Аналитическое обеспечение реализации государственной политики укрепления традиционных ценностей: когнитивные технологии в оценке восприятия и интерпретации понятий российской аксиосферы в условиях цифровизации

Цель настоящего исследования – оценка возможностей когнитивных технологий для анализа и формирования понятийного пространства описания ценностных основ при постановке и решении задач управления устойчивостью общества и государства в рамках модели суверенного развития. Методологический раздел исследования построен вокруг современных цифровых технологий как в теории, так и в практическом использовании целого арсенала цифровых инструментов. Идентификация проблем анализа и согласования терминологической базы определения традиционных ценностей как фундамента сохранения и укрепления российской государственности проводилась на основе концептуального подхода аксиологии о единстве иерархии ценностного мира во взаимосвязи материальных, социальных и духовных факторов формирования моделей индивидуального и коллективного поведения в обществе, ценностных ориентаций молодежи, выявленных с помощью анкетного опроса (N = 280). С использованием инструментов искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) выявлены критические аспекты адекватного отражения и корректной верификации ценностных основ цивилизационной самоидентичности при разработке мер укрепления единства общества и суверенитета государства в условиях глобальной цифровой среды. Проведен семантический анализ результатов эмпирической оценки студентами вузов распространения представлений о ценностной иерархии. Средствами онтологического моделирования с использованием цифрового инструментария сформированы визуальные образы системы понятий описания ценностных основ укрепления государственности. Показаны возможности цифровых технологий – генерации тематических текстов на основе больших языковых моделей с алгоритмом повышения доверия к смысловым паттернам. Обоснованы рекомендации по использованию предложенного концептуального подхода и цифрового инструментария к идентификации и верификации, распространению и интерпретации ценностных основ в информационном пространстве сферы публичного управления и гражданского общества.

1. Артюхин О.А., Иванова Л.Л., Батов А.Т. Мировоззренческие компоненты модели «пентабазиса» в современной политике России. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2023;2:190–196. https://doi.org/10.22394/2079-1690-2023-1-2-190-196

2. Байбикова Т.Н., Доморацкий Е.П. О выборе программных средств когнитивной компьютерной визуализации. Вестник Московского финансово-юридического университета. 2017;1:200–206.

3. Бродовская Е.В., Лукушин В.А. Роль внешних сетевых акторов в формировании протестных установок российских пользователей социальных медиа. Вестник Московского университета. Политические науки. 2024;2:94–113. https://doi.org/10.55959/MSU0868-4871-12-2024-2-2-94-113

4. Вебер М. О некоторых категориях понимающей социологии. Избранные произведения. М.: Прогресс; 1990.

5. Володенков С.В., Федорченко С.Н. Новые социально-политические вызовы государственному суверенитету в цифровую эпоху (по материалам международного экспертного исследования). Вестник Московского университета. Политические науки. 2023;6:31–57. https://doi.org/10.55959/MSU0868-4871-12-2023-1-6-31-57

6. Выжлецов Г.П. Аксиология в системе философского знания. Вестник Санкт-Петербургского университета. Философия. Культурология. Политология. Право. Международные отношения. 2010;4:34–39.

7. Грибков А.А., Зеленский А.А. Общая теория систем и креативный искусственный интеллект. Философия и культура. 2023;11:32–44. https://doi.org/10.7256/2454-0757.2023.11.68986

8. Дудин И.В. Отношение населения страны к основным социальным противоречиям российского общества: состояние, динамика, факторы. Социологический журнал. 2024;1(30):90–112. https://doi.org/10.19181/socjour.2024.30.1.5

9. Евгеньева Т.В., Кузнецов И.И., Перевезенцев С.В., Селезнева А.В., Сорокопудова О.Е., Страхов А.Б., Боронин А.Р. Основы российской государственности. М.: Дело; 2023. 550 c.

10. Земнухова Л.В. и др. Приключения технологий: барьеры цифровизации в России. М..: ФНИСЦ РАН; 2020. 282 с. https://doi.org/10.31119/978-5-89697-339-3

11. Кастельс М. Информационная эпоха: Экономика, общество и культура. М.; 2000. 606 с.

12. Ковалев А.А., Борзова Е.П. Разрушение традиционных ценностей как возможный фактор ментальной деградации народа. Вестник Русской христианской гуманитарной академии. 2023;3-2(24):38–49. https://doi.org/10.25991/VRHGA.2023.3.3.004

13. Константиновский Д.Л., Попова Е.С., Кузнецов И.С., Кузнецов Р.С. Цифровые технологии и большие данные в социологических исследованиях: концепция, методология, возможности. Мир России. Социология. Этнология. 2025;1(34):144–160. https://doi.org/10.17323/1811-038X-2025-34-1-144-160

14. Лебедев Д.В. Возможности использования GPS-параданных для контроля процесса сбора данных: обзор существующих методов и анализ качества данных. Социологический журнал. 2022;4(28):8–33. https://doi.org/10.19181/socjour.2022.28.4.9313

15. Лукичев Р.В. Эволюция технологий семантического веба: проблемы и перспективы. Программные системы и вычислительные методы. 2024;3:37–43. https://doi.org/10.7256/2454-0714.2024.3.71719

16. Макаров К.С., Халин А.А., Костенков Д.А., Муханов Э.Э. Сравнительный анализ библиотек для обработки естественного языка (NLP). Auditorium. 2024;1(41):45–50.

17. Мамардашвили М.К. Вильнюсские лекции по социальной философии (опыт физической метафизики). СПб.: Азбука; 2020. 320 с.

18. Меньшиков В.В., Комарова В.Ф. Искусственная социальность: онтологические основы социологического анализа. Вестник Российского университета дружбы народов. Социология. 2025;4(25):584–602. https://doi.org/10.22363/2313-2272-2025-25-4-584-602

19. Меньшиков В.В., Комарова В.Ф. Коммуникация человека и технологии искусственного интеллекта как основа искусственной социальности: на примере коммуникации с ChatGPT. Вестник социальных наук. 2023;1(36):58–90. https://doi.org/10.9770/szv.2023.1(3)

20. Панарин В.И., Пучков О.Э., Пфаненштиль И.А., Яценко М.П. Эволюция аксиологии и ее роль в решении актуальных социально-философских проблем развития ноосферы. Вестник Института развития ноосферы. 2020;3(14):33–77.

21. Перевезенцев С.В., Пучнина О.Е., Страхов А.Б., Шакирова А.А. К вопросу о методологических принципах изучения российских базисных традиционных ценностей. Вестник Московского университета. Социология и политология. 2021;4:113–133. https://doi.org/10.24290/1029-3736-2021-27-4-113-133

22. Радугин А.А., Перевозчикова Л.С. Проблема онтологического статуса ценностей в истории аксиологии. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Философия. Социология. Право. 2015;8(205):102–110.

23. Резаев А.В., Трегубова Н.Д. От социологии алгоритмов к социальной аналитике искусственной социальности: анализ кейсов API и ChatGPT. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2023;3:3–22. https://doi.org/10.14515/monitoring.2023.3.2384

24. Татунц С.А. Формирование нового многополярного миропорядка в условиях глобальной информационной войны. Информационное общество. 2024;3:2–9. https://doi.org/10.52605/16059921_2024_03_02

25. Харичев А.Д., Шутов А.Ю., Полосин А.В., Соколова Е.Н. Восприятие базовых ценностей, факторов и структур социально-исторического развития России (по материалам исследований и апробации). Журнал политических исследований. 2022;3(6):9–19. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2022-6-3-9-19

26. Цветкова И.В. Методологические принципы анализа ценностей в социальной философии. Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2010;4:72–79.

27. Шрейбер В.К. Ценности и нормы: опыт онтологического осмысления. В кн.: Шалютин Б.С. (ред.) Ценности и нормы в потоке времени: материалы VI Международной научной конференции, Курган, 9–10 апреля 2015. Курган: Издательство Курганского государственного университета; 2015. С. 153–155.

28. Bannerman S. Platform Imperialism, Communications Law and Relational Sovereignty. New Media & Society. 2022;4(26):1816–1833. https://doi.org/10.1177/14614448221077284

29. Bhambra G.K. Colonial global economy: towards a theoretical reorientation of political economy. Review of International Political Economy. 2020;2(28). https://doi.org/10.1080/09692290.2020.1830831

30. De Monticelli R. The paradox of axiology. A phenomenological approach to value theory. Phenomenology and Mind. 2018;15:116–128. https://doi.org/10.13128/PHE_MI-24976

31. Dudas M., Lohmann S., Svatek V., Pavlov D. Ontology visualization methods and tools: a survey of the state of the art. The Knowledge Engineering Review. 2018;33:e10. https://doi.org/10.1017/S0269888918000073

32. Gurinovich D.F. BRICS+ National interests in the emerging multipolar world. Modern Science and Innovations. 2024;3(47):169–174. https://doi.org/10.37493/2307-910X.2024.3.19

33. Kamdar M.R., Tudorache T., Musen M.A. A systematic analysis of term reuse and term overlap across biomedical ontologies. Semantic Web. 2017;6(8):853–871. https://doi.org/10.3233/SW-160238

34. Kelleher W.J. Formal Axiology and the Philosophy of Social Science. Political Science. 2013;10. https://doi.org/10.2139/ssrn.2343339

35. Kendall E.F., McGuiness D. Ontology engineering. Synthesis Lectures on Semantic Web: Theory and Technology. 2019;1(18). https://doi.org/10.2200/S00834ED1V01Y201802WBE018

36. Lapie М.P. Logique de la Volonte. Paris: Editions F. Alcan; 1902.

37. Litvinova T.A., Mikros G.K., Dekhnich O.V. Writing in the Era of Large Language Models: A Bibliometric Analysis of Research Field. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2024;4(10):5–16. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2024-10-4-0-1

38. Lotze R.H. Mikrokosmus: Ideen zur Naturgeschichte und Geschichte der Menschheit. Versuch einer Anthropologie. 3 Bde. Leipzig: Verlag von S. Hirzel; 1856–1864.

39. Mboweni T., Masombuka T., Dongmo C. A systematic review of machine learning devops. In: 2022 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET). IEEE; 2022. https://doi.org/10.1109/ICECET55527.2022.9872968

40. Sakwa R. Axiological vs dialogical politics in contemporary Europe. Polis. Political Studies. 2014;2:8–17. https://doi.org/10.17976/jpps/2014.02.02

41. Sethunya R.J., Hlomani H., Keletso L., Kaniwa F., Kutlwano S. A review of modern methods and technologies for natural language processing. International Journal of Research in Engineering and Applied Sciences. 2016;3(6):207–217.

42. Tudorache T. Ontology engineering: Current state, challenges, and future directions. Semantic Web. 2019;1. https://doi.org/10.3233/SW-190382

43. Weyns D., Calinescu R., Mirandola R., Tei K. Towards a Research Agenda for Understanding and Managing Uncertainty in Self-Adaptive Systems. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. 2023;4(48):20–36. https://doi.org/10.1145/3617946.3617951