Предложен подход к обработке социологической информации, основанный на использовании методов интеллектуального анализа данных в целях обработки результатов анкетного опроса. Рассмотрены структура и особенности представления данных анкетирования респондентов. Обсуждены преимущества и целесообразность их обработки на основе объединения различных методов интеллектуального анализа в рамках ансамбля моделей. Структура ансамбля моделей основана на комбинировании и совместном использовании ассоциативных правил, алгоритмов кластеризации и деревьев решений, что позволяет совместно обрабатывать числовые и категориальные данные, содержащиеся в ответах респондента на вопросы анкеты, а также обеспечивает возможность интерпретации результатов кластеризации данных. Приведены результаты применения построенного ансамбля моделей для обработки и анализа данных социологического опроса, проводившегося в рамках ежегодного проекта мониторинга наркоситуации в Брянской области в 2013 – 2018 гг.

Исследование информационных характеристик является важной составляющей для решения задач обнаружения слабых сигналов, их классификации. Настоящая статья посвящена систематизации информационных метрик, которые используются в задачах обнаружения сигналов на основе информационных характеристик спектра.

The paper presents the continuation of the authors' research in the field of visualization of cognitive models based on fuzzy cognitive maps. Application of visualization metaphors of fuzzy cognitive maps for verification of cause-and-effect relationships in cognitive models is considered. It is shown that increasing the effectiveness of cognitive model verification is pos-sible by activating analyst's cognitive potential. The most natural way of such activation is to increase cognitive clarity of the model through the use of visualization capabilities. For this purpose, a number of metaphors for visualizing fuzzy cognitive maps have been proposed, aimed at increasing their cognitive clarity during verification. Each of the metaphors is fo-cused on the visualization of a certain type of fragments of a fuzzy cognitive map potentially containing errors, redundancy or incompleteness and therefore of interest from the point of view of verification. Examples are given of applying the proposed visualization metaphors.

Предметом настоящей работы является агентно-ориентированное моделирование политического протеста. Обсуждаются возможности, предоставляемые данным подходом. Описаны два класса агентно-ориентированных моделей: именно, решеточные и сетевые. В моделях первого из указанных классов предполагается, что индивиды размещены на прямоугольной решетке. Модели такого типа предназначены, главным образом, для описания динамики в пределах одного события. В противоположность этому, сетевые модели допускают описание протестных кампаний. Индивид может быть связан с произвольным количеством других индивидов. Независимо от размещения агентов, существенную роль играют правила принятия решений индивидами. В конечном счете, расчет модели позволяет выявлять эмпирически проверяемые закономерности и строить обоснованные прогнозы.

В последние годы искусственный интеллект становится все более востребованным в образовательной сфере, внедряя инновации и кардинально меняя подходы к обучению. Растет роль искусственного интеллекта в сфере образования, его воздействия на обучение и образовательные практики. В образовательном контексте искусственный интеллект проявляет себя через разработку интеллектуальных систем, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям учащихся. Продвинутые технологии глубокого обучения и развитие глубоких языковых моделей приводят к созданию интеллектуальных образовательных помощников, способных предоставлять высококачественную обратную связь и индивидуализированные учебные материалы. Искусственный интеллект также играет важную роль в сфере оценки и анализа результатов обучения, обеспечивая более объективную оценку успехов учащихся.