Баркалов Сергей Алексеевич, д-р техн. наук, проф., заведующий кафедрой управления, Воронежский государственный технический университет, Воронеж, Россия; bsa610@yandex.ru. Чернов Игорь Викторович, канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник, Лаборатория 20, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия; chernov@ipu.ru. Фейзов Вадим Рустамович, младший научный сотрудник, Лаборатория 20, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия; vadimus150@ gmail.com. Sergey A. Barkalov, Dr. Sci. (Eng.), Prof., Head of the Department of Management, Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia; bsa610@yandex.ru. Igor V. Chernov, Сand. Sci. (Eng.), Leading Researcher, Laboratory 20, V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; chernov@ipu.ru. Vadim R. Feyzov, Junior Researcher, Laboratory 20, V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; vadimus150@gmail.com. В работе представлен сценарный подход к исследованию протестного потенциала в обществе с использованием математического аппарата теории графов и программного комплекса имитационного моделирования. Цель. Работа направлена на построение сценарно-когнитивной модели, отражающей ключевые факторы, такие как: уровень депривации населения, общее благополучие, социальные страхи, доверие к власти, социальные ожидания, стабильность социальных структур. Материалы и методы. В качестве метаматематического аппарата в проведенном исследовании используется модель функциональных ориентированных графов, которая, в свою очередь, является развитием классической когнитивной модели. При программной реализации для расчета э-сценариев поведения вершин применен метод линейного регрессионного анализа данных. Результаты. Приведены результаты сценарного исследования построенной модели, получены прогнозные сценарии динамики развития протестного потенциала общества при различных условиях и воздействиях. В основе исследования лежит изучение возможной реакции сложной системы на внешние деструктивные воздействия и предлагается комплекс мер по противодействию таким воздействиям на социальную динамику. Сценарная методология объединяет теорию графов для представления сложных взаимосвязей между ключевыми факторами и имитационное моделирование для прогнозирования возможных сценариев развития ситуации. Проведение подобного исследования связано с модификацией традиционного математического аппарата когнитивного моделирования. Разработаны методы и алгоритмы сценарно-событийной идентификации поведения значимых факторов модели, а также методы использования результатов такой идентификации при формировании сложных функциональных взаимосвязей в сценарной модели. При этом в процессе генерации сценариев значительно расширяется множество событий, которые при традиционном подходе к когнитивному моделированию могли быть упущены, но могут иметь ключевое значение для анализа ситуации. Заключение. Представленная в работе технология сценарного моделирования реализована в соответствующем программно-аналитического комплексе, целью разработки которого является автоматизация процессов сценарного исследования социально-экономических и политических систем. In this study, we present a scenario-based approach to investigate the protest potential in society using mathematical tools from graph theory and simulation modeling. The research objective. The research aims to construct a cognitive map that reflects key factors, such as population deprivation levels, overall well-being, social fears, trust in authority, social expectations, and stability of social structures. Materials and methods. The model of functional oriented graphs, which in turn is a development of the classical cognitive model, is used as a metamathematical apparatus in the study. In the software implementation, the method of linear regression data analysis was used to calculate e-scenarios for the behavior of vertices. Results. We report the results of a scenario analysis of the developed model, obtaining forecasted scenarios of the dynamics of society’s protest potential under various conditions and influences. At the core of this research is the examination of a complex system’s possible response to external destructive impacts, and we propose a set of measures to counteract these influences on societal dynamics. The scenario methodology combines graph theory for representing complex relationships between key factors and simulation modeling for predicting potential developmental scenarios. Conducting this study required modifying the traditional mathematical apparatus of cognitive modeling. We developed methods and algorithms for scenario-event identification of the model’s significant factors’ behavior and utilizing the results of such identification when forming complex functional relationships in the scenario model. In generating scenarios, the range of events is significantly expanded compared to traditional cognitive modeling approaches, which could have been overlooked but may be crucial for situational analysis. Conclusion. The scenario modeling technology presented in the work is implemented in the appropriate software and analytical complex, the purpose of which is to automate the processes of scenario research of socio-economic and political systems.