Оксана Валерьевна Ерохина — кандидат политических наук, доцент Департамента политологии и массовых коммуникаций
Москва
Oksana V. Erokhina — Cand. Sci. (Political Sciences), Associate Professor, Department of Political Sciences and Mass Communications
Moscow
Политическая реальность характеризуется нелинейностью процессов и значительным влиянием не только формальных, но и теневых механизмов взаимодействия субъектов, принимающих решения — политических элит и лидеров. Одним из самых перспективных направлений, которое открывает новые возможности для изучения политических проблем, представляется синтез «традиционной» методологии политического анализа и методов искусственного интеллекта. Цель работы — построение методологической модели в виде «дерева решений» и проведение с ее помощью анализа процесса принятия кадровых решений в отношении руководителей субъектов РФ. Хронологические рамки: период 2000–2020 гг. Для достижения поставленной цели необходимо последовательное решение следующих задач: изучение основных тенденций и приоритетов кадровой политики федерального центра в отношении глав регионов в рассматриваемый период; выявление ключевых факторов, влияющих на политические позиции глав регионов РФ на основе анализа данных о параметрах эффективности работы региональной исполнительной власти; обобщение данных о кадровых решениях, принятых в 2000–2018 гг. и построение дерева решений для прогнозирования будущих кадровых решений в соответствии с выбранным алгоритмом. В статье обосновывается адекватность использования дерева решений для анализа и прогнозирования политических решений на примере кадровой политики властных структур федерального уровня в отношении регионов РФ. По итогам работы сформулированы 14 формальных и неформальных критериев оценки устойчивости политических позиций губернаторов с различной степенью вероятности их использования в процессе принятия кадровых решений. Предложено использовать указанные критерии в качестве атрибутов для обучения решающего дерева. В связи со значительным объемом данных в работе представлен фрагмент дерева решений, наглядно иллюстрирующий возможность применения алгоритма С4.5 для решения политических задач.
The political reality described by non-linearity of processes and significant influence of informal mechanisms of interaction of decision-making subjects-political elites and leaders. One of the most promising areas that open up new opportunities for studying political problems is the synthesis of “traditional” methodology of political analysis and methods of artificial intelligence. The purpose of this work is to build a methodological model in the form of a “decision tree” and use it to analyze the process of making personnel decisions concerning the heads of the subjects of the Russian Federation. Chronological limits: 2000–2020 years. It is necessary to solve the following tasks to achieve such a goal. 1. Study the main trends and priorities of the Federal centre’s personnel policy in relation to regional heads in the period under review. 2. Identification of key factors affecting the political positions of the leaders of regions of the Russian Federation based on the analysis of data on the performance parameters of the regional executive power. 3. Generalization of data on personnel decisions made in 2000–2018 and the construction of a “decision tree” that provides grounds for predicting future personnel decisions following the selected algorithm. The article substantiates the adequacy of using the decision tree for analyzing and predicting political decisions on the example of the personnel policy of federal government structures in relation to the regions of the Russian Federation. Based on the results of the work, 13 formal and informal criteria for assessing the stability of political positions of governors with varying degrees of probability of their use in the process of making personnel decisions were formulated. The author proposes to use these criteria as attributes for training the decision tree. Due to the significant amount of data, the paper presents a fragment of the decision tree that clearly illustrates the possibility of using the C 4.5 algorithm to solve political problems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.