Распознавание изображений и компьютерное зрение могут значительно способствовать социально-экономическим исследованиям, и вот как это может быть реализовано:

1. Уточнить оценки социально-экономических характеристик в отдельных регионах:
   • Компьютерное зрение может использоваться для анализа спутниковых изображений, чтобы оценить такие характеристики, как развитие инфраструктуры, уровень урбанизации и плотность населения. Это позволяет более точно оценивать экономическое развитие регионов.
   • С помощью анализа изображений можно также определять уровни загрязнения воздуха или воды, что важно для оценки экологических и социальных условий.
2. Дополнить текущие статистические базы за счет получения оценок для регионов, не предоставляющих первичную информацию:
   • В регионах, где нет возможности собирать данные традиционными методами, изображения и видео могут предоставить актуальную информацию о состоянии сельского хозяйства, строительстве и других аспектах экономики.
   • Анализ изображений может помочь в мониторинге изменений в землепользовании, что важно для аграрной статистики и планирования.
3. Выявлять оппортунистическое поведение среди экономических агентов:
   • Компьютерное зрение может использоваться для мониторинга деятельности предприятий и выявления нарушений, таких как незаконные выбросы или несоблюдение строительных норм.
   • Анализ изображений с камер наблюдения может помочь в обнаружении мошенничества или других форм оппортунистического поведения на рынках.

Таким образом, все перечисленные варианты являются верными, так как распознавание изображений и компьютерное зрение предоставляют инструменты для более глубокого и точного анализа социально-экономических данных.