Создать прототип аналитической платформы на основе машинного обучения, которая собирает и обрабатывает данные из соцсетей, опросов, форумов и медиа, чтобы отслеживать и анализировать мнения и настроения молодёжи из разных регионов России. Платформа должна выявлять изменения в восприятии культуры и идентичности, определять ключевые тренды и конфликты, проводить глубокий семантический анализ и группировать данные по смыслу. Результаты необходимо отображать на интерактивных дашбордах и использовать модели временных рядов для прогнозирования дальнейших изменений. Особое внимание уделить этическим аспектам — анонимности и защите персональной информации.

Цель – автоматизация сбора и обработки данных из соцсетей, медиа и форумов с применением ML-моделей (NLP, кластеризация, прогнозирование). Результат: выявление трендов, динамики восприятия культуры, идентичности и зон социальной напряженности. Информация визуализируется в интерактивных дашбордах. Потребители: органы власти для управления молодежной политикой и бизнес для стратегического маркетинга.

Ценностное предложение - наша платформа предоставляет не просто данные, а глубокое понимание эмоций и скрытых мотиваций молодёжи благодаря сочетанию AI-анализа и экспертной интерпретации. Мы делаем сложные настроения простыми для принятия стратегических решений. Ключевое отличие в способности выявлять неочевидные причинно-следственные связи в реальном времени. Клиенты получают готовые инсайты для действий, а не просто набор статистики. Это позволяет опережать тренды и минимизировать риски при работе с этой аудиторией..

Получение дохода планируется через платную подписку.

Привлечение финансовых ресурсов планируется через венчурное финансирование и краудфандинг. Продвижение осуществляется через прямой контакт с целевыми клиентами участие в отраслевых конференциях и цифровой маркетинг в профессиональных сообществах.

Уровень готовности проекта - TRL 4. Создан упрощенный прототип ядра аналитической системы с базовыми функциями NLP. Проводятся лабораторные испытания по тестовым наборам данных для проверки работоспособности ключевых алгоритмов. Разработан и апробирован первоначальный вариант пользовательского интерфейса для демонстрации функциональности. Получены первые экспериментальные данные, подтверждающие корректность выбранных научных принципов. Выявлены и начаты прорабатываться основные технические проблемы для перехода на следующий уровень.

На страницу проекта