Artificial intelligence as an effective tool for measuring and planning the quality of life of the Russian population

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Russia’s accession to the UN International sustainable development program involves solving a number of social problems and, above all, combating poverty and smoothing out monetary (in terms of monetary income). Solution to these problems at the present stage of our country’s development is complicated by the military conflict in Ukraine. The collective West is exerting unprecedented sanctions pressure on the national economy. In this situation, the issue of improving the state’s social policy is becoming more relevant, which, in turn, also involves development of tools for monitoring the quality of life of the population of our country. This study is devoted to development and testing of the author’s approach for a comprehensive assessment of the quality of life of the Russian population at the meso-level of management using artificial intelligence. The rating of Russian regions, based on the quality of life of the population, was carried out using the index method. The rating for 2023 was headed by the Republic of Tatarstan, but not, as usual (according to the results presented in other thematic works), by Moscow. The capital of our country took second place in the rating in 2023 (in the previous year, it also practically shared second and third place with St. Petersburg). The relatively low place in the rating is explained by the fact that Moscow was only in 56th place in the third sub-rating, which characterizes the level of poverty and inequality of the population by income. Hence, the capital of the country at the current stage of development is, without exaggeration, a city of contrasts in terms of poverty and monetary inequality of the population. Artificial intelligence allows us to do a correct grouping of subjects of the Russian Federation by the quality of life of the population. With its help, factor analysis is also deepened, and, consequently, the mechanism for planning and forecasting the phenomenon under study is improved. Ultimately, the results of the thematic assessment using artificial intelligence can be taken into account when adjusting the state’s social policy.

About the authors

Roman V. Gubarev

Plekhanov Russian University of Economics

Email: gubarev.roma@yandex.ru
Candidate of Economics, Associate Professor Moscow, Russia

Aziza V. Yarasheva

ISESP FCTAS RAS

Email: baktriana@rambler.ru
Doctor of Economics, Professor, Head of laboratory Moscow, Russia

Evgeny I. Dzyuba

ISER UFRC RAS

Email: intellectRus@yandex.ru
Researcher Ufa, Russia

References

  1. Семенов, А. В. Динамика и кросс-региональная вариация экологической протестной активности россиян (2007–2021) / А. В. Семенов, Я. А. Снарский, Т. Ю. Ткачева // Социс. Социологические исследования. — 2024. — № 2. — С. 62–74. doi: 10.31857/S0132162524010069; EDN: GCSYMA
  2. Бобков, В. Н. Парадигма базового дохода и ее влияние на возможности развития человеческого потенциала / В. Н. Бобков // Вестник Института социологии. — 2023. — № 4. — С. 18–37. doi: 10.19181/vis.2023.14.4.2; EDN: ENCPAJ
  3. Бобков, В. Н. Социальные последствия тридцати лет капиталистических реформ в России / В. Н. Бобков, А. А. Гулюгина, Е. В. Одинцова // Российский экономический журнал. — 2022. — № 1. — С. 78–107. doi: 10.33983/0130-9757-2022-1-78-107; EDN: YGFLOH
  4. Горшков, М. К. Российское общество в социологическом измерении / М. К. Горшков // Вестник Российской академии наук. — 2020. — № 3. — С. 232–242. doi: 10.31857/S08695873200 30068; EDN: JFCAXN
  5. Горшков, М. К. Субъективное благополучие в контексте качества жизни (по результатам социологических измерений) / М. К. Горшков // Вестник Российской академии наук. — 2024. — № 2. — С. 107–114. doi: 10.31857/S0869587324020031; EDN: GIHACD
  6. Тощенко, Ж. Т. Общественный договор: исторические и современные реалии в советском / российском обществе / Ж. Т. Тощенко // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2023. — № 3. — С. 39–53. doi: 10.15838/esc.2023.3.87.2; EDN: STHYTJ
  7. Тощенко, Ж. Т. Публичный и приватный жизненный мир прекариата: основные черты и ориентиры / Ж. Т. Тощенко // Социс. Социологические исследования. — 2021. — № 11. — С. 24–36. doi: 10.31857/S013216250016200-3; EDN: GCWVYR
  8. Латов, Ю. В. Новое общество — новый ресурс — новый класс? (к 60-летию теории человеческого капитала) / Ю. В. Латов, Н. Е. Тихонова // Terra Economicus. — 2021. — № 2. — С. 6–27. doi: 10.18522/2073-6606-2021-19-2-6-27; EDN: WTPZWR
  9. Тихонова, Н. Е. Бедность российских профессионалов: распространенность, причины, тенденции / Н. Е. Тихонова, Е. Д. Слободенюк // Мир России. — 2022. — № 1. — С. 113–137. doi: 10.17323/1811-038X-2022-31-1-113-137; EDN: SXNSOS
  10. Черныш, М. Ф. Институциональные основы неравенства в современном обществе / М. Ф. Черныш // Мир России. — 2021. — № 3. — С. 6–28. DOI: 10.17323 / 1811-038X-2021-30-3-6-28; EDN: WRKCHQ
  11. Черныш, М. Ф. Дискурсы социальной справедливости в китайском и российском культурных контекстах / М. Ф. Черныш, Хэ Ицзинь // Полис. Политические исследования. — 2021. — № 3. — С. 111–128. doi: 10.17976/jpps/2021.03.08; EDN: OCBROD
  12. Шматова, Ю. Е. Измерение уровня счастья: литературный обзор российских и зарубежных исследований / Ю. Е. Шматова, М. В. Морев // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2015. — № 3. — С. 141–162. doi: 10.15838/esc/2015.3.39.11; EDN: UADIFN
  13. Бобков, В. Н. Особенности жилищной обеспеченности сельского и городского населения / В. Н. Бобков, Н. К. Долгушкин, Е. В. Одинцова // Вестник Российской академии наук. — 2021. — № 8. — С. 745–754. doi: 10.31857/S0869587321080053; EDN: OXXDJP
  14. Бобков, В. Н. Социальное неравенство в России / В. Н. Бобков, Е. В. Одинцова // Журнал новой экономической ассоциации. — 2020. — № 3. — С. 179–184. doi: 10.31737/2221-2264-2020-47-3-8; EDN: MMHLWC
  15. Губарев, Р. В. Управление качеством жизни населения в регионах России / Р. В. Губарев, Е. И. Дзюба, О. М. Куликова, Ф. С. Файзуллин // Журнал институциональных исследований. — 2019. — № 2. — С. 146–170. doi: 10.17835/2076-6297.2019.11.2.146-170; EDN: LWLYCS
  16. Строев, П. В. Методический подход к комплексной оценке уровня жизни населения в регионах России / П. В. Строев, М. М. Низамутдинов, В. В. Орешников // Регионология. — 2024. — № 1. — С. 71–89. doi: 10.15507/2413-1407.126.032.202401.071-089; EDN: ISTEYP
  17. Тикунов, В. С. Интегральная оценка качества жизни населения городов и регионов России / В. С. Тикунов, С. К. Белоусов // Вестник Московского университета. Серия 5. География. — 2022. — № 2. — С. 48–60; EDN: TAZCKZ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».