Бобков В.Н., Черных Е.А., Алиев У.Т., Курильченко Е.И. (2011). Неустойчивость занятости: негативные стороны современных социально-трудовых отношений // Уровень жизни населения регионов России. № 5. С. 13–26.
Елисеева И.И., Раскина Ю.В. (2017). Измерение бедности в России: возможности и ограничения // Вопросы статистики. № 8. С. 70–89.
Ерохина Е.В., Джергения Ю.Б. (2020). Угрозы реализации национальных интересов Российской Федерации в период после пандемии // Экономическая безопасность. Т. 3. № 3. С. 259–272. DOI: 10.18334/ecsec.3.3.110681
Константиновский Д.Л., Попова Е.С., Кузнецов И.С., Кузнецов Р.С. (2025). Цифровые технологии и большие данные в социологических исследованиях: концепция, методология, возможности // Мир России. Т. 34. № 1. С. 144–160. DOI: 10.17323/1811-038X-2025-34-1-144-160
Лежнина Ю.П. (2010). Социально-демографические факторы, определяющие риск бедности и малообеспеченности // Социологические исследования. № 3. С. 36–44.
Мареева С.В., Тихонова Н.Е. (2016). Бедность и социальные неравенства в России в общественном сознании // Мир России. Т. 25. № 2. С. 37–67.
Маркеева А.В., Гавриленко О.В. (2021). Большие данные как исследовательская технология: возможности и ограничения применения в современной управленческой практике // Общество: социология, психология, педагогика. № 12. С. 94–103. DOI: 10.24158/spp.2021.12.12
Овчарова Л.Н. (2012). Теоретико-методологические вопросы определения и измерения бедности // SPERO. № 16. С. 15–38.
Овчарова Л.Н., Попова Д.О. (2013). Доходы и расходы российских домашних хозяйств: что изменилось в массовом стандарте потребления // Мир России. № 3. С. 3–32.
Римашевская Н.М., Бочкарева В.К., Мигранова Л.А., Молчанова Е.В., Токсанбаева М.С. (2013). Человеческий потенциал российских регионов // Народонаселение. № 3. С. 82–141.
Суринов А.Е., Луппов А.Б. (2022). Дифференциация доходов населения и стоимость жизни на субрегиональном уровне. Оценки для России // Экономический журнал ВШЭ. Т. 26. № 4. С. 552–578. DOI: 10.17323/1813-8691-2022-26-4-552-578
Тихонова Н.Е. (2011). Низший класс в социальной структуре российского общества // Социологические исследования. № 5. С. 24–35.
Шайдуллина, Р. М., Степанова, Р. Р. (2020). Основные тенденции социально-экономического неравенства и уровня бедности населения на примере Республики Башкортостан // Вестник Алтайской академии экономики и права. № 2. С. 92–100. DOI: https://doi.org/10.17513/vaael.1004
Шеремет А.Н. (2022). Социальная эксклюзия в современном российском обществе: масштабы, разновидности, прогноз // Медицина. Социология. Философия. Прикладные исследования. № 3. С. 209–212. DOI: 10.24412/2686-9365-2022-3-209-212
Aiken E., Bedoya G., Blumenstock J.E., Coville A. (2023). Program targeting with machine learning and mobile phone data: Evidence from an anti-poverty intervention in Afghanistan. Journal of Development Economics, 161, 103016. DOI: 10.1016/j.jdeveco.2022.103016
Aiken E., Bellue S., Karlan D., Udry C., Blumenstock J.E. (2022). Machine learning and phone data can improve targeting of humanitarian aid. Nature, 603(7903), 864–870. DOI: 10.1038/s41586-022-04484-9
Alkire S., Foster J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, 95, 476–487. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2010.11.006
Alkire S., Santos M.E. (2014). Measuring acute poverty in the developing world: Robustness and scope of the multidimensional poverty index. World Development, 59, 251–274. DOI: 10.1016/j.worlddev.2014.01.026
Bayat A. (2000). From "dangerous classes" to "quiet rebels". International Sociology, 15(3), 533–557. DOI: 10.1177/026858000015003005
Chi G., Fang H., Chatterjee S., Blumenstock J.E. (2022). Microestimates of wealth for all low- and middle-income countries. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(3), e2113658119. DOI: 10.1073/pnas.2113658119
Dang H.-A., Jolliffe D., Carletto C. (2019). Data gaps, data incomparability, and data imputation: A review of poverty measurement methods for data-scarce environments. Journal of Economic Surveys, 33(3), 757–797. DOI: 10.1111/joes.12307
D'Attoma I., Matteucci M. (2024). Multidimensional poverty: An analysis of definitions, measurement tools, applications and their evolution over time through a systematic review of the literature up to 2019. Quality & Quantity, 58(4), 3171–3213. DOI: 10.1007/s11135-023-01792-8
Fatehkia M., Coles B., Ofli F., Weber I. (2020). The relative value of Facebook advertising data for poverty mapping. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 14(1), 934–938. DOI: 10.1609/icwsm.v14i1.7361
Fatehkia M., Del Villar Z., Koebe T. et al. (2022). Using Facebook advertising data to describe the socio-economic situation of Syrian refugees in Lebanon. Frontiers in Big Data, 5, art. 1033530. DOI: 10.3389/fdata.2022.1033530
Ferraro F., Etzion D., Gehman J. (2015). Tackling grand challenges pragmatically: Robust action revisited. Organization Studies, 36(3), 363–390. DOI: 10.1177/0170840614563742
Frías-Martínez V., Virseda J. (2012). On the relationship between socio-economic factors and cell phone usage. In: Proceedings of the Fifth International Conference on Information and Communication Technologies and Development (ICTD '12). DOI: 10.1145/2160673.2160684
Geng Z., Gao Z., Tsai C., Lu J. (2023). CGPM: Poverty mapping framework based on multi-modal geographic knowledge integration and macroscopic social network mining. In: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Lecture Notes in Computer Science, 13717. DOI: 10.1007/978-3-031-26419-1_33
Giurgola S., Piaggesi S., Karsai M. et al. (2022). Mapping urban socioeconomic inequalities in developing countries through Facebook advertising data. Frontiers in Big Data, 5, art. 1006352. DOI: 10.3389/fdata.2022.1006352
Hall O., Dompae F., Wahab I., Dzanku F.M. (2023). A review of machine learning and satellite imagery for poverty prediction: Implications for development research and applications. Journal of International Development, 35(7), 1753–1768. DOI: 10.1002/jid.3751
Jean N., Burke M., Xie M. et al. (2016). Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty. Science, 353(6301), 790–794. DOI: 10.1126/science.aaf7894
Kartseva M.A. (2020). Poverty in the Russian Federation: Possibilities and specifics of the use of the AROPE multi-criteria index in the poverty monitoring system of the Russian Federation. Population and Economics, 4(1), 1–19. DOI: 10.3897/popecon.4.e50836
Klyuev A., Šuvaković U.V., Bagirova A., Kozitsina T. (2025). The social space of poverty as an object of sociological analysis. Sociološki pregled, 59(4), 1388–1425. DOI: 10.5937/socpreg59-62133
Larsen C.A. (2008). The institutional logic of welfare attitudes: How welfare regimes influence public support. Comparative Political Studies, 41, 145–168. DOI: 10.1177/0010414006295234
Ledesma C., Garonita O.L., Flores L.J., Tingzon I., Dalisay D. (2020). Interpretable poverty mapping using social media data, satellite images, and geospatial information. Machine Learning for the Developing World (ML4D) Workshop, NeurIPS 2020. arXiv:2011.13563.
Lucas K. (2012). Transport and social exclusion: Where are we now? Transport Policy, 20, 105–113. DOI: 10.1016/j.tranpol.2012.01.013
Marchetti S., Giusti C., Schirripa Spagnolo F., Bertarelli G., Biggeri L. (2024). The impact of local cost-of-living differences on relative poverty incidence: An application using retail scanner data and small area estimation models. Statistical Methods & Applications, 33(4), 1117–1143. DOI: 10.1007/s10260-023-00742-w
Marty R., Duhaut A. (2024). Global poverty estimation using private and public sector big data sources. Scientific Reports, 14, 3160. DOI: 10.1038/s41598-023-49564-6
Moatsos M. (2025). Global poverty: A review of measurement, levels, and trends in a historical perspective. Journal of Economic Surveys, 39(2), 706–766. DOI: 10.1111/joes.12644
Mosse D. (2010). A relational approach to durable poverty, inequality and power. The Journal of Development Studies, 46(7), 1156–1178. DOI: 10.1080/00220388.2010.487095
Nazarbaeva E.A., Pishnyak A.I., Khalina N.V. (2022). Multidimensional poverty: Methodology and calculations on Russian data. Russian Journal of Economics, 8(4), 352–380. DOI: 10.32609/j.ruje.8.81710
Njuguna C., McSharry P. (2017). Constructing spatiotemporal poverty indices from big data. Journal of Business Research, 70, 318–327. DOI: 10.1016/j.jbusres.2016.08.005
Nzelibe I.U. (2024). Satellite and artificial intelligence in mapping multidimensional poverty in Africa: A review study. African Journal of Land Policy and Geospatial Sciences, 7(1), 325–347. DOI: 10.22004/AG.ECON.342079
Pokhriyal N., Jacques D.C. (2017). Combining disparate data sources for improved poverty prediction and mapping. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(46), E9783–E9792. DOI: 10.1073/pnas.1700319114
Slobodenyuk E.D., Mareeva S.V. (2020). Relative poverty in Russia: Evidence from different thresholds. Social Indicators Research, 151(1), 135–153. DOI: 10.1007/s11205-020-02364-1
Smith W.K., Gonin M., Besharov M.L. (2013). Managing social-business tensions: A review and research agenda for social enterprise. Business Ethics Quarterly, 23(3), 407–442. DOI: 10.5840/beq201323327
Smythe I.S., Blumenstock J.E. (2022). Geographic microtargeting of social assistance with high-resolution poverty maps. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(32), e2120025119. DOI: 10.1073/pnas.2120025119
Soto V., Frías-Martínez V., Virseda J., Frías-Martínez E. (2011). Prediction of socioeconomic levels using cell phone records. In: User Modeling, Adaption and Personalization. DOI: 10.1007/978-3-642-22362-4_35
Steele J.E., Sundsøy P.R., Pezzulo C. et al. (2017). Mapping poverty using mobile phone and satellite data. Journal of the Royal Society Interface, 14(127), 20160690. DOI: 10.1098/rsif.2016.0690
Tingzon I., Orden A., Go K.T. et al. (2019). Mapping poverty in the Philippines using machine learning, satellite imagery, and crowd-sourced geospatial information. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-4/W19, 425–431. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W19-425-2019
Van der Weide R., Blankespoor B., Elbers C., Lanjouw P. (2022). How Accurate is a Poverty Map Based on Remote Sensing Data? An Application to Malawi. Policy Research Working Paper No. 10171. Washington, DC: World Bank. DOI: 10.1596/1813-9450-10171
Van Oorschot W. (2006). Making the difference in social Europe: Deservingness perceptions among citizens of European welfare states. Journal of European Social Policy, 16(1), 23–42. DOI: 10.1177/0958928706059829
Wijaya D.R., Ibadurrohman R.I.F., Hernawati E., Wikusna W. (2024). Poverty prediction using e-commerce dataset and filter-based feature selection approach. Scientific Reports, 14, 3088. DOI: 10.1038/s41598-024-52752-7
Wijaya D.R., Paramita N.L.P.S.P., Uluwiyah A. et al. (2022). Estimating city-level poverty rate based on e-commerce data with machine learning. Electronic Commerce Research, 22(1), 195–221. DOI: 10.1007/s10660-020-09424-1
Yeh C., Perez A., Driscoll A. et al. (2020). Using publicly available satellite imagery and deep learning to understand economic well-being in Africa. Nature Communications, 11(1), 2583. DOI: 10.1038/s41467-020-16185-w
Благодарности
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25-28-01542, https://rscf.ru/project/25-28-01542/.
Авторы выражают благодарность рецензентам за экспертное мнение и конструктивный подход.