Мультиэвристический подход к анализу интернет-пространства для комплексной оценки факторов риска развития социально значимых заболеваний нервной системы у детей и молодежи
Authors: Пивнева С.В. , Витковская Н.Г. , Денисова Д.А. 
Published: December 2024

Работа направлена на комплексное изучение взаимодействия человека и интернет-технологий на современном этапе глобального развития методы нейрофизиологии и социальных наук. Особенностью нашего исследования состоит в применении мультиэвристического подхода к анализу интернет-пространства для комплексной оценки факторов риска развития социально значимых заболеваний нервной системы у детей и молодежи. В исследовании определена именно группа детей и молодежи студенческого возраста, поскольку имеется большой опыт работы с этой возрастной категорий. Основным в работе является разработка и реализация эвристических алгоритмов, включающих целый комплекс эвристик – это мультиэвристический подход. Рассмотрено понятие социокультурных матриц инкапсуляции и предложено его распространение на инкапсуляцию групп в интернет-пространстве. Представлены задачи исследования, состоящие в математическом моделировании интернет-пространства с помощью вектора смежности (вектора степеней) 2-го порядка и решение обратной задачи восстановления по заданным характеристикам как подход к исследованию адекватности сгенерированных моделей социальных, гендерных и возрастных групп, разработке подхода к формированию метрик для определения структуры интернет-сообществ: множества социальных, гендерных, возрастных и т.п. групп. Также определены социокультурные матрицы инкапсуляции в интернет-пространстве на основе разработанных метрик. Разработаны оригинальные алгоритмов кластеризации ситуаций при анализе инкапсулированных групп. Разработаны эвристические алгоритмы для анализа интернет-пространства с применением кластеризации ситуаций. При этом кластеризация применяется для определения структуры сообществ, в частности для выявления, например, социальных группы со схожими интересами или другими общими признаками. Данные, отражающие графы, описывают круги сообществ, а число вершин графа отождествляется с количеством пользователей, входящих в данный круг. Время генерации (восстановления) графа в модели можно считать временем проверки адекватности.

The work is aimed at a comprehensive study of the interaction of man and Internet technologies at the present stage of global development, methods of neurophysiology and social sciences. A feature of our study is the application of a multi-heuristic approach to the analysis of the Internet space for a comprehensive assessment of risk factors for the development of socially significant diseases of the nervous system in children and youth. The study determined precisely the group of children and youth of student age, since there is extensive experience working with this age category. The main work is the development and implementation of heuristic algorithms that include a whole range of heuristics - this is a multi-heuristic approach. The concept of sociocultural encapsulation matrices is considered, and its distribution to the encapsulation of groups in the Internet space is proposed. The research tasks are presented, consisting in the mathematical modeling of Internet space using the adjacency vector (degree vector) of the 2nd order and the solution of the inverse recovery problem for the given characteristics as an approach to studying the adequacy of the generated models of social, gender and age groups, developing an approach to the formation of metrics to determine the structure of online communities: a variety of social, gender, age, etc. groups. The sociocultural encapsulation matrices in the Internet space are also determined based on the developed metrics. Original algorithms for clustering situations in the analysis of encapsulated groups have been developed. Heuristic algorithms have been developed for analyzing Internet space using clustering situations. Moreover, clustering is used to determine the structure of communities, in particular, to identify, for example, social groups with similar interests or other common features. The data reflecting the graphs describe the circles of communities, and the number of vertices of the graph is identified with the number of users included in this circle. The time of generation (recovery) of the graph in the model can be considered the time of checking the adequacy.