ВЫЯВЛЕНИЕ ЗНАЧИМЫХ ФАКТОРОВ ФОРМИРОВАНИЯ РЕПУТАЦИИ РОССИЙСКОЙ ВЛАСТИ: ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.22394/2071-2367-2024-19-5-99-123Ключевые слова:
репутация российской власти, факторы оценки репутации, формирование положительной репутации, прогнозная модель, математическая статистика, data miningАннотация
Цель статьи - выявить значимые факторы формирования репутации российской власти, определив зависимость между ними и оценкой репутации населением. Эмпирической базой исследования является массив данных - результаты массовых социологических опросов населения, проведенных в 2021-2022 гг. в 11-ти субъектах РФ. Использование методов математической статистики и интеллектуального анализа данных (Data Mining) позволило получить следующие результаты. На оценку репутации российской власти для респондентов статистически значимое влияние оказывают следующие факторы: особенности восприятия репутации (смещение диапазона эквивалентности восприятия); интерес к деятельности власти; доверие к людям и организациям; персональная удовлетворенность жизнью; оценка содержательных характеристик репутации. Оценивая репутацию российской власти, респонденты, по сути, оценивают ее честность, ответственность, справедливость, силу власти, близость к народу, профессионализм и неподкупность. Именно эти характеристики, их оценка определяют совокупную оценку репутации российской власти. Построенная при этом прогнозная модель, позволяет правильно предсказать 57,5% от всего объема значений. Прогностическая роль модели определяется возможностью целенаправленного влияния на данные факторы для соответствующего изменения общественного мнения, направленного на повышение оценки и формирование положительной репутации. Перспективы дальнейшего исследования связаны с изучением влияния всей совокупности факторов формирования репутации российской власти, построением соответствующей прогнозной модели с повышением ее точности, эмпирической апробацией на примере пилотного региона.Скачивания
Библиографические ссылки
Ботнарь Д.С., Сизганова Е.Ю. Формирование позитивной цифровой репутации органов государственной и муниципальной власти // Вестник Чебоксарского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. - 2020. - № 4 (23). - С. 92-99. EDN: LEYUEA.
Баженова Е.А., Ширинкина М.А. Коммуникативные приемы управления цифровой репутацией органов исполнительной власти // Виртуальная коммуникация и социальные сети. - 2024. - Т. 3. № 3 (11). - С. 255-263. DOI: https://doi.org/10.21603/2782-4799-2024-3-3-255-263. EDN: AVOISJ.
Дубновицкая А.А. (2021). Кто доволен своей зарплатой? О чем говорят данные РМЭЗ // Прикладная эконометрика. - 2021. - № 4 (64). - С. 49-69. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2021-64-49-69. EDN: XHNASD.
Ильичева Л.Е., Лапин А.В. Ценностные и социальные детерминанты устойчивого развития российских регионов в эпоху глобальной цивилизационной деформации: монография. - М.: "Издательство "Проспект", 2022. - 344 с. EDN: YYBPSL.
Koссова Е.В., Косорукова М.А. Оценивание влияния высшего образования на здоровье: сравнение многомерной рекурсивной пробит-модели и мэтчинга // Прикладная эконометрика. - 2023. - № 1 (69). - С. 65-90. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2023-69-65-90. EDN: CVZBKK.
Ландерова А.А., Россенко Л.А. Репутационные факторы субъекта Российской Федерации: социокультурный и политический аспекты. - Вестник Поволжского института управления. - 2022. - Т. 22. - № 1. - С. 100-110. DOI: 10.22394/1682-2358-2022-1-100-110. EDN: TGSVTC.
Носко В.П. Эконометрика: в 2-х книгах. Кн.1. - М.: Дело, 2021. - 704 c.
Ревенко В.В. Дифференциация понятий "образ", "имидж", "репутация" и "бренд" в политическом дискурсе // Проблемы управления (Минск). - 2024. - № 3 (93). - С. 96-100. EDN: PNLDEX.
Рогачев С.В., Ильичева М.В., Иванов А.В. Социальное доверие и процесс консолидации общества: новые возможности и риски // Известия Тульского государственного университета. Гуманитарные науки. - 2022. - Выпуск 1. - С. 129-140. URL:. DOI: 10.24412/2071-6141-2022-1-129-140 EDN: NOCHSG.
Черкашин М.Д. Доверие населения к органам власти как фактор социальной консолидации общества // Коммуникология: электронный научный журнал. - 2019. - Т. 4. № 3. - С. 74-82. EDN: RTDZET
Шестакова Е.В. Использование новых цифровых технологий для управления репутацией в системе органов государственной власти (на примере Пермского края) // Города и местные сообщества. - 2022. - Т. 1. - С. 295-304. EDN: SIOMQI.
Agresti, A. (2012) Categorical Data Analysis. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons. 742 p.
Bustos, E.O. (2021) Organizational Reputation in the Public Administration: A Systematic Literature Review. Public Administration Review. Vol. 81. no. 2, P. 731-751. DOI: https://doi.org/10.1111/puar.13363.
Lee, D. & Van Ryzin, G.G. (2019) Measuring bureaucratic reputation: Scale development and validation. Governance. Vol. 32. no. 1. Pp. 177-191. DOI: https://doi.org/10.1111/gove.12371.
Lee, D. &Van Ryzin, G.G. (2020) Bureaucratic reputation in the eyes of citizens: an analysis of US federal agencies.International Review of Administrative Sciences. Vol. 86. no. 1. Pp. 183-200. DOI: https://doi.org/10.1177/0020852318769127.
McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). no. 42 (2). Pp. 109-142. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1980.tb01109.x.
Morrow-Howell, N. & Proctor, E. (1992). The Use of Logistic Regression in Social Work Research. Journal of Social Service Research. Vol. 16. no. 1-2. Pp. 87-104. DOI: https://doi.org/10.1300/J079v16n01_05.
Wasserman, S. & Pattison, P. (1996) Logit models and logistic regressions for social networks: I. An introduction to Markov graphs and p*. Psychometrika. no. 61(3), P. 401-425. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02294547.
Yang, J., Dong, C. & Chen, Y. (2021) Government's Economic Performance Fosters Trust in Government in China: Assessing the Moderating Effect of Respect for Authority. Social Indicators Research. Vol. 154. no. 2. Pp. 545-558. DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02553-y.
