Алгоритм стратегического прогнозирования политических изменений в VUCA-среде

Журнал «KANT: Social Sciences & Humanities Series» №1(25) 2026 [стр. 22-31]

DOI: 10.24923/2305-8757.2026-25.4

Авторы: Хван Данил Андреевич, независимый исследователь, Москва

Ключевые слова: стратегическое прогнозирование; политические изменения; волатильность, неопределённость, сложность; неоднозначность; сценарный анализ; вероятностные модели; субъективное знание; институциональные ограничения; методические риски; политические технологии.

Цитировать: Хван Д.А. Алгоритм стратегического прогнозирования политических изменений в VUCA-среде // KANT: Social science & Humanities. — 2026. — №1(25). — С. 22-31. EDN: WXISJR. DOI: https://doi.org/10.24923/2305-8757.2026-25.4

В исследовании рассматривается проблема стратегического прогнозирования политических изменений в условиях волатильности, неопределённости, сложности и неоднозначности (VUCA-среды), которые усиливают нестабильность институтов власти и снижают надёжность традиционных моделей. Актуальность обращения к теме связана с частыми сбоями линейных прогнозов и ограниченной пригодностью жёстких сценариев для описания динамики политических процессов в быстро меняющейся среде. Цель работы состоит в обосновании и описании алгоритма стратегического прогнозирования политических изменений в VUCA-среде. К основным задачам исследования относятся теоретическое осмысление истоков концептуализации нестабильности, выявление ограничений линейного прогнозирования, анализ роли субъективного знания и институциональных фильтров, а также последовательное построение алгоритма с учётом методических рисков. Методическая основа исследования основана на концепциях сложных систем и нелинейной динамики, сценарном анализе, идее о когнитивных искажениях в принятии политических решений, а также аналогии с моделями машинного обучения, которые позволяют рассматривать политическую систему как обучающуюся структуру. Научная новизна заключается в формулировании алгоритма стратегического прогнозирования, который соединяет поэтапное моделирование политических изменений с вероятностным описанием сценариев и включением институциональных ограничений и когнитивных искажений в структуру прогноза. Теоретический результат исследования связан с уточнением представлений о стратегическом прогнозе как о многовариантной процедуре. Практическая значимость исследования определяется возможностью применения предложенного алгоритма при разработке документов стратегического планирования и систем мониторинга политических рисков в условиях волатильности и неопределённости. Полученные выводы описывают условия повышения точности и адаптивности прогнозов и открывают направление для дальнейшей конкретизации инструментов количественной и качественной оценки политической динамики.

скачать

Литература:
1. Агеев А.И. Конструирование будущего: опыт стратегической игры / А.И. Агеев, Е.Л. Логинов // Экономические стратегии. — 2025. — Т. 27. — №2(200). — С. 84–91.
2. Бабич Н.С. Модель вектора решений в прогнозировании социального поведения (на примере вторичного анализа данных предвыборных опросов) / Н.С. Бабич, С.М. Харун // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. — 2024. — Т. 24, №4. — С. 959–974.
3. Беляев В.А. Несовместимость политических стратегий как лабильная внешняя причина геополитического конфликта: этапная цель сторон / В.А. Беляев, Г.Р. Сибаева // Казанский социально-гуманитарный вестник. — 2023. — № 6 (63). — С. 14–22.
4. Бурмистров Г.В. Проблемы определения технологии политического прогнозирования / Г.В. Бурмистров // Общество: политика, экономика, право. — 2025. — №7(144). — С. 55–61.
5. Вороненко А.И. Теоретико-методологический анализ политической установки / А.И. Вороненко, Е.О. Марцих, Е.В. Приходько // Эпоха науки. — 2025. — №41. — С. 210–219.
6. Громыко А.А. Куда идёт мир? Летопись грандиозной трансформации / А.А. Громыко // Современная Европа. — 2023. — №2(116). — С. 180–185.
7. Гуров Ф.Н. Социальная напряженность и прогнозирование политического протеста: модель анализа социальных медиа / Ф.Н. Гуров, А.Э. Мартиросян, Э.Э. Шульц // Вестник Донецкого национального университета. Серия Д: Филология и психология. — 2025. — №3. — С. 137–144.
8. Дождиков А.В. Политическая система как модель машинного обучения / А.В. Дождиков // Технологии социально-гуманитарных исследований. — 2024. — №2(6). — С. 9–24.
9. Завирюхин Д.В. Стратегическое целеполагание в дискурсе политической элиты России / Д.В. Завирюхин // Русская политология. — 2023. — №4(29). — С. 38–43.
10. Истомин И.А. В будущее возьмут не всех? Место прогнозирования в международно-политических теориях / И.А. Истомин // Международная аналитика. — 2024. — Т. 15, №2. — С. 36–56.
11. Иванов Д.Ю. Политическая картина мира в системе документов стратегического планирования России / Д.Ю. Иванов // Власть. — 2025. — Т. 33, №1. — С. 112–120.
12. Кочарян В.К. Анализ и прогнозирование международной обстановки: критика современных подходов / В.К. Кочарян // Проблемы национальной стратегии. — 2024. — №1(82). — С. 102–121.
13. Куровский С.В., Зинчук М.Г., Мишин Д.А. Детерминанты российской политики в прибрежных странах Персидского залива / С.В. Куровский, М.Г. Зинчук, Д.А. Мишин // Казачество. — 2025. — №82(1). — С. 156-165.
14. Мельков С.А. Работа политолога по стратегическому планированию государственной политики: уточнение исследовательской парадигмы / С.А. Мельков, А.Н. Перенджиев // Вестник Таджикского государственного университета права, бизнеса и политики. Серия общественных наук. — 2025. — №2(103). — С. 151–168.
15. Мишин Д.А., Куровский С.В., Сижажев А.Х. Понятие юрисдикции в национальном и международно-правовом аспектах / Д.А. Мишин, С.В. Куровский, А.Х. Сижажев // Юридическая наука. — 2024. — №2. — С. 247-251.
16. Мишин Д.А., Куровский С.В., Смолин П.В. Проблемы и перспективы развития отечественного конституционализма / Д.А. Мишин, С.В. Куровский, П.В. Смолин // Современное общество и право. — 2024. — №4(71). — С. 45-50.
17. Tversky A., Kahneman D. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty // Science. — 1974. — Vol. 185. — №4157. — P. 1124-1131.

An algorithm for strategic forecasting of political changes in the VUCA environment

Authors: Khvan Danil Andreevich, Independent researcher, Moscow

Keywords: strategic forecasting; political changes; volatility, uncertainty, complexity; ambiguity; scenario analysis; probabilistic models; subjective knowledge; institutional constraints; methodological risks; political technologies.

The study examines the problem of strategic forecasting of political changes in conditions of volatility, uncertainty, complexity and ambiguity (VUCA environment), which increase the instability of government institutions and reduce the reliability of traditional models. The relevance of addressing the topic is related to the frequent failures of linear forecasts and the limited suitability of rigid scenarios for describing the dynamics of political processes in a rapidly changing environment. The purpose of the work is to substantiate and describe an algorithm for strategic forecasting of political changes in the VUCA environment. The main objectives of the research include a theoretical understanding of the origins of the conceptualization of instability, identification of the limitations of linear forecasting, analysis of the role of subjective knowledge and institutional filters, as well as the consistent construction of an algorithm taking into account methodological risks. The methodological basis of the research is based on the concepts of complex systems and nonlinear dynamics, scenario analysis, the idea of cognitive distortions in political decision-making, as well as analogies with machine learning models that allow us to consider the political system as a learning structure. The scientific novelty lies in the formulation of a strategic forecasting algorithm that combines step-by-step modeling of political changes with a probabilistic description of scenarios and the inclusion of institutional constraints and cognitive distortions in the forecast structure. The theoretical result of the study is related to the refinement of ideas about strategic forecasting as a multivariate procedure. The practical significance of the research is determined by the possibility of using the proposed algorithm in the development of strategic planning documents and monitoring systems for political risks in conditions of volatility and uncertainty. The findings describe the conditions for improving the accuracy and adaptability of forecasts and open the way for further specification of tools for quantitative and qualitative assessment of political dynamics.