«ИНФОРМИРОВАНИЕ НАСЕЛЕНИЯ О ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ В 2026 ГОДУ. НОВЫЕ ПОДХОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ В ЭПОХУ ГЛОБАЛИЗАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»

ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 756 «ИНФОРМИРОВАНИЕ НАСЕЛЕНИЯ О ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ В 2026 ГОДУ. НОВЫЕ ПОДХОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ В ЭПОХУ ГЛОБАЛИЗАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА» Атабаева М.М.- Старший преподаватель Ташкентского государственного технического университета имени И.А. Каримова Ключевые слова: Чрезвычайные ситуации, система оповещения, информация, искусственный интеллект (ИИ), риск, автоматизация. Введение. В условиях роста природных и техногенных угроз задача своевременного и достоверного информирования населения о чрезвычайных ситуациях приобретает особую значимость. Эффективность мер по защите жизни и здоровья граждан во многом определяется не только технической готовностью сил реагирования, но и уровнем осведомлённости населения, его способностью правильно воспринимать информацию и действовать в соответствии с полученными рекомендациями. Для Республики Узбекистан, характеризующейся разнообразием природно-климатических условий, высокой плотностью населения в отдельных регионах и активным развитием промышленной и транспортной инфраструктуры, вопросы информирования и оповещения населения имеют стратегическое значение. Современная система оповещения в Узбекистане находится в стадии активной цифровой трансформации и интеграции с национальными и региональными механизмами управления рисками. При этом сохраняются вызовы, связанные с обеспечением оперативности передачи информации, учётом психологических особенностей восприятия сообщений, противодействием дезинформации и необходимостью охвата всех категорий населения, включая сельские и труднодоступные районы. На фоне глобального развития искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных технологий формируются новые подходы к информированию населения, основанные на прогнозировании, автоматизированном анализе данных и адаптивной коммуникации. В данной статье рассматриваются современные направления развития систем информирования населения о чрезвычайных ситуациях с учётом возможностей искусственного интеллекта, а также анализируются перспективы их применения в 2026 году в контексте социально-экономических и технологических условий Республики Узбекистан. Актуальные вызовы и противоречия современной системы информирования населения Несмотря на значительный технологический и организационный прогресс в сфере предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций, современные исследования и практический опыт указывают на наличие ряда системных противоречий, ограничивающих эффективность информирования населения. Эти противоречия усиливаются по мере усложнения характера угроз и роста информационных потоков, влияющих на поведение людей в условиях кризиса. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 757 Во-первых, сохраняется проблема несвоевременного доведения информации, которая прямо влияет на масштабы последствий чрезвычайных ситуаций. Как отмечается в ряде работ, значительная доля потерь связана с опозданием реагирования и задержкой оповещения населения, органов управления и служб реагирования, что усугубляет тяжесть последствий ЧС и ограничивает возможности эвакуации и самоили взаимопомощи в первые критические минуты. Даже при развитой инфраструктуре оповещения сигнал о возникшей угрозе может быть воспринят поздно, фрагментарно или недостоверно. Во-вторых, важным вызовом является информационный вакуум и противоречивость данных, формирующие благоприятную среду для слухов, домыслов и панических реакций. Психологические исследования подчёркивают, что отсутствие своевременной и однозначной информации приводит к возникновению тревожных ожиданий, эмоциональной дезорганизации и снижению способности к рациональному поведению у большинства граждан — вплоть до 75% населения в условиях стресса. Это требует принципиально новых подходов к формированию понятных и адресных информационных сообщений. Третий аспект связан с разрывом между техническими возможностями и фактическим использованием новых коммуникационных технологий. Несмотря на стремительное развитие интегрированных систем связи, цифрового вещания, мобильных приложений и автоматизированных платформ, многие региональные и муниципальные структуры продолжают опираться преимущественно на традиционные формы оповещения — сирены, радиои телетрансляции. На практике это приводит к ограничению охвата целевой аудитории, особенно среди молодёжи, активно использующей социальные сети и мгновенные мессенджеры в качестве основных каналов получения информации. Четвёртый блок проблем относится к недостаточной адаптированности информации к психофизиологическим особенностям различных групп населения. Исследования показывают, что восприятие сообщений в условиях опасности зависит от возраста, уровня образования, стрессоустойчивости, предыдущего опыта, а также от самого формата подачи информации. Например, сложные или перегруженные терминами сообщения ухудшают способность населения к правильным действиям, тогда как простые визуальные инструкции и короткие алгоритмизированные рекомендации воспринимаются значительно лучше. Наконец, в условиях цифровизации и глобального информационного обмена обостряется проблема противодействия дезинформации и информационным вбросам, которые могут распространяться быстрее официальных сообщений. Электронные СМИ, социальные сети и неформальные коммуникации способны одновременно усиливать информированность населения и создавать дополнительные риски, связанные с распространением непроверенных сведений. Это требует мониторинга информационного поля и использования современных аналитических инструментов, позволяющих выявлять и нейтрализовать ложную информацию в реальном времени. Таким образом, современная система информирования населения сталкивается с комплексом взаимосвязанных вызовов — от технических и организационных до психологических и социальных. Эти вызовы требуют переосмысления существующих подходов и внедрения инновационных решений, включая интеллектуальные технологии прогнозирования, адаптивную мультимодальную подачу информации, новые алгоритмы оповещения и гибкие цифровые платформы. Формирующаяся глобальная информационная среда задаёт ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 758 принципиально новые условия, в которых эффективность информирования определяется не только наличием технических средств, но и способностью системы быстро реагировать, анализировать и персонализировать информационные потоки. Новые подходы к информированию населения в эпоху искусственного интеллекта Проведённый анализ отечественных и зарубежных исследований в области информирования населения при чрезвычайных ситуациях показывает, что за последние годы сложился переход от преимущественно реагирующей модели к проактивной, основанной на непрерывном мониторинге, прогнозировании рисков и адресной коммуникации с населением. При этом фундаментальные требования к информации — оперативность, достоверность, открытость и понятность для различных категорий граждан — сохраняют своё значение, но дополняются требованиями к интеграции, интеллектуальной обработке и персонализации данных . 1. От реагирующего оповещения к проактивному управлению риском Традиционно информирование населения рассматривалось как комплекс мероприятий, реализуемых преимущественно при угрозе или уже возникшей чрезвычайной ситуации, а также в формате плановой профилактической работы (лекции, печатные материалы, передачи в СМИ и т.п.) . Современные подходы, сформулированные в работах по использованию информационных технологий и автоматизированных систем управления в РСЧС, предполагают смещение акцента в сторону превентивной аналитики: создание единого информационного пространства, накопление и обработку больших массивов данных о природных и техногенных рисках, использовании моделей прогнозирования для раннего предупреждения ЧС и формирования заблаговременных информационных сообщений для населения. Искусственный интеллект в этой логике выступает как технологический «надстройка» над существующей инфраструктурой оповещения: интеллектуальные модули позволяют автоматизировать анализ многофакторных данных (метеорологические параметры, состояние инженерной инфраструктуры, социально-демографические характеристики территорий), формировать сценарные прогнозы и заблаговременно инициировать информационные кампании — задолго до перехода ситуации в фазу кризиса. 2. Персонализация и сегментация целевых аудиторий В работах, посвящённых современным методам информирования и медиапланированию, подчёркивается необходимость чёткого выделения и описания целевых аудиторий, выбора для них специфических каналов и форматов коммуникации. Разработаны подходы, учитывающие различия в восприятии информации разными социальными группами, а также влияние частоты и длительности контакта с информационным сообщением на его запоминание и поведенческий эффект. Развитие технологий ИИ позволяет радикально расширить эту линию: • алгоритмы кластеризации и профилирования аудитории по цифровым следам (используемые каналы связи, языковые предпочтения, типичные маршруты передвижения) дают возможность перехода от массовых сообщений к полуи индивидуализированным оповещениям; ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 759 • интеллектуальные системы могут автоматически подбирать формат подачи (текст, короткий видеоролик, инфографика, голосовое сообщение) и уровень сложности языка с учётом возрастных и когнитивных характеристик адресата, что особенно важно в условиях высокой эмоциональной нагрузки. Таким образом, «информирование населения» перестаёт быть абстрактной категорией и начинает строиться как совокупность дифференцированных коммуникационных стратегий, адаптированных к конкретным группам и даже отдельным пользователям. 3. Сквозной мониторинг информационного поля и борьба с дезинформацией В ряде работ подчёркивается важность мониторинга информационного поля и оценки эффективности проводимых информационных кампаний, включая анализ источников, тональности и динамики сообщений в СМИ и иных каналах связи . Уже на этом уровне предлагаются комплексные методики, позволяющие оценивать охват, частоту контакта и изменения информационного фона. Интеллектуальные технологии расширяют эти подходы в сторону: • автоматического сбора и анализа больших массивов данных из новостных ресурсов, социальных сетей, мессенджеров; • выявления аномалий и всплесков внимания к тем или иным сообщениям; • идентификации источников дезинформации и целенаправленных информационных вбросов. Системы обработки естественного языка и алгоритмы анализа тональности сообщений позволяют в режиме, близком к реальному времени, фиксировать рост тревоги, агрессии, распространение слухов и конспирологических версий, чтобы оперативно корректировать официальную коммуникацию и запускать контр-информационные мероприятия. Это особенно важно, поскольку именно «информационный вакуум», по данным психологических исследований, является одним из сильнейших факторов паники в условиях ЧС . 4. Интеграция многоканальных систем и интеллектуальных платформ Современные публикации подчёркивают тенденцию к интеграции различных технических средств — от локальных систем оповещения и наружных электронных экранов до цифрового телевидения, мобильной связи и Интернет-платформ — в единые комплексы, обеспечивающие многоканальное доведение информации до населения . В частности, разработка и внедрение автоматизированной информационной управляющей системы АИУС РСЧС-2030 рассматривается как шаг к формированию единого информационного пространства управления рисками и реагирования на ЧС. В эпоху искусственного интеллекта такие платформы получают дополнительное измерение: • единый центр обработки данных может использовать ИИ-модули для выбора оптимального набора каналов и последовательности оповещения (сирены, SMS, pushуведомления, социальные сети, электронные табло, системы "умного города"); • автоматически согласовывать содержание сообщений между различными уровнями управления, минимизируя противоречия и задержки; • учитывать плотность застройки, структуру транспортных потоков и другие пространственные параметры при выборе маршрутов и времени распространения информации. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 760 5. Учет психологических факторов и адаптивные форматы сообщений Психологические особенности восприятия информации в условиях стресса — фрагментарность восприятия, склонность к эмоциональной интерпретации, снижение способности к рациональному анализу — подробно описаны в ряде работ, посвящённых информированию и информационно-психологической поддержке населения. На этой основе формулируются требования к структуре и содержанию сообщений: краткость, чёткость, отсутствие двусмысленностей, алгоритмическая подача действий, визуальная подкреплённость. Искусственный интеллект открывает возможность создания адаптивных информационных шаблонов, которые автоматически модифицируются в зависимости от текущего уровня тревоги в обществе, динамики развития событий и особенностей аудитории. Например, система может: • сокращать объём сообщения и усиливать визуальный компонент при росте эмоциональной напряжённости; • дополнять базовую инструкцию разъясняющими материалами (FAQ, короткие видеоролики, интерактивные схемы) для групп с более высоким уровнем цифровой грамотности; • учитывать языковое разнообразие населения, автоматически формируя сообщения на нескольких языках. Тем самым реализуется прямое соединение результатов психологических исследований с возможностями ИИ по гибкой настройке контента. Риски внедрения интеллектуальных систем информирования населения и их математический анализ Внедрение интеллектуальных систем информирования населения о чрезвычайных ситуациях, с одной стороны, открывает перспективы повышения оперативности и адресности коммуникации, с другой — формирует новый спектр рисков, связанных как с технической и алгоритмической природой искусственного интеллекта, так и с психологическими особенностями восприятия населением машинно сгенерированных сообщений. Эти риски необходимо рассматривать в комплексе, сочетая инженерный, организационный и психологоинформационный анализ. Традиционный подход к оценке риска в системах безопасности основывается на представлении риска как произведения вероятности возникновения события на величину возможного ущерба: R=P(E) ⋅ U(E),R = P(E) где P(E) — вероятность наступления события E (например, невыдачи предупреждения или выдачи ложного оповещения), а U(E) — оценка ущерба при его реализации. Применительно к интеллектуальной системе оповещения ключевыми являются, как минимум, два типа событий: пропуск опасной ситуации (отсутствие или существенная задержка предупреждения при реальной угрозе) и ложная тревога (оповещение при отсутствии реальной угрозы). В терминах математической статистики это соответствует ошибкам второго и первого рода соответственно. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 761 Если обозначить через E1 событие пропуска опасной ситуации (ошибка второго рода), а через E2 — событие ложной тревоги (ошибка первого рода), совокупный риск функционирования системы можно представить как Rсист=P(E1) ⋅ U(E1)+P(E2) ⋅ U(E2) В условиях чрезвычайных ситуаций величина ущерба U(E1) заведомо несопоставимо выше, чем U(E2), поскольку пропуск или запоздалое оповещение может приводить к человеческим жертвам и крупному материальному ущербу, тогда как ложная тревога, как правило, связана с косвенными потерями — снижением доверия населения к системам оповещения, временной дезорганизацией и экономическими издержками. Ряд исследований подчёркивает, что именно своевременность оповещения является критическим фактором снижения человеческих потерь, а задержки информирования прямо коррелируют с ростом числа пострадавших. Следовательно, при проектировании интеллектуальной системы приоритет смещается в сторону минимизации P(E1), даже ценой некоторого увеличения P(E2). В этом контексте внедрение ИИ приводит к изменению формы функции P(Ei). Вероятности ошибок первого и второго рода зависят от качества обучающих выборок, структуры модели, устойчивости алгоритмов к выбросам и шумам, а также от корректности интеграции системы в существующую инфраструктуру ГСЧС Республики Узбекистан. При неполных, несбалансированных или смещённых данных обучения возможно систематическое занижение риска в определённых регионах или для отдельных типов угроз. Это создаёт ситуацию, когда математически «оптимальная» модель (в терминах средних ошибок) приводит к локально критическим ошибкам, не отражённым в агрегированных показателях. Дополнительный уровень риска возникает при анализе информационного поля. Интеллектуальные алгоритмы мониторинга социальных сетей и медиасреды, используемые для раннего выявления тревожных тенденций, должны различать аномалии естественного происхождения и целенаправленные информационные вбросы. В терминах математической модели это задача выбора порогового значения, при котором всплеск сообщений считается значимым. Слишком низкий порог повышает вероятность P(E2)— частых ложных тревог; слишком высокий — увеличивает P(E1), когда реальная паника и деструктивные слухи остаются незамеченными на ранней стадии. Таким образом, настройка порогов и критериев классификации становится самостоятельным источником риска. Психологические исследования восприятия информации в чрезвычайных ситуациях показывают, что население в условиях стресса склонно к фрагментарному, эмоционально окрашенному восприятию сообщений, а дефицит или противоречивость информации усиливает панические реакции и дезорганизует поведение. На этом фоне внедрение ИИплатформ формирования и распространения информации имеет двойственный эффект. С одной стороны, интеллектуальные системы способны обеспечивать большую согласованность и стабильность информационных потоков, снижая вероятность «информационного вакуума». С другой — усиливается феномен «автоматизационного доверия» (automation bias), когда и население, и операторы начинают переоценивать безошибочность решений, принимаемых алгоритмами, что приводит к недооценке необходимости экспертного контроля и критического анализа выходных данных. Влияние ИИ на восприятие информации проявляется также через изменение структуры авторитета источника. В традиционной модели доверие формируется по отношению к ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 762 конкретным субъектам коммуникации — государственным органам, экспертам, спасательным службам. При автоматизации процессов информирования субъект «размывается», на первый план выходит безличный «цифровой интерфейс». Психологически это может усиливать как доверие (эффект технологической компетентности), так и недоверие (опасения манипуляции алгоритмами, непрозрачность принципов работы). При недостаточной открытости и отсутствии разъяснительной работы возникает риск формирования устойчивых когнитивных барьеров: часть населения может игнорировать официальные сообщения, воспринимая их как навязанные «машиной» и не подлежащие проверке. Особую опасность представляет возможность смещения субъективного восприятия риска по сравнению с объективной оценкой. Если интеллектуальная система, исходя из математически оптимизированных критериев, снижает частоту оповещений для уменьшения числа ложных тревог, население может начать воспринимать любую редкую тревогу как свидетельство экстремальной опасности, что потенциально усиливает панические реакции. В то же время слишком частые сообщения, даже при небольшом объективном риске, приводят к «информационному выгоранию» и снижению чувствительности к сигналам, о чём косвенно свидетельствуют исследования эффективности различных форм информирования и частоты контакта с сообщениями. Таким образом, математическая оптимизация критериев с точки зрения статистики ошибок должна быть увязана с психологическими моделями восприятия частоты и значимости сигналов. Не менее значимым является риск зависимостей и каскадных отказов. Интеллектуальная система, встроенная в ЕИПАРИ и связанная с множеством внешних источников данных, становится элементом сложной сети, где локальный технический сбой или целенаправленная кибератака могут привести к искажению сразу нескольких звеньев цепочки — от анализа риска до формирования текстов сообщений. В математической модели это выражается в появлении коррелированных событий, когда вероятность комплекса ошибок P(E1,E2,…,En) уже не равна произведению независимых вероятностей, а существенно возрастает, формируя «хвостовые» сценарии с низкой априорной вероятностью, но крайне высоким ущербом. Для систем жизнеобеспечения, к которым относится оповещение населения, такие сценарии должны рассматриваться отдельно, даже если их частота мала. Наконец, необходимо учитывать, что восприятие информации, формируемой ИИ, опосредовано культурными, социальными и индивидуально-психологическими особенностями. Исследования подчёркивают, что даже при формально корректной подаче сообщений их интерпретация населением может существенно расходиться с исходным замыслом отправителя, особенно в условиях эмоционального напряжения и дефицита времени на осмысление. Использование искусственного интеллекта, способного адаптировать форматы и языковые конструкции, снижает эту проблему, но не устраняет её полностью. Более того, избыточная персонализация сообщений по цифровым профилям граждан способна сформировать «информационные пузыри», в рамках которых разные группы населения получают различающиеся акценты и интерпретации одного и того же события, что потенциально подрывает единство информационного пространства и затрудняет координацию коллективных действий в условиях ЧС. Таким образом, математическая оценка риска внедрения интеллектуальных систем информирования не может ограничиваться лишь вероятностной моделью ошибок ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 763 классификации. Она должна включать анализ динамики доверия к системе, поведенческих реакций населения на различную частоту и структуру сообщений, устойчивости алгоритмов к искажённым данным и злоумышленным воздействиям, а также учёт глубоко психологических механизмов восприятия сообщений в условиях чрезвычайной ситуации. Только в этом случае ИИ станет инструментом повышения безопасности, а не источником новых, плохо осознаваемых угроз. Сценарий функционирования интеллектуальной системы информирования населения в условиях нарастающей чрезвычайной ситуации Исходная обстановка В середине августа 2026 года в одном из крупных регионов фиксируется аномальный рост осадков, насыщение почвы влагой и признаки переполнения водохранилища. По данным метеорологической службы, в течение ближайших 48 часов ожидается ещё один циклон, способный вызвать локальные подтопления и риск разрушения защитных сооружений. ЕИПАРИ-2026 уже работает в фоновом режиме, анализируя данные: гидрологических датчиков, спутниковых снимков, прогнозов атмосферных моделей, сообщений в социальных сетях (жалобы жителей, фотографии подтопленных дорог), данных умных городских систем. I. Контур анализа среды: раннее выявление угрозы В течение нескольких часов система фиксирует аномалии: рост уровня воды превышает норму на 12%, скорость подъёма увеличивается, число публикаций с ключевыми словами «подтопило», «размывает», «перелив» растёт экспоненциально. Математический модуль прогнозирования строит вероятностную модель риска прорыва дамбы. Изначальное значение риска: P0=0.12. После поступления новых данных функция риска принимает вид: P(t)=1−e−0.35t, где t— количество часов с начала подъёма уровня воды. Через 8 часов прогноз показывает критический рост риска до значения: P(8)≈0.93. Система автоматически классифицирует событие как угрозу высокой вероятности. II. Контур адаптивной коммуникации: формирование предостерегающего сообщения ЕИПАРИ запускает режим раннего заблаговременного информирования. Система анализирует: возрастную структуру населения районов, уровень цифровой активности, эмоциональный фон сообщений жителей, уровень доверия к официальным каналам. Эмоциональный анализ соцсетей выявляет признаки растущего беспокойства. График «уровень тревожности — время» показывает увеличение индекса тревоги с 0.3 до 0.65 (по шкале от 0 до 1 за последние 4 часа). Первое сообщение Система формирует короткое, спокойное, информативное предупреждение: ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 764 «В связи с увеличением уровня воды ведётся постоянный мониторинг. Угрозы для населения нет. Просим следить за официальными каналами». Тон сообщения нейтральный; эмоциональные маркеры (восклицания, модальные слова) исключены. Для разных групп создаются разные форматы: • для пожилых — аудиосообщение; • для молодых — push-уведомление и публикация в соцсетях; • для сельских районов — SMS и сообщения в мессенджерах; • на остановках и в метро — инфографика на электронных экранах. III. Обратная связь: изменение поведения населения Система фиксирует, что после публикации первого сообщения количество панических комментариев уменьшается вдвое. Однако через 3 часа поступает новая информация: скорость роста уровня воды увеличилась ещё на 25%. Обновлённая модель риска: P(11)≈0.97. Система автоматически повышает уровень готовности. IV. Усиление угрозы: переход к оперативному оповещению Второе сообщение — предупреждение о возможной эвакуации «По прогнозу специалистов вероятно резкое повышение уровня воды. Будьте готовы к возможной эвакуации. Подготовьте документы и необходимые вещи. Следуйте инструкциям». Для районов, наиболее близких к водохранилищу, система автоматически добавляет карту возможных маршрутов. Динамика реакции населения График «количество запросов в поисковых системах» показывает: • рост запросов «что взять при эвакуации» на 320 %, • рост запросов «пункты временного размещения» на 540 %. ЕИПАРИ использует эти данные для корректировки информационной кампании: формирует дополнительный ролик «Как подготовиться к эвакуации за 10 минут». V. Возникновение критической ситуации: активация полноценного оповещения В 02:40 ночи датчики фиксируют резкое повышение давления на дамбе. Вероятность прорыва достигает: P=0.995. Третье сообщение — экстренное «Внимание! Высокий риск прорыва дамбы. Жителям улиц …, …, … необходимо немедленно покинуть опасную зону и проследовать по маршрутам эвакуации. Время прибытия воды