Управление в социально-экономических системах

Прогнозирование динамики общественного мнения по лонгитюдным данным высокой гранулярности: модель Абельсона, регрессионные модели и ансамбли моделей

М. Э. Бузиков^a, Ю. А. Петелина^b, С. А. Красоткин^a, М. С. Рыжов^a, И. В. Козицин<sup>ac

a</sup> ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
^b Ozon Tech, Москва
^c Московский физико-технический институт, Москва

Аннотация: Рассматривается задача прогнозирования динамики общественного мнения на лонгитюдных данных высокой гранулярности, добытых из социальной сети ВКонтакте. Данная задача была предложена участникам Хакатона "УБС Challenge'2024" как одного из досуговых мероприятий XX Всероссийской школы-конференции молодых ученых "Управление большими системами" (УБС), проводившейся в г. Новочеркасске в 2024 году. Настоящая работа посвящена подробному описанию проведенного Хакатона и решений, предложенных его участниками. Для выборки из N = 1 648 829 пользователей на основании двух снимков их мнений, сделанных с разницей в полгода (в феврале и июле 2018 года), было необходимо построить прогноз распределения общественного мнения в декабре 2018 года. В распоряжении участников также была информации о структуре дружеских связей пользователей. Наибольшую точность прогноза показал ансамбль из двух моделей – модели Абельсона, усиленной при помощи оценки влиятельности по собственному вектору, и модели постоянного тренда.

Ключевые слова: модели социального влияния, искусственный интеллект, социальные сети, центральность по собственному вектору, ансамбли моделей.

УДК: 519.7
ББК: 22.18

Поступила в редакцию: 28 января 2025 г.
Опубликована: 31 мая 2025 г.

DOI: 10.25728/ubs.2025.115.10