Стохастическая динамика самоорганизующихся социальных систем с памятью (электоральные процессы)

Обсуждаются вопросы применения методологии и подходов теоретической информатики для анализа и моделирования социальных групповых процессов. Обработка социологических данных электоральной кампании выборов президента США в 2016 г. позволила построить гистограммы плотности вероятности амплитуд отклонений предпочтений избирателей в зависимости от величины интервала времени их определения и разработать модель описания стохастических социальных процессов с учетом самоорганизации и наличия памяти, учитывающую основные характеристики наблюдаемых процессов. При создании модели рассмотрены схемы вероятностей переходов между возможными состояниями социальной системы и выведено нелинейное дифференциальное уравнение второго порядка. Сформулирована и решена граничная задача для определения функции плотности вероятности амплитуды отклонений предпочтений избирателей в зависимости от величины интервала времени ее определения. Дифференциальное уравнение модели содержит член, отвечающий за возможность самоорганизации, а также учитывает наличие памяти. Возможность возникновения осцилляций определяется начальными условиями. Разработанную модель можно использовать для анализа электоральных кампаний и принятия решений.