(untitled) (Вестник Пермского университета. Политология / Bulletin of Perm University. Political Science, 2026)
Целью исследования является определение возможностей и ограничений применения нейросетевых алгоритмов в политико-географических исследованиях, выявленных в мировом массиве журнальных статей. Для реализации этой цели потребовалось решить следующие задачи: уяснить суть искусственной нейронной сети, сформировать массив статей, определить эвристические возможности анализируемых алгоритмов в существующих и будущих политико-географических исследованиях, обозначить методологические ограничения. С помощью авторского алгоритма семантического поиска на основе машинного обучения выявлены более семидесяти статей. Показано распределение статей по годам и странам. Выявленные статьи относятся к конфликтологическому, электоральному, миропорядковому и антикоррупционному направлениям политической географии. В них использовались однослойный и многослойный персептроны, самоорганизующаяся карта, сверточная, рекуррентная и графовая нейронные сети. Применение этих алгоритмов позволило прогнозировать время и место начала вооруженных конфликтов, результаты выборов, изменение баланса сил между государствами и вероятность коррупции на разных территориях. Для анализируемых алгоритмов характерны самообучаемость, выявление сложных нелинейных зависимостей, одновременный анализ разных типов данных, отказоустойчивость, помехоустойчивость и быстродействие. Намечены контуры будущего нейросетевого анализа в лимологическом (изучение межгосударственных и внутригосударственных границ), регионологическом (анализ административно-территориального деления государства), трансграничном (оценка взаимодействия между приграничными территориями соседних государств) и диффузионном (распространение политических идей между территориями) направлениях политической географии. Обобщение выявленных статей позволило установить десять основных ограничений в работе искусственных нейронных сетей. Полученные результаты позволяют ориентироваться в зарождающейся сфере нейросетевого анализа политико-географических процессов.