DOI: 10.33917/es-6.204.2025.26-33

Обсуждаются концептуальные подходы к моделированию трендов в области информационных технологий. Показано, что моделирование ИТ-трендов только на основе данных об интересе к технологии, подобной Hype Cycle от компании Gartner, не позволяет предсказывать появление новых технологий. На различных примерах из сферы ИТ демонстрируется, что необходимо анализировать связи между технологиями, поскольку успех в одних областях цифровизации экономики формирует условия для развития технологий в других областях. Кроме того, в силу высокой наукоемкости информационных технологий надо учитывать глубину фундаментальных и прикладных научных исследований. Также при моделировании трендов следует учитывать востребованность в технологиях тех или иных отраслей экономики. При моделировании на основе эмпирической информации необходимо находить простые и объяснимые зависимости, а высокое качество предсказаний должно достигаться за счет синтеза всех связей исследуемой технологии. Предложенный концептуальный подход может быть применим и к моделированию других социально-экономических процессов на основе синтеза эмпирической информации.

Источники:

1. Almalawi A., Soh B., Li A., Samra H. Predictive Models for Educational Purposes // A Systematic Review. Big Data Cogn. Comput. 2024. No. 8. P. 187. DOI: https://doi.org/10.3390/bdcc8120187

2. Hassan M., Awan F.M., Naz A., Andrés-Galiana, de E.J., Alvarez O., Cernea A.; Fernández-Brillet L., Fernández-Martínez J.L., Kloczkowski A. Innovations in Genomics and Big Data Analytics for Personalized Medicine and Health Care // A Review. Int. J. Mol. Sci. 2022. No. 23, 4645. DOI: https://doi.org/10.3390/ijms23094645

3. Ribeiro F.L., Rybski D. Mathematical models to explain the origin of urban scaling laws // Physics Reports. 2023. Vol. 1012. 23 April. P. 1–39.

4. Mokhov V., Aliukov S., Alabugin A., Osintsev K. A Review of Mathematical Models of Macroeconomics, Microeconomics, and Government Regulation of the Economy // Mathematics. 2023. No. 11, 3246. DOI: https://doi.org/10.3390/math11143246

DOI: 10.33917/es-6.198.2024.90-97

Особенностью использования экспертных сетей в госуправлении является необходимость привлечения технологий коллективного интеллекта, основанных на компетентностном подходе. Предлагается схема организации такого использования экспертных сообществ с применением национальных, отраслевых и ведомственных фреймворков компетенций. Внедрение экспертных сетей в госуправлении может стать драйвером их внедрения во все сферы экономики и общественной жизни России, инструментом вовлечения граждан в самоуправление.

Источники: 

1. The Yankee Group. Knowledge Management: People and the Process. Boston, 1997. 89 p.

2. Friberg M. Expert network market size [Электронный ресурс]. Inex One. 2024. URL: https://inex.one/blog/expert-network-market-size

3. Славин Б. Современные экспертные сети // Открытые системы. 2014. № 7. С. 30–33.

4. Noveck B.S. Wiki Government: How Technology Can Make Government Better, Democracy Stronger, and Citizens More Powerful. Washington DC: Brookings Institution Press, 2009. 224 p.

5. Dutton W.H. Networking Distributed Public Expertise: Strategies for Citizen Sourcing Advice to Government. Washington D.C.: One of a Series of Occasional Papers in Science and Technology Policy, Science and Technology Policy Institute, Institute for Defense Analyses, 2010. 40 p.

6. EonD top talent accross policy lifecycle [Электронный ресурс]. EonD. URL: https://eond.eu/for-clients/government/

7. The OECD Network of Behavioural Insights Experts in Government [Электронный ресурс]. The OECD Observatory of Public Sector Innovation, 2024. URL: https://oecd-opsi.org/bi-network/

8. Australian Government Consulting [Электронный ресурс]. AGC. URL: https://agc.gov.au/

9. Перечень экспертных советов при ФАС России [Электронный ресурс]. ФАС России. URL: https://fas.gov.ru/pages/vazhnayainformacziya/otkryitoe-vedomstvo/ekspertnye_sovety

10. Федеральный реестр экспертов научно-технической сферы [Электронный ресурс]. ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ. URL: https://reestr.extech.ru/experty/index.php

11. Славин Б.Б. Технологии коллективного интеллекта // Проблемы управления. 2016. № 5. С. 2–9.

12. Boucher S., Hallin C.A., Paulson L., editors. The Routledge Handbook of Collective Intelligence for Democracy and Governance. Abingdon: Taylor & Francis Group, 2023. 522 p.