В статье предложена концепция «полиосферы» – когнитивной среды, где политические идеологии рассматриваются как самоорганизующиеся системы, обладающие собственной агентностью. Автор, опираясь на междисциплинарный синтез политологии, меметики, теории сложных систем и когнитивных наук, обосновывает подход, в котором идеи выступают активными агентами, способными к адаптации, конкуренции и эволюции. В работе разработана онтология политических сознаний, включающая их память, цели, инстинкты самосохранения и механизмы мутации. Полиосфера анализируется через призму экосистемных аналогий, где идеи занимают ниши, конкурируют, вступают в симбиоз или паразитируют. Для формализации динамики идей предложены математические модели (сетевые графы, эпидемиологические и агентно-ориентированные симуляции), а также методы искусственного интеллекта, включая нейросетевые языковые модели и обучение с подкреплением. Прототип симуляции на Python демонстрирует конкуренцию идей в социальной сети, иллюстрируя их распространение и доминирование. Практическая значимость исследования заключается в создании инструментов для прогнозирования идеологических трансформаций, анализа дискурса и выявления «когнитивных точек заражения». Новая парадигма открывает перспективы для прогностического моделирования в политическом анализе, позволяя предсказывать мутации идеологий и тестировать стратегии противодействия деструктивным нарративам.
The article proposes an innovative concept of the “poliosphere” – a cognitive environment where political ideologies are considered as self-organizing systems possessing their own agency. The author, drawing on an interdisciplinary synthesis of political science, memetics, complex systems theory, and cognitive sciences, justifies an approach in which ideas act as active agents capable of adaptation, competition, and evolution. The work develops an ontology of political consciousness, including their memory, goals, self-preservation instincts, and mutation mechanisms. The poliosphere is analyzed through ecological analogies, where ideas occupy niches, compete, enter into symbiosis, or parasitize. To formalize the dynamics of ideas, mathematical models (network graphs, epidemiological and agent-based simulations) are proposed, as well as artificial intelligence methods, including neural network language models and reinforcement learning. A prototype simulation in Python demonstrates the competition of ideas in a social network, illustrating their spread and dominance. The practical significance of the study lies in the creation of tools for predicting ideological transformations, discourse analysis, and identifying “cognitive points of infection”. The new paradigm opens up prospects for predictive modeling in political analysis, allowing for the prediction of ideological mutations and testing strategies to counter destructive narratives.