Модель вектора решений в прогнозировании социального поведения (на примере вторичного анализа данных предвыборных опросов) Бабич Н.С., Харун С.М.Модель вектора решений в прогнозировании социального поведения (на примере вторичного анализа данных предвыборных опросов) // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 4. C. 959-974.ISSN 2313-2272DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-4-959-974EDN: QDUIKJРИНЦ: https://elibrary.ru/contents.asp?id=79701998Размещена на сайте: 12.01.25Текст статьи на сайте журнала URL: https://journals.rudn.ru/sociology/article/view/42231 (дата обращения 12.01.2025)Ссылка при цитировании:Бабич Н.С., Харун С.М. Модель вектора решений в прогнозировании социального поведения (на примере вторичного анализа данных предвыборных опросов) // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 4. C. 959-974. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-4-959-974. EDN: QDUIKJ.Babich N.S., Kharun S.M. Decision vector model in predicting social behavior (on the example of the secondary analysis of the pre-election surveys). RUDN Journal of Sociology. 2024. Vol. 24. No. 4. Pp. 959-974. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-4-959-974. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-4-959-974.АннотацияПрогнозирование поведения людей - сложно реализуемая на практике задача в силу различий между декларируемым и реальным поведением. В статье рассмотрена модель вектора решений, при помощи которой можно аппроксимировать реальное поведение некоторыми формальными правилами, позволяющими построить алгоритмы для предсказания будущих состояний. Авторы проверили надежность предсказаний ex post facto на примере неудачно спрогнозированных выборов мэра Москвы в 2013 году. Исследование базируется на массивах четырех крупнейших опросных центров, которые проводили мониторинг предвыборной ситуации и представили описания намерений избирателей, существенно различающиеся и далекие от официальных итогов. Были выведены три модели вектора решения, которые позволяют подгонять прогноз, меняя коэффициенты конверсии для разных вариантов ответа. Для поиска оптимальных коэффициентов вероятности прихода респондента на избирательный участок были использованы вопросы о явке: одинаковый смысл вопросов позволил привести использованные в них шкалы к одной размерности - сгруппировав более дробные градации и получив по всем вопросам дихотомию «пойдут/не пойдут». Проведенный анализ показал, что в рамках модели вектора решений опросы, проводившиеся по разным методикам перед выборами мэра Москвы в 2013 году, дают одинаковые значения вероятности явки избирателей, с высокой точностью совпадающие с фактической явкой. Если бы соответствующие коэффициенты вероятности были известны заранее, то на выборах 2013 года можно было бы дать точный прогноз численности пришедших на выборы. Но для этого необходимо, чтобы вероятность явки можно было вычислить на основе других параметров, известных до выборов. Попытки интеграции социально-структурных переменных в модели массового поведения выглядят многообещающе, так как представляют собой переход от измерения поведенческих намерений к измерению обстоятельств, формирующих поведение, и модель вектора решений - перспективный инструмент такого перехода.Ключевые слова:модель вектора решений прогнозирование выборы мэра электоральное поведение коэффициенты конверсии точность прогноза нормативно-сетевое влияние структура социальных связей decision vector model forecasting elections of the mayor of Moscow in 2013 electoral behavior conversion rates forecast accuracy normative network influence structure of social ties Рубрики: Методы сбора и анализа социологических данныхПолитическая социологияВозможно, вам будут интересны другие публикации: . .Улучшают ли косвенные измерения социальной установки прогноз поведения: прогностическая валидность GATA // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. №1. C. 241-258.Len’kov R.V., Patsula A.V. Social forecasting in the strategic management of the development of higher education in Russia. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 2021, vol. 14, no. 6, pp. 225–239.Мацкевич М. Г.Провал опросной индустрии в США-2016: миф или реальность? Предвыборные опросы и прогнозирование результатов президентских выборов // Материалы VII международной социологической Грушинской конференции «Навстречу будущему. Прогнозирование в социологических исследованиях», 15—16 марта 2017 г. / отв. ред. А. В. Кулешова. — М. : АО ВЦИОМ, 2017. — С. 1660-1666. Социальные конфликты: экспертиза, прогнозирование, технологии разрешения. Выпуск 1.Методологические, общетеоретические, технологические подходы.// Серия «Социальные конфликты: экспертиза, прогнозирование, технологии разрешения» / Под ред. Е.И. Степанова. - М.: ИСРАН, 1991. - 281 с. Шабунова А. А., Крошилин С. В., Ярашева А. В., Медведева Е. И.Социально-экономические индикаторы национальных целей развития России: тенденции и прогноз // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2024. – Т. 17, № 5. – С. 40-54.