Научный архив: статьи

Введение. В век цифровой экономики и сверхконкуренции самопрезентационная коммуникация как вид саморекламы, умения представить себя партнеру по общению, работодателю, бизнес-партнеру или целевой аудитории рассматривается специалистами как ключевой навык ХХI в. и один из значимых факторов состязательности и на современном высококонкурентном рынке труда, и на потребительском рынке - глобальном и локальных. В статье рассматриваются теоретические основания самопрезентационной коммуникации в ее исторической ретроспективе, традиции, новации и тенденции развития в условиях новых реалий. Методология и источники. Используется методология философского, социологического и междисциплинарного подходов. В качестве источников в статье использованы: специальная литература отечественных и зарубежных авторов, научные исследования, публикации и сайты, позволяющие исследовать специфику цифровой самопрезентации, ее новые форматы и актуальные практики. Результаты и обсуждение. Цифровое общество - это общество, отличительной чертой которого является электронно-цифровой способ получения, хранения и распространения информации, а также электронно-цифровое опосредование социальных отношений и коммуникативного взаимодействия. Одним из способов такого взаимодействия является цифровая самопрезентация, которая соединила в себе традиции этого контента и новации, обусловленные развитием новых технологий. Заключение. Самопрезентационная коммуникация, как и вся коммуникативная составляющая современного социума, включая интерфейс «человек-ИИ», осуществляется в трех пространственных измерениях: реальном/офлайн/Physics, виртуальном/онлайн/Digital, а также при их взаимодействии офлайн-онлайн/Phygital. В каждом измерении самопрезентационная коммуникация имеет свою специфику и может быть рассмотрена как отдельное явление, так и в процессе преемственности и развития.

В современных информационных обществах явление цифрового неравенства среди населения стало серьезной проблемой, влияющей как на социальный, так и на экономический прогресс. Цель данного исследования - изучение динамики цифрового неравенства в 79 регионах России в период с 2014 по 2021 г. с акцентом на доступ населения к информационно-коммуникационным технологиям. Анализ дисперсий и соответствующих индексов позволяет сделать вывод о сходимости и единообразии в достижении показателей цифрового неравенства населением российских регионов за исследуемый период. Примечательно, что в течение 2014-2021 гг. показатели цифрового неравенства в разных регионах были относительно однородными. Общая тенденция к уменьшению разброса предполагает более стабильную и единообразную динамику показателей по регионам, что свидетельствует о большей стабильности и сходстве траекторий регионального развития. Дисперсионные диаграммы Морана, рассчитанные как для 2014, так и для 2021 г., помогли определить региональные переходы между квадрантами, выявив сдвиги в тенденции к снижению цифрового неравенства среди российских регионов. Регионы, изначально отличавшиеся более низким уровнем развития Интернета, в последующие годы постепенно продвигались в более высокие квадранты диаграммы Морана, что свидетельствует о процессе конвергенции, при котором данные регионы начинают сокращать разрыв с регионами, имеющими более высокий уровень развития Интернета, или даже превосходить их. Это повышение свидетельствует об эффективности правительственных мер и политики, способствующих развитию инфраструктуры Интернета и технологической интеграции в регионах.

Сегодня работа мерчандайзера заключается в том, чтобы убедиться, что витрины с товарами соответствуют планограмме выкладки и имеют корректные ценники. К сожалению, процесс мерчендайзинга часто по-прежнему включает в себя множество неэффективных, трудоемких и выполняемых вручную задач: мерчандайзеры используют рулетки, вручную подсчитывают товары и заполняют длинные бумажные формы оценки витрины. Сочетание традиционных методов мерчандайзинга с современными цифровыми технологиями, в том числе, с использованием искусственного интеллекта, позволит существенно повысить эффективность взаимодействия производителя с покупателем в точках розничной продажи. В статье описаны особенности применения масштабно-инвариантной трансформации признаков для решения задачи автоматизированного мониторинга выкладки с помощью выделения областей интереса на изображениях выкладки путем сопоставления найденных особых точек..

Статья посвящена истории помощи советских ученых, прежде всего Анатолия Ивановича Китова, Исаака Семёновича Брука, Сергея Алексеевича Лебедева и Николая Андреевича Криницкого, китайским коллегам в становлении компьютерного производства. В статье прослеживается связь первых достижений китайских ученых в области информатики с историей создания вычислительной техники в СССР. Её актуальность обусловлена тем, что недавние исследования в области истории вычислительной техники, опубликованные на английском языке западными историками, могут создать у ученых впечатление, что влияние советских ученых на китайских коллег на начальном этапе компьютерной эры в Китае было весьма незначительным. Исследование основано на анализе научных работ по истории вычислительной техники, материалах Виртуального компьютерного музея, фондах Государственного политехнического музея России, архивах Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова, а также на личных встречах авторов с китайскими учеными и переводчиками.

В настоящее время ведется работа, связанная с формированием нового национального проекта «Экономика данных», который направлен на инновационное развитие российской экономики на базе внедрения и использования цифровых технологий и является логическим продолжением уже функционирующего с 2019 г. национального проекта «Цифровая экономика». Под действие нового национального проекта попадают бизнес, государственные структуры, социальная сфера, что требует модернизации имеющихся управленческих решений и инструментов, а также разработки новых подходов к их реализации для обеспечения роста экономики и развития социальной сферы. Следует отметить, что до сих пор в научном мире отсутствует единое понимание экономики данных, также не исследованы основные характеризующие ее аспекты. Авторы статьи рассматривают такие основополагающие категории и инструменты цифровой экономики, как цифровизация, цифровая трансформация, цифровая зрелость, цифровые технологии и др., и делают вывод об их сохранении и преобразовании в новой экосистеме экономики данных с учетом достижения новых целей функционирования экономики. В статье представлена авторская модель перехода от цифровой экономики к экономике данных с учетом как имеющихся, так и новых ее компонентов. Также авторы уделяют внимание построению интеграционной схемы «наука-образование-технологии-производство», базирующейся на цифровых данных и цифровых технологиях, что будет способствовать развитию высокотехнологичных и наукоемких секторов экономики. Исследование процесса перехода от цифровой экономики к экономике данных позволяет сделать вывод о закономерности данного процесса, его значимости для развития экономики России. Переход к экономике данных позволит вывести экономику России на новый уровень развития и обеспечить технологический суверенитет.

Статья посвящена применению методов машинного обучения при прогнозировании формирования перспективных секторов экономики нового поколения. В условиях современных цифровых трансформаций показано, что замена традиционной существующей экономики на экономические модели нового поколения является одним из приоритетных направлений развития в мире. Обоснована актуальность применения методов машинного обучения (МО), одной из технологий искусственного интеллекта (ИИ), в совершенствовании процессов формирования и развития традиционных секторов экономики, а также в прогнозировании ее перспективных секторов нового поколения. Проведен анализ научных исследований, посвященных проблеме. Цифровая трансформация и технологии, устойчивость и экологичность, экологизация технологий и цикличность, совместное использование, интеллектуальное принятие решений и управление, платформы и экосистемы, инновационное предпринимательство, исследования и экономическое развитие, инклюзивность и социальное развитие, платформенные технологии Индустрии 5.0 формирования технологической экономики нового поколения. Разработаны основные базовые принципы, такие как переход и т. д., проанализированы проблемы ее формирования. Изложены 1 2 особенности и перспективы применения методов машинного обучения при прогнозировании перспективных отраслей экономики нового поколения. Изложены классификационные признаки методов машинного обучения и показаны его модели. Разработана структурная схема этапов прогнозирования развития экономики и предоставлены сведения о ее методах. Проведен сравнительный анализ методов машинного обучения, применяемых при прогнозировании. Разработана структурная схема этапов применения метода машинного обучения в процессе прогнозирования. Даны актуальные рекомендации по применению технологий платформы «Индустрия 4.0» для прогнозирования формирования перспективных отраслей экономики нового поколения на основе реальных данных.

В статье отмечается, что в настоящее время, согласно стратегии научно-технологического развития РФ, «Большие вызовы - это объективно требующая реакции со стороны государства совокупность проблем, угроз и возможностей, сложность и масштаб которых таковы, что они не могут быть решены, устранены или реализованы исключительно за счет увеличения ресурсов». Концепция, парадигма и методический подход «больших вызовов» нашли применение во многих странах мира. При этом большие вызовы рассматриваются как новая реальность. Особое внимание ученых обращено к проблемам пандемий, к созданию новых лекарственных препаратов для лечения рака и сердечно-сосудистых заболеваний, поиска современных технологий и биосредств, позволяющих сократить детскую смертность и увеличить продолжительность жизни на планете. Вызывает беспокойство и такой вызов, относящийся к категории «больших вызовов», как продолжающееся социальное расслоение (по уровню доходов, продолжительности жизни, обеспеченности комфортным жильем, оказания различного рода услуг и др.) как на уровне отдельных стран, так и в глобальном масштабе. Повествуя о системных подходах в концепции больших вызовов в статье затронуты и экологические проблемы, которые несут в себе существенные риски.

Статья посвящена вопросам применения искусственного интеллекта в правосудии. Данная тема является актуальной ввиду значительных достижений в развитии методов искусственного интеллекта и практической значимости применения современных методов обработки информации в правосудии. Авторами рассматривается опыт других стран (Китая, стран Европейского союза) по применению искусственного интеллекта в правосудии, применение информационных технологий для облегчения работы судов. Отмечается, что российские исследователи обращают внимание на сильные и слабые стороны искусственного интеллекта и на угрозы, которые возникают при попытке заменить им судью. В среде академических исследователей, с одной стороны, возникают дискуссии о возможности замены судей искусственным интеллектом с другой стороны, есть понимание того, что современные информационные технологии могут разгрузить судей по делам определённого вида.

Приведены сведения о содействии проектам развития интеллектуальной экономики, оснащенной Искусственными Интеллектами. Статья призвана способствовать вдохновению к инвестированию в исследования и приложения Искусственного Интеллекта. Актуализирована диалектика явления «Искусственный интеллект и антропоморфизм», введен и обоснован постулат «Искусственный Интеллект – участник духовного производства». Предпринята презентация терминов «Интеллект – роботизированные производства», «Антропоморфизм психотипов искусственного интеллекта», «Психотип искусственного интеллекта».

В настоящее время разворачивается научная дискуссия вокруг данных как нового фактора производства, который способствует трансформации традиционных отраслей экономики, промышленной интеграции, обеспечивает межрегиональное взаимодействие. Вместе с тем возникает вопрос о взаимосвязи с такими традиционными производственными факторами, как труд и капитал. Цель исследования состоит в выявлении детерминант использования организациями больших данных на уровне регионов. Гипотеза исследования предполагает, что ключевыми детерминантами использованиями организациями технологий больших данных являются цифровой труд, цифровой капитал и социально-экономические характеристики регионов. Авторами предложена модифицированная производственная функция знаний, апробация которой проведена на открытых данных Росстата по 85 регионам России за период 2021-2022 гг. Модели анализа панельных данных были построены с помощью метода наименьших квадратов, обобщенного выполнимого метода наименьших квадратов. Результаты исследования показали, что использование технологий больших данных в российских регионах имеет пространственную неоднородность, также наблюдается дифференциация регионов по наличию цифрового капитала и цифрового труда. Модели панельных данных со случайными эффектами подтвердили положительное влияние цифрового труда и цифрового капитала на использование организациями больших данных. Среди социально-экономических характеристик регионов как детерминант использования технологий больших данных значимое влияние было получено для доли городского населения, валового регионального продукта и доли затрат на инновации. Определены детерминанты развития экономики данных в российских регионах с учетом географической, технологической и экономической дифференциации. Теоретическая значимость заключается в предложении авторской концепции модифицированной производственной функции знаний, которая может быть использована как фундаментальная основа для развития теории экономики данных. Практическая значимость исследования состоит в обоснованности ценности больших данных, использование которых может помочь органам государственной власти в поиске новых возможностей развития экономики данных с учетом региональной дифференциации, усовершенствовании методологии мониторинга применения цифровых технологий организациями, определении ключевых факторов воздействия на использование организациями технологий больших данных.

Целью данного исследования является определение роли информационно-коммуникационных технологий как источника конкурентного преимущества и фактора повышения конкурентоспособности экономик малых стран, в рамках трудов скандинавской школы конкурентоспособности, а также исследование возможностей использования информационных технологий субъектами экономики для достижения конкурентного преимущества. Основным методом исследования является анализ работ ученых скандинавской школы, а также сбор и систематизация практических примеров, приводимых в трудах отечественных и зарубежных исследователей. Проверяется гипотеза о том, могут ли информационно-коммуникационные технологии служить источником долгосрочного конкурентного преимущества отдельной фирмы. В статье на основе анализа теорий скандинавской школы показано, что информационно-коммуникационные технологии могут являться источником постоянных инноваций, позволяют оптимизировать процессы накопления знаний и улучшения навыков персонала, качественно улучшают взаимодействие по линии «покупатель - поставщик», при этом производство товаров и услуг в сфере информационных технологий обеспечивает значительную прибавку стоимости в цепи производства. Следование малыми странами рекомендациям представителей скандинавской школы конкурентоспособности может частично объяснить, почему множество малых развитых стран смогло занять высокие места в Индексе сетевой готовности. Автором был приведен и проанализирован ряд практических примеров реализации информационно-коммуникационных технологий в качестве конкурентного преимущества частных компаний, учреждений государственного сектора и отдельных специалистов как из развитых, так и развивающихся стран. В заключение отмечается, что выводы теорий скандинавской школы конкурентоспособности могут быть актуальны и в условиях российской экономики. Научная новизна данного исследования заключается в том, что информационные технологии как конкурентное преимущество были рассмотрены с позиций теорий скандинавской школы конкурентоспособности, а также был предложен единый подход для определений конкурентоспособности субъектов экономики в терминах сравнения востребованности («ценности») их продукции (товаров для фирм, услуг для учреждений государственного сектора и навыков для специалистов) конечными потребителями.

Целью настоящего исследования является систематизация и раскрытие сущностей социотехнологических (гибридных) драйверов развития современной цифровой экономики. Показано, что сущность цифровой экономики состоит в применении передовых цифровых технологий и современных социально-экономических моделей поведения для ведения хозяйственной деятельности. Показано, что современные цифровые технологии обеспечивают гармоничное развитие социально-экономической среды. С одной стороны, процессы цифровизации находят широкое применение в области создания современных технологических инноваций, с другой - создают условия для трансформации социально-экономических отношений, являются условием создания социальных инноваций, формируют предпосылки для перехода к цифровому обществу. Таким образом, процессы цифровизации являются неким гибридным драйвером (объединяющим в себе как технологии, так и формируемые на их основе социально-экономические модели поведения) общественного развития. Выделены следующие социотехнические (гибридные) драйверы развития цифровой экономики: большие данные, облачные технологии, цифровые платформы, интернет вещей, концепция умного города, долевая экономика, технология блокчейна. Даны определения указанным гибридным драйверам развития цифровой экономики. Обозначены сущности данных направлений развития, заключающиеся в применении передовых цифровых технологий для наиболее эффективной организации хозяйственной деятельности. Показано, что гибридные драйверы развития цифровой экономики представляют собой вложенные множества, каждое из которых включает в себя другие технологии и модели поведения. Отмечены различные темпы эволюции разных направлений цифровой экономики. Новизна полученных результатов заключается в формировании иерархической системы социотехнологических драйверов развития цифровой экономики. Теоретическая значимость проведенного исследования состоит в систематизации сущностей драйверов развития цифровой экономики. Практическая значимость исследования заключается в формировании возможных будущих исследований разумного хозяйствования в условиях цифрового общества.