ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА ДЛЯ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ МИГРАЦИИ

Аннотация

Искусственный интеллект вошел в жизнь современного человека, и динамично увеличивается его использование вместе с развитием цифровизации современного общества. Масштабы его использования затрагивают разнообразные стороны жизни социума – от транслирования информации до искусства и здравоохранения. В статье, представленной автором, исследуется возможность применения искусственного интеллекта (здесь и далее – ИИ) для анализа отдельных показателей, которые используются при оценке социально-экономической динамики регионов Российской Федерации, что обусловлено изменением скорости обмена информации о происходящих процессах. Представлено описание инструментариев ИИ, таких как машинное обучение, сбор больших данных и их обработка методами Big Data, использована кластеризация регионов и верификация прогнозных сценариев. Изложена степень разработанности темы использования ИИ для сбора и обработки больших массивов информации в отечественной научной среде. В целях повышения эффективности управления регионами применяется мониторинг их социально-экономического развития. Для оценки положения регионов определен ряд показателей. Автор выделяет такие индикаторы как миграционные потоки и миграционную привлекательность, доказывая их комплексность для оценки социально-экономического состояния и инвестиционного климата. Применение данных показателей позволило оценить привлекательность субъектов Северо-Западного федерального округа. Проведен анализ использования ИИ для оценки демографической, экономической и социальной динамики. Выявлены определенные ограничения и перспективы внедрения интеллектуальных систем в региональное управление, что можно использовать для регионального прогнозирования. Результаты исследования подтверждают высокое значение и потенциал использования ИИ-технологий для системного развития российских регионов, формирования стратегий социально-экономического развития и своевременной корректировки принятых программ.

Ключевые слова: искусственный интеллект, миграционная привлекательность регионов, мониторинг регионального развития, ранжирование регионов, социально-экономическое развитие

Библиография

• Бельчик Т.А., Иванова О.П. Особенности молодежной занятости в региональной экономике // BENEFICIUM. 2025. № 4(57). С. 107-117. DOI: 10.34680/BENEFICIUM
• Иванов М.А. Влияние социально-экономических факторов на инвестиционную привлекательность регионов России: использование методов машинного обучения // Человек. Общество. Инклюзия. 2024. Том 15. № 1(57). С. 93-110. DOI: 10.24412/2412-8139-2024-1-93-110
• Кетова К.В., Касаткина Е.В., Вавилова Д.Д. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития с использованием методов машинного обучения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Том 14. № 6. С. 70-85. DOI:15838/esc.2021.6.78.4
• Осипов Ю.М., Юдина Т.Н., Купчишина Е.В. «Искусственный интеллект», большие данные как институты экономики нового технологического поколения // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2020. № 4. С. 27-46. DOI: 38050/01300105202042
• Плехова Ю.О., Перова В.И. Инновационный метод анализа управления социально-экономическим развитием регионов России с применением нейросетевого моделирования // Вопросы инновационной экономики. 2025. Том 15. № 1. С. 125-144. DOI: 10.18334/vinec.15.1.122530
• Ястреб Н.А. Идеализированная когнитивная модель абстрактного понятия «искусственный интеллект» // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2025. № 84. С. 44-54. DOI: 10.17223/1998863X/84/5
• Хасан Р.А., Хисаева А.И., Мурзина Э.Ф., Сунаева Г.Г. Искусственный интеллект в среде региональной экономики на примере субъектов Приволжского федерального округа // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2025. № 1(181). С. 22-29. DOI: 10.34773/EU.2025.1.4
• Корнилов Д.А., Шувалова Ю.Н. Анализ и перспективы развития мирового рынка искусственного интеллекта // Развитие и безопасность. 2024. № 1(21). С. 46-57.
• Перова В.И., Капусткина А.В. Анализ динамики экономической деятельности крупнейших компаний России на основе методов искусственного интеллекта // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2023. № 2(70). С. 22-31. DOI: 10.52452/18115942_2023_2_22
• Летягина Е.Н., Перова В.И. Нейросетевое моделирование региональных инновационных экосистем // Journal of New Economy. 2021. Том 22. № 1. С. 71-89. DOI: 10.29141/2658‑5081‑2021‑22‑1‑4
• Воеводина Е.Ю. Исследования благополучия с помощью передовых методов обработки естественного языка (NLP): перспективы и ограничения // Современная зарубежная психология. 2025. Том 14. № 3. С. 172-181. DOI: 10.17759/jmfp.2025140314
• Варламова Ю.А. Анализ использования технологий больших данных в российских регионах // Вестник экономики, права и социологии. 2023. № 4. С. 22-28.
• Дементьев В.Е. Технологический суверенитет и приоритеты локализации производства // Terra Economicus. 2023. Том 21. № 1. С. 6-18. DOI: 10.18522/2073-6606-2023-21-1-6-18
• Писарев И.В., Бывшев, В.И., Пантелеева, И.А., Парфентьева К.В. Исследование готовности регионов России к цифровой трансформации // π-Economy. 2022. Том 15. № 2. С. 22-37. DOI: 10.18721/JE.15202
• Афанасьев К.В., Калинин А.Р. Инструментарий прогнозирования экономического роста регионов с использованием технологий больших данных и бизнес-аналитики // π-Economy. 2025. Том 18. № 2. С. 73-86. DOI: 10.18721/JE.18204
• Букина Т.В., Кашин Д.В. Прогнозирование региональной инфляции: эконометрические модели или методы машинного обучения? // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2024. Том 28. № 1. С.81-107. DOI: 10.17323/1813-8691-2024-28-1-81-107
• Демография (2019). Федеральная служба государственной статистики. URL:https://rosstat.gov.ru/folder/12781?utm_source=chatgpt.com (дата обращения 19.02.2026).
• Межрегиональная миграция населения по субъектам РФ (ежегодные и оперативные отчеты 2020-2024гг.) (2025). Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/migrac.xls (дата обращения 22.02.2026).
• Охота к перемене мест (2024). Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ). URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/okhota-k-peremene-mest (дата обращения 28.02.2026).

Информация об авторе

Надежда Борисовна Ильина – аспирант, Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, Великий Новгород, Россия. ilinanadia@yandex.ru. SPIN РИНЦ 9451-4360. ORCID 0009-0007-1047-5316

Для цитирования: Ильина Н.Б. Использование искусственного интеллекта в анализе привлекательности региона для потенциальной миграции // BENEFICIUM. 2026. № 2(59). С. 114-124. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2026.2(59).114-124