Details

Title: Сетевой анализ организации социально-экономических процессов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер. : Экономические науки: научное издание. – 2019 Т. 12, № 3
Creators: Полякова А. Г.; Колмаков В. В.; Мирзабекова М. Ю.
Organization: Тюменский индустриальный университет; Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова; Северо-Кавказский горно-металлургический институт
Imprint: 2019
Collection: Общая коллекция
Subjects: Экономика; Управление экономикой; социально-экономические процессы; сетевой анализ; пространственная экономика; стратегическое планирование; цифровая экономика; массивы больших данных; социальные сети; socio-economic processes; network analysis; spatial economics; strategic planning; digital economy; big data arrays; social networks
UDC: 338.24
LBC: 65.050
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18721/JE.12305
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read Download (0.4 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Пространственная организация народного хозяйства меняется. Все чаще наблюдаются сетевые эффекты, которые в силу многомерности пространства крайне сложно идентифицировать. В условиях цифровой экономики оперативное выявление связей с последующим их учетом в стратегическом планировании возможно на основе применения алгоритмов сетевого анализа массивов больших данных. Анализ социальных сетей берет начало в теории графов, однако в качестве метода исследования он получил распространение лишь недавно. Разработка алгоритмов сетевого анализа массивов больших данных позволяет строить чрезвычайно масштабные сети взаимодействия акторов, например в социальных сетях (Facebook, Twitter, Instagram и пр.). Он применим для построения диагностических систем мониторинга или выявления скрытых зависимостей, что хорошо проиллюстрировано на теории "шести рукопожатий" – эксперименте С. Милгрэма, согласно которому любые два человека на Земле разделены не более чем пятью уровнями общих знакомых (и, соответственно, шестью уровнями связей). Анализ социальных сетей может быть использован в качестве инструмента контент-анализа СМИ и блогов на предмет оценки популярности тех или иных идей, концептов и образов, а также выявления каналов их распространения. Апробирована возможность применения сетевого анализа и обработки на его основе массива больших данных, полученных из социальных сетей. Созданы методические разработки для практического применения инструментов сетевого анализа для нужд стратегического управления, имеющие потенциал применения в интегрированных системах менеджмента. Успешная апробация инструментария анализа социальных сетей при анализе больших данных и выработка исследовательского алгоритма, доступного для тиражирования при решении широкого спектра аналитических и поисковых задач, позволила выявлять источники пространственной консолидации и установить, что использованный метод дает возможность получать нетривиальные результаты, позволяющие отслеживать динамику проблемного поля в наиболее подвижной среде – в сети Интернет. Выявлено, что в подобных решениях заложен большой потенциал, в силу того что они позволяют не только учесть развертывание процессов в рамках географического пространства, но и оценить многомерные связи, определив устойчивость и ее границы на основе возможности реконструкции сетей. Показано, что использование современных методов анализа массивов больших данных и проектирование систем мониторинга на их основе позволяет в дальнейшем формировать теоретико-методический каркас перспективной системы принятия стратегических решений и оценки эффективности деятельности органов власти на принципах рефлексии конечных бенефициаров социально-экономической политики.

The spatial organization of the national economy is changing. Network effects which are extremely difficult to identify in a multidimensional space are increasingly observed. In the digital economy, rapid identification of links with their subsequent consideration in strategic planning is possible based on applying algorithms for network analysis of big data arrays. Analysis of social networks originates in graph theory, however, it has only recently gained recognition as a research method. Development of algorithms for network analysis of large data arrays allows to build extremely large-scale networks of interaction of actors, for example, in social networks (Facebook, Twitter, Instagram, etc.). It is applicable to building diagnostic monitoring systems or identifying hidden dependences, which is well illustrated in the theory of "six handshakes", Milgram's experiment, according to which any two people on Earth are separated by no more than five levels of common friends (and, accordingly, six levels of connections). Analysis of social networks can be used as a tool for content analysis of mass media and blogs to assess the popularity of certain ideas, concepts and images, as well as to identify the channels of their distribution. The study tested the possibility of applying network analysis and using the results for processing an array of large data obtained from social networks. We have created methodological developments for practical application of network analysis tools for the needs of strategic management, which have the potential to be used in integrated management systems. Successful testing of social network analysis tools for analyzing big data and developing a research algorithm available for replication in solving a wide range of analytical and search problems made it possible to identify sources of spatial consolidation and to establish that the method used makes it possible to obtain non-trivial results that track the dynamics of the problem field in the most mobile environment, on the Internet. It was revealed that there is a great potential in such solutions due to the fact that they make it possible to take into account the deployment of processes not only within the geographical space, but also to evaluate multidimensional links, defining sustainability and its boundaries based on the possibility of network reconstruction. The experimental study showed that using modern methods for analyzing arrays of big data and designing monitoring systems on them allows to further form the theoretical and methodological framework of a promising system for making strategic decisions and evaluating the performance of government based on the principles of reflection of final beneficiaries of social and economic policy.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 109
Last 30 days: 4
Detailed usage statistics