Модели оценки удовлетворённости граждан мерами государственной поддержки в гиг-экономике

В условиях развития гиг-экономики и цифровизации социальной сферы необходимо совершенствовать методики и модели оценки удовлетворённости граждан мерами государственной поддержки. Цель выполненного исследования - применение современных математических моделей и технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оценки качества взаимодействия граждан с Единой централизованной платформой в социальной сфере России. Для оценки эффективность взаимодействия граждан с Единой централизованной платформой (ЕЦП) в социальной сфере России, обеспечивающей онлайн-доступ к пенсионным, социальным и другим государственным услугам рассмотрены ключевые критерии оценки удовлетворённости, такие как удобство интерфейса, скорость обработки запросов, доступность информации и безопасность данных. Приведены примеры использования индексов CSI и NPS для измерения лояльности пользователей. включая регрессионный анализ, обработку естественного языка (NLP), машинное обучение и метод анализа иерархий (МАИ). На основе предложенных моделей даны рекомендации по улучшению качества государственных услуг, направленные на повышение прозрачности, доступности и эффективности цифровых платформ. Результаты исследования могут быть использованы в планах дальнейшего развития Единой централизованной платформы в социальной сфере России.