Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 101

Обзорная статья / Review Article

УДК 614.841

DOI: 10.14258/SSI(2025)2-07

Экологическая безопасность в цифровую эпоху:

новые методы и подходы

Евгений Викторович Щекотин

Новосибирский государственный университет экономики и управления; Сибирский государ‑

ственный университет водного транспорта; Сибирский государственный университет теле‑

коммуникации и информатики; Томский государственный университет, Новосибирск, Россия,

evgvik1978@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-7377-0645

Аннотация. Встатье анализируются актуальные мировые тренды исследования раз-

личных аспектов экологической безопасности вусловиях цифрового общества. Рассма-

тривается развитие формирования взаимосвязанных исследовательских направлений

настыке экологии, социальных наук иинформационных технологий— «интернет-эколо-

гии» (iEcology) и«экологическая культуромика» (conservation culturomics). Дляизучения

экологических процессов, оценки экологической ситуации ирешения природоохранных

задач врамках этих направлений используются данные (цифровые следы), которые ге-

нерируют обычные интернет-пользователи впроцессе своей повседневной жизни вон-

лайн-пространстве— общения, поиска информации, работы ит. д. Источником данных

вэтом случае выступают веб-страницы, поисковые запросы пользователей, посты всо-

циальных сетях, наплатформах дляразмещения видео, книг, цифровых энциклопедий.

Анализ научной литературы показывает, чтоуже сегодня цифровые следы используются

вэкологической гражданской науке, дляоценки культурных экосистемных услуг ипри-

влечения внимания общественности к экологическим проблемам, изучения поведения

животных вестественной среде обитания иторговли животными винтернете, получения

информации остихийных бедствиях иавариях.

Ключевые слова: интернет-экология, экологическая безопасность, цифровые следы

Для цитирования: Щекотин Е. В. Экологическая безопасность в цифровую эпоху: новые

методы иподходы // Society and Security Insights. 2025. Т. 8, № 2. С. 100–114. doi: 10.14258/ssi (2025)

2–07.

Environmental Safety in the Digital Age:

New Methods and Approaches

Evgeny V. Shchekotin

Novosibirsk State University of Economics and Management; Siberian State University of Water

Transport; Siberian State University of Telecommunications and Informatics; Tomsk State University,

Novosibirsk, Russia, evgvik1978@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-7377-0645

Society andSecurity Insights № 2 2025 102

Abstract. e article analyzes current global trends in the study of various aspects of environ-

mental safety in a digital society. e article considers the development and formation of inter-

related research areas at the junction of ecology, social sciences and information technology —

iEcology and conservation culturomics. To study environmental processes, assess the environ-

mental situation and solve environmental problems in these areas, data (digital footprints) are

used that ordinary Internet users generate in the course of their daily lives in the online space —

communication, information search, work, etc. In this case, the data source is web pages, user

search queries, social media posts, video platforms, books, and digital encyclopedias. An analysis

of the scientic literature shows that digital footprints are already being used in environmental cit-

izen science, to evaluate cultural ecosystem services and draw public attention to environmental

issues, to study animal behavior in its natural habitat and animal tracking on the Internet, and

to obtain information about natural disasters and accidents.

Keywords: Internet ecology, environmental safety, digital footprints

For citation: Shchekotin, E. V. (2025). Environmental Safety in the Digital Age: New Methods

and Approaches. Society and Security Insights, 8(2), 100–114. (In Russ.). doi: 10.14258/ssi(2025)2-07.

Введение

Невызывает сомнения справедливость тезиса отом, чтосостояние окружа-

ющей среды является одним изсамых значимых факторов устойчивого развития

ивомногом определяет благополучие населения. Когда речь идет обуправлении

качеством окружающей среды, важно использовать нетолько строгие научные

методы, которые применяются внауках оприроде, ноикогнитивные ресурсы

социальных наук, так какэффективность управленческих усилий вэтой сфере

определяется втом числе социальными, экономическими, политическими иин-

ституциональными факторами (Balmford & Cowling, 2006; Moon et al, 2019). Вэтой

связи все большую ценность приобретает анализ восприятия окружающей сре-

ды, природоохранных практик, программ ипроектов всфере охраны окружаю-

щей среды самим населением региона, вкотором реализуется природоохранная

деятельность (Bennett, 2016).

Понимание значительной роли социальных наук в охране природы при-

вело к формированию ряда новых направлений исследований — «conservation

social science», «environmental social science», «human dimensions of natural resource

management», «social-ecological systems», которые объединяет обращение кмето-

дологии социальных наук дляцелей природоохранной деятельности (Bennett et

al, 2016; Bennett et al, 2017; Bennett & Roth, 2018). Социологические методы, такие

какинтервью, фокус-группа, биографический метод идр., могут существенно по-

высить эффективность деятельности поохране природы, впервую очередь втом,

что касается восприятия людьми природоохранных мероприятий, понимания

ценностей иориентиров людей вотношении природы.

Однако сегодня методологический арсенал социальных наук значительно рас-

ширился иобогатился засчет интервенции информационных технологий. Новое

стремительно развивающееся исследовательское направление всоциальных нау-

ках— цифровая социология— использует методы информационных наук, такие

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 103

какинтеллектуальный анализ данных, анализ больших данных, анализ социаль-

ных сетей ит. п., дляизучения различных социальных процессов. Врезультате син-

теза трех научных областей: наук обохране природы, социальных иинформацион-

ных наук— возникает ещеодно научное направление, дляобозначения которого

влитературе используют наименования iEcology (интернет-экология), conservation

culturomics (экологическая культуромика) (Correia & Di Minin, 2023; Jarić et al, 2021;

Ladle et al, 2026), digital conservation (цифровая охрана окружающей среды) (Fink,

2021). Особенностью этого направления является использование нетрадицион-

ных какдлясоциальных наук, так идляохраны природы источников данных: веб-

страниц, новостных потоков, постов всоциальных сетях, платформ дляразмеще-

ния видео, книг, цифровых энциклопедий (Correia et al, 2021).

Онлайн-данные в экологии

Помимо собственно экологических данных (т. е. данных, которые были про-

изведены исобраны профессиональными экологами длярешения определенных

экологических задач), дляизучения проблем окружающей среды могут исполь-

зоваться идругие источники открытых данных. Например, данные, извлеченные

изсоциальных медиа исозданные пользователями длясовсем иных целей, мо-

гут использоваться дляизучения биоразнообразия, экологического мониторин-

га, анализа экологических практик ирешения многих других задач, связанных

сокружающей средой.

Цифровые онлайн-данные можно получать спомощью самых разнообраз-

ных источников: датчиков, видео, кликов ит. д. Вцелом анализ онлайн-данных

какодно изсовременных направлений исследований, втом числе всоциальных

науках, является частью более масштабного иглубокого тренда трансформации

научного знания— формирования так называемой «четвертой парадигмы» (или,

в другой терминологии, e-science — электронной науки (data-intensive science))

(Hey, Tansley, & Tolle, 2009). Втом, чтокасается изучения окружающей среды, раз-

личные онлайн-данные также активно используются. Например, С.Фарли ссо-

авторами (Farley et al, 2018) выделяет следующие системы больших экологических

данных, некоторые изних являются онлайн-данными: дистанционное зондиро-

вание, распределенные сети недорогих автоматизированных датчиков, базы дан-

ных побиоразнообразию, геномике икадастрам, курируемые сообществом ре-

сурсы c данными, гражданская наука инациональные имеждународные станции

долгосрочных экологических исследований имониторинга.

Предмет интернет-экологии

Помимо перечисленных источников могут использоваться данные, кото-

рые генерируются неспециалистами иисследователями, работающими всфере

экологии, иливолонтерами, собирающими данные надобровольной основе. Это

данные, которые генерируют обычные интернет-пользователи впроцессе своей

повседневной жизни в онлайн-пространстве — общения, поиска информации,

работы ит. д. Эти данные напрямую непредназначены дляизучения окружающей

Society andSecurity Insights № 2 2025 104

среды, ноимеют огромный потенциал дляизучения различных аспектов взаимо-

действия человека иприроды (Jarić et al, 2020). iEcology сосредоточена насборе,

сопоставлении и изучении данных, генерируемых людьми в онлайн-простран-

стве безнепосредственной привязки крешению экологических вопросов.

Врамках iEcology выделяется такое направление, какconservation culturomics,

которое связано санализом цифровых данных дляцелей охраны окружающей

среды. Сам термин «культуромика» стал популярным после публикации вжур-

нале «Science» статьи Дж. Б.Мичела ссоавторами (Michel et al, 2011), посвященной

изучению культурных явлений спомощью количественного анализа оцифрован-

ных текстов. Культуромика какобласть научных исследований возникает каксо-

единение возможностей информационных технологий (особенно втом, чтока-

сается сбора ианализа цифровых данных) иизучения человеческой культуры.

Принципы культуромики получили применение ивобласти изучения окружа-

ющей среды. Дж. Лэдл ссоавторами (Ladle et al, 2016) обозначил идею «эколо-

гической культуромики» («conservation culturomics») какобласти исследований,

которая изучает взаимодействие человека иприроды, инаметил несколько на-

правлений развития этой новой исследовательской сферы:

— идентификация групп населения, ориентированных наохрану природы,

иизучение проявлений общественного интереса кприроде;

— идентификация символов охраны окружающей среды;

— применение новых метрик и инструментов для мониторинга окружаю-

щей среды почти врежиме реального времени иподдержки принятия решений

посохранению окружающей среды;

— оценка влияния наобщество мероприятий поохране окружающей среды;

— формулирование проблем сохранения окружающей среды исодействие

пониманию общественностью этих проблем.

Сточки зрения применяемых методов иметодик, атакже источников дан-

ных «conservation culturomics» какпроект научной области совпадает сiEcology.

Отличие этих подходов заключается вдекларируемых целях. Помнению И.Яри-

ча ссоавторами (Jarić et al, 2020), iEcology фокусируется наболее широком спектре

явлений ипроцессов всравнении скультуромикой, которая нацелена наизуче-

ние взаимодействия человека иприроды. Например, всферу iEcology включает-

ся изучение непосредственно биологических процессов, происходящих вдикой

природе, ивкоторые невовлечен человек (таких какинвазия неместных видов

животных ирастений вэкосистему).

Особенный интерес подход, основанный наиспользовании цифровых эко-

логических данных, представляет длягородской экологии, так каквгороде ге-

нерируется огромный объем данных, которые можно использовать для анали-

за окружающей среды. Данные беспроводных сенсорных сетей, дистанционного

зондирования, социальных сетей игородского управления могут предоставить

информацию о состоянии городских экосистем с высоким пространственным

ивременным разрешением (Yang, 2020). Эти данные открывают новые возможно-

сти дляопосредованной оценки окружающей среды ипринятия решений, касаю-

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 105

щихся улучшения экологической ситуации вгородском пространстве (Creutzig et

al, 2019; Ilieva & McPhearson, 2018; Middel et al, 2022).

Направления использования онлайн-данных в экологии

Впоследнее десятилетие внаучной литературе сформировался достаточно

объемный массив исследований, вкотором различные типы онлайн-данных ис-

пользуются дляизучения ирешения различных аспектов экологии. Снекоторой

долей условности ихможно разделить нанесколько тематических блоков.

1. Гражданская наука

Вшироком смысле слова подгражданской наукой понимается участие вна-

учных исследованиях влюбом качестве волонтеров-любителей, т. е. людей, кото-

рые неявляются профессиональными учеными вданной области знания. Приме-

нительно кпроблематике сохранения природы гражданская наука используется

очень широко. Так, например, длямониторинга биоразнообразия используют-

ся данные, собранные иразмещенные всоответствующих сообществах всоци-

альных сетях добровольцами, интересующимися природой (Daume & Galaz, 2016;

Chamberlain, 2018). Помимо социальных сетей создаются специальные платфор-

мы дляразвития гражданской науки (например, сайт Redmap Australia) (Pecl et al,

2019). Внекоторых исследованиях высказывается предположение отом, чтоин-

теграции гражданской науки иискусственного интеллекта имеют очень большой

потенциал длясовершенствования экологического мониторинга (McClure et al,

2020). Вчастности, ихсоединение позволит значительно ускорить сбор иобра-

ботку данных всравнении страдиционными научными методами.

2. Культурные экосистемные услуги (Cultural ecosystem services)

Понятием «культурные услуги» обозначаются «нематериальные выгоды, ко-

торые люди получают отэкосистем посредством духовного обогащения, позна-

вательного развития, рефлексии, рекреации иэстетического опыта» (Экосистемы

иблагосостояние людей…, 2005). Культурные экосистемные услуги подразными

наименованиями включаются во многие типологии экосистемных услуг: куль-

турные услуги; функции, обеспечивающие жизнедеятельность; информацион-

ные функции; удобства исамореализация; культурные ибытовые услуги; соци-

ально-культурная самореализация (Milcu et al, 2013).

Одной изсущественных проблем, связанных сизучением культурных эко-

системных услуг, является сложность их измерения и оценки. Использование

цифровых данных изсоциальных медиа позволяют донекоторой степени решить

эту проблему. Например, анализ изображений исвязанных сними текстов (на-

звание, теги, описания), которые были размещены наFlickr, позволил дать оценку

культурных экосистемных услуг применительно кречным экосистемам вАйда-

хо, США (Hale, Cook & Beltrán, 2019). Вдругих исследованиях также использова-

лись изображения для исследования культурных экосистемных услуг, которые

предоставляют масштабные географические объекты,— такие какзеленые наса-

ждения вСингапуре (Richards & Friess, 2015) иПекине (Wang et al, 2021) илимор-

ское побережье Бразилии (Vieira et al, 2021). Какпоказывает сравнительный ана-

Society andSecurity Insights № 2 2025 106

лиз данных опросов и данных социальных сетей, контент социальных сетей

является вполне релевантным источником информации опользовании людьми

культурными экосистемными услугами (Heikinheimo et al, 2017).

3. Привлечение внимания общественности к экологическим проблемам

Социальные медиа вполне успешно могут выполнять свою прямую функ-

цию, аименно привлечение внимания широкой общественности ктемилииным

экологическим вопросам длятого, чтобы изменить существующее положение ве-

щей. Примером такого кейса, когда широким обсуждением всоциальных медиа

информационной кампании удалось привлечь внимание общественности кэко-

логической проблеме, является исследование публикаций вмикроблогах попро-

блеме загрязнения воздуха вКитае (Kay, Zhao & Sui, 2015). Авторы данного ис-

следования приходят квыводу, чтосоциальные сети могут стать инструментом

продвижения экологических идей.

4. Изучение поведения животных в естественной среде обитания

Прежде всего в такого рода исследованиях изучается перемещение различ-

ных видов животных в пространстве. В качестве примера можно привести ис-

следование миграций редкого вида акул упобережья Италии (Boldrocchi & Storai,

2021). Вкачестве источника данных авторы использовали видео- ифотоматериа-

лы, размещенные наYouTube, вFacebook иInstagram, атакже сообщения вмест-

ных и общенациональных газетах и блогах за десять лет, в которых содержится

информация обэтом виде акул. Собранные данные позволили определить марш-

рут перемещения этого вида акул ивыделить наиболее часто посещаемые акула-

ми места уитальянского побережья. Авторы данного исследования подчеркивают,

чтосоциальные сети необходимо использовать дляпросветительской информаци-

онной кампании, так какпривстрече сакулами преобладала негативная реакция.

5. Легальная и нелегальная торговля животными в интернете

Сточки зрения совершенствования правового регулирования торговли жи-

вотными ипресечения браконьерства, которое наносит вред охраняемым видам,

важно знать, какфункционирует этот сегмент рынка. Изучение данных соцсетей

позволяет лучше понять этот механизм. Так, например, данные о потреблении

вина изкостей тигра могут быть полезны дляформирования более эффективной

политики вотношении сохранения тигров (Li & Hu, 2021). Другой пример такого

рода— это изучение онлайн-рынка певчих птиц вИндонезии (Fink et al, 2021). Ав-

торы данного исследования полагают, чтоизучение подобных неконтролируемых

рынков позволит снизить ущерб длябиоразнообразия из-занезаконной торговли.

6. Информация о стихийных бедствиях и авариях

Очень важным иперспективным направлением винтернет-экологических

исследованиях является анализ данных социальных сетей оприродных бедстви-

ях итехногенных катастрофах. М.Вигманн ссоавторами (Wiegmann et al, 2021)

выделяют шесть основных возможностей данных социальных сетей:

1) более точная оценка воздействия стихии илиаварии натерритории насе-

ление повсем типам бедствий;

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 107

2) создание кратких описаний ситуации, особенно длязасух, геофизических

инцидентов инаводнений;

3) улучшение процессов сбора данных спомощью гражданских доброволь-

цев, вчастности вслучае техногенных аварий;

4) сбор данных врегионах сослабо развитой инфраструктурой наблюдения

из-зафинансовых, технических илииных причин (например, врайонах, где от-

сутствует сеть метеостанций, наземных камер ит. п.);

5) сужение областей наблюдения впространстве (длятех бедствий иаварий,

которые локализованы впространстве: наблюдение запожарами, обнаружение

торнадо, мониторинг загрязнения опасными веществами ит. п.);

6) выявление триггерных событий. Такие события, каклесные пожары, на-

воднения иболезни, какправило, требуют ручного распознавания триггерных

событий длятого, чтобы было начато детальное наблюдение заихтечением. Со-

циальные сети могут помочь вслучае, когда интервалы между наблюдениями до-

статочно велики (например, космическое наблюдение за землей или плановые

проверки уровня загрязнения).

Вкачестве примера использования данных социальных сетей дляизучения

стихийных бедствий можно привести исследование К. Смита идр., вкотором

спомощью твиттов хэштегами «засуха» анализируется влияние засухи нажизнь

населения (Smith et al, 2020). Исследования такого рода проводились также при-

менительно каномальной жаре (Grasso et al, 2017; Young et al, 2021).

Заключение

В целом проблемы, связанные с использованием цифровых источни-

ков данных вэкологии, помнению исследователей, носят скорее технический,

ане концептуальный характер (Daume, 2016). Систематический обзор публи-

каций, вкоторых взаимодействие человека иприроды анализируется спомо-

щью данных социальных сетей, показывает, что, хотя данные социальных се-

тей предлагают беспрецедентные возможности сточки зрения объема данных,

масштаба анализа и мониторинга в режиме реального времени, исследовате-

ли ещетолько напороге того, чтобы справиться стехническими иэтическими

проблемами, возникающими впроцессе работы соткрытыми онлайн-данны-

ми, такими какнеоднородность данных, потенциальные предубеждения, этика

сбора ииспользования данных, атакже неопределенности вотношении доступ-

ности данных вбудущем (Ghermandi & Sinclair, 2019). Несмотря наточтоно-

вый подход вэкологии ещенеполучил всеобщего признания ивызывает кри-

тические замечания (Ghermandi et al, 2023; Troumbis, 2019; Troumbis & Iosidis,

2020), его перспективы невызывают сомнения (Di Minin et al, 2015; Kotera &

Phillott, 2022). Онлайн-данные, втом числе те, которые генерируют пользовате-

ли социальных сетей, уже сегодня можно использовать, покрайней мере вка-

честве дополнительного источника информации осостоянии окружающей сре-

ды (Daume, Albert, Gadow, 2014).

Society andSecurity Insights № 2 2025 108

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

Экосистемы иблагосостояние людей: рамки оценки. Доклад концептуальной ра-

бочей группы по«Оценке экосистем напороге тысячелетия». Island Press, 2005.

268 с.

Balmford A., Cowling R. M. Fusion or failure? e future of conservation biolo-

gy // Conservation Biology. 2006. No. 20. P. 692–695. https://doi.org / 10.1111 / j. 1523–

1739.2006.00434. x

BennettN. J., RothR., KlainS. C., ChanK. M., ClarkD. A., CullmanG., EpsteinG., Nel-

sonM. P., StedmanR. C., TeelT. L., omasR. E., WybornC., CurranD., GreenbergA.,

SandlosJ., VeríssimoD.Mainstreaming the social sciences in conservation // Conserva-

tion biology. 2016. Vol. 31, no. 1. Р. 56–66. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 12788

BennettN. J., RothR., KlainS. C., ChanK. M., ChristieP., ClarkD. A., CullmanG., Cur-

ranD., DurbinT. J., EpsteinG., GreenbergA., NelsonM. P., SandlosJ., StedmanR. C.,

TeelT. L., omasR. E., VeríssimoD., WybornC.Conservation social science: Under-

standing and integrating human dimensions to improve conservation // Biological Con-

servation. 2017. No. 205. Р. 93–108. https://doi.org / 10.1016 / j. biocon. 2016.10.006

BennettN. J., RothR.Realizing the transformative potential of conservation through the

social sciences, arts and humanities // Biological Conservation. 2018. No. 229. Р.A6—

A8. https://doi.org / 10.1016 / j. biocon. 2018.07.023

Bennett N. J. Using perceptions as evidence to improve conservation and environ-

mental management // Conservation biology. 2016. Vol. 30, no. 3. Р. 582–592. https://

doi.org / 10.1111 / cobi. 12681

BoldrocchiG., StoraiT.Data‐mining social media platforms highlights conservation ac-

tion for the Mediterranean Critically Endangered blue shark Prionace glauca // Aquat-

ic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems. 2021. Vol. 31, no 11. P. 3087–3099.

https://doi.org / 10.1002 / aqc. 3690

ChamberlainJ.Using Social Media for Biomonitoring: How Facebook, Twitter, Flickr

and Other Social Networking Platforms Can Provide Large-Scale Biodiversity Data //

Advances in Ecological Research. 2018. No. 59. P. 133–168. https://doi.org / 10.1016 / bs.

aecr. 2018.06.001

Correia R. A., Di Minin E. Tracking worldwide interest in sustainable development

goals using culturomics // PLOS Sustainability and Transformation. 2023. Vol. 2, no. 6.

Р. e0000070. https://doi.org / 10.1371 / journal. pstr. 0000070

Correia R. A., Ladle R. J., Jarić I., Malhado A. C., Mittermeier J. C., Roll U., Soria-

no‐RedondoA., VeríssimoD., FinkC., HausmannA., Guedes-SantosJ., VardiR., Di

MininE.Digital data sources and methods for conservation culturomics // Conserva-

tion Biology. 2021. Vol. 35, no. 2. Р. 398–411. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 13706

Creutzig F., Lohrey S., Bai X., Baklanov A. A., Dawson R. J., Dhakal S., Lamb W. F.,

McPhearson T., MinxJ. C., MuñozE., WalshB.Upscaling Urban Data Science for Global

Climate Solutions // Global Sustainability. 2019. No. 2. Р. e2. https://doi.org / 10.1017 / sus.

2018.16

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 109

DaumeS., AlbertM., GadowK. V.Forest monitoring and social media— Complemen-

tary data sources for ecosystem surveillance? // Forest Ecology and Management. 2014.

No. 316. Р. 9–20. https://doi.org / 10.1016 / j. foreco. 2013.09.004

DaumeS., GalazV. “Anyone Know What Species is Is?”— Twitter Conversations as

Embryonic Citizen Science Communities // PLoS ONE. 2016. Vol. 11, no. 3. P. e0151387.

https://doi.org / 10.1371 / journal. pone. 0151387

DaumeS.Mining Twitter to monitor invasive alien species— An analytical framework

and sample information topologies // Ecological Informatics. 2016. No. 31. Р. 70–82.

https://doi.org / 10.1016 / j. ecoinf. 2015.11.014

Di MininE., TenkanenH., ToivonenT.Prospects and challenges for social media data

in conservation science // Frontiers in Environmental Science. 2015. No. 3. Р. 63. https://

doi.org / 10.3389 / fenvs. 2015.00063

FarleyS., DawsonA., GoringS. J., WilliamsJ. W.Situating Ecology as a Big-Data Sci-

ence: Current Advances, Challenges, and Solutions // BioScience. 2018. Vol. 68, no. 8.

Р. 563–576. https://doi.org / 10.1093 / biosci / biy068

FinkC.Digital Conservation. Novel methods and online data to address the biodiversi-

ty crisis: PhD Dissertation. Helsinki: University of Helsinki, 2021.

FinkC., ToivonenT., CorreiaR. A., MininE. D.Mapping the online songbird trade in

Indonesia // Applied Geography. 2021. No. 134. P. 102505. https://doi.org / 10.1016 / j. ap-

geog. 2021.102505

GhermandiA., LangemeyerJ., Van BerkelD., CalcagniF., DepietriY., Egarter ViglL.,

FoxN., HavingaI., JägerH., KaiserN. N., KarasovO., McPhearson T., PodschunS. A.,

Ruiz-FrauA., SinclairM., VenohrM., WoodS. A.Social media data for environmental

sustainability: A critical review of opportunities, threats, and ethical use // One Earth.

2023. Vol. 6, no. 3. Р. 236–250. https://doi.org / 10.1016 / j. oneear. 2023.02.008

Ghermandi A., Sinclair M. Passive crowdsourcing of social media in environmental

research: A systematic map // Global Environmental Change. 2019. No. 55. Р. 36–47.

https://doi.org / 10.1016 / j. gloenvcha. 2019.02.003

Grasso V., Crisci A., MorabitoM., NesiP., PantaleoG. Public crowdsensing of heat

waves by social media data // Advances in Science and Research. 2017. No. 14. P. 217–

226. https://doi.org / 10.5194 / asr-14-217-2017

HaleR. L., CookE. M., BeltránB. J.Cultural ecosystem services provided by rivers across

diverse social-ecological landscapes: A social media analysis // Ecological Indicators.

2019. No. 107. P. 105580. https://doi.org / 10.1016 / j. ecolind. 2019.105580

HeikinheimoV., MininE. D., TenkanenH., HausmannA., ErkkonenJ., ToivonenT.Us-

er-Generated Geographic Information for Visitor Monitoring in a National Park:

A Comparison of Social Media Data and Visitor Survey // ISPRS International Journal of

Geo-Information. 2017. Vol. 6, no. 3. P. 85. https://doi.org / 10.3390 / ijgi6030085

HeyT., TansleyS., TolleK.Jim Grey on eScience: A transformed scientic method //

e Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientic Discovery / eds. Hey T., Tansley S.,

TolleK.Redmond: Microso Research, 2009. P. xvii— xxxi.

Society andSecurity Insights № 2 2025 110

IlievaR. T., McPhearson T.Social-media data for urban sustainability // Nature Sustain-

ability. 2018. No. 1. P. 553–565. https://doi.org / 10.1038 / s41893-018-0153-6

JarićI., BellardC., CorreiaR. A., CourchampF., DoudaK., EsslF., JeschkeJ. M., Ka-

linkatG., KalousL., LennoxR. J., NóvoaA., ProulxR., PyšekP., Soriano‐RedondoA.,

SouzaA. T., VardiR., VeríssimoD., RollU.Invasion Culturomics and iEcology // Con-

servation Biology. 2021. Vol. 35, no. 35. Р. 447–451. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 13707

JarićI., CorreiaR. A., BrookB. W., BuettelJ. C., CourchampF., Di MininE., FirthJ. A.,

GastonK. J., JepsonP., KalinkatG., LadleR. J., Soriano‐RedondoA., SouzaA. T., RollU.

iEcology: Harnessing Large Online Resources to Generate Ecological Insights // Trends

in Ecology & Evolution. 2020. Vol. 35, no. 7. Р. 630–639. https://doi.org / 10.1016 / j. tree.

2020.03.003

KayS., ZhaoB., SuiD.Can Social Media Clear the Air? A Case Study of the Air Pol-

lution Problem in Chinese Cities // e Professional Geographer. 2015. Vol. 67, no. 3.

P. 351–363. https://doi.org / 10.1080 / 00330124.2014.970838

KoteraM. M., PhillottA. D.Conservation Culturomics: Potential Applications in South

Asia // Asian Journal of Environment & Ecology. 2022. Vol. 19, no. 2. Р. 54–61. https://

doi.org / 10.9734 / ajee / 2022 / v19i230344

LadleR. J., CorreiaR. A., DoY., JooG.-J., MalhadoA. C.M., ProulxR., RobergeJ.-M.,

JepsonP.Conservation culturomics // Frontiers in Ecology and the Environment. 2016.

Vol. 14, no. 5. Р. 269–275. https://doi.org / 10.1002 / fee. 1260

LiJ., HuQ.Using culturomics and social media data to characterize wildlife consump-

tion // Conservation Biology. 2021. Vol. 35, no. 2. P. 452–459. https://doi.org / 10.1111 / cobi.

13703

McClure E.C., SieversM., BrownC. J., BuelowC. A., DitriaE. M., HayesM. A., Pear-

sonR. M., TullochV. J., UnsworthR. K., ConnollyR. M.Articial Intelligence Meets Cit-

izen Science to Supercharge Ecological Monitoring // Perspective. 2020. Vol. 1, no. 7.

P. 100109. https://doi.org / 10.1016 / j. patter. 2020.100109

MichelJ. B., ShenY. K., AidenA. P., VeresA., GrayM. K., Google Books Team, Pick-

ett J. P., Hoiberg D., Clancy D., Norvig P., Orwant J., Pinker S., Nowak M. A., Aid-

enE. L. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books // Science.

2011. Vol. 331, no. 6014. Р. 176–182. https://doi.org / 10.1126 / science. 1199644

Middel A., Nazarian N., Demuzere M., Bechtel B. Urban Climate Informatics: An

Emerging Research Field // Frontiers in Environmental Science. 2022. No. 10. Р. 867434.

https://doi.org / 10.3389 / fenvs. 2022.867434

MilcuA. I., HanspachJ., AbsonD., FischerJ.Cultural ecosystem services: a literature re-

view and prospects for future research // Ecology and Society. 2013. Vol. 18, no. 3. P. 44.

http://dx.doi.org / 10.5751 / ES-05790–180344

MoonK., BlackmanD. A., AdamsV. M., ColvinR. M., DavilaF., EvansM. C., Januchows-

ki‐HartleyS. R., BennettN. J., DickinsonH., SandbrookC., SherrenK., St. JohnF. A., van

KerkhoL., WybornC.Expanding the role of social science in conservation through an

engagement with philosophy, methodology, and methods // Methods in Ecology and

Evolution. 2019. No. 10. Р. 294–302. https://doi.org / 10.1111 / 2041-210X. 13126

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 111

PeclG. T., Stuart-SmithJ., WalshP. W., BrayD. J., KuseticM., BurgessM., FrusherS.,

GledhillD. C., GeorgeO., JacksonG., KeaneJ. P., MartinV. Y., Nursey-BrayM., Pend-

erA., RobinsonL. M., RowlingK., SheavesM., MoltschaniwskyjN. A.Redmap Austra-

lia: Challenges and Successes With a Large-Scale Citizen Science-Based Approach to

Ecological Monitoring and Community Engagement on Climate Change // Frontiers in

Marine Science. 2019. No. 6. P. 349. https://doi.org / 10.3389 / fmars. 2019.00349

Richards D. R., Friess D. A. A rapid indicator of cultural ecosystem service usage at

a ne spatial scale: Content analysis of social media photographs // Ecological Indica-

tors. 2015. No. 53. P. 187–195. https://doi.org / 10.1016 / j. ecolind. 2015.01.034

SmithK. H., TyreA. J., TangZ., HayesM. J., AkyuzF. A.Calibrating Human Attention

as Indicator Monitoring #drought in the Twittersphere // Bulletin of the American Me-

teorological Society. 2020. Vol. 101, no. 10. P.E1801— E1819. https://doi.org / 10.1175 / B

AMS-D-19–0342.1

TroumbisA. Y. e time and timing components of conservation culturomics cycles

and scenarios of public interest in the Google era // Biodiversity and Conservation. 2019.

No. 28. Р. 1717–1727. https://doi.org / 10.1007 / s10531-019-01750-7

TroumbisA. Y., IosidisS.A decade of Google Trends-based Conservation culturomics

research: A critical evaluation of an evolving epistemology // Biological Conservation.

2020. № 248. Р. 10864. https://doi.org / 10.1016 / j. biocon. 2020.108647

VieiraF. A.S., SantosD. T.V., BragagnoloC., Campos-SilvaJ. V., CorreiaR. A.H., Jep-

sonP., MalhadoA. C.M., LadleR. J.Social media data reveals multiple cultural services

along the 8.500 kilometers of Brazilian coastline // Ocean & Coastal Management. 2021.

No. 214. P. 105918. https://doi.org / 10.1016 / j. ocecoaman. 2021.105918

WangZ., ZhuZ., XuM., QureshiS.Fine-grained assessment of greenspace satisfaction

at regional scale using content analysis of social media and machine learning // Science

of e Total Environment. 2021. No. 776. P. 145908. https://doi.org / 10.1016 / j. scitotenv.

2021.145908

WiegmannM., KerstenJ., SenaratneH., PotthastM., KlanF., SteinB.Opportunities

and risks of disaster data from social media: a systematic review of incident information

// Natural Hazards and Earth System Sciences. 2021. No. 21. P. 1431–1444. https://doi.or

g / 10.5194 / nhess-21-1431-2021

YangJ.Big data and the future of urban ecology: From the concept to results // Science

China Earth Sciences. 2020. № 63. Р. 1443–1456. https://doi.org / 10.1007 / s11430-020-96

66-3

YoungJ. C., ArthurR., SpruceM., WilliamsH. T.Social Sensing of Heatwaves // Sensors.

2021. No. 21. P. 3717. https://doi.org / 10.3390 / s21113717

REFERENCES

Ecosystems and human well-being: an assessment framework. Report of the conceptual

working group on the “Millennium Ecosystem Assessment”, 2005. Island Press.

Balmford, A., & Cowling, R. M. (2006). Fusion or Failure? e Future of Conserva-

tion Biology. Conservation Biology, 20, 692–695. https://doi.org / 10.1111 / j. 1523–

1739.2006.00434. x

Society andSecurity Insights № 2 2025 112

Bennett, N.J., Roth, R., Klain, S.C., Chan, K.M., Clark, D.A., Cullman, G., Epstein, G.,

Nelson, M.P., Stedman, R.C., Teel, T.L., omas, R.E., Wyborn, C., Curran, D., Green-

berg, A., Sandlos, J., & Veríssimo, D. (2016). Mainstreaming the social sciences in con-

servation. Conservation Biology, 31 (1), 56–66. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 12788

Bennett, N.J., Roth, R., Klain, S.C., Chan, K.M., Christie, P., Clark, D.A., Cullman,

G., Curran, D., Durbin, T.J., Epstein, G., Greenberg, A., Nelson, M.P., Sandlos, J., Sted-

man, R.C., Teel, T.L., omas, R.E., Veríssimo, D., & Wyborn, C. (2017). Conservation

social science: Understanding and integrating human dimensions to improve conserva-

tion. Biological Conservation, 205, 93–108. https://doi.org / 10.1016 / j. biocon. 2016.10.006

Bennett, N.J., & Roth, R. (2018). Realizing the transformative potential of conservation

through the social sciences, arts and humanities. Biological Conservation, 229, A6–A8.

https://doi.org / 10.1016 / j. biocon. 2018.07.023

Bennett, N.J. (2016). Using perceptions as evidence to improve conservation and environ-

mental management. Conservation Biology, 30(3), 582–592. https://doi.org / 10.1111 / cobi.

12681

Boldrocchi, G., & Storai, T. (2021). Data‐mining social media platforms highlights con-

servation action for the Mediterranean Critically Endangered blue shark Prionace glau-

ca. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 31(11), 3087–3099. https://

doi.org / 10.1002 / aqc. 3690

Chamberlain, J. (2018). Using Social Media for Biomonitoring: How Facebook, Twit-

ter, Flickr and Other Social Networking Platforms Can Provide Large-Scale Biodiver-

sity Data. Advances in Ecological Research, 59, 133–168. https://doi.org / 10.1016 / bs. aecr.

2018.06.001

Correia, R.A., & Di Minin, E. (2023). Tracking worldwide interest in sustainable de-

velopment goals using culturomics. PLOS Sustainability and Transformation, 2 (6),

e0000070. https://doi.org / 10.1371 / journal. pstr. 0000070

Correia, R.A., Ladle, R.J., Jarić, I., Malhado, A.C., Mittermeier, J.C., Roll, U., Soriano‐

Redondo, A., Veríssimo, D., Fink, C., Hausmann, A., Guedes-Santos, J., Vardi, R., & Di

Minin, E. (2021). Digital data sources and methods for conservation culturomics. Con-

servation Biology, 35(2), 39–411. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 13706

Creutzig, F., Lohrey, S., Bai, X., Baklanov, A.A., Dawson, R.J., Dhakal, S., Lamb, W.F.,

McPhearson, T., Minx, J.C., Muñoz, E., & Walsh, B. (2019). Upscaling urban data sci-

ence for global climate solutions. Global Sustainability, 2, e2. https://doi.org / 10.1017 / sus.

2018.16

Daume, S., Albert, M., Gadow, K.V. (2014). Forest monitoring and social media— Com-

plementary data sources for ecosystem surveillance? Forest Ecology and Management,

316, 9–20. https://doi.org / 10.1016 / j. foreco. 2013.09.004

Daume, S., & Galaz, V. (2016). “Anyone Know What Species is Is?”— Twitter Conver-

sations as Embryonic Citizen Science Communities. PLoS ONE, 11(3), e0151387. https://

doi.org / 10.1371 / journal. pone. 0151387

Daume, S. (2016). Mining Twitter to monitor invasive alien species— An analytical

framework and sample information topologies. Ecological Informatics, 31, 70–82. https://

doi.org / 10.1016 / j. ecoinf. 2015.11.014

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 113

Di Minin, E., Tenkanen, H., & Toivonen, T. (2015). Prospects and challenges for social

media data in conservation science. Frontiers in Environmental Science, 3, 63. https://

doi.org / 10.3389 / fenvs. 2015.00063

Farley, S., Dawson, A., Goring, S. J., & Williams, J. W. (2018). Situating Ecology as

a Big-Data Science: Current Advances, Challenges, and Solutions. BioScience, 68(8),

563–576. https://doi.org / 10.1093 / biosci / biy068

Fink, C. (2021). Digital Conservation. Novel methods and online data to address the bio-

diversity crisis. PhD Dissertation. Helsinki: University of Helsinki.

Fink, C., Toivonen, T., Correia, R.A., & Minin, E.D. (2021). Mapping the online song-

bird trade in Indonesia. Applied Geography, 134, 102505. https://doi.org / 10.1016 / j. ap-

geog. 2021.102505

Ghermandi, A., Langemeyer, J., Van Berkel, D., Calcagni, F., Depietri, Y., Egarter Vigl,

L., Fox, N., Havinga, I., Jäger, H., Kaiser, N.N., Karasov, O., McPhearson, T., Podschun,

S.A., Ruiz-Frau, A., Sinclair, M., Venohr, M., & Wood, S.A. (2023). Social media data for

environmental sustainability: A critical review of opportunities, threats, and ethical use.

One Earth, 6(3), 236–250. https://doi.org / 10.1016 / j. oneear. 2023.02.008

Ghermandi, A., & Sinclair, M. (2019). Passive crowdsourcing of social media in environ-

mental research: A systematic map. Global Environmental Change, 55, 36–47. https://

doi.org / 10.1016 / j. gloenvcha. 2019.02.003

Grasso, V., Crisci, A., Morabito, M., Nesi, P., & Pantaleo, G. (2017). Public crowdsens-

ing of heat waves by social media data. Advances in Science and Research, 14, 217–226.

https://doi.org / 10.5194 / asr-14-217-2017

Hale, R.L., Cook, E.M., & Beltrán, B.J. (2019). Cultural ecosystem services provided by

rivers across diverse social-ecological landscapes: A social media analysis. Ecological In-

dicators, 107, 105580. https://doi.org / 10.1016 / j. ecolind. 2019.105580

Heikinheimo, V., Minin, E.D., Tenkanen, H., Hausmann, A., Erkkonen, J., & Toivonen,

T. (2017). User-Generated Geographic Information for Visitor Monitoring in a National

Park: A Comparison of Social Media Data and Visitor Survey. ISPRS International Jour-

nal of Geo-Information, 6(3), 85. https://doi.org / 10.3390 / ijgi6030085

Hey, T., Tansley, S., & Tolle, K. (2009). Jim Grey on eScience: A transformed scientic

method. In: Hey, T., Tansley, S., & Tolle, K., (Eds.), e Fourth Paradigm: Data-Intensive

Scientic Discovery (pp. xvii— xxxi). Redmond: Microso Research

Ilieva, R.T., & McPhearson, T. (2018). Social-media data for urban sustainability. Nature

Sustainability, 1, 553 –565. htt ps://doi.org / 10.1038 / s41893- 018- 0153- 6

Jarić, I., Bellard, C., Correia, R.A., Courchamp, F., Douda, K., Essl, F., Jeschke, J.M., Ka-

linkat, G., Kalous, L., Lennox, R.J., Nóvoa, A., Proulx, R., Pyšek, P., Soriano‐Redondo,

A., Souza, A.T., Vardi, R., Veríssimo, D., & Roll, U. (2021). Invasion Culturomics and

iEcology. Conservation Biology, 35(2), 447–451. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 13707

Jarić, I., Correia, R.A., Brook, B.W., Buettel, J.C., Courchamp, F., Di Minin, E., Firth,

J.A., Gaston, K.J., Jepson, P., Kalinkat, G., Ladle, R.J., Soriano‐Redondo, A., Souza,

A.T., & Roll, U. (2020). iEcology: Harnessing Large Online Resources to Generate Eco-

logical Insights. Trends in ecology & evolution, 35(7), 630–639. https://doi.org / 10.1016 / j.

tree. 2020.03.003

Society andSecurity Insights № 2 2025 114

Kay, S., Zhao, B., Sui, D. (2015). Can Social Media Clear the Air? A Case Study of the

Air Pollution Problem in Chinese Cities. e Professional Geographer, 67(3), 351–363.

https://doi.org / 10.1080 / 00330124.2014.970838

Kotera, M.M., & Phillott, A.D. (2022). Conservation Culturomics: Potential Applica-

tions in South Asia. Asian Journal of Environment & Ecology, 19(2), 54–61. https://doi.or

g / 10.9734 / ajee / 2022 / v19i230344

Ladle, R.J., Correia, R.A., Do, Y., Joo, G.-J., Malhado, A. C.M., Proulx, R., Roberge,

J.-M., & JepsonP. (2016). Conservation culturomics. Frontiers in Ecology and the Envi-

ronment, 14(5), 269–275. https://doi.org / 10.1002 / fee. 1260

Li, J., Hu, Q. (2021). Using culturomics and social media data to characterize wildlife

consumption. Conservation Biology 35(2), 452–459. https://doi.org / 10.1111 / cobi. 13703

McClure, E.C., Sievers, M., Brown, C.J., Buelow, C.A., Ditria, E.M., Hayes, M.A., Pear-

son, R.M., Tulloch, V.J., Unsworth, R.K., & Connolly, R.M. (2020). Articial Intelli-

gence Meets Citizen Science to Supercharge Ecological Monitoring. Patterns, 1(7), 100109.

https://doi.org / 10.1016 / j. patter. 2020.100109

Michel, J.B., Shen, Y.K., Aiden, A.P., Veres, A., Gray, M.K., Google Books Team, Pick-

ett, J.P., Hoiberg, D., Clancy, D., Norvig, P., Orwant, J., Pinker, S., Nowak, M.A., & Aid-

en, E.L. (2011). Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Sci-

ence, 331(6014), 176–182. https://doi.org / 10.1126 / science. 1199644

Middel, A., Nazarian, N., Demuzere, M., & Bechtel, B. (2022). Urban Climate Informat-

ics: An Emerging Research Field. Frontiers in Environmental Science, 10, 867434. https://

doi.org / 10.3389 / fenvs. 2022.867434

Milcu, A.I., Hanspach, J., Abson, D., & Fischer, J. (2013). Cultural ecosystem services:

a literature review and prospects for future research. Ecology and Society 18(3), 44.

http://dx.doi.org / 10.5751 / ES-05790–180344

Moon, K., Blackman, D.A., Adams, V.M., Colvin, R.M., Davila, F., Evans, M.C., Ja-

nuchowski‐Hartley, S.R., Bennett, N.J., Dickinson, H., Sandbrook, C., Sherren, K., St.

John, F.A., van Kerkho, L., & Wyborn, C. (2019). Expanding the role of social science in

conservation through an engagement with philosophy, methodology, and methods. Meth-

ods in Ecology and Evolution, 10, 294–302. https://doi.org / 10.1111 / 2041-210X. 13126

Pecl, G.T., Stuart-Smith, J., Walsh, P.W., Bray, D.J., Kusetic, M., Burgess, M., Frusher,

S., Gledhill, D.C., George, O., Jackson, G., Keane, J.P., Martin, V.Y., Nursey-Bray, M.,

Pender, A., Robinson, L.M., Rowling, K., Sheaves, M., & Moltschaniwskyj, N.A. (2019).

Redmap Australia: Challenges and Successes With a Large-Scale Citizen Science-Based

Approach to Ecological Monitoring and Community Engagement on Climate Change.

Frontiers in Marine Science, 6, 349. https://doi.org / 10.3389 / fmars. 2019.00349

Richards, D.R., & Friess, D.A. (2015). A rapid indicator of cultural ecosystem service

usage at a ne spatial scale: Content analysis of social media photographs. Ecological In-

dicators, 53, 187–195. https://doi.org / 10.1016 / j. ecolind. 2015.01.034

Smith, K.H., Tyre, A.J., Tang, Z., Hayes, M.J., & Akyuz, F.A. (2020). Calibrating Hu-

man Attention as Indicator Monitoring #drought in the Twittersphere. Bulletin of the

American Meteorological Society, 101(10), E1801–E1819. https://doi.org / 10.1175 / BAMS-

D-19–0342.1

Социальные, культурные, исторические исследования и безопасность 115

Troumbis, A.Y. (2019). e time and timing components of conservation culturomics

cycles and scenarios of public interest in the Google era. Biodiversity and Conservation,

28, 1717–1727. https://doi.org / 10.1007 / s10531-019-01750-7

Troumbis, A.Y., & Iosidis, S. (2020). A decade of Google Trends-based Conservation

culturomics research: A critical evaluation of an evolving epistemology. Biological Con-

servation, 248, 108647. https://doi.org / 10.1016 / j. biocon. 2020.108647

Vieira, S. F.A., Vinhas Santos, D.T., Bragagnolo, C., Campos‐Silva, J. V., Henriques

Correia, R.A., Jepson, P.R., Mendes Malhado, A.C., & Ladle, R.J. (2021). Social me-

dia data reveals multiple cultural services along the 8.500 kilometers of Brazilian coast-

line. Ocean & Coastal Management, 214, 105918. https://doi.org / 10.1016 / j. ocecoaman.

2021.105918

Wang, Z., Zhu, Z., Xu, M., & Qureshi, S. (2021). Fine-grained assessment of greenspace

satisfaction at regional scale using content analysis of social media and machine learn-

ing. Science of the Total Environment, 776, 145908. https://doi.org / 10.1016 / j. scitotenv.

2021.145908

Wiegmann, M., Wiegmann, M., Kersten, J., Senaratne, H., Potthast, M., Klan, F.,

& Stein, B. (2020). Opportunities and risks of disaster data from social media: a sys-

tematic review of incident information. Natural Hazards and Earth System Sciences, 21,

1431–1444. https://doi.org / 10.5194 / nhess-21-1431-2021

Yang, J. (2020). Big data and the future of urban ecology: From the concept to results.

Science China Earth Sciences, 63, 1443–1456. https://doi.org / 10.1007 / s11430-020-9666-3

Young, J.C., Arthur, R., Spruce, M.D., & Williams, H.T. (2021). Social Sensing of Heat-

waves. Sensors, 21, 3717. https://doi.org / 10.3390 / s21113717

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ / INFORMATION ABOUT THE AUTHOR

Евгений Викторович Щекотин — канд. филос. наук, зав. кафедрой фило-

софии, истории и права Сибирского государственного университета водного

транспорта, доцент кафедры философии иистории Сибирского государственно-

го университета телекоммуникации иинформатики, доцент кафедры социоло-

гии Новосибирского государственного университета экономики иуправления,

доцент кафедры социологии Томского государственного университета, г. Ново-

сибирск, Россия.

Evgeniy V. Shchekotin — Cand. of Philosophy, Head of the Department of

Philosophy, History and Law of the Siberian State University of Water Transport,

Docent of the Department of Philosophy and History of the Siberian State University

of Telecommunications and Informatics, Docent of the Department of Sociology of the

Novosibirsk State University of Economics and Management, Docent of the Department

of Sociology of Tomsk State University, Novosibirsk, Russia.

Статья поступила в редакцию 20.04.2025;

одобрена после рецензирования 12.05.2025;

принята к публикации 15.05.2025.

The article was submitted 20.04.2025;

approved after reviewing 12.05.2025;

accepted for publication 15.05.2025.