DOI
10.34229/KCA2522-9664.26.3.7
УДК 004.8:007:005.52:316.4
М.З. ЗГУРОВСЬКИЙ
Навчально-науковий комплекс «Інститут прикладного системного аналізу» МОН
України та НАН України, Київ, Україна,
zgurovsm@hotmail.com
СИСТЕМНО-ДИНАМІЧНА ТА ЙМОВІРНІСНА МОДЕЛЬ МОНІТОРИНГУ
І РАННЬОГО ПОПЕРЕДЖЕННЯ КОМПЛЕКСНИХ СОЦІАЛЬНИХ КРИЗ
Анотація. Запропоновано двоетапну формалізовану модель моніторингу та раннього попередження
комплексних соціальних криз, що поєднує системно-динамічне моделювання
інтегрального індексу кризового тиску C (t ) та його ймовірнісну інтерпретацію на основі
динамічної баєсівської мережі. Модель враховує нелінійні взаємодії соціальних, економічних,
безпекових та інформаційних чинників і демпфувальну роль соціальної стійкості.
Запропоновано формалізований механізм переходу від часової динаміки C (t ) до багаторівневих
сигналів раннього попередження. Апробація моделі на даних України за
2022–2025 рр. підтвердила її придатність для виявлення фаз латентної ескалації та кількісного оцінювання кризових ризиків
.
Ключові слова: комплексні соціальні кризи, системна динаміка, динамічні баєсівські мережі,
раннє попередження, когнітивна аналітика, соціальна стійкість.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. Global risks report 2024. World Economic Forum. 2024. URL: https://www.weforum.org/reports/global-risks-report-2024.
- 2. Global economic prospects. World Bank Group. 2023. URL: https://www.worldbank.org/en/publication/global-economic-prospects.
- 3. Our common agenda. United Nations. 2021. URL: https://www.un.org/en/common-agenda.
- 4. Bollen J., Mao H., Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science. 2011. Vol. 2, Iss. 1. P. 1–8. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2010.12.007.
- 5. Li X., Patterson E., Mabry P.L., Osgood N.D. Compositional system dynamics: The higher mathematics underlying system dynamics diagrams & practice. arXiv:2509.18475v1 22 Sep 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.18475.
- 6. Conflict and Fragility. OECD. 2025. URL: https://www.oecd.org/dac/conflict-fragility-resilience/global-trends-in-fragility/.
- 7. Human impact assessment: Ukraine. United Nations Development Programme. 2023. 128 p. URL: https://www.undp.org/sites/g/files/zskgke326/files/2023-09/undp-ua-hia-3.pdf.
- 8. Early warning systems and early action in fragile, conflict-affected and violent contexts: Addressing growing climate and disaster risks. United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). Centre of Excellence for Climate and Disaster Resilience. 2025. URL: https://www.undrr.org/publication/documents-and-publications/early-warning-systems-and-early-action-fragile-conflict.
- 9. What are early warning systems and why do they matter for climate action. UNDP Climate Promise. 2025. URL: https://climatepromise.undp.org/news-and-stories/what-are-early-warning-systems-and-why-do-they-matter-climate-action.
- 10. The IC OSINT strategy 2024–2026. Office of the Director of National Intelligence. 2024. 12 p. URL: https://www.dni.gov/files/ODNI/documents/IC_OSINT_Strategy.pdf.
- 11. GDELT Project. Watching our world unfold. 2023. URL: https://www.gdeltproject.org.
- 12. Google Trends. Ukraine protest dynamics 2004–2024. Google LLC. 2024. URL: https://trends.google.com.
- 13. Media Cloud, an open-source platform for media analysis. Media Cloud Project. 2024. URL: https://mediacloud.org.
- 14. Strategic foresight report 2023. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2023. 36 p. URL: https://commission.europa.eu/system/files/2023-07/SFR-23-beautified-version_en_0.pdf.
- 15. Strategic foresight toolkit for resilient public policy. Report. Paris: OECD Publishing, 2025. 174 p. URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/01/foresight-toolkit-for-resilient-public-policy_9ad1cd60/bcdd9304-en.pdf.
- 16. The Llama 3 Herd of Models. arXiv:2407.21783v3 [cs.AI] 23 Nov 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.21783.
- 17. Kungurtsev V., Idlahcen F., Rysavy P., Rytir P., Wodecki A. Learning dynamic Bayesian networks from data: Foundations, first principles and numerical comparisons. arXiv:2406.17585v2 [cs.LG] 30 Aug 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.17585.
- 18. Maasch J., Neiswanger W., Ermon S., Kuleshov V. Probabilistic graphical models: A concise tutorial. arXiv:2507.17116v1 [cs.LG] 23 Jul 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.17116.
- 19. Crisis group’s impact highlights: March to October 2023. International Crisis Group. 2023. URL: https://www.crisisgroup.org/global/crisis-groups-impact-highlights-march-october-2023.
- 20. Zgurovsky M.Z., Sliusarevsky M.M. Bayesian-foresight approach to the prediction of social tension in Ukraine in the medium term. Science and Innovation. 2026. Vol. 22, N 1. Р. 51–68. https://doi.org/10.15407/scine22.01.051.
- 21. Nardo M., Saisana M., Saltelli A., Tarantola S. Tools for composite indicators building. EUR 21682 EN. 2005. JRC31473. 2005. URL: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC31473.
- 22. Sterman J.D. Business DYNAMICS: Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw-Hill School Education Group, 2000. 768 p. URL: https://books.google.com.ua/books/about/Business_Dynamics.html?id=WQZrLgEACAAJ.
- 23. Hyndman R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and practice. 3rd ed. Melbourne: OTexts, 2021. 442 p. URL: https://otexts.com/fpp3/.
- 24. Murphy K.P. Dynamic Bayesian networks: Representation, inference and learning. Berkeley: University of California, 2002. 536 p. URL: https://books.google.com.ua/books/about/Dynamic_Bayesian_Networks.html?id=4Uc6HQAACAAJ.
- 25. Pearl J. Causality: Models, reasoning, and inference. 2nd ed. Cambridge University Press, 2009. 484 p. URL: https://books.google.com/books/about/Causality.html?id=f4nuexsNVZIC.
- 26. Helbing D., Frey B.S., Gigerenzer G., et al. Will democracy survive big data and artificial intelligence? Scientific American, 2017. URL: https://www.scientificamerican.com/article/will-democracy-survive-big-data-and-artificial-intelligence/.
- 27. Helbing D. Globally networked risks and how to respond. Nature. 2013. Vol. 497, N 7447. P. 51–59. https://doi.org/10.1038/nature12047.
- 28. Murphy K.P. Probabilistic machine learning: Advanced topics. Cambridge: MIT Press, 2023. 1360 p. URL: https://probml.github.io/pml-book/book2.html.
- 29. Risk and regulatory policy: Improving the governance of risk. Paris: OECD Publishing, 2010. 248 p. https://doi.org/10.1787/9789264082939-en.
- 30. Linkov I., Trump B.D. The science and practice of resilience. Cham: Springer, 2019. XIV, 209 p. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04565-4.