Social scoring in Russia: citizens' perception and the role of artificial intelligence
DOI:
https://doi.org/10.18255/2412-6519-2026-1-74-89Keywords:
rating, social rating, artificial intelligence, behavior, society, businessAbstract
The study examines the attitude of citizens towards social rating and big data processing using artificial intelligence (AI) technologies. The main problems of this phenomenon are related to the opacity of algorithms, ambivalent perception of ratings in different contexts, as well as ethical and social challenges, including the risks of manipulation, digital inequality, and restrictions on personal freedom. A comprehensive analysis was carried out, including a comparative analysis of the cases of rating systems in Russia and abroad, interviews with experts from different regions of Russia and focus groups with citizens. As a result, the technological, regulatory and social aspects of the use of artificial intelligence in rating systems, as well as different models of perception of ratings in the consumer and administrative spheres, have been identified. The study showed that artificial intelligence is the cognitive core that processes big data, and social rating transforms the results into behavioral incentives and constraints, which creates both new opportunities for management and improvement of the quality of services, as well as challenges for social justice, transparency and digital sovereignty.References
Соколов А. В., Гребенко Е. Д. Создание и развитие цифровых экосистем в России как способа коммуникации власти и граждан // PolitBook. 2024. № 2. С. 6-23. DOI 10.24412/2227-1538-2024-2-6-23
Го Х. Социальный рейтинг как система контроля общественной деятельности граждан в современном государстве: преимущества и противоречия // Общество: социология, психология, педагогика. 2025. № 3. С. 26-31. DOI 10.24158/spp.2025.3.3
Рувинский Р. З. Право и справедливость в эпоху системы социального кредита // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2021. № 1. С. 300-302. EDN RUCIDK
Соломонов Е. В. Понятие и признаки искусственного интеллекта // Вестник Омского университета. Серия: Право. 2023. Т. 20, № 4. С. 57-65. DOI 10.24147/1990-5173.2023.20(4).57-65 DOI: https://doi.org/10.24147/1990-5173.2023.20(4).57-65
Бегишев И. Р. Технология искусственного интеллекта: мировой опыт развития // Baikal Research Journal. 2020. Т. 11, №. 3. С. 1-9. DOI 10.17150/2411-6262.2020.11(3).1
Петрунин Ю. Ю. Развитие концепции социального искусственного интеллекта // Вестник Московского университета. Серия 21: Управление (государство и общество). 2023. № 1. С. 93-112. EDN UYVVCS
Фролов А. А., Гуменюк С. Т., Калембрик П. В. Потенциал рейтингования граждан в условиях развития искусственного интеллекта и цифровых профилей // Возможности и угрозы цифрового общества: Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Ярославль, 03-04 апреля 2025 года. Ярославль: Канцлер, 2025. С. 392-404. EDN BMRQPW
Картавцев В. В., Космарский А.А. Общество взаимного оценивания: как устроены и что скрывают современные системы рейтингования // Социодиггер. 2021. № 7. С. 5-15. EDN ELFZOK
Рувинский Р. З., Рувинская Е. А., Комарова Т. Д. Общественное восприятие практик цифрового профилирования и социального рейтингования: ситуация в России и Китае // Социодинамика. 2021. № 12. С. 56-76. DOI 10.25136/2409-7144.2021.12.36824
Старых Н. В. Институт благотворительности: сравнительный анализ социокультурных моделей помогающего поведения и коммуникации // Коммуникология. 2016. Т. 4, № 2. С. 111-124. EDN UGQDXN
Жуков Д. С. Искусственный интеллект для общественно-государственного организма: будущее уже стартовало в Китае // Журнал политических исследований. 2020. Т. 4, № 2. С. 70-79. DOI 10.12737/2587-6295-2020-70-79 DOI: https://doi.org/10.12737/2587-6295-2020-4-2-70-79
Шведова В. О. Цифровые идентификаторы личности как новый источник социальной дискриминации // Социальная интеграция и развитие этнокультур в евразийском пространстве. 2020. Т. 3, № 9. С. 239-244. EDN NHLZCO
Сайт отзывов о врачах № 1 в России // ПроДокторов: сайт. 01.04.2025. URL: https://prodoctorov.ru/(дата обращения: 01.10.2025).
Рейтинг продавца и магазина: что это, как формируется и почему влияет на продажи // Журнал "Что на счёт" от Яндекс Маркета: сайт. 01.04.2025. URL: https://partner.market.yandex.ru/chtojournal/slovar/reyting-prodavtsa-magazina/#kak-reyting-vliyaet-na-prodazhi (дата обращения: 30.10.2025).
Иванов В. И., Дзюрдзя О. А., Бурлаков В. В. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в автоматизации e-commerce: кейсы и возможности // Сегодня и завтра российской экономики. 2025. № 2. С. 27-49. EDN LOXOAI
Ильина И. Ю., Минасян Л. А. Современные подходы к определению кадрового потенциала IT-отрасли в условиях становления цифровой экономики // Вестник РГГУ. Серия: Экономика. Управление. Право. 2025. № 2. С. 23-38. DOI 10.28995/2073-6304-2025-2-23-38
Что такое рейтинг пользователя: как он считается и от чего зависит // Яндекс.Go: сайт. 05.12.2023. URL: https://taxi.yandex.ru/blog/chto-takoe-reyting-polzovatelya (дата обращения: 30.09.2025).
Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков? Спросили экспертов и рассказали про опыт JetLend // JetLend: сайт. 05.04.2024. URL: https://jetlend.ru/blog/novaya-era-v-kreditnom-skoringe-kak-ii-pomogaet-otsenivat-zaemshhikov-sprosili-ekspertov-i-rasskazali-pro-opyt-jetlend/(дата обращения: 02.10.2025).
"Росгосстрах" обновил ИИ модели по ОСАГО // Росгосстрах: сайт. 10.06.2025. URL: https://www.rgs.ru/about/news/rosgosstrakh-obnovil-ii-modeli-po-osago (дата обращения: 02.10.2025).
