Труды КНЦ (Технические науки вып.3/2025(16))

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2025. Т. 16, № 3. С. 71-79. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2025. Vol. 16, No. 3. P. 71-79. Научная статья УДК 004.853 doi:10.37614/2949-1215.2025.16.3.005 ПРЕДИКТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНЫХ РЕАКЦИЙ ДЛЯ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ МЕТОДОВ ОБЪЯСНИМОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Владимир Витальевич Диковицкий^ Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук, Апатиты, Россия, dikovitsky@gmail.comM, https://orcid.org/0000-0003-0329-9979 Аннотация Данная работа представляет модульную архитектуру, использующую современные методы искусственного интеллекта. Подход базируется на четырех компонентах: каузальных агентных моделях для имитации динамики общественных реакций и понимания механизмов формирования мнений; RAG-системах, привязывающих рассуждения к историческим фактам; динамическом графе знаний, связывающем социальные сигналы и события и деонтической логике для обеспечения объяснения решений. Представленная архитектура преодолевает ограничения ретроспективных методов, предоставляя инструмент для понимания причин возникновения трендов, учета нормативной среды и генерации конкретных сценариев действий в реальном времени, что способствует прозрачному использованию методов объяснимого искусственного интеллекта в управлении. Ключевые слова: объяснимый искусственный интеллект, социальная сеть, граф знаний Благодарности: исследование выполнено в рамках государственного задания ИИММ КНЦ РАН Министерства науки и высшего образования РФ, темы научно-исследовательской работы «Методы и технологии создания интеллектуальных информационных систем для поддержки развития сложных динамических систем с региональной спецификой в условиях неопределённости и риска» (шифр темы FMEZ-2025-0053). Для цитирования: Диковицкий В. В. Предиктивное моделирование социальных реакций для регионального управления на базе методов объяснимого искусственного интеллекта // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2025. Т. 16, № 3. С. 71-79. doi:10.37614/2949-1215.2025.16.3.005. Original article PREDICTIVE MODELING OF SOCIAL REACTIONS FOR REGIONAL MANAGEMENT BASED ON EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS Vladimir V. Dikovitsky1B Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences, Apatity, Russia, v.dikovitsky@ksc.ruB, https://orcid.org/0000-0003-0329-9979 Abstract This paper presents a modular architecture utilizing modern artificial intelligence methods. The approach is based on four components: causal agent-based models for simulating the dynamics of public reactions and understanding the mechanisms of opinion formation; RAG systems that anchor reasoning in historical facts; a dynamic knowledge graph linking social signals and events; and deontic logic to provide rationale for decisions. The presented architecture overcomes the limitations of retrospective methods by providing a tool for understanding the causes of trends, taking into account the regulatory environment, and generating specific action scenarios in real time, thereby facilitating the transparent use of explainable artificial intelligence methods in governance. Keywords: explainable artificial intelligence, social network, knowledge graph Acknowledgments: The study was carried out within the framework of the state assignment of the Institute of Mechanics and Mathematics of the Kola Science Center of the Russian Academy of Sciences of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, research topic “Methods and technologies for creating intelligent information systems to support the development of complex dynamic systems with regional specificity in conditions of uncertainty and risk” (topic code FMEZ-2025-0053). © Диковицкий В. В., 2025 71