Научная статья на тему 'Многоагентная стохастическая модель восприятия политических процессов студенчеством Чеченской Республики (по данным 2015 г. )'

Многоагентная стохастическая модель восприятия политических процессов студенчеством Чеченской Республики (по данным 2015 г. ) Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
84
24
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СТУДЕНЧЕСТВО / Г. ГРОЗНЫЙ / КОГНИТИВНАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ / КОНФЛИКТОГЕННОСТЬ / ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА / ЭМОЦИОНАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ / ПОЛИТИЧЕСКИЙ ПОРЯДОК / МАТРИЦА / ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ / МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ / STUDENTS / GROZNY / THE COGNITIVE COMPONENT OF THE CONFLICT POTENTIAL / A PARALLEL HIERARCHICAL STRUCTURE / THE EMOTIONAL PERCEPTION OF POLITICAL ORDER / MATRIX / DISTRIBUTION FUNCTION / MULTIVARIATE ANALYSIS

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Розин М. Д., Мощенко И. Н., Дебиев М. В.

Данная работа является заключительной по мониторингу и моделированию социально-политических настроений студенчества Чеченской Республики, выполненными на основе опроса, проведенного в середине 2015 г. Объединяя ранее полученные результаты по расчету и анализу аффективных и когнитивных составляющих, выявлена полная иерархическая структура показателей политических установок. На первом уровне выявлено 6 параметров, которые сводятся к трем на втором, и двумерной матрице конфликтогенности на третьем уровнях. Последняя сформирована индексом аффективного восприятия политического порядка и показателем обобщенной политической активности. На базе этих составляющих конструируется индекс общей конфликтогенности, для чего используется психосемантическая модель, разработанная на базе концепции типичности, в рамках теории катастроф. При этом индекс общей конфликтогенности моделируется случайной величиной, функции распределения которой определялись методом Монте-Карло с использованием агентно ориентированного пакета имитационного моделирования AnyLogic. Проведенный анализ и моделирование показали в целом по группе (81% опрошенных) невысокий уровень конфликтогенности 0,1-0,2 (по прямой шкале от 0 до +1). Высокое значение этого параметра (0,8-0,9) наблюдается у небольшой части (13%), которая и является группой риска относительно возможности развития протестных выступлений.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Multi-agent stochastic model of the perception of political processes students of the Chechen Republic (according 2015)

This paper is the final in monitoring and modeling of socio-political attitudes of students of the Chechen Republic, which were made on the basis of a survey conducted in mid-2015. Bringing together previously obtained results on the calculation and analysis of affective and cognitive components, revealed the full hierarchical structure of indicators of political attitudes. On the first level identified six parameters, which are reduced to three on the second one, and a two-dimensional matrix of conflict on the third level. The last index formed by the affective perception of the political order and an indicator of generalized political activity. The total conflict index was calculated on the basis of these components, by using psycho-semantic model developed on the basis of the concept of typicality, in the framework of catastrophe theory. The index of overall conflict potential is modeled by a random variable. Their distribution functions were determined by Monte Carlo simulation using agent oriented simulation package Any Logic. The analysis and simulation showed in the whole group (81%) low level of contentiousness of 0.1-0.2 (for straight-line scale from 0 to +1). The high value of this parameter (0, 8-0, 9) was observed in a small proportion (13%), which is the subgroup of risk regarding possible development of the protests.

Текст научной работы на тему «Многоагентная стохастическая модель восприятия политических процессов студенчеством Чеченской Республики (по данным 2015 г. )»

Многоагентная стохастическая модель восприятия политических процессов студенчеством Чеченской Республики (по данным 2015 г.)

1 12 М.Д.Розин , И.Н. Мощенко , М.В. Дебиев

1 Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону 2Грозненский государственный нефтяной технический университет

Аннотация: Данная работа является заключительной по мониторингу и моделированию социально-политических настроений студенчества Чеченской Республики, выполненными на основе опроса, проведенного в середине 2015 г. Объединяя ранее полученные результаты по расчету и анализу аффективных и когнитивных составляющих, выявлена полная иерархическая структура показателей политических установок. На первом уровне выявлено 6 параметров, которые сводятся к трем на втором, и двумерной матрице конфликтогенности на третьем уровнях. Последняя сформирована индексом аффективного восприятия политического порядка и показателем обобщенной политической активности. На базе этих составляющих конструируется индекс общей конфликтогенности, для чего используется психосемантическая модель, разработанная на базе концепции типичности, в рамках теории катастроф. При этом индекс общей конфликтогенности моделируется случайной величиной, функции распределения которой определялись методом Монте-Карло с использованием агентно - ориентированного пакета имитационного моделирования АпуЬо§ю. Проведенный анализ и моделирование показали в целом по группе (81% опрошенных) невысокий уровень конфликтогенности 0,1-0,2 (по прямой шкале от 0 до +1). Высокое значение этого параметра (0,8-0,9) наблюдается у небольшой части (13%), которая и является группой риска относительно возможности развития протестных выступлений.

Ключевые слова: студенчество, г. Грозный, когнитивная составляющая, конфликтогенность, параллельная иерархическая структура, эмоциональное восприятие, политический порядок, матрица, функция распределения, многомерный анализ.

Данная работа является заключительной по мониторингу и моделированию социально-политических настроений студенчества Чеченской Республики, выполненными на основе опроса, проведенного в середине 2015 г. В анкетировании участвовало 107 студентов 2 и 3 курсов. Грозненском государственном нефтяном техническом [1-3]. Полный социальный портрет респондентов дан в [1], здесь приводить не будем. Отметим только, что по основным характеристикам наша выборка была типична для данного учебного заведения, а по национальному составу - для всей Республики.

Проведенное исследование являлось частью большой комплексной работы по анализу латентной конфликтогенности и выявлению групп риска возникновения протестных процессов среди студенческой молодежи различных субъектов Северного Кавказа. Структура разработанной и апробированной анкеты подробно изложена в общем виде в [4], а для конкретной исследуемой аудитории в [1-3]. Мы исходили из теории аттитюдов, в соответствии с которой любая политическая и социальная установка складывается из трех взаимосвязанных компонент: когнитивной (что знаю), аффективной (что чувствую) и поведенческой (что делаю или буду делать) [5-7]. Исследователей интересует в первую очередь прогноз поведенческой составляющей, в частности возможной протестности. Напрямую такие вещи плохо поддаются непосредственному измерению. В нашу задачу входило определение когнитивной и аффективной компонент социально-политических установок и выявление через них латентной конфликтогенности и протестности [5], в соответствии с чем, анкета состояла из двух больших блоков. Первый был связан с анализом эмоционального восприятия молодежью политической жизни. Исследование осуществлялось по одной из проективных технологий - семантическому дифференциалу Ч. Осгуда [8,9]. Подробно используемые для этого вопросы и методика обработки первичных данных приведены в [1,2,10]. Отметим, что для интерпретации полученных результатов использовалась ранее разработанная в рамках теории катастроф психосемантическая феноменологическая модель [11,12]. Входные параметры модели - относительные расстояния в семантическом пространстве между образами восприятия реальных политических порядков и идеальными конструктами. В качестве последних выступали образы идеальных крайне положительного и крайне отрицательного порядков. На выходе модель позволяла получить уровни эмоционального восприятия местной и центральной власти. Расчеты

проводились как по усредненным семантическим портретам [2], так и на индивидуальном уровне для каждого респондент [10]. Вычисления индивидуальных уровней эмоционального восприятия проводилось на базе пакета многоагентного моделирования AnyLogic, реализующего метод Монте-Карло решения дифференциальных уравнений психосемантического феноменологического приближения [10,12]. В конечном итоге рассчитывались функции распределения уровней эмоционального восприятия местной и центральной политической власти по респондентам, приведенные в [10].

Второй блок анкеты был посвящен когнитивным установкам, которые выявлялись прямым опросом по тестовому методу. При этом один большой вопрос о латентной конфликтогенности заменялся рядом более мелких вопросов о различных сторонах политической напряженности. Всего было использовано 14 признаков для такой оценки. Подробно результаты по этой части приведены в [1].

По полученным результатам был проведен параллельный иерархический факторный анализ, позволивший вскрыть внутреннюю структуру когнитивных политических установок [3,13]. В отличие от классического подхода факторизация проводится по отдельным группам, а не по всем полученным признакам. При этом группировка переменных осуществляется на основе социологического смысла, и каждая подгруппа сводится к одному либо двум факторам, описывающим 100% дисперсии данной совокупности первичных параметров. По выявленным факторам первого уровня вышеописанная процедура повторяется, получая факторы второго, а при необходимости третьего и т.д. уровней.

Подробно полученная для исследуемого случая кластерная структура когнитивных политических индексов приведена в [3], схема которой изображена на рис. 1. К первому уровню относятся пять факторов,

и

выявленных на базе первичных когнитивных признаках. На втором уровне они объединяются в два индекса: когнитивного восприятия политического порядка и обобщенной активности. К этому же уровню мы отнесли такие показатели, как уровни эмоционального восприятия местного и центрального политических порядков. Эти характеристики были рассчитаны в рамках психосемантической феноменологической модели по первичным признакам, полученным методом семантического дифференциала. Факторизацией эти два показателя объединены в индекс аффективного восприятия политического порядка, также отнесенный ко второму уровню.

Рис.1 Блок-схема иерархии выявленных показателей конфликтогенности.

Следует отметить, что факторы аффективного и когнитивного восприятия политической власти отражают две стороны отношения к одному объекту. На групповом уровне эти параметры сильно похожи, как по средним и наиболее вероятным значениям, так и по внешнему виду функций распределения. При этом эмоциональное отношение в целом немного более положительное, чем декларируемое в анкете, но на индивидуальном уровне связь между ними практически отсутствует. Коэффициент парной корреляции 0,365. Принято считать, что аффективная составляющая любых

социальных установок более тесно связана с поведенческим компонентом, чем когнитивная. Кроме того, при измерениях последняя больше подвержена эффекту искажения данных респондентами и менее объективно отражает ситуацию.

По этой причине для дальнейшего исследования уровня конфликтогенности рассматриваемой аудитории нами использовался индекс аффективного восприятия политического порядка <Р_аффект>. На третьем уровне этот параметр совместно с индексом обобщенной активности <¥_акт> образует двумерную матрицу конфликтогенности, полностью характеризующую (естественно в рамках проведенного анкетирования) риски протестных выступлений (см. Рис. 2).

Матрица конфликтогенности

Рис.2 Матрица конфликтогенности.

Полная латентная конфликтогенность зависит от компонент матрицы. В линейном приближении эту общую конфликтогенность можно определить факторизацией индексов аффективного восприятия политической власти и активности. Полученная таким образом гистограмма приведена на Рис. 3. Здесь использовалась шкала от 0 (минимальная конфликтогенность) до +1 (наибольший возможный уровень). Следует отметить, что линейная модель дает очень грубую оценку конфликтогенности. Исходные характеристики имеют разную социологическую природу и даже измерены в

разных шкалах: активность от 0 до +1, а уровень восприятия власти от -1 до +1.

индекс конфликт.

индекс конфликт.

Рис.3 Гистограмма индекса общей конфликтогенности в линейном приближении. Среднее значение 0,4.

В линейном приближении обе составляющие матрицы примерно с одинаковым весом (положительным) входят в интегративный показатель. При этом положительная часть индекса восприятия усиливается по модулю, а отрицательная - уменьшается. По своему социологическому смыслу большие положительные значения политической активности в итоговом параметре должны усиливать как положительную часть восприятия, так и отрицательную. Другими словами, увеличивать функцию распределения эмоционального отношения к власти по модулю. Поэтому по причине малой адекватности особо обсуждать полученную линейную гистограмму (Рис. 3) не будем.

Правильную взаимосвязь уровня восприятия порядка и активности дает нелинейная модель, построенная нами на основе концепции типичной конкретизации этой взаимосвязи. Отметим, что для приведенных в [10] расчетов показателя аффективного восприятия политических порядков по

первичным данным такая задача была решена с использованием ранее разработанной психосемантической феноменологической модели [11,12]. В задачах социометрии с помощью этой модели по двум управляющим параметрам можно определить типичную нелинейную зависимость одномерного актора. В рассматриваемом случае неизвестный заранее индекс общей конфликтогенности играет роль параметра порядка х. При этом управляющими параметрами будут рассчитанные индексы аффективной составляющей отношения к власти Гаффект и политической активности Гакт.

Основное уравнение модели одинаково в любой задаче [10-12]:

При этом потенциал восприятия гладко зависит от вышеупомянутых индексов аффективной составляющей и активности, которые всегда заданы с некоторой погрешностью и имеют стохастическую природу. Из последнего вытекает, что Б является некоторой функцией общего положения (в математическом смысле).

Как и в [10-12] для нашей задачи в качестве типичного потенциала можно взять полином четвертой степени:

где феноменологические параметры a, ь и параметр порядка г' в окрестности исследуемой точки диффеоморфно связаны с индексами аффективного восприятия власти и активности, а также искомым уровнем общей конфликтогенности х.

По результатам проведенных численных экспериментов, нами был выбран следующий вариант вышеотмеченных диффеоморфизмов:

a= Гакт; Ь= Гаффект; r'=2m x-1. (3)

Масштабный фактор т определяется по калибровочным точкам (идеальным конструктам, для которых известны уровни конфликтогенности).

(1)

Г=(1/4)г'4 -(1/2)аг'2 -Ьг

(2)

Следует отметить, что в использованной модели внешние управляющие параметры задаются не фиксировано, а являются случайными величинами, чем учитывается стохастический характер социологических измерений. На индивидуума всегда действуют неучтенные факторы, внося случайные погрешности, как в момент измерения, так и последующее время.

Г_акт=<Г_акт>+£}(1); Р_аффект=<Р_аффект>+£(); (4)

где <¥_акт>, <Р_аффект> - средние значения случайных величин, а £,¡(1) и - два независимых некоррелированных гауссовских шума с нулевым математическим ожиданием. Дисперсии этих шумов определяют случайные погрешности внешних параметров. В соответствии с (3,2), случайными величинами будут феноменологические коэффициенты (а, Ь) и конфликтогенности Г(г',а,Ь), а также обобщенный параметр порядка г'. Поведение последнего (в смысле каждой конкретной реализации случайного процесса) описывается уравнением Ланжевена (1).

Для этой модели функция распределения индекса общей конфликтогенности рассчитывалась методом Монте-Карло с использованием агентно-ориентированного пакета AnyLogic. Для каждого респондента задавался набор идентичных агентов, индекс конфликтогенности которых описывался уравнениями (1-3).

Внутри набора средние значения индексов активности и аффективной составляющей восприятия задавались случайным образом с гауссовым распределением вокруг составляющих матрицы конфликтогенности, рассчитанных на предыдущих этапах (для данного респондента) по экспериментальным данным. Этим аппроксимировалась статическая погрешность измерений. Динамическая моделировалась использованием случайных шумов в (4).

На каждом временном шаге уравнение (1) решалось методом конечных разностей. В качестве начальных значений индивидуальных параметров порядка брался нуль, и расчеты продолжались до выхода статистических параметров на стационарный уровень.

Глобальная минимальность потенциала конфликтогенности и наличие постоянных возмущающих слагаемых в (4) гарантирует, что для каждого агента это будет стабильный устойчивый уровень, в отличие от детерминированной психосемантической модели. Там вычислительный процесс мог закончиться на метастабильном, или даже неустойчивом стационарном значении, и требовались специальные исследования этой проблемы

Получено, в частности, что окончательная погрешность задачи пропорциональна неопределенности в определении входных параметров модели, а динамические флуктуации влияют гораздо меньше. Что в свою очередь означает структурную устойчивость модели и типичность рассчитанной функции распределения для конкретной группы респондентов, представленной на Рис. 4. Ранее проведенные нами оценки, показали, что для обычного населения и используемого типа измерений максимальная неопределенность первичных данных около 5% [14]. Она и была заложена в модель. При этом рассчитанная дисперсия уровня конфликтогенности оказалась того же порядка.

Наиболее вероятный уровень общей конфликтогенности невелик, всего 0,1 (напомним, что вся шкала имеет диапазон 1, от 0 до +1). Таким значением характеризуется 46% опрошенных. Второй по доле респондентов (32%) уровень также мал, 0,2. Таким образом, подавляющее большинство (78%) исследуемой аудитории имеют невысокий уровень

конфликтогенности, 0,1-0,2. Усредненное по всей группе значение немного

и

больше, 0,27. Высокий уровень конфликтогенности (0,8-0,9) наблюдается у небольшой части (14%).

Рис.4 Функция распределения общей конфликтогенности. Нелинейная стохастическая модель. Среднее значение 0,27.

Общую конфликтогенность мы рассчитывали по индексам активности и аффективного восприятия политического порядка. При этом на основе первичных данных, полученных методом семантического дифференциала, строились модели эмоционального восприятия как местного, так и центрального политических порядков, а по ним уже определялся индекс аффективного восприятия. В последнем усреднены эффекты восприятия обеих уровней власти, поэтому имеет смысл посчитать индекс конфликтогенности отдельно, по отношению к Республиканскому и центральному политическим порядкам.

Расчеты были проведены по вышеуказанной методике, полученные функции распределения представлены на Рис. 5 и 6. Эмоциональное восприятие местного политического порядка более положительное, чем порядка по России в целом. В соответствии с этим уровень конфликтогенности по отношению к Республиканской власти (Рис. 5) ниже,

чем по отношению к центру (Рис. 6), как по среднему значению (0,24 против 0,33), так и по всей функции распределения. При этом 81% (против 65%) респондентов характеризуются крайне низким уровнем 0,1-0,2. Высокий уровень конфликтогенности (0,8-0,9) наблюдается у лишь у 13% (против 22%) опрошенных.

Следует отметить, что в первую очередь нас интересуют респонденты с высоким уровнем конфликтогенности. Именно они наиболее сильно подвержены влиянию извне и являются благодатной почвой для формирования протестных выступлений. Учитывая специфику Чеченской Республики (мощная авторитарная местная власть), можно предположить, что в протестные выступления больший вклад будет вносить конфликтогенность по отношению к местному порядку. Не одобренные Республиканской властью протестные выступления против России в целом вряд ли будут происходить на местах. Поэтому к качестве показателя уровня конфликтогенности следует брать значения, полученные по отношению к местной власти.

Конфл_Респ

Конфл_Респ

Рис.5 Функция распределения конфликтогенности по отношению к местной власти. Нелинейная стохастическая модель. Среднее значение 0,24.

Конфл_Рос

Конфл_Рос

Рис.6 Функция распределения конфликтогенности по отношению к центру. Нелинейная стохастическая модель. Среднее значение 0,33.

Таким образом, проведенный анализ и моделирование показали в целом по группе (81% опрошенных) невысокий уровень конфликтогенности 0,1-0,2 (по прямой шкале от 0 до +1). Высокое значение этого параметра (0,8-0,9) наблюдается у небольшой части (13%), которая и является группой риска относительно возможности развития протестных выступлений.

Работа выполнена по гранту РФФИ № 14-06-00230а.

Литература

1. Иванова М.И., Дебиев М.В., Дудаев М.М. Социально-политические настроения студенческой молодежи Грозного на начало 2015 года //«Инженерный вестник Дона», 2015, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2015/3460.

2. Мощенко И.Н., Иванова М.И., Дебиев М.В., Дудаев М.М. Анализ эмоционального восприятия политического порядка студенчеством г.

Грозного в 2015 г. // Инженерный вестник Дона, 2015, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2015/3435.

3. Мощенко И.Н., Дебиев М.В., Дудаев М.М. Внутренняя структура политических установок студенчества г. Грозного (по данным 2015 г.) // Инженерный вестник Дона, 2016, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2016/3617.

4. Иванова М.И., Мощенко И.Н., Бугаян И.Ф. Отношение студенчества РГСУ к политической жизни в конце 2013 года// Инженерный вестник Дона. - 2014. - № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2560.

5. Мощенко И.Н., Алботов А.М. Агентно-ориентированная модель конфликтогенности студенчества КЧР //Инженерный вестник Дона, 2015, №2 ч.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3177.

6. Boella G., van der Torre L. Attributing mental attitudes to normative systems //Proceedings of the second international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems. - ACM, 2003. - Pp. 942-943.

7. Katz D., Stotland E. A preliminary statement to a theory of attitude structure and change //Psychology: A study of a science. - 1959. - V. 3. - Pp. 423-475.

8. Osgood C.E. The nature and measurement of meaning // "Psychological Bulletin", Vol. 49, No. 3, May, 1952. P.197 - 327.

9. Tzeng Oliver C. S. A Quantitative Method for Separationof Semantic Subspaces // Applied Psychological Measurement, Vol. 1, No. 2 Spring, 1977. pp. 171-184.

10. Дерлыш Д.В., Мощенко И.Н. Модели восприятия студенческой молодежью социально-политических процессов в Чеченской Республике // Актуальные проблемы моделирования, проектирования и прогнозирования социальных и политических процессов в мультикультуральном пространстве современного общества. (г. Ростов-на-Дону, 4 - 8 апреля 2016 г.) - Ростов н/Д: Изд-во СКНЦ ВШ ЮФУ, 2016. С. 102-110.

11. Мощенко И.Н., Иванова М.И., Бугаян И.Ф. Типичные модели группового эмоционального восприятия политического порядка //Научное обозрение, 2013 г., №2. URL: sced.ru/ru/index.php?option=com_content&view=article&id=107%3Aq& catid=21&Itemid=18.

12. Мощенко И.Н., Иванова М.И. Стохастическая интерпретация психосемантической феноменологической модели оценок социальных установок //Инженерный вестник Дона, 2015, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2948.

13. Мощенко И.Н., Бугаян И.Ф. Многоуровневая модель латентной конфликтогенности студенчества РГСУ (по данным на середину 2014 г.) Инженерный вестник Дона, 2016, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2016/3616.

14. Иванова М.И., Мощенко И.Н. Разброс оценок когнитивной составляющей группового восприятия политического порядка. Инженерный вестник Дона, 2012, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2012/748.

References

1. Ivanova M.I., Debiev M.V., Dudaev M.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2015/3460.

2. Moshchenko I.N., Ivanova M.I., Debiev M.V., Dudaev M.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2015/3435.

3. Moshchenko I.N., Debiev M.V., Dudaev M.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2016/3617.

4. Ivanova M.I., Moshchenko I.N., Bugayan I.F. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2560.

5. Mochtchenko I.N., Albotov A.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2 p.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3177.

6. Boella G., van der Torre L. Proceedings of the second international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems. ACM, 2003. Pp. 942943.

7. Katz D., Stotland E. Psychology: A study of a science. 1959. V. 3. Pp. 423475.

8. Osgood C.E. "Psychological Bulletin", Vol. 49, No. 3, May, 1952. pp.197 -327.

9. Tzeng Oliver C. S. Applied Psychological Measurement, Vol. 1, No. 2 Spring, 1977. pp. 171-184.

10. Derlysh D.V., Moshchenko I.N. Aktual'nye problemy modelirovaniya, proektirovaniya i prognozirovaniya sotsial'nykh i politicheskikh protsessov v mul'tikul'tural'nom prostranstve sovremennogo obshchestva. (g. Rostov-na-Donu, 4 - 8 aprelya 2016 g.). Rostov n/D: Izd-vo SKNTs VSh YuFU, 2016, pp. 102110.

11. Moshchenko I.N., Ivanova M.I., Bugayan I.F. Nauchnoe obozrenie, 2013, №2. URL: sced.ru/ru/index.php?option=com_content&view=article&id= 107%3Aq&catid=21&Itemid=18.

12. Moshchenko I.N., Ivanova M.I. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2948.

13. Moshchenko I.N., Bugayan I.F. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2016/3616.

14. Ivanova M.I., Moshchenko I.N., Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2012/748.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.