статистику. На самом деле, искусственный интеллект использует гораздо более широкий спектр данных, включая:
- банковские транзакции и потребительскую активность, которые позволяют оценить реальное потребление и благосостояние населения;
- данные мобильных операторов, указывающие на уровень мобильности населения;
- вакансии и резюме, отражающие ситуацию на рынке труда;
- социальные сети и медиапространство, где анализируются обсуждения и жалобы граждан;
- спутниковые снимки, которые могут использоваться для оценки состояния инфраструктуры и уровня бедности.
Искусственный интеллект способен выявлять корреляции между различными типами данных, что позволяет ему прогнозировать социальные риски задолго до их проявления в официальной статистике.
Например, модель может связать снижение ночной освещенности, уменьшение перемещений на работу и рост жалоб на отсутствие выплат, что позволяет прогнозировать всплеск безработицы задолго до его появления в официальных данных.
Кроме того, ИИ может анализировать неструктурированные данные, такие как обращения и жалобы граждан, что позволяет выявлять конкретные социальные проблемы.
Как предиктивная аналитика помогает социальным службам?
Предиктивная аналитика позволяет социальным службам не только реагировать на уже возникшие проблемы, но и прогнозировать их появление. Это дает возможность:
- определить территории, где в ближайшее время может снизиться доход населения;
- оценить уязвимость районов к росту безработицы;
- выявить начало деградации инфраструктуры;
- смоделировать влияние роста цен или закрытия крупных предприятий на социальную ситуацию.
Это позволяет оптимизировать программы социальной поддержки, направляя ресурсы туда, где они действительно необходимы.
Российский опыт использования цифровых двойников
В России уже существует проект, использующий цифровые двойники для социальной аналитики. Этот проект позволяет создавать виртуальные модели регионов и городов, которые отражают их состояние и позволяют прогнозировать будущее.
Цифровой двойник региона включает в себя данные об инфраструктуре, демографии, экономике, мобильности и социальных показателях. Это позволяет прогнозировать, как изменения в экономике, инфраструктуре или миграции повлияют на доступность услуг, занятость и социальную нагрузку.
Одним из примеров такого проекта является модель, разработанная командой ученых Самарского университета и специалистов компании «САМИС». Эта модель позволяет прогнозировать развитие городов с населением свыше 100 тысяч человек, что делает возможным прогнозирование социальных изменений на несколько лет вперед.
Однако использование ИИ в социальной аналитике вызывает и ряд этических вопросов, таких как предвзятость данных, прозрачность решений, защита персональных данных и ответственность за возможные ошибки.
Таким образом, социальная аналитика 2.0 становится важным инструментом стратегического планирования, позволяющим прогнозировать социальные изменения и принимать меры для их предотвращения.
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ БИЗНЕС ЖУРНАЛ
