Proceedings of the International scientific and practical conference ―Oxford International Science Forum‖ (June 15-17, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Oxford, United Kingdom, 2026. - 84 p.

12 MANAGEMENT, PUBLIC ADMINISTRATION AND GOVERNANCE УДК 378.14 Селезньова Надія Петрівна кандидат фізико-математичних наук, доцент доцент кафедри математичної фізики та диференціальних рівнянь Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» м. Київ, Україна Cахацька Ірина Костянтинівна кандидат фізико-математичних наук, доцент, старший науковий співробітник відділу математичного моделювання Інститут прикладних систем управління НАН України м. Київ, Україна МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕЛЕКТОРАТНИХ СТРАТЕГІЙ ЯК ІНСТРУМЕНТ DATA- DRIVEN ПІДХОДУ В ПУБЛІЧНОМУ УПРАВЛІННІ Анотація. Обґрунтовано роль математичних методів у підготовці управлінців за парадигмою Data-driven. На основі моніторингу електоральних уподобань студентів змодельовано результати виборів. Доведено хибність тренду на скорочення точних дисциплін. Ключові слова: публічне управління, дисперсія, мода, медіана, асиметриія, ексцес, коефієнт варіації, Data-driven підхід Актуальність теми. У 2026 році в освітньому просторі України активізувалися дискусії щодо доцільності оптимізації та скорочення математичних дисциплін. Зокрема, це стосується пропозицій скасування математики як обов'язкового предмета в НМТ та реального досвіду вилучення чи суттєвого скорочення курсу «Основи математичних знань в публічному управлінні» у провідних закладах вищої освіти (зокрема в КПІ ім. Ігоря Сікорського для спеціальності 281 «Публічне управління та адміністрування»). Проте сучасні глобальні та вітчизняні виклики державного менеджменту вимагають впровадження парадигми Data-driven (управління на основі точних даних). Перехід від суб'єктивно- інтуїтивних рішень до об'єктивного математичного аналізу великих масивів інформації (Big Data) є ключовим вектором модернізації державного сектора. Без належного фундаментального апарату вищої математики опанування сучасних інструментів дата-центричного мислення перетворюється на механічне зазубрювання без розуміння меж застосування відповідних алгоритмів. Метою дослідження є обґрунтування критичної необхідності збереження та поглиблення математично-статистичних дисциплін у програмах підготовки майбутніх управлінців на прикладі реального математичного моделювання передвиборчих електоральних стратегій. Методологія та емпірична база. Емпіричною основою дослідження стали результати прикладного триетапного соціологічного моніторингу електоральних уподобань студентської молоді щодо 5 провідних політичних сил (умовно позначених як A, B, C, D, E). Загальний обсяг вибірки склав 810 респондентів (по 270 осіб на кожному етапі анкетування). Первинна обробка та математико- статистичний аналіз масивів даних реалізовано за допомогою програмного забезпечення Microsoft Excel. У межах дослідження було застосовано та порівняно три фундаментальні математичні підходи до визначення переможців та побудови рейтингів: • Модель лінійного впорядкування (ранжування): послідовний розподіл кандидатів від 1-го до n-го місця. • Мажоритарна система абсолютної більшості з двома турами: де переможець першого туру має акумулювати понад 50% голосів.