РОЛЬ АНАЛІТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ У ВИЯВЛЕННІ ЗАКОНОМІРНОСТЕЙ  У ПОВЕДІНЦІ ЛЮДЕЙ

І.М. Дашко; Л.А. Бехтер

doi:10.26661/2414-0287-2025-3-67-14

І.М. Дашко Запорізький національний університет https://orcid.org/0000-0001-5784-4237
Л.А. Бехтер Zaporizhzhia National University https://orcid.org/0000-0001-9931-9780

DOI: https://doi.org/10.26661/2414-0287-2025-3-67-14

Ключові слова: поведінка людини, аналітичні моделі, дослідження, методологія, прогнозування, цифрові технології, дані, адаптивність, міждисциплінарність, розвиток, підприємство

Анотація

У статті здійснено комплексний аналіз ролі аналітичних моделей у вивченні закономірностей людської поведінки в умовах постіндустріального суспільства та динамічних цифрових трансформацій. Висвітлено сучасні концептуальні та методологічні підходи до моделювання поведінки – зокрема структурну побудову моделей, логіку формулювання гіпотез, вибір релевантних змінних, математичні інструменти аналізу (кластеризація, регресійні моделі, нейронні мережі) та процедури верифікації. Обґрунтовано аналітичну модель як інтегративний когнітивно-технологічний засіб пізнання, що дозволяє виявляти приховані патерни, здійснювати прогностичну інтерпретацію поведінкових реакцій та підтримувати процес прийняття рішень на рівні індивідуальних, організаційних і суспільних практик. Особливу увагу приділено розгляду викликів, з якими стикається застосування аналітичних моделей: труднощі формалізації складної, контекстуально змінної людської поведінки; проблематика упередженості та неякісних даних; ризики «старіння» моделей без їхнього оновлення у зв’язку зі змінами соціального й технологічного середовища. Проаналізовано сучасні дослідницькі підходи провідних учених до вирішення цих проблем, зокрема у межах Behavior Informatics, когнітивного моделювання та active inference. Акцентовано увагу на важливості переходу від ізольованих методів аналізу до інтегрованих, гібридних моделей, які поєднують кількісні, якісні та цифрові підходи. Визначено потенціал аналітичного моделювання не лише як інструмента технічного аналізу, а як методологічної рамки, що здатна забезпечити наукову валідність досліджень у міждисциплінарному просторі.Підкреслено, що ефективне використання моделей потребує розвитку нової дослідницької культури, яка передбачає методологічну гнучкість, цифрову грамотність і критичне мислення. Зроблено висновок, що саме через осмислене оновлення підходів до побудови аналітичних моделей можна забезпечити відповідність наукової діяльності викликам XXI століття та зберегти її пізнавальну силу в умовах складної та швидкоплинної реальності.

Посилання

1. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. 33 p.
2. Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138. 12 p.
3. Schumann, J. F., Engström, J., Johnson, L., O’Kelly, M., et al. (2025). Active inference as a unified model of collision avoidance behavior in human drivers. arXiv preprint arXiv:2506.02215. 17 p.
4. Johnson, L., Engström, J., et al. (2025). Looking for an out: Affordances, uncertainty and collision avoidance behavior of human drivers. arXiv preprint arXiv:2505.14842. 12 p.
5. Cao, L. (2014). In-depth behavior understanding and use: The behavior informatics approach. IEEE Intelligent Systems, 29(4), 62–80. 19 p.
6. Ma, W. J., & Peters, B. (2020). A neural network walks into a lab: Towards using deep nets as models for human behavior. arXiv preprint arXiv:2005.05442. 15 p.
7. Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (2004). Strategy Maps: Converting Intangible Assets into Tangible Outcomes. Harvard Business Press. 320 p.
8. Maziarz, M., et al. (2022). Hypothesis Formalization: Empirical Findings, Software Limitations and Dual-Search Balancing. TOCHI, 3.9 years. 12 p.
9. Madras, D., Creager, E., & Pitassi, T. (2022). Representation Bias in Data: A Survey on Identification and Resolution Techniques. arXiv:2203.11852. 15 p.
10. Tinbergen, N., et al. (2021). On the Data Quality and Imbalance in Machine Learning-based Behavioral Models. Empirical Review in ML, S20958099. 18 p.
11. Dashko, I. M., Triukhan, L. A., & Moskalenko, Ye. V. (2025). Osoblyvosti vykorystannia tsyfrovykh innovatsiinykh tekhnolohii v orhanizatsii roboty z personalom [Peculiarities of using digital innovative technologies in personnel work organization]. In A.V. Cherep, I.M. Dashko, Yu.O. Ohrenych, & O.H. Cherep (Eds.), Teoretyko-metodychni pidkhody ta yevropeiskyi dosvid tsyfrovoi transformatsii biznesu yak peredumova zabezpechennia sotsialno-ekonomichnoi bezpeky v umovakh tsyfrovatzii ekonomiky – Theoretical-methodical approaches and European experience of digital business transformation as a prerequisite for socio-economic security in the context of economic digitalization. Riga, Latvia: Baltija Publishing. https://doi.org/10.30525/978-9934-26-580-8 [in Ukrainian]. Retrieved from https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/26519