byantati/social-sim-recommender

🎓 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