TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
ФТИИ ИТМО

20 Jul, 13:05

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

🎓 Работы выпускников. Как смоделировать, на что люди тратят деньги — и заранее проверить, что изменит их поведение

Каждый человек постоянно решает, на что потратить деньги: на базовые нужды, на общение и статус или на развитие. В масштабах общества из миллионов таких решений складывается общая картина потребления — но описать её формально и проверять на ней гипотезы непросто.

Татьяна Антоневич, выпускница магистратуры ФТИИ по программе «Искусственный интеллект и поведенческая экономика», в дипломной работе собрала мультиагентную модель потребительского поведения. Каждый пользователь в ней — отдельный агент со своим бюджетом, историей трат, привычками и социальными связями; поведение агента задано математически, а общая картина потребления складывается из тысяч индивидуальных решений. Научный руководитель — Антон Кованцев; с ним, по словам Татьяны, работать было не только продуктивно, но и комфортно — он всегда находил нужные слова и помогал, когда мысль заходила в тупик.

Главная идея — сценарный анализ. Модель позволяет проверять то, что не проверишь на живых людях: как изменится структура расходов при кризисе? что даст рекомендательное воздействие на отдельную категорию трат? Эксперименты показали, что даже умеренная рекомендация частично компенсирует кризисное смещение — люди меньше «уходят» в базовые нужды и сохраняют расходы на развитие.

Где это пригодится:
🔹 результаты уже используют при проектировании цифрового двойника системы каршеринга — в проекте с индустриальным партнёром;
🔹 на такой модели можно заранее просчитать, как аудитория отреагирует на изменения, прежде чем менять что-то в реальности.

Что дальше — Татьяна хочет масштабировать модель: перейти от укрупнённых категорий к реальным транзакционным данным и откалибровать её на живых пользователях.

Репозиторий с кодом: https://github.com/Byantati/social-sim-recommender

#работы_выпускников

594 0 4 2 14
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot