DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.4.02

Інтервальне оцінювання кількості учасників масових протестних акцій

Valeriy Dubnitskiy, Halyna Zubrytska, Anatoliy Kobylin

Анотація


Виконано стислий огляд публікацій щодо моделювання масових протестних акцій. Показано, що вивчення цього суспільного феномена було розпочато в кінці XIX століття. В даний час в зазначеної проблемі виділилося два напрямки. Перший - соціологічний і другий, в якому масові протестні акції стали предметом вивчення методами дослідження операцій. Також показано, що в даний час з'явився таке джерело впливу, як соціальні мережі. Це обумовлює необхідність їх врахування при побудові математичних моделей масових протестних акцій. Для моделі, що встановлює зв'язок між рівнем ВВП та рівнем соціальної напруженості, побудовано функцію еластичності рівня соціальної напруженості в суспільстві за величиною відносного рівня величини ВВП. Показано, що відносне збільшення величини ВВП знижує щодо відносний рівень соціальної напруженості. Розглянуто систему нелінійних диференціальних рівнянь, що описує зміну в часі відносної кількості учасників масових протестних акцій. Для визначення похибок їх визначення в результаті похибок визначення чисельних значень змінних і параметрів моделі використані методи наближених обчислень. Показано, що ці методи приводять до ускладнення процесу ідентифікації моделі. Для спрощення визначення похибок використованого методи інтервальних обчислень з числами, що визначені в системі центр - радіус. Отримано вираз для статечної функції для аргументів, заданих в системі центр - радіус. Для рішень наведеної моделі виконано интервальне оцінювання кількості учасників масових протестних акцій. Отримані результати дозволяють прогнозувати частку осіб, які беруть участь в масових протестних акціях. Вони також можуть використовуватись органами правопорядку для планування заходів щодо забезпечення безпеки при проведенні масових протестних акцій.


Ключові слова


масові протестні акції; нелінійні диференціальні рівняння; методи обчислень; теорія похибок; інтервальні обчислення

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Le Bon, Gustave (2011), The psychology of nations and the masses, Akademicheskiy prospect, Moscow, 238 p.

Malaparte, K. (1998), Technology coup d'état, Agraf, Moscow, 224 p.

Laynberdzher, P. (1962), Psychological warfare, Military Publishing, Moscow, 350 p.

Luttwak, Edward (1979), Coup d’état: a practical handbook, Harvard University Press, Cambridge, 304 p.

Pocheptsov, G. (2005), Revolution.com - The basics of protest engineering, Publishing House “EUROPE”, Moscow, 520 p.

Brekht, B. (1963), Theater, Publishing House “Iskusstvo“, Moscow, 518 p.

Korotayev, A.V., Bilyuta, S.E. and Shishkina, A.R. (2017), “Economic growth and socio-political destabilization: the experi-ence of global analysis’, Polis: Journal of Political Studies, No. 2, pp. 155-169, DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2017.02.11.

Bodiul, L.V. (2016), “Theoretical aspects of modeling a protest image in a social network”, State and regions, No. 2 (26), pp. 77-86.

Gaba, O.I. (2015), “Protest Moods of Youth: Theoretical and Empirical Causal Models”, Knowledge. Understanding. Skill, No. 1, pp. 43-57, available at:

www.zpu-journal.ru/e-zpu/2015/1/Gaba_Protest-Moods-Youth, (accessed

September 2018).

Khantington, S. (2004), “Political order in changing societies”, Publishing House “Progress-Traditsiya”, Moscow.

Olson, M. (1963), “Rapid Grows as a Destabilizing Force Economic”, Economic History, Vol. 23, No 4, pp. 529-552.

Fogel, R.W. (1966), “The new economic history, its finding and methods”, Economic History Reviw, XIX, pp. 642- 656.

Jasny, Naum (1972), Soviet Economists of the Twenties: names to be remembered, Cambridge University Press, New York.

Sviatets, Yu.A. and Doorn, P.K. (1998), Cliometric: Information Technology and Tools, Publishing House of Dnepropetrovsk State University, Dnepropetrovsk, 248 p.

Sviatets, Yu.A. (2003), Cliometric: Formal-quantitative and mathematical-statistical methods, Publishing House of Dneprope-trovsk State University, Dnepropetrovsk, 384 p.

Malinetskiy, G.G. (1997), “Nonlinear dynamics and “historical mechanics”, Social sciences and modernity, No. 2, pp. 103-109.

Polovyi, M.A. (2011), “Nonlinear Dynamics of Modern Political Processes”, Bulletin of Odessa National University. Sociology and political science. Scientific Journal, Vol. 16 (8), pp. 118-124.

Andreyev, A.Yu. and Borodkin, L.I. (2003), “Nonlinear Model of Strike Movement: Analysis of the Effects of Self-Organization”, Circle of ideas: electronic resources of historical informatics, pp. 434-489.

Kalpak E.P., Bronnikova, A.I. and Polezhayev, V.Yu. (2015), “Mathematical model of the strike movement in Russia at the beginning of the 20th century”, Molodoy uchenyy, No. 3 (83), pp. 4-15.

Kamenetskiy, S.E., Khosayeva, Z.Kh. and Bakayeva, E.K. (2015), “On the influence of nonlinear effects on the stability of soci-ety”, Matematicheskiye zametki Severo-Vostochnogo Federalnogo Universiteta, Vol. 22, No. 3, pp. 78-83.

Minayev, V.A. and Dvoryankin. S.V. (2016), “Justification and description of the model of the dynamics of information-psychological effects of destructive nature in social networks”, Bezopasnost informatsionnykh tekhnologiy, No. 3, pp. 35-48.

Korotayev, A., Vaskin, I. and Bilyuga, S. (2017), “Olson-Huntington hypothesis on the curvilinear relationship between the level of economic development and socio-political destabilization: the experience of quantitative analysis”, Russian Sociological Review, Vol. 16, No. 1, pp. 9-49.

Basayeva, E.K., Kamenetskiy, E.S. and Khosayeva, Z.Kh. (2016), “Mathematical Modeling of Social Tension Change in Post-war USSR”, Istoricheskaya informatika. Informatsionnyye tekhnologii i matematicheskiye metody v istoricheskikh issledovani-yakh i obrazovanii, No. 1-2, pp. 12-19, available at: www.kleio.asu.ru/2016/1-2/hcsj-122016_12-19.pdf (accessed 9 September 2018).

Lohman, S. (1994), The dynamics of informational cascades: the Monday demonstration in Leipzig, East Germany, 1989 – 1991, World Politics, Vol. 47, No. 1, pp. 42-101.

Khosayeva, Z.Kh. (2015), “Matematicheskaya model protestnykh aktsiy” [Mathematical model of protest actions], Computer Studies and Modeling, Vol. 7, No. 6, pp. 1331-1341.

Krylov, I.A. (1956), Fables, Publication of the Academy of Sciences of the USSR, Moscow, 658 p.

Yermoshyn, M.O., Shulezhko, V.V., Kupin, S.P. and Romaniuk, M.M. (2011), “Proposals for determining the scope of options for participation of the military unit of internal troops in stopping the riots”, Systems of Arms and Military Equipment, No. 3(27), pp. 85-89.

Drobakha, H.A., Rozanova, L.V., Lisitsyn, V.E. and Muzychuk, V.A. (2014), “Kompleksna model dii natovpu pid chas provedennia masovykh zakhodiv” [Comprehensive model of action of the crowd during mass events], Information Processing Systems, Vol. 8(124), pp. 177-182.

Greshilov, A.A. (2006), Mathematical methods of decision-making”, Bauman MSTU, Moscow, 584 p.

Demidovich, B.P. and Maron, I.A. (1966), Fundamentals of Computational Mathematics, Nauka, Moscow, 664 p.

Dubnitskiy, V.Yu., Kobylin, A.M. and Kobylin, O.A. (2016), “Estimation of the influence of the uncertainty of the initial data on the determination of the results of indirect measurements”, Systems of control, navigation and communication, Vol. 1, pp. 47-51.

Zhukovska, O.A. (2009), Fundamentals of interval analysis, Osvita Ukrainy, Kyiv, 136 p.

Dubnitskiy, V.Yu., Kobylin, A.M. and Kobylin, O.A. (2017), “Calculation of elementary and spesial function values with in-terval stated argument determined in center-radius system”, Applied Radio Electronics, Vol. 16, No. 3-4, pp. 147-154.




Copyright (c) 2020 Valeriy Dubnitskiy, Halyna Zubrytska, Anatoliy Kobylin