Возможности комбинирования регрессионных моделей и имитационного моделирования в изучении эмиграционных установок российской молодежи
Цель исследования – определить силу связи между социально-политическими, социально-экономическими событиями в РФ и мире, их оценкой молодежью и интенсивностью социально-медийной коммуникации молодых россиян об эмиграции. Актуальность исследования продиктована, как важностью развития социально-медийной предиктивной аналитики в изучении эмиграционных установок граждан РФ и, в первую очередь, российской молодежи, так и значимостью данных о масштабах и динамических характеристиках распространения медианарративов с эмиграционными интенциями1 в российском сегменте новых медиа, которые могут служить важными индикаторами значимых общественных противоречий, требующих внимания со стороны органов власти. Научная проблема исследования заключается в расхождении между потенциалом воздействия цифровой коммуникации на формирование эмиграционных установок российской молодежи и недостаточностью мер по снижению негативных эффектов стимулирования эмиграционного потенциала российской молодежи в социальных медиа. Предметом исследования служат специфика связи между социально-политическими, социально-экономическими событиями в РФ и мире, их оценкой молодежью и интенсивностью циркуляции информационных потоков об эмиграции молодежи в российском сегменте социальных медиа. В качестве методов сбора данных исследования использованы автоматизированное аккумулирование социально-медийных документов с эмиграционными интенциями и когнитивное интервью с российской молодежью. Методами анализа данных, соответственно, являются регрессионное моделирование базы данных динамических рядов, отражающих интенсивность коммуникации российской молодежи об эмиграции в социальных медиа и фрейм-анализ данных когнитивного интервью с молодыми россиянами. Научные результаты. Регрессионный анализ позволил установить связь между динамикой социально-медийных потоков об эмиграции, вовлеченностью молодежи в данные потоки и показателями социально-экономического развития российского общества. В ходе когнитивного интервью с молодыми россиянами выявлены субъективные значения и смыслы, мотивирующие российскую молодежь планировать переезд в другую страну. По результатам проведенного исследования также предложены направления снижения потенциальных негативных эффектов от циркулирования эмиграционных контекстов в российском пространстве социальных медиа. Выводы. Комбинирование регрессионного (на основе цифровых данных) и имитационного (на основе опросных данных) моделирования позволило не только выявить внешние детерминанты эмиграционных установок, но и глубже понять их внутреннюю мотивационную структуру, что открывает новые возможности для профилактики негативных эффектов эмиграционных дискурсов. Дополнительными результатами следует считать выявленные преимущества (новизна, значимость полученных данных о регрессионных связях, содержательная ценность верификации цифровых следов традиционными методами исследования) и ограничения (зависимость качества и надежности исследования от возможностей применяемого программного обеспечения и полноты словаря цифровых маркеров) апробированной эмпирической модели.
Иллюстрации
Мухаметов Д. Р., Домбровская А. Ю., Огнев А. С. Возможности комбинирования регрессионных моделей и имитационного моделирования в изучении эмиграционных установок российской молодежи // Научный результат. Социология и управление. 2026. Т. 12, № 4. С. 32-51. DOI: 10.18413/2408-9338-2026-12-4-0-3.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
Ахиезер А. С. Эмиграция как индикатор состояния российского общества // Мир России. Социология. Этнология. 1999. № 4. С. 163-174. EDN: RWMJJS.
Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Карзубов Д. Н., Синяков А.В. Развитие методологии и методики интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в социальных медиа // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2017. № 141. С. 79-104. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.06. EDN: YLYNYL.
Валлерстайн И. Миросистемный анализ. Введение. Москва: Ленанд. 2020. 304 с.
Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К. Миграционное поведение студентов российских вузов на основе данных цифровых следов // Вестник Томского государственного университета. 2021. № 467. С. 106-114. DOI: 10.17223/15617793/467/14. EDN: IJYMZD.
Гребенюк А. А., Субботин А. А. Исследование миграционных процессов в электронных социальных сетях // Цифровая социология. 2021. № 2. С. 23-31. DOI: 10.26425/2658-347X-2021-4-2-23-31. EDN: FVKNMY.
Домбровская А. Ю. Мобилизация эмиграционных установок россиян в социальных медиа: масштаб, динамика, структура воздействия // Известия Тульского государственного университета. Гуманитарные науки. 2025. № 2. С. 103-117. DOI: 10.24412/2071-6141-2025-2-103-117. EDN: SSWRBT.
Домбровская А. Ю., Бродовская Е. В. Оценка релевантности идентификации текстов об эмиграции большими языковыми моделями для мониторинга социальных медиа // Вестник Московского университета. Серия 10: Журналистика. 2025. Т. 50, № 5. С. 209-232. DOI: 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.209232. EDN: FNANCP.
Домбровская А. Ю., Коваленко Д. С., Буслаева М. В. Социальные медиа мобилизации эмиграционных установок российской молодежи // Власть. 2025. № 2. С. 167-173. DOI: 10.24412/2071-5358-2025-2-167-173. EDN: RBXJRI.
Домбровская А. Ю., Огнев А. С., Давыдова М.А., Кащенко Т.Л. Технологии и приемы ценностного воздействия на российских пользователей в региональных сетях социального недовольства // Власть. 2022. № 4. С. 37-42. DOI: 10.31171/vlast.v30i4.9120. EDN: GASLIM.
Максимова А. С., Гребенюк А. А., Алешковский И. А. Использование больших данных социальных сетей для анализа внутренней миграции населения // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024. № 59. С. 31-55. DOI: 10.19181/4m.2024.33.2.2. EDN: HARLRA.
Максимова А. С., Чернов П. А. Эмиграция из России по данным электронных социальных сетей: разработка методологии и качественный анализ // Теория и практика общественного развития. 2025. № 1. С. 34-42. DOI: 10.24158/tipor.2025.1.3. EDN: XEGMRZ.
Огнев А. С., Бродовская Е. В., Давыдова М. А. Выделение триггеров усиления сетей социального недовольства в субъектах РФ // Власть. 2022. № 5. С. 98-106. DOI: 10.31171/vlast.v30i5.9244. EDN: NLCEAS.
Семикаленова А. И. Цифровые следы: назначение и производство экспертиз // Вестник университета им. О. Е. Кутафина. 2019. №. 5. С. 115-120. DOI: 10.17803/2311-5998.2019.57.5.115-120. EDN: UIYDWP.
Inglehart R., Welcel C. Modernization, cultural change, and democracy: the human development sequence. New York: Cambridge University Press, 2005. 333 p.
Haas de H. A theory of migration: the aspirations-capabilities framework // Comparative migration studies. 2021. №. 1. С. 8-20.
Harre R. The second cognitive revolution. London: Springer, 2009. DOI: 10.1007/978-1-4020-9992-2_11.
Massey D. S., Arango J., Hugo G., Kouaouci A., Pellegrino A., Taylor J. E. Theories of International
Migration: A Review and Appraisal // Population and Development Review. 1993. № 19(3). Pр. 431-466. DOI: 10.2307/2938462.
Massey D. S. Social structure, household strategies, and the cumulative causation of migration // Population index. 1990. № 1 Рр. 3-26. DOI: 10.2307/3644186.
Portes S. Migration and Social Change: Some Conceptual Reflections. Princeton Princeton University, 2008.
Potter J., Wetherell M. Discourse and Social Psychology: Beyond Attitudes and Behavior. London: Sage, 1987. 256 p.
Stark O. The migration of labor. Cambridge: Blackwell Pub. 1991. 320 p.
Tjaden J. Measuring migration 2.0: a review of digital data sources» // Comparative Migration Studies. 2021. № 9 (1).
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситету.