Страница автора: Переслегин Сергей Борисович

Переслегин Сергей Борисович — президент Фонда работников науки и культуры «Энциклопедия», научный руководитель проектной группы «Знаниевый реактор».

Все публикации Статьи



Рекомендации к механизму взаимодействия локальных стратегий и их интеграции в рамках субъекта Федерации

Номер 6. Обаяние недосягаемых вершин
Рекомендации к механизму взаимодействия локальных стратегий и их интеграции в рамках субъекта Федерации

Взаимодействие Федерального закона от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» (с изм. и доп.) (далее — 172-ФЗ) и Федерального закона от 6 октября 2003 г. № 131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» (далее — 131-ФЗ) приводит к возникновению двух информационных потоков: нисходящего — от уровня Федерации «вниз» и восходящего — от муниципальных образований (МО) «вверх». Эти потоки встречаются на уровне субъекта Федерации. Автором предложены несколько сборочных схем, интегрирующих локальные стратегии в рамках стратегического планирования субъектов Федерации. Все эти схемы, хотя и опираются на определенный исторический опыт, носят несколько умозрительный характер. Их адаптация к управленческой практике — дело ближайшего будущего.

Проблема стратегирования развития научных исследований в РФ в свете требований Федерального закона № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»

Номер 1. Долгоиграющий выбор
Проблема стратегирования развития научных исследований в РФ в свете требований Федерального закона № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»

Сегодня базовой управленческой задачей является стратегирование научной работы в рамках Федерального закона № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации», в том числе картирование и схематизация исследований, анализ связности, маневр ресурсами. «Цифровая революция» создала инструмент работы с информационными массивами — BigData, что дало возможность структурировать НИРы, разделив «человеческую» и «нечеловеческую» составляющие. Если научная задача может быть решена переводом BigData в DeepData, отнесем ее к научным обследованиям (science study). Этот тип задач искусственный интеллект уже сегодня решает лучше человека. К научным исследованиям (science research) отнесем создание иного, не имеющего очевидных предшественников. Современные ИскИны не могут выполнять такую работу, поскольку она выходит за рамки теста Тьюринга. Это прерогатива человека, способного отличать иное от нового и важное от неважного. Отдельно рассматриваются научные расследования (science investigation): оверсайт, поиск альтернативных путей развития научного мышления и проблема смены научной парадигмы, постбэконовское познание. Ранжирование науки с выделением уровней study, research и investigation является основанием для масштабирования научных исследований, что является неотъемлемой частью механизма стратегического управления НИРами.

Общие выводы по PEST-анализу на 2014–2024 годы

Общие выводы по PEST-анализу на 2014–2024 годы

Федеральный закон № 172 регламентирует подготовку стратегического прогноза. Представленный материал — практическая реализация в одном из регионов РФ. PEST(М) можно рассматривать как качественный аналог количественной математической модели, используемой, например, в процессе бюджетирования. Вычисления предполагают варьирование некоторых переменных внутри модели, в том числе экспертное. Такое варьирование неизбежно, поскольку любая модель лишь в некоторой степени подобна моделируемой системе и экспертная позиция «наблюдателя» имеет значение. У математической модели на входе цифры, определенные с некоторой точностью, на выходе также цифры, экспертно обоснованные и промоделированные. PEST представляет собой «смысловую модель», содержащую базовые «событийные деревья». На входе этой модели «случившиеся» события. На выходе — прогноз их развития: если произошло «вот это», то непременно случится «то и то» и с некоторой вероятностью «или то, или то». Прогноз подразумевает работу эксперта, который прогоняет событие через моделирующую структуру PEST-анализа. По мере развития событий в реальности возникает возможность сравнивать две семантические сети, одна из которых относится к «прогнозируемой», а другая — к «случившейся» событийной структуре. Эксперт, а в некоторых простых случаях и компьютерная программа может либо отнести случившееся событие к одной из существующих в прогнозе сценарных ветвей, либо высказать предположение о возникновении новой ветви, либо, наконец, заключить, что данное событие является имитацией, то есть носит «нефизический характер». Последнее весьма существенно, но нуждается в верификации последующими событиями. Таким образом, предложенный PEST-анализ в разрезе «мир — страна — регион» есть некая смысловая «модель», образующая «прогнозные» семантические деревья и сети, позволяющая классифицировать оперативные событийные ряды («извлекать смыслы») и прогнозировать их дальнейшее развитие с позиции стратегической перспективы. Данный метод выглядит актуальным с позиции реализации (и автоматизации) задачи непрерывного динамического стратегирования, что в условиях прохождения мировой системой «точки бифуркации» является крайне важным.