В представленной статье авторы исследует межпоколенческие различия двух поколений молодежи, вступающих в свои права полноценных членов общества. В работе проводится тщательный анализ классиков и современников поколенческого анализа зарубежной и российской социальной науки. Статья хорошо фундирована и в ней, в теоретической базе исследования обнаружены лакуны, связанные с отсутствием значимых исследований цифрового поколения Z в России. В статье рассматриваются особенности цифрового поведения представителей поколения Z на примере студентов первых курсов университетов Санкт-Петербурга по таким параметрам, как понимание ответственности, отношение к индивидуализму и коллективизму, инструментальная рациональность и коммуникативные навыки. На основе результатов исследования, проведенного в 2019 г., и анализа фокус-группы представителей поколения Y составлен поведенческий образ поколения Z , проведены межпоколенческие аналогии, выявлены коммуникативные характеристики и поведенческие модели поколения Z . Исследование самости поколения Z проведено на основании анкетного опроса, результаты которого были обработаны посредством частотного анализа с использование статистического пакета SPSS . Необходимо отметить, что поскольку студенчество Санкт-Петербурга представлено жителями разных городов России, то гипотетически данные настоящего исследования можно экстраполировать и на другие города России, придав им общероссийский характер. Однако это тема уже следующего исследования.

Статья посвящена исследованию специфики социального конструирования реальности представителями поколения Z и попытке оценить на основании полученных данных трансформацию социального капитала современного общества. Основываясь на теориях поколений, социальном конструктивизме, интерпретативизме и исследованиях социального капитала, авторы составили анкету и провели опрос 201 студента из различных вузов г. Санкт-Петербурга. Оценке подвергались такие характеристики респондентов, как самостоятельность в принятии решений, способность к поддержанию рационально-критической дискуссии, взаимодействие с реальным и виртуальным пространствами интеракций, когнитивные основания социальных взаимодействий. На основе полученных данных был сделан ряд важных выводов об утрате социального капитала и ослаблении социальных связей, о необходимости разграничения социального, культурного и гражданского капиталов, о компенсации капитала в виртуальной среде, а также о влиянии современных технологий на способ построения социальных связей. Исследование является пилотным в серии работ коллектива авторов по исследованию социального капитала поколения Z. Основная задача исследования – открыть проблему и очертить рамки будущих исследований, а не предоставить убедительное решение поставленной проблемы и провести подробный анализ. Несмотря на это, работа содержит ряд ценных идей и эвристик будущих исследований.

Социализация представителей поколения Z в значительной мере происходит в цифровом пространстве. Цифровая социализация обуславливает особый способ конструирования жизненного мира и специфический характер усвоения этических ценностей среди этих молодых людей. Социализация в цифровой среде также способствует развитию аномии. Развитие аномии у представителей поколения Z приводит к девиантному поведению, которое проявляется в немотивированной агрессии, оскорблению других участников коммуникации в цифровой среде. Наряду с аномией и девиацией цифровая социализация поколения Z характеризуется и противоположными тенденциями институционализации этики цифрового взаимодействия. Практики неэтичного поведения стимулируют появление в интернете дискуссий о рамках допустимого и недопустимого поведения. Этот стихийный дискурс цифровой этики крайне интересен как с теоретической, так и с практической точки зрения. Основываясь на естественных представлениях индивидов об этических нормах, возможно сформулировать кодекс этического поведения в цифровом пространстве. Подобный кодекс не будет обладать принудительной силой, однако сам факт его существования будет оказывать влияние на поведение индивидов. Изученные особенности поколения Z могут быть крайне полезны для совершенствования образования. Понимание специфики жизненного мира этих молодых людей позволит разрабатывать более интересные для них курсы и методики преподавания. Знание механизмов генезиса этических норм в цифровой среде может быть использовано для более эффективной трансляции молодежи социально конструктивных норм поведения и этических ценностей.

Теории, которые объясняют общество в целом, играют роль своеобразной призмы, сквозь которую научное сообщество понимает социальный мир. Они становятся частью научной картины мира и в конце концов влияют на представления каждого индивида об окружающей действительности. Если эти теории будут ошибочными, неадекватными социальной реальности, то это приведет к кризису социальной науки, неэффективности прикладных наук и неспособности людей понять происходящие в обществе перемены. Анализ возникшего в теоретической социологии кризиса мультипарадигмальности , а также происходящих в обществе процессов позволяет утверждать, что господствующие представления об обществе ошибочны, и причиной искажения теории является развитие постмодернизма. Переняв от Бодрийяра концепцию симулякра, социологи увлеклись иллюзорными идеями и упустили подлинную причину социальных изменений – формирование новой экономической формации, неокапитализма . Социологи скрупулёзно описывают следствия неокапиталимза , игнорируя причину. Среди последних постмодернистских теорий, основанных на бодрийяровской идее симуляции реальности, наиболее авангардными являются теории виртуализации. Хотя большая часть этих теорий иллюзорна, некоторые из них содержат в себе долю истины и крайне интересны с теоретической точки зрения. Новейшие тренды виртуализации свидетельствуют о том, что эта теория становится более адекватна социальной реальности.

Time series prediction aims to predict future values to help stakeholders make proper strategic decisions. This problem is relevant in all industries and areas, ranging from financial data to demand to forecast. However, it remains challenging for practitioners to select the appropriate model to use for forecasting tasks. With this in mind, we present a model architecture based on Graph Neural Networks to provide model recommendations for time series forecasting. We validate our approach on three relevant datasets and compare it against more than sixteen techniques. Our study shows that the proposed method performs better than target baselines and state of the art, including meta-learning. The results show the relevancy and suitability of GNN as methods for model recommendations in time series forecasting.