Гаврилец Ю.Н., Тараканова И.В. Компьютерный анализ качественных особенностей формирования социально-идеологической структуры социума // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2018. Т. 11. № 1. С. 116-131. DOI: 10.15838/esc.2018.1.55.8
Шведовский В.А. Моделирование распространения информации в смежных социальных группах // Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981. С. 207-214.
Isea R., Mayo-García R. Mathematical analysis of the spreading of a rumor among different subgroups of spreaders // Pure and Applied Mathematics Letters. 2015. Рp. 50-54.
Nekovee M., Moreno Y., Bianconi G., Marsili M. Theory of Rumor Spreading in Complex Social Networks // Physica A. 2007. № 374. Рp. 457-470.
Thompson K., Castro Estrada R., Cinstron-Arias A. Deterministic Approach to the Spread of Rumors // Working paper. Washington. DC. USA, 2003.
Turchin P. Secular Cycles // Princeton University Press, 2009.
Sieff M. Major challenges faced Central Asia in 2011. // Central Asia News-wire. – 2010. 30 янв. URL: http://centralasianewswire.com
Долгаева Е.И., Крылова В.В. Претензии населения к власти: что остается за рамками количественных измерений // Социс. 2015. №7. C. 58-64.
Малков А.С. Процессы в модернизирующихся обществах и циклы нестабильности. // Арабская весна 2011: сб. М.: изд. ЛКИ, 2011. С. 440-460.
Малков С.Ю. Математическое моделирование исторической динамики: подходы и модели // Моделирование социально-политической и экономической динамики. М.: РГСУ, 2004. С. 76-188.
Ходунов Ю.В., Зинькина А.С., Каратаев А.В. К прогнозированию социально-политической нестабильности // Арабская весна 2011: сб. М.: ЛКИ, 2011. С. 384-434.
Дзоло Д. Демократия и сложность: реалистический подход. М.: ГУ-ВШЭ, 2010.
Луман Н. Реальность массмедиа. М.: Праксис, 2005.
Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Физматлит, 2010.
Walton B. Creating Europe: The Discourse of Civilization // Interstate Journal of International Affairs. V. 2013/2014. №1. P. 1/1.
Рашевский Н. Две модели: подражательное поведение и распределение статуса // Математические методы современной буржуазной социологии. М.: Мир, 1966.
Развитие модели распространения информации в социуме / Михайлов А.П., Петров. А.П., Маревцева Н.А., Третьякова И.В. // Математическое моделирование: сб. 2014.Т. 26. №3. С. 65-74.
Прончева О.Г. Влияние степени поляризации общества на исход информационного противоборства // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2016. № 75. С. 29.
Гаврилец Ю.Н., Клименко К.В., Кудров А.В. Статистический анализ факторов социальной напряжённости в России // Экономика и математические методы. 2016. № 52 (1). C. 45-66.
Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976.
Гаврилец Ю.Н., Фомина Ю.В. Моделирование динамики социальной установки (отношение к коммерческой рекламе на телевидении) // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2002. № 15. С. 110-134.
Гаврилец Ю.Н., Чекмарёва Е.А. Моделирование равновесного функционирования экономики в Северо-Западном федеральном округе // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2010. № 4(12). С. 107-118.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. CGE модель социально-экономической системы России со встроенными нейронными сетями. М.: ЦЭМИ РАН. Сайт Лаборатории искусственных обществ, 2005. URL: www.abm.center
Горский Д.П. Обобщение и познание. М.: РЖ ИНИОН АН СССР, 1986.
Rose M. Why Gender Relations Important to Include in Study of Politics and Society? // Journal of international affairs. V. 2015/2016. – №1. P. 1-2.
Юнг К. Психологические типы. Минск: Попурри, 1998.