Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.
Повышение рождаемости и поддержка семьи остаются одними из приоритетов государства. Прогнозирование рождаемости позволяет рассчитать необходимое количество детских садов, школ, обеспечить людей инфраструктурой, предсказать состояние рынка труда и долгосрочные социальные расходы.
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ Лилия Родионова и Елена Копнова вместе с аспирантами Никитой Родионовым и Светланой Камелендиновой использовали поисковые запросы в качестве одного из предикторов рождаемости. По мнению авторов, изучение поведения пользователей в интернете, в частности анализ цифровых поисковых запросов, может выступать значимым источником данных и одним из предикторов демографических процессов, включая рождаемость.
Ученые проанализировали ежемесячные данные Росстата о числе родившихся в России с 2011 по 2024 год. Эту статистику сопоставили с динамикой поисковых запросов Google Trends, которая демонстрирует относительное изменение поискового интереса к тематике запросов. Наибольшее число поисков за определенный период времени поисковая система принимает за 100 пунктов и показывает, как менялась популярность запроса относительно этого максимума. Для исследования авторы собрали корпус из 56 слов, которые с помощью методов машинного обучения разделили на четыре смысловых блока: планирование беременности, течение беременности, подготовка к родам и универсальные запросы. Для анализа использовалась модель SARIMA, которая учитывает динамику рождений вне зависимости от сезонности.
На горизонте 1 год стандартная модель показала среднюю ошибку прогноза 4,62%, что в абсолютных числах составило около 4,6 тыс. на 100 тыс. рождений.
Добавление поисковых данных в модель снизило ошибку с 4,62 до 3,2%.
Лилия Родионова
«Наиболее эффективным блоком запросов оказался “Подготовка к родам”. Можно предположить, что такие запросы, как “роддом”, “сумка в роддом”, чаще совершают женщины, которые уже знают о своей беременности и активно готовятся к предстоящим родам. Это делает их четким и надежным предиктором для краткосрочного прогноза», — объясняет доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Лилия Родионова.
При этом наиболее сильный эффект был заметен после учета временного фактора (лагов) в поисковых запросах. По предположению авторов, пользователи обычно ищут материалы о течении беременности заранее. А поиск по запросам «сумка в роддом» или «дыхание при родах», наоборот, осуществляется незадолго до поездки в больницу. Эти запросы указывают также на близость рождения ребенка. Так, блок «планирование беременности» находит отражение в модели через 7,4 месяца, а блок «подготовка к родам» — уже через 6.
При увеличении срока прогнозирования лучше всего себя показала модель с использованием всех блоков запросов и временных интервалов. При горизонте 2 года ошибка снизилась до 2,7%, а 3 года — до 2,6%.
«Модель тестировалась на данных за период до декабря 2024 года, который включал в себя и пандемию COVID-19, и начало геополитической нестабильности. Высокая точность прогнозов на контрольном периоде, который включал кризисные годы, свидетельствует о высоком потенциале модели», — говорит Лилия Родионова.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» договорились развивать студенческое предпринимательство
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» подписали соглашение о сотрудничестве. Взаимодействие будет направлено на развитие студенческого предпринимательства и поддержку студентов, которые уже запустили собственные проекты или только планируют сделать это.
«Чтобы успевать за технологией, следует ускорить сам форсайт»
В Пекине прошла конференция Innovation and Technology Management Conference (InnoTech 2026), организованная издательством Elsevier совместно с Университетом Цинхуа. Основное внимание было уделено вопросам управления технологическим развитием в эпоху искусственного интеллекта. Сотрудники Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Олеся Майбах и Данил Яцкин поделились результатами масштабного форсайт-исследования «ИТ в России: сценарии развития», реализованного при поддержке «Яндекса».