<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2408-9338</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Социология и управление</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2408-9338</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.18413/2408-9338-2025-11-4-1-4</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">3959</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>СОЦИОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ И СОЦИАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>&lt;strong&gt;Социологическая диагностика неудовлетворённости населения&lt;br /&gt;
как инструмент управления развитием территорий&lt;/strong&gt;</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;Sociological diagnostics of population dissatisfaction as a tool for managing territorial development&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Ситковский</surname><given-names>Арсений Михайлович</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Sitkovskiy</surname><given-names>Arseniy</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Ростовская</surname><given-names>Тамара Керимовна</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Rostovskaya</surname><given-names>Tamara K.</given-names></name></name-alternatives><email>rostovskaya.tamara@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1" /></contrib></contrib-group><aff id="aff1"><institution>Институт демографических исследований ФНИСЦ РАН, 119333, Россия, Москва, ул. Фотиевой, д. 6, к. 1</institution></aff><pub-date pub-type="epub"><year>2025</year></pub-date><volume>11</volume><issue>4</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><self-uri content-type="pdf" xlink:href="/media/sociology/2025/4/статья_Ситковский_стр_242-259.pdf" /><abstract xml:lang="ru"><p>Актуальность. Вопросы эффективности муниципального управления приобретают особую значимость в условиях нарастающей институциональной и демографической поляризации российских регионов. Социологические опросы, организуемые на регулярной основе, предоставляют уникальную эмпирическую базу для мониторинга и анализа общественной оценки работы органов регионального и местного управления. Научная проблема&amp;nbsp;заключается в разработке и апробации инструментария, позволяющего на основе многолетних данных социологических измерений выявлять устойчивые векторы неудовлетворённости населения как индикаторы регионального управления. Методы.&amp;nbsp;Исследование опирается на авторскую методику векторной оценки неудовлетворённости, которая включает динамический анализ репрезентативной базы данных ежегодных опросов населения Челябинской области за 2017-2024 гг. Применены методы нормализации данных, визуализации с помощью лепестковых диаграмм, иерархической кластеризации муниципальных образований и анализа изменений вектора общественных приоритетов. Аналитическая обработка осуществлялась в среде Python с использованием библиотек pandas, matplotlib, scikit-learn. Научные результаты.&amp;nbsp;Установлены доминирующие направления неудовлетворённости населения, устойчиво сохраняющиеся на протяжении восьмилетнего периода (ЖКХ, медицинское обслуживание, транспортная доступность); определены периоды обострения социальных ожиданий, связанные с конкретными управленческими циклами и кризисами. В результате кластерного анализа выявлены типы муниципалитетов по уровню и структуре неудовлетворённости, в том числе устойчиво проблемные территории и территории с положительной динамикой общественной оценки. Выводы.&amp;nbsp;Представленная в статье методология позволяет выявлять территориально-типологические различия в общественной оценке эффективности регионального и местного управления, а также динамику социальных ожиданий, трансформирующихся под влиянием управленческих решений. Векторы неудовлетворённости населения могут быть интерпретированы как чувствительные индикаторы локального развития, применимые в системе социологического сопровождения регионального управления.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Relevance. The issues of municipal governance efficiency are becoming especially important in the context of increasing institutional and demographic polarization of Russian regions. Sociological surveys organized on a regular basis provide a unique empirical basis for monitoring and analyzing public assessment of the work of regional and local government bodies. The research problem&amp;nbsp;is to develop and test tools that allow identifying stable vectors of population dissatisfaction as indicators of regional governance based on long-term sociological measurement data. Methods. The study is based on the author&amp;#39;s methodology for vector assessment of dissatisfaction, which includes a dynamic analysis of a representative database of annual surveys of the population of the Chelyabinsk region for 2017-2024. The methods of data normalization, visualization using radar diagrams, hierarchical clustering of municipalities and analysis of changes in the vector of public priorities were applied. Analytical processing was carried out in the Python environment using the pandas, matplotlib, scikit-learn libraries. Research results. The dominant areas of population dissatisfaction were established. These areas had remained consistent over an eight-year period and included housing and communal services, healthcare and transport accessibility. Periods of aggravation of social expectations associated with specific management cycles and crises were also identified. As a result of cluster analysis, types of municipalities by the level and structure of dissatisfaction were identified, including persistently problematic territories and territories with positive dynamics of public assessment. Conclusions. The methodology presented in the article allows us to identify territorial and typological differences in the public assessment of the effectiveness of regional and local governance, as well as the dynamics of social expectations that are transformed under the influence of management decisions. Vectors of population dissatisfaction can be interpreted as sensitive indicators of local development applicable in the system of sociological support of regional governance.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>развитие территорий</kwd><kwd>социологический мониторинг</kwd><kwd>муниципальные образования</kwd><kwd>неудовлетворённость населения</kwd><kwd>Челябинская область</kwd><kwd>векторный анализ</kwd><kwd>кластеризация</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>territorial development</kwd><kwd>sociological monitoring</kwd><kwd>municipalities</kwd><kwd>population dissatisfaction</kwd><kwd>Chelyabinsk region</kwd><kwd>vector analysis</kwd><kwd>clustering</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ack><p>Исследование выполнено за счёт средств гранта Российского научного фонда № 25-78-30004 &amp;laquo;Цифровая демографическая обсерватория: разработка системы мониторинга демографических процессов в регионах России с использованием ГИС-технологий и больших данных&amp;raquo;, https://rscf.ru/project/25-78-30004/.</p></ack><ref-list><title>Список литературы</title><ref id="B1"><mixed-citation>Бобылев С. Н., Зубаревич Н. В., Соловьева С. В. Вызовы кризиса: как измерять устойчивость развития? // Вопросы экономики. 2015. № 1. С. 147-160. DOI: 10.32609/0042-8736-2015-1-147-160.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><mixed-citation>Гордеев С. С., Зырянов С. Г., Ситковский А. М. Оценки качества жизни и социальных приоритетов развития территорий // Вестник Челябинского государственного университета. 2019. № 11 (433). С. 38-47. DOI: 10.24411/1994-2796-2019-11105.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><mixed-citation>Зубаревич Н. В. Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. Москва: Едиториал УРСС, 2018. 264 с.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><mixed-citation>Лапин Н. И., Беляева Л. А. Программа и типовой инструментарий &amp;laquo;Социокультурный портрет региона России&amp;raquo;. Москва: ИФРАН, 2020. 111 с.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><mixed-citation>Петухов В. В. Гражданское участие в современной России: взаимодействие политических и социальных практик // Социологические исследования. 2019. № 12. С. 3-14. DOI: 10.31857/S013216250007743-0.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><mixed-citation>Ростовская Т. К., Рязанцев С. В. Социально-демографические характеристики российской молодежи // Государственный советник. 2015. №&amp;nbsp;2 (10). С. 66-75.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><mixed-citation>Ситковский А. М. Моделирование многокритериальной оценки социо-эколого-экономического состояния и динамики территории // Вопросы управления. 2021. № 2 (69). С. 102-119. DOI: 10.22394/2304-3369-2021-2-102-119.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><mixed-citation>Ситковский А. М., Козлова О. А. Использование векторных оценок и графоаналитических методов в исследовании демографического поведения населения региона // Вестник Нижегородского ун-та им. Н. И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2023. № 3. С. 44-59. DOI: 10.52452/18115942_2023_3_44.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><mixed-citation>Тихонова Н. Е. Социальная структура России: теории и реальность. М.: Новый&amp;nbsp;хронограф, 2014. 408 с.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><mixed-citation>Burch M., Bott F., Beck F., Diehl S. Cartesian vs. Radial &amp;ndash; A Comparative Evaluation of Two Visualization Tools // Advances in Visual Computing &amp;ndash; ISVC 2008. Lecture Notes in Computer Science. 2008. Vol. 5358. Pр. 151-160. DOI: 10.1007/978-3-540-89639-5_15.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><mixed-citation>Gordeev S., Zyryanov S., Sitkovskiy A. Visualization in models of transformation of social space of the Eurasian macroregion: the example of the Urals // E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 217, 07021. DOI: 10.1051/e3sconf/202021707021.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><mixed-citation>Few S. Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Oakland: Analytics Press, 2009. 329 p.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><mixed-citation>OECD. How&amp;rsquo;s Life? 2020: Measuring Well-being. Paris: OECD Publishing, 2020. 268 p. DOI: 10.1787/9870c393-en.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><mixed-citation>Stiglitz J., Sen A., Fitoussi J.-P. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. Paris, 2009. 292 p.</mixed-citation></ref><ref id="B15"><mixed-citation>UNDP Georgia. Citizen Satisfaction Survey with Public Services &amp;ndash; Research report. Tbilisi: UNDP, 2022. 86 p.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><mixed-citation>Waldner M., Diehl A., Gracanin D., et al. A Comparison of Radial and Linear Charts for Visualizing Daily Patterns // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2020. Vol. 26, № 1. Pр. 1033-1042. DOI: 10.1109/TVCG.2019.2934784.</mixed-citation></ref><ref id="B17"><mixed-citation>Ward M., Grinstein G., Keim D. Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2015. 578 p. DOI: 10.1201/b18379.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>