УДК: 332.1(470.344):[004.9:336.563.1]
ББК: У9(2Рос.Чув)+А623:У261.54
Митрофанова Т.В., Христофорова А.В.
Тематическое моделирование грантовых проектов как инструмент управления социальным развитием региона
Ключевые слова: социальные системы, анализ грантовых проектов, Чувашская Республика, тематическое моделирование, LDA, BERTopic, управление развитием, обработка естественного языка (NLP)
Управление социальным развитием региона в условиях цифровизации требует эффективных аналитических инструментов и точных рейтинговых систем. В качестве одного из таких инструментов может выступать тематическое моделирование, которое позволяет проводить автоматическое обобщение и структуризацию больших текстовых массивов. Статья посвящена применению методов тематического моделирования для анализа грантовых проектов в Чувашской Республике. Актуальность исследования обусловлена необходимостью анализа тематик грантовых проектов для определения ключевых направлений общественно значимой деятельности и их соответствия региональным стратегическим целям.
Цель исследования – выявление ключевых тематических направлений поддержанных грантовых проектов с использованием методов тематического моделирования (LDA и BERTopic) для повышения эффективности управления социальным развитием региона.
Материалы и методы. Для анализа использовался датасет, содержащий описания проектов-победителей грантовых конкурсов в Чувашской Республике за 2023-2025 годы. Тексты прошли предобработку, включая очистку от стоп-слов, нормализацию и лемматизацию с использованием библиотеки Stanza. Методы LDA и BERTopic были применены для выявления тематических кластеров, а визуализация результатов выполнена с помощью библиотеки pyLDAvis.
Результаты. В результате анализа выявлено пять основных тематических направлений: поддержка и социальная помощь уязвимым группам населения, спортивные и массовые мероприятия, развитие и здоровье детей, в том числе с ограниченными возможностями здоровья, обучение и развитие молодежи, психологическая и социальная поддержка участников программ. Выявлены ключевые направления развития региона, что позволяет повысить эффективность стратегического планирования грантовой поддержки будущих заявок. Исследование подтвердило, что темы имеют высокую степень соответствия целям Стратегии развития Чувашской Республики до 2035 г. и федеральным национальным проектам. Результаты проведенного исследования могут быть использованы грантодателями для изменения и адаптации конкурсных условий и критериев оценки, а также для введения новых актуальных запросам направлений. Кроме того, организации могут применять результаты исследования для подготовки более релевантных заявок, отвечающих актуальным социальным потребностям региона.
Выводы. Выявлено пять ключевых направлений грантовой поддержки в Чувашской Республике, что предоставляет органам управления объективную и структурированную основу для корректировки региональной политики и оценки результативности механизмов ресурсного распределения. Исследование подтвердило высокую эффективность применения методов тематического моделирования для анализа корпуса текстовых описаний грантовых проектов. Выявленные авторами с помощью методов LDA и BERTopic тематические направления поддержки грантов в Чувашской Республике за 2023–2025 гг. соответствуют целям, заявленным в стратегических региональных документах. Результаты работы могут служить основой для совершенствования конкурсных механизмов грантовой поддержки в области управления социальным развитием региона.
Литература
- Методы анализа письменной коммуникации скулшутеров для прогнозирования предупреждающего поведения / А.О. Савельев, А.Ю. Карпова, Д.А. Третьяков, Н.Г. Максимова // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2024): труды Семнадцатой междунар. конф., 24–26 сентября 2024 г. / под общ. ред. С.Н. Васильева, А.Д. Цвиркуна; Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова Рос. акад. наук. М.: ИПУ РАН, 2024. С. 1399–1405.
- Смирнов В.А. Эффективность грантовой поддержки российских социально-ориентированных некоммерческих организаций (на примере Фонда президентских грантов) // Социологические исследования. 2020. № 9. С. 79–89.
- Старшинова А.В., Бородкина О.И. Стратегии устойчивости социально ориентированных НКО: механизм грантовой поддержки // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022. № 5. С. 221–236.
- Тарасова А.Н., Ижик А.В. Грантовая поддержка проектов социально ориентированных некоммерческих организаций Свердловской области // Теория и практика общественного развития. 2021. № 11. С. 78–85.
- Стратегия развития Чувашской Республики до 2035 года [Электронный ресурс] // Министерство экономического развития и имущественных отношений Чувашской Республики: офиц. сайт. URL: https://minec.cap.ru/action/activity/soc-econom-razvitie/strategiya-socialjno-ekonomicheskogo-razvitiya-chu/strategiya-socialjno-ekonomicheskogo-razvitiya-chu (дата обращения: 16.02.2025).
- Egger R., Yu J. A Topic Modeling Comparison Between LDA, NMF, Top2Vec, and BERTopic to Demystify Twitter Posts. Frontiers in Sociology, 2022, vol. 7, 886498. DOI: 10.3389/fsoc.2022.886498.
- Ghanem R., Erbay H. Context-dependent model for spam detection on social networks. SNApplied Sciences, 2020, 2, 1587. DOI: 10.1007/s42452-020-03374-x.
- Lancichinetti A., Sirer M.I., Wang J.X. et al. A high-reproducibility and high-accuracy method for automated topic classification. 2014. arXiv: 1402.0422. Available at: https://arxiv.org/pdf/1402.0422.
- Sangaraju V.R., Bolla B.K., Nayak D.K., Kh J. Topic Modelling on Consumer Financial Protection Bureau Data: An Approach Using BERT Based Embeddings. ArXiv. 2022. arXiv:2205.07259. Available at: https://arxiv.org/abs/2205.07259.
- Wang L., Miloslavsky E., Stone J.H. et al. Topic modeling to characterize the natural history of ANCA-Associated vasculitis from clinical notes: A proof of concept study. Seminars in Arthritis and Rheumatism, 2021, vol. 51, no. 1, pp. 150–157.
- Bellaouar S., Bellaouar M.M., Ghada I.E. Topic Modeling: Comparison of LSA and LDA on Scientific Publications. In: Proc. of the 4th International Conference on Data Storage and Data Engineering (DSDE’21). New York, Association for Computing Machinery, 2021, pp. 59–64. DOI: 10.1145/3456146.3456156.
- Gao X., Sazara C. Discovering Mental Health Research Topics with Topic Modeling. 2023. arXiv:2308.13569. Available at: https://arxiv.org/abs/2308.13569.
- Tohalino J.A.V., Quispe L.V.C., Amancio D.R. Analyzing the relationship between text features and grants productivity. Scientometrics, 2021, vol. 126, pp. 4255–4275.
- Gorbunova P., Denisov G., Perfilova E., Zakharova A. Assessment of the socio-economic development of the region (on the example of the Chuvash Republic). SHS Web of Conferences, 2021, 110, 01027. DOI: 10.1051/shsconf/202111001027.
- Knorr K., Hein-Pensel F. Since Albert and Whetten: the dissemination of Albert and Whetten’s conceptualization of organizational identity. Management Review Quarterly, 2024,74, pp. 597–625.
- Oprea S.-V., Bâra A. Is Artificial Intelligence a Game-Changer in Steering E-Business into the Future? Uncovering Latent Topics with Probabilistic Generative Models. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 2025, vol. 20, no. 1, 16. DOI: 10.3390/jtaer20010016.
Сведения об авторах
- Митрофанова Татьяна Валерьевна
- кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического и аппаратного обеспечения информационных систем, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (mitrofanova_tv@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5750-7991)
- Христофорова Анастасия Владимировна
- кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического и аппаратного обеспечения информационных систем, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (khristofav@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3534-8747)
Ссылка на статью
Митрофанова Т.В., Христофорова А.В. Тематическое моделирование грантовых проектов как инструмент управления социальным развитием региона [Электронный ресурс] // Oeconomia et Jus. – 2025. – №4. – С. 25-37. – URL: https://oecomia-et-jus.ru/single/2025/4/3/. DOI: 10.47026/2499-9636-2025-4-25-37.
