Агентно-сетевой подход в прогнозировании политической активности российских пользователей социальных медиа
Автор: Бельников С.С.
Журнал: Власть @vlast
Рубрика: Политология
Статья в выпуске: 1 т.34, 2026 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена систематизации опыта применения агентно-сетевого подхода при прогнозировании социально-медийной политической активности пользователей цифровых платформ. На основе обзора зарубежного и российского научного опыта установлены ключевые возможности и ограничения использования моделей агентного моделирования (agent-based modeling, ABM) в условиях российской информационной среды. В статье выявляется, что западные методологии (агентное моделирование, сетевые модели информационной диффузии, прогнозирование на основе нейронных сетей глубокого обучения) демонстрируют высокую эффективность при прогнозировании политической активности в открытых информационных пространствах, однако их адаптация к российскому контексту требует учета специфики государственного регулирования информационного поля, архитектуры социально-медийных платформ и структуры российского общественного мнения. Автор опредет оптимальные методы параметризации моделей и предлагает комплексный подход к конструированию систем прогнозирования политической активности, интегрирующий методологический инструментарий западной вычислительной науки с российским опытом анализа информационных потоков и сетевых структур.
Агентное моделирование, социально-медийная политическая активность, информационные потоки, сетевой анализ, цифровые платформы, политические технологии, информационное влияние
Короткий адрес: https://sciup.org/170211809
IDR: 170211809
An Agent-Network Approach to Forecasting Political Activity of Russian Social Media Users
This article systematizes the experience of applying an agent-network approach to forecasting social media political activity of digital platform users. Based on a review of foreign and Russian scientific experience, the author identifies key opportunities and limitations of using agent-based modeling (ABM) in the Russian information environment. The paper establishes that Western methodologies (agent-based modeling, network models of information diffusion, forecasting based on deep neural networks) demonstrate high effectiveness in predicting political activity in open information spaces. However, their adaptation to the Russian context requires consideration of the specifics of state regulation of the information field, the architecture of social media platforms, and the structure of Russian public opinion. The author determines the optimal methods for model parameterization, and proposes a comprehensive approach to constructing political activity forecasting systems, integrating the methodological tools of Western computational science with Russian experience in analyzing information flows and network structures.
