Информация о статье

Название статьи:

Перспективный метод повышения yффективности законодательного процесса в Российской Oедерации

Авторы:
Любчик А.А., доктор юридических наук, профессор, профессор кафедры публично-правовых дисциплин Scopus Author ID: 57945849500; Researcher ID: AAL-8432-2021; SPIN-код: 1760-7579 h ttps://orcid.org/0000-0002-8239-2129, Мелитопольский государственный университет, 272312, Россия, Мелитополь, пр-т Богдана Хмельницкого, 18, lyubchikaa@mail.ru,

Минкова О.Г., кандидат юридических наук, доцент, декан юридического факультета SPIN-код: 6301-8320 https://orcid.org/0009-0009-2669-0365, Мелитопольский государственный университет, 272312, Россия, Мелитополь, пр-т Богдана Хмельницкого, 18, minkovaolgaurist@yandex.ru

В рубрике:
ПУБЛИЧНО-ПРАВОВЫЕ НАУКИ

Год: 2025 Том: 26 Номер журнала: 2

Страницы: 250-259

Тип статьи: Научная статья

УДК: 340.134

DOI: DOI 10.17150/1819-0928.2025.26(2).250-259 EDN SMVHGR

Аннотация:
Нестабильность и зачастую противоречивость действующего законодательства отмечается многими его исследователями, что нередко объясняется субъективизмом и негативными проявлениями лоббизма при разработке и принятии нормативно-правовых актов. В статье рассматриваются особенности нового и перспективного метода анализа сложных и объемных систем данных. Метод основан на использовании современных компьютерных технологий, которые позволяют мгновенно обрабатывать огромное количество информации с получением объективных, полезных и применяемых на практике результатов. Его предлагается применять для обработки информации о социально-экономическом, правовом, политическом, экологическом, демографическом, криминогенном и др. аспектах развития общества и государства. Данный имитационный метод дает возможность прогнозировать основные тенденции развития общества, формировать эффективное, а главное, своевременное законодательство. С его помощью можно создать условия для создания перспективных направлений развития общества и минимизации угроз в отношении негативных тенденций. Таким методом является метод агент-ориентированного моделирования, который уже применяется в развитых странах мира. Статья раскрывает составные элементы такого метода, алгоритм моделирования на его основе искусственного общества, т.е. оцифрованной модели социальной или иной системы,тенденции развития которой нужно прогнозировать или оценить ее состояние на данный момент.исследовании приведены конкретные примеры эффективного применения указанного метода в развитых странах. Обосновывается его актуальность, эффективность и перспективность именно в процессе законотворчества при построении правового государства и современного гражданского общества. Сформулированы конкретные предложения по организации работы государственных органов в сфере использования агент-ориентированного моделирования в правотворческой работе и в сфере стратегического планирования развития Российской Федерации. Статья направлена на создание условий для совершенствования законотворческой деятельности

Ключевые слова: законодательная процедура, эффективность законодательства, искусственные общества, агент-ориентированное моделирование, прогнозирование, компьютерные технологии

Скачать полный текст статьи

Список цитируемой литературы:

1. Рамазанов Р.Р. Проблема разграничения полномочий уровней государственной власти по оказанию общественных услуг / Р.Р. Рамазанов. - EDN YXWWZN // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. - 2018. - № 4 (26). - С. 93-99.
2. Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование распределения полномочий между уровнями государства / Р.Р. Рамазанов. - DOI 10.18254/S207751800006877-3. - EDN NECNJL // Искусственные общества. - 2019. - Т. 14. - № 3. - C. 10-10.
3. Макаров В.Л. Искусственные общества / В.Л. Макаров. - EDN ZEIUHP // Искусственные общества. - 2006. - Т. 1. - С. 10-24.
4. Истратов В.А. Простая компьютерная модель поведения человека / В.А. Истратов. - EDN ZEIUGV // Искусственные общества. - 2006. - Т. 1. - С. 46-49.
5. Ковалёв М.А. Основные методологические подходы для извлечения данных с целью обучения интеллектуальных агентов / М.А. Ковалёв. - DOI:10.18254/S20775 180000 5736-8. - EDN CWHTQY. - EDN MQWJGF // Искусственные общества. - 2019. - T. 14, № 2. - C. 5-5.
6. Epstein J.M. Remarks on the Foundations of Agent-based Generative Social Science / J.M. Epstein // Chapter 34 in Handbook of Computational Economics. - 2006. - Vol. 2. - Р. 1585-1604.
7. Faraway, So Close: Coupled Climate and Economic Dynamics in an Agent-Based Integrated Assessment Model / F. Lamperti, G. Dosi, M. Napoletano [et al.] // LEM Working Paper Series. - 2017. - URL: http://www.isigrowth.eu/wpcontent/ uploads/2017/10/working_paper_2017_22.pdf.
8. Агеева А.Ф. Социально-природные и социо-эколого-экономические модели, созданные с помощью метода агентного моделирования / А.Ф. Агеева. - EDN UWOCTC // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. - 2018. - 4(100). - C. 100-115.
9. Макаров В.Л. Новый инструментарий в общественных науках - агенториентированные модели: общее описание и конкретные примеры / В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин. - EDN LAAFXZ // Экономика и управление. - 2009. - № 12(50). - С. 13-25.
10. Агентно-ориентированная модель миграции в страны Европейского Союза с учетом индивидуальной системы принятия решений / А.Р. Бахтизин, Г.В. Бекларян, А.С. Акопов, В.Л. Макаров. - DOI 10.18254/S207751800005804-3. - EDN LXPJMS// Искусственные общества. - 2019. - T. 14, № 2. - С. 2-2.
11. Костюнина О.В. Соотношение юридической аргументации и правового мышления / О.В. Костюнина. - DOI 10.17150 /1819-0928.2024.25(2).197-20. - EDN PEZAXX // Академический юридический журнал. - 2024. - Т. 25, № 2. - С. 197-206.
12. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов : учеб. пособие / Н.Н. Лычкина. - Москва : Инфра-М, 2011. - 254 с.
13. Чекмарева Е.А. Воспроизводство трудового потенциала как объект имитационного моделирования / Е.А. Чекмарева. - EDN XBSQSX // Проблемы развития территории. - 2016. - № 6 (86). - С. 167-179.
14. Макаров В.Л. Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) : монография / В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин. - Москва : Экономика, 2013. - 295 c. - EDN VAFHKV.
15. Сушко Е.Д. Мультиагентная модель региона: концепция, разработка и реализация / Е.Д. Сушко. - Москва, ЦЭМИ РАН, 2012. - 54 с. - EDN QVFPLB.
15. Сушко Е.Д. Мультиагентная модель региона: концепция, разработка и реализация / Е.Д. Сушко. - Москва, ЦЭМИ РАН, 2012. - 54 с. - EDN QVFPLB.
16. Bakhtizin A.R. Agent-Based Models in Social Sciences / A.R. Bakhtizin. - URL: https:// studylib.ru/doc/21200.
17. Makarov V.L. Agent-Based Modeling for a Complex World / V.L. Makarov, A.R. Bakhtizin, J.M. Epstein. - 2nd ed. - Moscow : Scientific publications department, GAUGN, 2022. - 74 p.

Даю свое согласие на обработку персональных данных на следующих условиях:

Согласие распространяется на обработку данных Оператором , то есть совершение , в том числе последующих действий : обработку (включая сбор, систематизацию, накопление, хранение , уточнение (обновление, изменение), использование ,обезличивание, блокирование, уничтожение, при этом общее описание вышеуказанных способов обработки ПД приведено в ФЗ от 27.07.2006г № 152 –ФЗ , а так же на передачу такой информации третьим лицам , в случаях, установленных нормативными документами вышестоящих органов и законодательством.

Действует до достижения цели либо отзыва согласия.

Мне известно, что согласие на обработку ПД может быть отозвано мною в любой момент.

Мне известно, что по моему письменному запросу имею право на получение информации, касающейся обработки моих персональных данных (в соответствии с п. 4 ст. 14 ФЗ от 27.06.2006 г №152-ФЗ).

Кроме того, я ознакомлен с тем, что на Сайте установлено программное средство Яндекс.Метрика, использование функционала которого позволяет определить уникального посетителя Сайта, формировать сведения о его предпочтениях и поведении на Сайте, что указывает на обработку его персональных данных. В соответствии с п. 18 Условий использования сервиса Яндекс.Метрика и AppMetrica все данные, собираемые и хранимые Сервисом, Яндекс рассматривает как персональные данные и конфиденциальную информацию Пользователя (https://yandex.ru/legal/metrica_termsofuse).

В соответствии с ч. 1 ст. 9 Закона о персональных данных я принимаю решение о предоставлении своих персональных данных и даю согласие на их обработку своей волей и в своем интересе при посещении данного сайта.