Методика анализа баз данных для выявления рисков социально-политической дестабилизации

Современная наука располагает беспрецедентным набором знаний и данных о мире: о законах природы, человеке и обществе. Тем не менее, в общественных науках отсутствует одна критически важная компонента: глобальная политическая информационная модель, дающая информацию о стабильности режимов, рисках насилия и смены режима. Такая модель будет важным инструментом в понимании политических процессов, повышения безопасности и борьбы с терроризмом. Исключительно важно иметь инструмент политического мониторинга, который смотрит в будущее, который синтезирует информацию для идентификации вероятных будущих политических траекторий государств по всему миру. До сих пор даже самые современные и развитые модели глобального политического прогнозирования лишь частично достигли успеха - во многом вследствие недостаточного учета некоторых факторов и концентрации внимания на бедных государствах и моделях диффузии конфликтов между соседними странами. Продвижению в решении данной проблемы и посвящен данный проект.
Вплоть до настоящего времени не завершено выявление ключевых факторов социально-политической дестабилизации. Об этом говорит, к примеру, то, что ни одной из существующих глобальных систем прогнозирования социально-политической дестабилизации (FEWER, EAWARN, ФАСТ и др.) не удалось адекватно спрогнозировать ни глобальную волну дестабилизации 2011 года (т.н. "Арабскую весну" и ее глобальное эхо), ни даже более мелкую волну 2013-2014 гг. (Украина, Египет, Таиланд, Тунис, Турция, Венесуэла, Босния и Герцеговина). Таким образом, научная проблема заключается в адекватном выявлении факторов дестабилизации социально-политических систем и использование их для глобального политического мониторинга.
Предлагается протестировать гипотезу о том, что одни и те же факторы оказывают разное дестабилизирующее воздействие в разных типах политических режимов и в обществах разного уровня экономического развития. В ходе предыдущих исследований членов НУГ была выявлена несколько контринтуитивная позитивная корреляция между размером ВВП на душу населения и риском социально-политической дестабилизации (на интервале до $20000 межд. по ППС). При этом особо четко эта корреляция прослеживается для таких показателей, как интенсивность политических забастовок, беспорядков и антиправительственных демонстраций. Особо высокий риск дестабилизации наблюдается в интервале $12000-20000. Предполагается протестировать следующие гипотезы, которые могли бы объяснить данную корреляцию:
1) данная положительная корреляция связана с интенсивной урбанизацией, как правило наблюдающейся в обществах данного интервала;
2) она объясняется тем, что рост ВВП в данном интервале сопровождается взрывообразным ростом численности молодежи;
3) данная корреляция объясняется ростом относительной депривации (это связано с тем, что в процессе экономического роста потребности населения зачастую начинают расти быстрее самого экономического роста, что и приводит к эффекту относительной депривации, вызывающей по мнению целого ряда политологов процессы социально-политической нестабильности);
4) рост ВВП на душу населения на ранних фазах модернизации ведет к росту экономического неравенства, продуцирующего социально-политическую дестабилизацию.Кроме того, предполагается также использовать выявленную участниками НУГ связь цен на нефть и уровня дестабилизации в странах-экспортерах нефти для прогноза динамики дестабилизации в данных странах с учетом прогнозов глобального технологического развития.  
Цель исследования заключается в выявлении характера действия ряда ключевых факторов социально-политической дестабилизации. Поставленная цель исследования определяет следующий набор задач:
- выявить своеобразие действия ряда ключевых факторов дестабилизации в политических режимах разного типа;
- выявить своеобразие действия ряда ключевых факторов дестабилизации в социально-политичсеких системах разного уровня экономического развития;
- определить причины позитивной корреляции между экономическим ростом и процессами социально-политической дестабилизации (в интервале ВВП на душу населения до $20000 межд. по ППС);
- детализировать характер влияния динамики цен на нефть на политическую стабильность в странах-экспортерах нефти.
В исследовании будут использованы следующие методы:
1) создание агрегированной базы кросс-национальных динамических данных, включающей в себя как зависимые, так и основные независимые переменные;
2) планомерное расширение баз данных по показателям, позволяющим прогнозировать политическую динамику (социально-экономические, демографические, технологические показатели, данные социопсихологических опросов);
3) проведение статистического тестирования гипотез о влиянии социально-экономических, демографических, технологических и социопсихологических факторов на политическую динамику;
4) поиск взаимосвязей между распределением и динамикой различных рядов статистических данных будет вестись при помощи таких методов как корреляционный и регрессионный анализ, при этом особое внимание будет уделяться выявлению нелинейных зависимостей, поэтому наряду с линейной регрессией будет применяться степенной и логарифмический регрессионный анализ; кроме того, ввиду типичной для базы данных CNTS скошенности распределений предполагается широкое использование расчета γ-коэффициентов;
5) для выявления непараметрических независимых факторов, которые оказывают наибольшее влияние при учете действия других факторов, предполагается использование модели порядковой логит;
6) выделение геополитических кластеров стран будет производиться при помощи кластерного анализа;
7) при выявлении параметров порядка сложных социальных систем планируется широкое привлечение методик факторного анализа;
8) настоящее исследование предполагает использование цивилизационного и мир-системного подходов. В качестве основного источника информации по зависимым переменным будет использована база данных CNTS. База данных The Cross National Time Series (CNTS) является результатом работы по сбору и систематизации данных, начатой Артуром Банксом в 1968 г. в Университете штата Нью-Йорк в Бингемтоне на основе обобщения архива данных The Statesman's Yearbook, публикуемого с 1864 г. В базе данных содержится около 200 переменных, для более чем 200 стран. База данных содержит годовые значения переменных, начиная с 1815 г. (но из базы данных исключены периоды двух мировых войн - 1914–1918 и 1939–1945 гг.). База данных CNTS структурирована по разделам и содержит статистические данные по территории и населению страны, информацию по использованию технологий, экономические и электоральные данные, информацию по внутренним конфликтам, использованию энергии, промышленной статистике, по военным расходам, международной торговле, урбанизации, образованию, занятности, деятельности законодательных органов и т.п.
Новизна и перспективность применяемых методов связаны с тем, что используемые нами методы ориентированы на выявление и исследование нелинейных зависимостей, с отказом от систематического допущения о том, что мы в каждом случае по умолчанию имеем дело с линейными зависимостями.