Публикации автора

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) уже сегодня преобразуют сферу финансов и могут помочь человеку более грамотно распоряжаться своими деньгами, однако, успех любой инновации во многом зависит от её поддержки и доверия. В статье анализируются результаты исследования, посвящённые доверию россиян к ИИ в сфере личных финансов и факторам, его обусловливающим. Эмпирическую базу работы составили результаты всероссийского опроса по вероятностной онлайн-панели (n=1617 респондентов от 18 лет и старше) и две фокус-группы со студентами Финансового университете при Правительстве РФ, имеющих занятость и высокий уровень пользования генеративным ИИ. Согласно полученным результатам, уровень доверия россиян к ИИ можно охарактеризовать как низкий — 30% декларируют готовность доверить ему хотя бы частичное управление своими финансами, и только 3% консультировались с нейросетями по вопросу управления накоплениями. Уровень доверия заметно варьируется в зависимости от возраста (чем моложе респонденты, тем чаще они готовы доверить ИИ свои деньги), и наличия сберегательной установки (среди имеющих или формирующих накопления доля готовых довериться ИИ также значимо выше). Среди субъективных факторов недоверия к ИИ в сфере личных финансов выявлены: новизна технологии, неточность и расплывчатость рекомендаций, риск потери контроля и самостоятельности в принятии решений. Сделан вывод о том, что повышение уровня доверия населения к ИИ в сфере личных финансов возможно, во-первых, при участии государства (создание этической и нормативно-правовой базы, регулирующей работу ИИ, разработка механизмов страхования на случай ошибки ИИ), во-вторых, путём «очеловечивания» ИИ, т. е. придание ему антропоморфных признаков, в-третьих, вследствие роста числа положительных примеров среди пользователей

Статья посвящена разработке и апробации модели сегментации политической аудитории в контексте влияния на российское общество специальной военной операции России на Украине (СВО). В качестве теоретической основы авторы обращаются к концепциям сегментации в социальных науках, рассматривают факторы социальной дифференциации и предлагают применять экспертную модель сегментации аудитории «Четыре России» (авторы Е. В. Стулова и Е. Н. Минченко), основанную на таких критериях, как отношение к СВО, миграционное поведение, эмоциональное состояние, ценностные установки и материальное положение. Авторы описывают методологию операционализации критериев экспертной модели и проверяют их на данных двух волн всероссийского онлайн-опроса 2023 и 2024 гг. (N = 1,6 тыс. респондентов в каждом случае), конструируя «мягкую» и «жесткую» модели сегментации. Эмпирические расчеты показывают четыре относительно устойчивых сегмента, которые названы «Россия уехавшая», «Россия столичная», «Россия глубинная» и «Россия воюющая». Представлены подробные социальные портреты этих сегментов, демонстрирующие наличие значительной поляризации по возрасту, типам поселений, моделям медиапотребления, ценностям и эмоциональной оценке СВО. Анализ восприятия СВО с использованием кластерного анализа выявил сложность и многогранность отношения к ней, выходящую за рамки простого одобрения или неодобрения. Авторы подчеркивают практическую ценность сегментации аудиторий для разработки эффективных стратегий политической коммуникации в условиях высокой поляризации мнений. Предложенный подход позволяет учитывать специфику каждой выделенной группы при взаимодействии в коммуникативном пространстве.