В рамках конкурса на лучшие проекты фундаментальных научных исследований по теме «Фундаментальные проблемы возникновения и распространения коронавирусных эпидемий» стартовал проект 20-04-60455
«Возможности минимизации ущерба от вирусных эпидемий, основанные на мониторинге и оценках индивидуальных экономико-демографических и психологических характеристик общества, определяемых методами искусственного интеллекта по медиа-контенту».
Сегодня весь мир столкнулся с пандемией COVID-19, которая, по всей вероятности, будет иметь долгосрочные последствия для экономики государств и общества в целом. Данную ситуацию однозначно можно рассматривать как серьезную биогенную угрозу, которая наносит ощутимый ущерб социально-экономическим системам, государственным образованиям и обществу. При этом существует насущная необходимость коррекции существующих и разработки новых методов цифрового мониторинга не только темпов распространения вируса, но и социально-экономической среды. Своевременный мониторинг экономических, психологических и иных социальных процессов, протекающих внутри такой среды, позволит принимать более оптимальные управленческие решения.
Поэтому возникает неотложная задача построения системы комплексного мониторинга социальных явлений, дополняющих математические и информационные модели распространения вирусов, нацеленные на минимизацию привносимого ею ущерба. Актуальностью поставленной перед обществом проблемы определяется цель проекта: построение системы мониторинга медиа-контента в открытых источниках в период вирусных эпидемий для построения модели прогноза причиняемого ими ущерба с целью его минимизации. В целом научная новизна исследования обусловлена:
1) интеграцией системы мониторинга и модели распространения вирусных эпидемий;
2) выбором в качестве источников для уточнения параметров моделей неструктурированных медиа-данных на неограниченном наборе ресурсов, а не ограниченного набора предопределенных интернет-источников;
3) выявлением слабо прогнозируемых реакций общества на те или иные события, выраженные медиа-контентом с использованием методов машинного обучения.