Судя по пересказу пересказа новости, которой нет, это задача классификации. Как она обычно решается: модельке на вход подают датасет с признаками и метками 1 и 0. В нашем случае 1 - любит коммунизм, 0 - не любит. И возникате вопрос, а как они собрали такой датасет? При том, что в идеальной картине распределение классов должно быть 50/50. Для точности же модели желательно чтобы датасет был побольше. Я к тому что им нужно было найти довольно много не любящих коммунизм. И я прям не могу представить, чтобы кто-то согласился быть ноликом в таком датасете.
Или опять уйгуры в дело пошли?