DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Ахременко Андрей Сергеевич

Факультет социальных наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 22719
Публикаций
87
Языков
1
Наград
20
Конференций
10
Профиль Публикации (87) Курсы (5)

Профессиональные интересы

математическое моделированиекрупномасштабные социально-политические процессы: поляризация, консолидация, адаптация к изменениямсоциальная идентичность в политикеполитическая коммуникация в социальных медиадоверие к государствуотношение граждан к цифровому взаимодействию с государством

Должности

  • Профессор — Факультет социальных наук, Департамент политики и управления
  • Ведущий научный сотрудник — Факультет социальных наук, Департамент психологии, Научно-учебная лаборатория политико-психологических исследований
  • Академический руководитель образовательной программы — Прикладная политология

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2004 году.

Образование

  • 2009 · Доктор политических наук
  • 2007 · Ученое звание: Доцент
  • 1999 · Кандидат политических наук
  • 1997 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Политология», квалификация «Политолог. Преподаватель политических наук»

Опыт работы

  • · Предшествующий опыт работы:
  • · 1997 – 2008: гг. - младший научный сотрудник, научный сотрудник, доцент кафедры государственной политики философского факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова
  • · 2008 – 2013 г.: доцент, профессор кафедры истории и теории политики факультета политологии МГУ имени М.В.Ломоносова
  • · 2010 г. – 2014 г: профессор факультета прикладной политологии НИУ ВШЭ (0,25 ставки, с сентября
  • · 2013: полная ставка)
  • · 2013 г. - 2014 г.: заместитель декана факультета прикладной политологии НИУ ВШЭ по научной работе
  • · 2020 – 2022: гг. - заместитель декана факультета социальных наук НИУ ВШЭ по научной работе
  • · Руководитель научных проектов:
  • · Прикладные проекты (наиболее значимые)
  • · 2016 – 2017: Научный руководитель проекта «Моделирование и прогнозирование политической дестабилизации в странах мира» (совместно с 3i Technologies)
  • · 1998 – 2010: гг. Прикладной анализ политической ситуации в более чем 40 субъектах Российской Федерации (в качестве руководителя или ответственного исполнителя)
  • · 2006 – 2007: гг. «Будущее России: взгляд из центра и регионов (политическая сфера)», руководитель аналитической группы. Прогностический проект с участием представителей экспертного сообщества 8 субъектов Федерации
  • · 2009 – 2016: гг. «Качество жизни в регионах России», руководитель. Разработка авторского инструментария и измерение уровня качества жизни во всех субъектах РФ с
  • · 2003: по
  • · 2013: гг
  • · 2010 – 2014: Количественная оценка эффективности государства в регионах России (совместно с ИСЭПИ)

Награды и поощрения

  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2024)
  • · Почетная грамота факультета социальных наук НИУ ВШЭ (апрель 2024)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2022)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
  • · Благодарность старшего директора по основным образовательным программам НИУ ВШЭ (май 2020)
  • · Благодарность Факультета социальных наук НИУ ВШЭ (март 2019)
  • · Благодарность Факультета социальных наук НИУ ВШЭ (октябрь 2018)
  • · Благодарность Департамента политической науки НИУ ВШЭ (декабрь 2017)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015)
  • · Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2024–2027)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021–2022)
  • · Лучший преподаватель — 2022–2025, 2017–2019
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2022
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Сбалансированность образования» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Методическое качество программы» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Лояльность студентов к продолжению образования в НИУ ВШЭ» — 2023–2024
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Работа студентов с внешними заказчиками» — 2023

Гранты и проекты

  • 2022 · - РНФ, 2020 - 2022, (20-18-00274), Трансформация политического протеста под влиянием новых информационно-коммуникационных технологий, руководитель.
  • — · - РФФИ - ЭИСИ, 2020, (20-011-31351), Автоматизированные аккаунты социальных сетей в политической мобилизации: вычислительное моделирование и эмпирический анализ, руководитель.
  • — · - РФФИ – ЭИСИ, 2019, (19-011-31341) Социальные сети как инструмент политической мобилизации: анализ коммуникаций и оценка потенциала, руководитель.
  • 2020 · - РФФИ, 2018 - 2020 г. (18-011-01134) "Динамика развития политической нестабильности: построение теоретической модели и ее эмпирическое тестирование", руководитель
  • 2019 · - РНФ, 2018 - 2019 (№ 17-18-01651) «Новые подходы к анализу могущества и влияния современных государств в условиях меняющегося мирового порядка»
  • 2017 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2017 г. «Экономическая эффективность и эволюция политических режимов: теоретическая модель взаимосвязи, кросс-страновой и динамический анализ», руководитель.
  • 2016 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2016 г. «Фундаментальные факторы устойчивости общественно-государственных систем к неоптимальному функционированию политических институтов и ошибочным политическим решениям», руководитель;
  • 2015 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2015 г., Влияние обратных связей в системе «государство – общество» на процессы перераспределения ресурсов и перспективы экономического роста в демократических, автократических и гибридных режимах, руководитель.
  • 2015 · - РФФИ, 2013 - 2015 (14-06-00226). Математическая модель динамической связи эффективности общественной системы, политических институтов и стратегий индивидуального поведения, руководитель.
  • 2014 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2014 г., Общественные ожидания, публично-политические приоритеты и бюджетное перераспределение ресурсов: модели взаимосвязи в демократических и гибридных режимах, руководитель.
  • — · Научный фонд НИУ ВШЭ, 2014, Динамика эффективности государственного сектора: математическая модель и методика эмпирической оценки (14-01-0127)
  • 2013 · - РФФИ, 2012 - 2013 (проект 12-06-00197а). Социальная эффективность государственной власти: концептуальная и математическая модели, руководитель.
  • 2010 · - РГНФ, 10-03-00074а «Современная эволюция политических систем и режимов в регионах России: сравнительный анализ», 2010 г.
  • 2005 · - РФФИ, 2003-2005 гг., проект 03-06-80087, «Теория системного анализа и прогностического моделирования электорального процесса в современной России (политико-географическое измерение)»

Конференции (10)

Показать все
  • · 2021: 2021 INTERNATIONAL CONFERENCE «ENGINEERING MANAGEMENT OF COMMUNICATION AND TECHNOLOGY» (EMCTECH) (Вена). Доклад: Impact of Digital and Traditional Social Networks on Protest Campaigns: Agent-based Computational Experiments
  • · 2018: XIX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Производительность экономики как фактор консолидации демократии
  • · 2018: Одиннадцатая международная конференция "Управление развитием крупномасштабных систем" MLSD'18 (Москва). Доклад: Построение и исследование индекса алертности социальных движений и партий
  • · 2018: International Workshop of the School of Political Science «State capacity, Power and Influence in World Politics: Concepts and Measurements». Доклад: Operationalizing the New Index of Power and Influence
  • · 2017: XVIII Апрельская Международная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Качество политических институтов, «тропа зависимости» и экономическая эффективность: теоретическая модель и результаты кросс-странового эмпирического анализа
  • · 2016: XVII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Устойчивость к неоптимальным решениям в модели экономического роста с максимально допустимыми границами неравенства
  • · 2015: XVI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Может ли политическая пропаганда влиять на экономический рост: к формальной динамической модели
  • · 2014: 23rd World Congress of Political Science. Доклад: Corruption as a Core of Redistribution: towards a Formal Model
  • · 2011: Lessons from Subnational Comparative Politics: Theory and Method in the Third Decade of Studying Russia’s Regions (Айова). Доклад: Good Governance: Efficiency as a Variable and Effectiveness as a Structure
  • · 2010: III Международная конференция "Математическое моделирование социально-экономической динамики MMSED-2010" (Москва). Доклад: The Problem of Narrow Redistributive Coalitions in Political Systems: Some Approaches to the Quantitative Model

Идентификаторы исследователя

Публикации (87)

Динамика потенциалов международного влияния государств (по материалам проекта “Политический атлас современностиˮ)

2019 · ARTICLE · ru

В статье приводятся результаты авторского расчета индекса потенциала международного влияния для 191 (194) страны мира за 20-летний период с опорой на три момента времени: 1995, 2005 и 2015 гг. Вычисление индекса основано на методологии, предложенной десятью годами ранее в рамках проекта “Политический атлас современностиˮ. Данные проанализированы посредством факторного анализа и логистической регрессии с использованием обучающих выборок, а также предложена альтернативная стратегия расчета при помощи метода главных компонент. На основе результатов измерений и их последующего анализа авторы пытаются дать некоторые, пусть предварительные, ответы на вопросы о важнейших трендах и факторах динамики международного влияния. В частности, рассматриваются изменения в составе “клуба мировых лидеровˮ, характер распределения влияния по странам мира в целом, ключевые факторы усиления/ослабления потенциалов мощи государств.

DOI ↗ PDF ↗

Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Теоретико-методологические основания

2019 · ARTICLE · ru

В данной статье рассматриваются теоретико-методологические основания концепта государственной состоятельности, под которой понимается способность государства выбирать и эффективно реализовывать собственные решения, в том числе касающиеся внутренней и внешней политики. Авторы подчеркивают, что одной из отличительных особенностей концепта является его многомерность, что приводит их к идее рассмотрения государственной состоятельности как многосоставного явления, комплекса взаимосвязанных способностей (“состоятельностей”), которыми обладает современное государство. В соответствии с данным предположением авторы останавливаются на трех основных измерениях государственной состоятельности: военно-принуждающей (обеспечение внешней безопасности и внутреннего порядка), экстрактивной (доступные в распоряжении государства финансовые ресурсы) и административно-бюрократической (качество административных и бюрократических институтов) способностях государства. Выбор измерений опирался прежде всего на идею наличия у любого современного государства ключевых (“зонтичных”) функций, которые, в свою очередь, могут послужить критерием для проведения сравнительных исследований. При переходе к операционализации подчеркивается особая важность соблюдения баланса между “максималистским” и “минималистским” подходами к отбору показателей. В рамках работы приводится обоснование использования набора индикаторов государственной состоятельности (для принуждающей способности – данные по военным расходам и агрегированный показатель контроля над насилием; для экстрактивной способности – собираемость подоходных налогов и совокупные доходы государственного бюджета, оба – в процентах к ВВП; для административно- бюрократической способности – агрегированный показатель качества управленческих институтов и уровень теневой экономики), который послужит основой для проведения эмпирического исследования и выделения характерных для отдельных групп стран устойчивых структур государственной состоятельности.

DOI ↗ PDF ↗

Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Опыт эмпирического исследования

2019 · ARTICLE · ru

В предыдущей статье журнала (№ 2-2019) авторами были предложены и обоснованы теоретико-методологические основания концепта государственной состоятельности и соответствующий набор индикаторов для исследования многомерной природы этого концепта: уровень военных расходов и агрегированный показатель контроля над насилием внутри страны, показатель собираемости подоходных налогов и совокупных доходов государственного бюджета, а также качество управленческих институтов и показатель легальной экономики. В настоящей статье с опорой на полученные ранее результаты авторы концентрируют внимание на эмпирических задачах измерения государственной состоятельности. Для этого ими привлекались многомерные статистические методы (иерархической кластеризации) и были критически проанализированы недостатки других подходов (методов снижения размерности, агрегирования, рейтингования) применительно к массиву собранных данных. Вкладом авторов в научную дискуссию является одна из первых попыток альтернативного эмпирического тестирования индекса государственной состоятельности и выделение восьми устойчивых структур, характерных для отдельных групп стран и получаемых в результате многократного применения процедуры кластеризации с соответствующими параметрами (кластеры “Успешное развитие”, “Второй эшелон”, “Индивидуальные траектории”, “Ресурсная игла”, “Аутсайдеры”, “На грани провала”, “Восходящие гиганты Азии” и “Вариации постсоветских траекторий”). Несмотря на условность полученных кластеров (ввиду специфики использованного метода, позволяющего “настраивать” масштабы подобных структур), в целом они раскрывают типологически сходные варианты государственного развития, учитывающие специфику исторических обстоятельств, внутренние и внешние условия и принимаемые национальными элитами стратегические решения.

DOI ↗ PDF ↗

What Russia Can Teach Us about Power and Influence in World Politics

2019 · ARTICLE · en

There is a striking opposition within the current discourse on Russia’s position in the world. On the one hand, there are well-known arguments about Russia’s “weak hand” (relatively small and stagnating economy, vulnerability to sanctions, technological backwardness, deteriorating demography, corruption, bad institutions, etc.). On the other hand, Russia is accused of “global revisionism”, attempts to reshape and undermine the liberal world order, and Western democracy itself. There seems to be a paradox: Russia with a perceived decline of major resources of national power, exercises dramatically increased international influence. This paradox of power and/or influence is further explored. This paper introduces a new complex Index of national power. On the basis of ratings of countries authors compare the dynamics of distribution of power in the world with a focus on Russia’s national power in world politics since 1995. The analysis brings evidence that the cumulative resources of Russia’s power in international affairs did not increase during the last two decades. However, Russia’s influence in world politics has significantly increased as demonstrated by assertive foreign policy in different parts of the world and its perception by the international political community and the public. Russia remains a major power in today’s world, although some of its power resources are stagnating or decreasing in comparison to the US and rising China. To compensate for weaknesses Russia is using both traditional and nontraditional capabilities of international influence.

DOI ↗ PDF ↗

Влияние силового подавления протеста на обсуждение протестной акции в социальных сетях

2019 · ARTICLE · ru

Фокус работы связан с ре­акцией в социальных сетях на репрес­сии против протестующих со стороны правоохранительных органов. Будучи практически неисследованной, данная тема рассматривается нами на пере­сечении двух крупных направлений изучения протестной политики: во-первых, взаимосвязи между репрессиями и протестной активностью и, во-вторых, роли социальных сетей в динамике про­теста. Опираясь на анализ существую­щих теорий, мы предположили, что обсуждение подавленной акции будет более широким и привлечет больше внимания пользователей, чем обсуж­дение акции, прошедшей мирно. Кро­ме того, полагаем, что насильственный характер подавления акции протеста будет выводить ее обсуждение за пре­делы круга политических единомыш­ленников. Для проверки сформулиро­ванных гипотез мы обратились к двум протестным акциям, которые имели место с разницей менее чем в неделю и характеризовались пересекающимся составом организаторов, но проходи­ли по принципиально различающимся сценариям. Первая акция, «митинг в за­щиту интернета» / «митинг против бло­кировки Telegram» произошла 30 ап­реля 2018 г. Вторая протестная акция, «Он нам не царь», была приурочена к инаугурации В. Путина на четвертый срок и прошла 5 мая 2018 г. Для иссле­дования были собраны все публично доступные сообщения (оригинальные посты, репосты, комментарии) из со­циальной сети «ВКонтакте» за период с 29 апреля по 2 мая и с 4 мая по 7 мая 2018 г., содержавшие слово «митинг» в любой форме. Данные были иссле­дованы методами сетевого анализа и описательной статистики. Показа­но, что акция, подавленная полицией, вызвала более широкое обсуждение в социальных сетях и за счет большего резонанса в комментариях, и за счет более продолжительного и широкого обсуждения в оригинальных постах. Равное число авторов, обсуждавших обе акции, сгенерировало большее число постов про акцию, подавленную полицией. Посты, посвященные об­суждению этой акции, имели большую вероятность вызвать «затратную» ре­акцию пользователей. Обсуждение ак­ции, подавленной полицией, оказалось более централизованным, а коммуни­кации вокруг нее — более плотными. Эти результаты подтверждают сфор­мулированные гипотезы. Применение насилия со стороны сил правопорядка способствует как расширению числа активно вовлеченных пользователей, так и углублению взаимодействия между ними и улучшению «качества» их участия

DOI ↗ PDF ↗

Паттерн-анализ и кластеризация в исследовании государственной состоятельности: "адаптивная оптика" для политической науки

2019 · ARTICLE · ru

Центральный фокус работы – методологический. На примере набора индикаторов государственной состоятельности авторы показывают кон- кретную стратегию выявления устойчивых структур в многомерных массивах данных, отражающих сложные и неоднозначные понятия политической науки. Ключевая особенность этой стратегии – применение родственных, но существен- но различающихся по своим техническим особенностям многомерных методов – кластерного и паттерн-анализа. В статье использована иерархическая кластериза- ция с различными сочетаниями метрик и правил объединения, а также порядково- инвариантная паттерн-кластеризация. Попутно впервые в политологической ли-тературе (насколько известно авторам) описаны особенности паттерн-анализа как метода исследования многомерных массивов данных. Если кластеризация давно и активно используется в политологии, то паттерн-анализ пока еще практически не «встал на вооружение» в нашей науке. При этом паттерн-анализ обладает не- которыми важными и во многом уникальными возможностями. Было показано, что совместное использование кластерного и паттерн- анализа позволяет выявить согласованные структуры, имеющие ясную интерпре- тацию в терминах политической науки. Таким образом, в ходе исследования вы- явлено несколько типов государственной состоятельности, хотя эта задача носила скорее иллюстративный характер. Эмпирическими индикаторами государственной состоятельности стали до- ля военных расходов в ВВП, доля военного персонала в общей численности насе- ления, доля налоговых поступлений в ВВП, суммарный уровень убийств и жертв внутренних конфликтов, качество государственных институтов. Данные по более чем 150 странам взяты за 1996, 2005 и 2015 гг. Устойчивые сочетания значений этих показателей, выявленные одновременно с помощью кластерного и паттерн- анализа, формируют искомые структуры государственной состоятельности. В заключение приводятся наиболее перспективные направления развития описанной методологии. Одним из наиболее важных представляется анализ ди- намики стран в рамках паттерн-кластерных структур государственной состоя- тельности.

DOI ↗ PDF ↗

Latent Factors of Protest Participation: A Basic Computational Model

2019 · CHAPTER · en

In this paper, we propose an agent-based model of protest participation. We take into account latent factors, such as individual anger with the system and group belief in the protest's success, as well as the risk of repression. We run a number of experimental simulations and look at distributions of protester numbers under various initial conditions.

DOI ↗ PDF ↗

Political Security in Authoritarian Systems With a Resource Rent Economy: a Result of the “Social Contract” and High Resource Prices?

2019 · ARTICLE · en

Most researchers believe that states which are rich in natural resources are more able to maintain political stability in comparison to countries without such an access to exceptional profits. However, some rent resource autocracies are unanimously considered fragile, and their ability to extract maximum rents does not always contribute to political and economic security during price fluctuations. Based on the idea that the state’s ability to extract resources imposes on it certain obligations, the research question touches upon the quality of governance as a supposed core factor, which mediates the resource dependence and political security in terms of stateness and the ability to fulfil the “social contract.” The latter is described as implementation of political decisions, provision of public goods and services. However, the quality of governance is substantially different in various autocratic systems. Using case-study and descriptive statistics, the authors try to reveal the context and ascertain which factors trigger the horizon length of autocrats` political strategies during rising and falling resource prices. The authors affirm that resource dependence negatively affects political security less due to an absence of economic growth during price breaks, and more due to the struggle of political elites for the redistribution of resources, absence of disciplinary mechanisms, weak representation and accountability systems, and poor enabling environments as a basis for quality of resource management. The authors conclude that political security in autocratic resource economies is achieved through the coexistence of political will and triggers, conducive to specifying the length of the planning horizon.

DOI ↗ PDF ↗

Циклически сбалансированные траектории в модели экономического роста с эндогенным переключением политики

2018 · ARTICLE · ru

Стандартным математическим объектом изучения в моделях макроэкономической дина-мики являются сбалансированные траектории роста, при которых различные компоненты решения изменяются пропорционально и монотонно. Необходимым условием существо-вания таких решений является постоянство параметров, характеризующих политику, в частности, налоговой ставки. В настоящей работе построена и исследована модель, в кото-рой возможно переключение политик на основе экономического ретроспективного голосо-вания. Именно модель допускает чередование двух партий во власти: если электорально значимый показатель снижается, то происходит смена правящей партии и изменение по-литики. Если впоследствии происходит обратная смена власти, то в системе возникает эндогенное чередование политик. В соответствии с этим вводится понятие циклически сбалансированных траекторий роста, т.е. немонотонных решений, пропорциональность компонент которого нарушается и восстанавливается на протяжении каждого политичес-кого цикла. Анализ проводится методами теории дифференциальных уравнений и с по-мощью вычислительных экспериментов

PDF ↗

Стабильность и выживание демократий: от гипотезы Липсета к производительности экономики

2018 · ARTICLE · ru

Данная работа посвящена проблеме выживания демократических режимов и успешности демократизаций. В этой статье представлена математическая модель, отталкивающаяся от предположений С.М. Липcета и А. Пшеворски о том, что с ростом благосостояния общества происходит снижение остроты конфликта групп интересов по поводу перераспределения ресурсов. Это снижение достигается за счет взаимосвязанных процессов расширения «пространства компромисса» – взаимно приемлемого диапазона распределительных политик – и сближения предпочтительных параметров перераспределения в зоне умеренных значений. Предложенная математическая модель показывает, как социальный капитал (более точно: его компонента, отвечающая за «наведение мостов» между незнакомыми людьми, bridging) и качество институтов позволяют – через увеличение производительности экономики и сопутствующий рост благосостояния – стабилизировать демократические режимы. Согласно предсказаниям модели, TFP (total factor productivity) – совокупная производительность факторов производства увеличивает общий объем богатства общества и способствует консолидации демократии через снижение социальной напряженности и обеспечение лучшей работы демократического механизма выбора экономической политики. TFP понимается при этом как возможность образовывать такие кооперации индивидов и/или фирм, которые способны к наиболее эффективному совместному использованию имеющихся у них ресурсов. По итогам анализа математической модели формулируется гипотеза о том, что более высокий уровень производительности способствует "выживанию" демократии. Данная гипотеза была протестирована с помощью анализа выживаемости (survival analysis) на обширном массиве количественных данных по эпизодам демократизации, составленном из данных базы «Regimes in the World». Анализ выживаемости показал, что TFP является значимым и сильным предиктором, снижающим риск завершения эпизода демократизации неудачей (откатом к более авторитарному состоянию режима). В среднем при прочих равных увеличение TFP на 10 процентных пунктов связано со снижением риска схода с трека демократизации в 1.2-1.4 раза. Полученные результаты устойчивы к изменению спецификации модели и состава контрольных переменных.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (5)