Архив статей журнала
В одной недавней работе было обнаружено, что в течение 1995–2012 гг. разброс уровней неравенства по доходам между регионами России снижался, т. е. происходила конвергенция уровней неравенства. Для анализа результативности социально-экономической политики этот результат ничего не дает – она может быть направлена на снижение неравенства по доходам всего населения страны и населения регионов, но никак не на выравнивание уровней неравенства между регионами. К тому же само по себе обнаруженное явление может быть как положительным, если региональные уровни неравенства сходятся к низким значениям, так и отрицательным, когда они сходятся к высоким значениям. Чтобы выяснить это, необходимо более детальное изучение процесса конвергенции. Целью исследования является выявление «анатомии» конвергенции региональных неравенств в 1995–2012 гг. и последующей (в 2013–2022 гг.) дивергенции, т. е. внутренней структуры этих процессов. Для этого изучается динамика распределения региональных индексов Джини – как его основных статистик, так и самого распределения (представленного гистограммой). Полученные результаты говорят, что конвергенция региональных уровней неравенства по доходам в России в 1995–2012 гг. происходила почти исключительно за счет «сближения» регионов с относительно низким неравенством с регионами с высоким неравенством. Следовательно, такой процесс нельзя признать положительным. Дивергенция региональных неравенств в 2013–2022 гг., напротив, сопровождалась снижением неравенств по доходам в регионах, улучшив ситуацию с пространственным неравенством в России.
Принятие решений на основе сложных человеко-машинных алгоритмов может привести к дискриминации граждан по полу, расе и другим признакам. Однако в мировой науке отсутствует представление об алгоритм-обусловленной дискриминации граждан по месту их проживания. Это относится и к принятию алгоритмических решений по социально-экономическому развитию регионов. Поэтому целью нашего исследования стало обнаружение алгоритмической предвзятости в результатах социально-экономической кластеризации российских регионов. Для достижения цели потребовалось выявить в кластерном анализе чувствительные операции, способные привести к пространственной несправедливости, сформировать массив статей по социально-экономической кластеризации субъектов РФ (регионов), проанализировать все статьи на возможность существования алгоритмической предвзятости и идентифицировать российские регионы с потенциально предвзятым отношением к ним в результате кластеризации. Предложен термин «пространственная алгоритмическая предвзятость». С помощью авторского алгоритма семантического поиска в библиографических базах данных выявлено 604 статьи с эмпирическими результатами кластерного анализа российских регионов по социально-экономическим показателям. Приведена характеристика выявленных статей. Анализ всех статей показал, что алгоритмическая предвзятость наиболее проявляется в четырех операциях алгоритма кластеризации - развертывании концептуальной модели в оптимальный набор показателей, отборе регионов, выборе способа объединения регионов в кластеры и определении количества кластеров. По каждой операции представлены примеры дискриминируемых российских регионов. Указаны три направления дальнейших исследований: выявление пространственной несправедливости в стратегических документах и национальных целях развития, определение новых видов алгоритмической предвзятости, разработка рекомендаций по справедливой кластеризации регионов.
12–13 декабря 2023 г. в г. Москве состоялось Общее собрание членов РАН, участники которого заслушали в рамках научной сессии 13 докладов, посвященных развитию микроэлектронных технологий, роли университетов в подготовке кадров, искусственному интеллекту, вопросам изменения климата, трансформации мирового порядка и другим востребованным темам, непосредственно связанным с укреплением научно-технологического суверенитета России.