Социальная комфортность как латентная характеристика качества жизни: возможности измерения на основе поисковых запросов
Научная статья
Выражение признательности
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25-18-00319 «Экономикодемографический анализ качества жизни населения России».
Для цитирования
Шаклеина М. В., Бабаян С. Г. Социальная комфортность как латентная характеристика качества жизни: возможности измерения на основе поисковых запросов // Социологический журнал. 2026. Том 32. № 3. С. 30-54. DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2026.32.3.2 EDN: BYPVJN
Аннотация
Социальная комфортность рассматривается в статье как латентная характеристика качества жизни населения, измеряемая на основе поисковых запросов пользователей сети на региональном уровне. Информационная база сформирована по данным поисковых запросов Google Trends: помесячные данные с 01.01.2015 по 01.01.2025, которые сгруппированы в двенадцать блоков, отражающих ключевые аспекты социальной комфортности. Методология базируется на отборе поисковых запросов с использованием семантических моделей (NAVEC), стандартизированной обработке временных рядов, применении метода главных компонент и построении агрегированного интегрального индикатора по методологии С.А. Айвазяна. Построены временные профили социальной комфортности и выделены доминирующие запросы, изменения интенсивности которых связаны с ростом или снижением сводного индикатора. Это позволяет рассматривать поисковую активность населения как чувствительный индикатор изменений в сфере труда, безопасности, общественных настроений, а также реакции населения на меры государственной политики. Результаты анализа за период с 2015 по 2025 г. демонстрируют трансформацию поведенческих стратегий: переход от стратегий накопления к адаптации и сбережению ресурсов в ответ на внешние шоки. Валидность построенного интегрального индикатора осуществляется путем сопоставления с показателями официальной статистики (ожидаемая продолжительность жизни, реальные доходы, скорректированный чистый национальный доход на душу населения, политическая стабильность). В заключении рассматриваются три региональных кейса — Приморский край, Калининградская область, Москва — с применением генетического подхода. Показано, что социально-экономический генотип является фильтром восприятия условий проживания и дополняет традиционные оценки качества жизни характеристикой внутренней структуры факторов и их иерархии, что принципиально важно для адресного проектирования экономической и социальной политики.
Ключевые слова:
социальная комфортность, качество жизни, поисковые запросы, Google Trends, интегральный индикатор, социально-экономический генотип, регионы России
Литература
1. Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения. Эконометрический подход. М.: Наука, 2012. — 432 с. EDN: WNTANH
2. Кайсина П.А., Шаклеина М.В., Светличная С.В. Проблема повышения качества жизни населения: роль социально-экономического генотипа в формировании стратегии развития регионов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2025. Т. 18. № 6. С. 71–89. DOI: 10.15838/esc.2025.6.102.3 EDN: HPFVRD
3. Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Субъективное благополучие: проблема анализа качественной (не)однородности населения (часть 1) // Социологические исследования. 2024. № 4. С. 14–25. DOI: 10.31857/S0132162524040029 EDN: PMJHXT
4. Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Субъективное благополучие: проблема анализа качественной (не)однородности населения (часть 2) // Социологические исследования. 202№ 5. С. 66–78. DOI: 10.31857/S0132162524050058 EDN: FCJIVG
5. Мыслякова Ю.Г. Генетический подход в исследованиях устойчивого экономического развития регионов // Журнал экономической теории. 2020. Т. 17. № 4. С. 837–848. DOI: 10.31063/2073-6517/2020.17-4.8 EDN: YPCLOF
6. Мыслякова Ю.Г., Неклюдова Н.П. Теоретический подход к региональному развитию с учетом социально-экономического генотипа территории // Журнал экономической теории. 2021. Т. 18. № 1. С. 103–115. DOI: 10.31063/2073-6517/2021.18-1.7 EDN: HJLIKQ
7. Фантаццини Д., Шаклеина М.В., Юрас Н.А. Big Data в определении социального самочувствия населения России // Прикладная эконометрика. 2018. № 50. С. 43–66.
8. Шаклеина М.В. Теория, методология и моделирование механизма комплексного мониторинга социальной комфортности: монография. Вологда: ВолНЦ РАН, 2021. — 134 с. EDN: PEOKEW
9. Шаклеина М.В., Волкова М.И., Шаклеин К.И., Якиро С.Р. Возможности интеграции Google Trends и официальной статистики при оценке социальной комфортности и прогнозировании финансового положения населения // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 5. С. 215–234. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-5-215-234 EDN: ZXSGMT
10. Широв А.А., Кузнецова О.В., Михеева Н.Н., Узяков М.Н. Роль пространственного развития при достижении национальных целей российской экономики // Проблемы прогнозирования. 2025. № 4. С. 11–23. DOI: 10.47711/0868-6351-211-11-23 EDN: FRWLMD
11. Algan Y., Beasley E., Guyot F., Higa K., Murtin F., Senik C. Big Data Measures of Well-Being: Evidence From a Google Well-Being Index in the United States. OECD Statistics Working Papers. 2016. DOI: 10.1787/5jlz9hpg0rd1-en
12. Al-Kenane K., Boy F., Alsaber A., Nafea R., AlMutairi S. Digital epidemiology of high-frequency search listening trends for the surveillance of subjective well-being during COVID-19 pandemic. Frontiers in Psychology. 2024. Vol. 15. Art. 1442303. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1442303
13. Boarini R., Comola M., de Keulenaer F., Manchin M., Smith R. Can governments boost people’s sense of well-being? The impact of selected labour market and health policies on life satisfaction. Social Indicators Research. 2013. Vol. 114. No. 1. P. 105–120. DOI: 10.1007/s11205-013-0386-8
14. Bochkarev V.V., Savinkov A.V., Shevlyakova A.V. Predicting the Valence Rating of Russian Words Using Various Pre-trained Word Embeddings. International Conference on Speech and Computer. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. P. 349–361. DOI: 10.1007/978-3-031-78014-1_26
15. Bogacheva E., Puchkovskaia A., Smetannikov I. Named entity recognition for Russian historical texts. CSAI’19: Proceedings of the 2019: 3rd International Conference on Computer Science and Artificial Intelligence. 2019. P. 13–17. DOI: 10.1145/3374587.3374637
16. Brodeur A., Clark A.E., Flèche S., Powdthavee N. COVID-19, lockdowns and well-being: Evidence from Google Trends. Journal of Public Economics. 2021. No. 193. P. 1–8. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2020.104346
17. Ciommi M., Gigliarano C., Emili A., Taralli S., Chelli F.M. A new class of composite indicators for measuring well-being at the local level: An application to the Equitable and Sustainable Well-being (BES) of the Italian Provinces. Ecological Indicators. 2017. Vol. 76. P. 281–296. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2008.02150.x
18. Clark A.E., et al. Lags and leads in life satisfaction: A test of the baseline hypothesis. The Economic Journal. 2008. Vol. 118. No. 529. P. F222–F243. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2008.02150.x
19. Conti G., Pudney S. Survey design and the analysis of satisfaction. Review of Economics and Statistics. 2011. Vol. 93. No. 3. P. 1087–1093. DOI: 10.1162/REST_a_00202
20. Deaton A. Income, Health, and Well-Being around the World: Evidence from the Gallup World Poll. Journal of Economic Perspectives. 2008. Vol. 22 (2). P. 53–72. DOI: 10.1257/jep.22.2.53
21. Decancq K., Fleurbaey M., Schokkaert E. Inequality, income, and well-being. Handbook of Income Distribution. 2015. Vol. 2. P. 67–140. DOI: 10.1016/B978-0-444-59428-0.00003-5
22. Díaz F., Henríquez P. A., Winkelried D. Heterogeneous responses in Google Trends measures of well-being to the COVID-19 dynamic quarantines in Chile. Scientific Reports. 2022. Vol. 12. No. 1. Art. 14514. DOI: 10.1038/s41598-022-18514-z
23. Dolan P., Peasgood T., White M. Do we really know what makes us happy? A review of the economic literature on the factors associated with subjective well-being. Journal of Economic Psychology. 2008. Vol. 29. No. 1. P. 94–122. DOI: 10.1016/j.joep.2007.09.001
24. Franzén A. Big data, big problems: Why scientists should refrain from using Google Trends. Acta Sociologica. 2023. Vol. 66. Iss. 3. P. 343–347. DOI: 10.1177/00016993221151118
25. Helliwell J. F., Huang H., Grover, S., Wang S. Empirical linkages between good governance and national well-being. Journal of Comparative Economics.2018. Vol. 46 (4). P. 1332–1346. DOI: 10.1016/j.jce.2018.01.004
26. Holzl J., Keusch F., Sajons C. The (mis)use of Google Trends data in the social sciences: A systematic review, critique, and recommendations. Social Science Research. 2025. Vol. 126. Art. 103099. DOI: 10.1016/j.ssresearch.2024.103099
27. Hyde M., Wiggins R.D., Higgs P., Blane D.B. A measure of quality of life in early old age: the theory, development and properties of a needs satisfaction model (CASP-19). Aging & Mental Health. 2003. Vol. 7. No. 3. P. 186–194. DOI: 10.1080/1360786031000101157
28. Jaidka K., Giorgi S., Schwartz H.A., Ungar L.H., Eichstaedt J.C. Estimating geographic subjective well-being from Twitter: A comparison of dictionary and data-driven language methods. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2020. Vol. 117. No. 19. P. 10165–10171. DOI: 10.1073/pnas.1906364117
29. Jimenez A., Santed-Germán M. A., Ramos V. Google Searches and Suicide Rates in Spain, 2004–2013: Correlation Study. JMIR Public Health and Surveillance. 2020. Vol. 6. Iss. 2. P. 1–15. DOI: 10.2196/10919
30. Jorm A.F., Ryan S.M. Cross-national and historical differences in subjective well-being. International Journal of Epidemiology. 2014. Vol. 43 (2). P. 330–340. DOI: 10.1093/ije/dyt188
31. Krumpal I. Determinants of social desirability bias in sensitive surveys: a literature review. Quality & quantity. 2013. Vol. 47. No. 4. P. 2025–2047. DOI: 10.1007/s11135-011-9640-9
32. Mavragani A., Tsagarakis K. YES or NO: Predicting the 2015 Greek Referendum results using Google Trends. Technological Forecasting and Social Change. 2016. Vol. 109. P. 1–5. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.04.028
33. Morris M.D. A physical quality of life index. Urban Ecology. 1978. Vol. 3. Iss. 3. P. 225–240. DOI: 10.1016/0304-4009(78)90015-3
34. Brochado A. Google Search-Based Sentiment Indexes. IIMB Management Review. 2020. Vol. 32. Iss. 3. P. 325–335. DOI: 10.1016/j.iimb.2019.10.015
35. Ott J. C. Government and Happiness in 130 Nations: Good Governance Fosters Higher Level and More Equality of Happiness. Social Indicators Research. 2011. Vol. 102. P. 3–22. DOI: 10.1007/s11205-010-9719-z
36. Popova E., Spitsyn V. Sentiment Analysis of Short Russian Texts Using BERT and Word2Vec Embeddings. CEUR Workshop Proceedings. 31. “GraphiCon 2021 — Proceedings of the 31st International Conference on Computer Graphics and Vision”. 2021. P. 1011–1016. DOI: 10.20948/graphicon-2021-3027-1011-1016
37. Reisinger J. Subjective Well-Being and Social Desirability. Journal of Public Economics. 2022. Vol. 214. Art. 104745. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2022.104745
38. Ruggeri K., Garcia-Garzon E., Maguire Á., Matz S., Huppert F.A. Well-being is more than happiness and life satisfaction: a multidimensional analysis of 21 countries. Health and Quality of Life Outcomes. 2020. No. 18 (192). P. 1–16. DOI: 10.1186/s12955-020-01423-y
39. Sprangers M.A.G., Schwartz C.E. Integrating Response Shift into Health-Related Quality of Life Research: A Theoretical Model. Social Science & Medicine. 1999. Vol. 48. No. 11. P. 1507–1515. DOI: 10.1016/S0277-9536(99)00045-3
40. Stiglitz J.E., Sen A., Fitoussi J.P. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. 2008. 291 p. Accessed 05.07.2026. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/8131721/8131772/Stiglitz-Sen-Fitoussi-Commission-report.pdf
41. Yonk R.M., Smith J.T., Wardle A. Building a quality of life index. Social Indicators Research. 2017. Accessed 12.08.2026. DOI: 10.5772/67821
2. Кайсина П.А., Шаклеина М.В., Светличная С.В. Проблема повышения качества жизни населения: роль социально-экономического генотипа в формировании стратегии развития регионов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2025. Т. 18. № 6. С. 71–89. DOI: 10.15838/esc.2025.6.102.3 EDN: HPFVRD
3. Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Субъективное благополучие: проблема анализа качественной (не)однородности населения (часть 1) // Социологические исследования. 2024. № 4. С. 14–25. DOI: 10.31857/S0132162524040029 EDN: PMJHXT
4. Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Субъективное благополучие: проблема анализа качественной (не)однородности населения (часть 2) // Социологические исследования. 202№ 5. С. 66–78. DOI: 10.31857/S0132162524050058 EDN: FCJIVG
5. Мыслякова Ю.Г. Генетический подход в исследованиях устойчивого экономического развития регионов // Журнал экономической теории. 2020. Т. 17. № 4. С. 837–848. DOI: 10.31063/2073-6517/2020.17-4.8 EDN: YPCLOF
6. Мыслякова Ю.Г., Неклюдова Н.П. Теоретический подход к региональному развитию с учетом социально-экономического генотипа территории // Журнал экономической теории. 2021. Т. 18. № 1. С. 103–115. DOI: 10.31063/2073-6517/2021.18-1.7 EDN: HJLIKQ
7. Фантаццини Д., Шаклеина М.В., Юрас Н.А. Big Data в определении социального самочувствия населения России // Прикладная эконометрика. 2018. № 50. С. 43–66.
8. Шаклеина М.В. Теория, методология и моделирование механизма комплексного мониторинга социальной комфортности: монография. Вологда: ВолНЦ РАН, 2021. — 134 с. EDN: PEOKEW
9. Шаклеина М.В., Волкова М.И., Шаклеин К.И., Якиро С.Р. Возможности интеграции Google Trends и официальной статистики при оценке социальной комфортности и прогнозировании финансового положения населения // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 5. С. 215–234. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-5-215-234 EDN: ZXSGMT
10. Широв А.А., Кузнецова О.В., Михеева Н.Н., Узяков М.Н. Роль пространственного развития при достижении национальных целей российской экономики // Проблемы прогнозирования. 2025. № 4. С. 11–23. DOI: 10.47711/0868-6351-211-11-23 EDN: FRWLMD
11. Algan Y., Beasley E., Guyot F., Higa K., Murtin F., Senik C. Big Data Measures of Well-Being: Evidence From a Google Well-Being Index in the United States. OECD Statistics Working Papers. 2016. DOI: 10.1787/5jlz9hpg0rd1-en
12. Al-Kenane K., Boy F., Alsaber A., Nafea R., AlMutairi S. Digital epidemiology of high-frequency search listening trends for the surveillance of subjective well-being during COVID-19 pandemic. Frontiers in Psychology. 2024. Vol. 15. Art. 1442303. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1442303
13. Boarini R., Comola M., de Keulenaer F., Manchin M., Smith R. Can governments boost people’s sense of well-being? The impact of selected labour market and health policies on life satisfaction. Social Indicators Research. 2013. Vol. 114. No. 1. P. 105–120. DOI: 10.1007/s11205-013-0386-8
14. Bochkarev V.V., Savinkov A.V., Shevlyakova A.V. Predicting the Valence Rating of Russian Words Using Various Pre-trained Word Embeddings. International Conference on Speech and Computer. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. P. 349–361. DOI: 10.1007/978-3-031-78014-1_26
15. Bogacheva E., Puchkovskaia A., Smetannikov I. Named entity recognition for Russian historical texts. CSAI’19: Proceedings of the 2019: 3rd International Conference on Computer Science and Artificial Intelligence. 2019. P. 13–17. DOI: 10.1145/3374587.3374637
16. Brodeur A., Clark A.E., Flèche S., Powdthavee N. COVID-19, lockdowns and well-being: Evidence from Google Trends. Journal of Public Economics. 2021. No. 193. P. 1–8. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2020.104346
17. Ciommi M., Gigliarano C., Emili A., Taralli S., Chelli F.M. A new class of composite indicators for measuring well-being at the local level: An application to the Equitable and Sustainable Well-being (BES) of the Italian Provinces. Ecological Indicators. 2017. Vol. 76. P. 281–296. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2008.02150.x
18. Clark A.E., et al. Lags and leads in life satisfaction: A test of the baseline hypothesis. The Economic Journal. 2008. Vol. 118. No. 529. P. F222–F243. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2008.02150.x
19. Conti G., Pudney S. Survey design and the analysis of satisfaction. Review of Economics and Statistics. 2011. Vol. 93. No. 3. P. 1087–1093. DOI: 10.1162/REST_a_00202
20. Deaton A. Income, Health, and Well-Being around the World: Evidence from the Gallup World Poll. Journal of Economic Perspectives. 2008. Vol. 22 (2). P. 53–72. DOI: 10.1257/jep.22.2.53
21. Decancq K., Fleurbaey M., Schokkaert E. Inequality, income, and well-being. Handbook of Income Distribution. 2015. Vol. 2. P. 67–140. DOI: 10.1016/B978-0-444-59428-0.00003-5
22. Díaz F., Henríquez P. A., Winkelried D. Heterogeneous responses in Google Trends measures of well-being to the COVID-19 dynamic quarantines in Chile. Scientific Reports. 2022. Vol. 12. No. 1. Art. 14514. DOI: 10.1038/s41598-022-18514-z
23. Dolan P., Peasgood T., White M. Do we really know what makes us happy? A review of the economic literature on the factors associated with subjective well-being. Journal of Economic Psychology. 2008. Vol. 29. No. 1. P. 94–122. DOI: 10.1016/j.joep.2007.09.001
24. Franzén A. Big data, big problems: Why scientists should refrain from using Google Trends. Acta Sociologica. 2023. Vol. 66. Iss. 3. P. 343–347. DOI: 10.1177/00016993221151118
25. Helliwell J. F., Huang H., Grover, S., Wang S. Empirical linkages between good governance and national well-being. Journal of Comparative Economics.2018. Vol. 46 (4). P. 1332–1346. DOI: 10.1016/j.jce.2018.01.004
26. Holzl J., Keusch F., Sajons C. The (mis)use of Google Trends data in the social sciences: A systematic review, critique, and recommendations. Social Science Research. 2025. Vol. 126. Art. 103099. DOI: 10.1016/j.ssresearch.2024.103099
27. Hyde M., Wiggins R.D., Higgs P., Blane D.B. A measure of quality of life in early old age: the theory, development and properties of a needs satisfaction model (CASP-19). Aging & Mental Health. 2003. Vol. 7. No. 3. P. 186–194. DOI: 10.1080/1360786031000101157
28. Jaidka K., Giorgi S., Schwartz H.A., Ungar L.H., Eichstaedt J.C. Estimating geographic subjective well-being from Twitter: A comparison of dictionary and data-driven language methods. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2020. Vol. 117. No. 19. P. 10165–10171. DOI: 10.1073/pnas.1906364117
29. Jimenez A., Santed-Germán M. A., Ramos V. Google Searches and Suicide Rates in Spain, 2004–2013: Correlation Study. JMIR Public Health and Surveillance. 2020. Vol. 6. Iss. 2. P. 1–15. DOI: 10.2196/10919
30. Jorm A.F., Ryan S.M. Cross-national and historical differences in subjective well-being. International Journal of Epidemiology. 2014. Vol. 43 (2). P. 330–340. DOI: 10.1093/ije/dyt188
31. Krumpal I. Determinants of social desirability bias in sensitive surveys: a literature review. Quality & quantity. 2013. Vol. 47. No. 4. P. 2025–2047. DOI: 10.1007/s11135-011-9640-9
32. Mavragani A., Tsagarakis K. YES or NO: Predicting the 2015 Greek Referendum results using Google Trends. Technological Forecasting and Social Change. 2016. Vol. 109. P. 1–5. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.04.028
33. Morris M.D. A physical quality of life index. Urban Ecology. 1978. Vol. 3. Iss. 3. P. 225–240. DOI: 10.1016/0304-4009(78)90015-3
34. Brochado A. Google Search-Based Sentiment Indexes. IIMB Management Review. 2020. Vol. 32. Iss. 3. P. 325–335. DOI: 10.1016/j.iimb.2019.10.015
35. Ott J. C. Government and Happiness in 130 Nations: Good Governance Fosters Higher Level and More Equality of Happiness. Social Indicators Research. 2011. Vol. 102. P. 3–22. DOI: 10.1007/s11205-010-9719-z
36. Popova E., Spitsyn V. Sentiment Analysis of Short Russian Texts Using BERT and Word2Vec Embeddings. CEUR Workshop Proceedings. 31. “GraphiCon 2021 — Proceedings of the 31st International Conference on Computer Graphics and Vision”. 2021. P. 1011–1016. DOI: 10.20948/graphicon-2021-3027-1011-1016
37. Reisinger J. Subjective Well-Being and Social Desirability. Journal of Public Economics. 2022. Vol. 214. Art. 104745. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2022.104745
38. Ruggeri K., Garcia-Garzon E., Maguire Á., Matz S., Huppert F.A. Well-being is more than happiness and life satisfaction: a multidimensional analysis of 21 countries. Health and Quality of Life Outcomes. 2020. No. 18 (192). P. 1–16. DOI: 10.1186/s12955-020-01423-y
39. Sprangers M.A.G., Schwartz C.E. Integrating Response Shift into Health-Related Quality of Life Research: A Theoretical Model. Social Science & Medicine. 1999. Vol. 48. No. 11. P. 1507–1515. DOI: 10.1016/S0277-9536(99)00045-3
40. Stiglitz J.E., Sen A., Fitoussi J.P. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. 2008. 291 p. Accessed 05.07.2026. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/8131721/8131772/Stiglitz-Sen-Fitoussi-Commission-report.pdf
41. Yonk R.M., Smith J.T., Wardle A. Building a quality of life index. Social Indicators Research. 2017. Accessed 12.08.2026. DOI: 10.5772/67821
Дополнительные материалы
Статья
Поступила: 30.03.2026
Опубликована: 09.09.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
ACM
[1]
Шаклеина, М.В. и Бабаян, С.Г. 2026. Социальная комфортность как латентная характеристика качества жизни: возможности измерения на основе поисковых запросов. Социологический журнал. 32, 3 (сен. 2026), 30-54. DOI:https://doi.org/10.19181/socjour.2026.32.3.2.
Раздел
МАССОВЫЕ ОПРОСЫ, ЭКСПЕРИМЕНТЫ, МОНОГРАФИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
JATS XML
