сотрудник
сотрудник
Россия
Цель исследования — разработка методологического подхода к форсайту инновационного развития регионального промышленного комплекса на основе когнитивно-семантического анализа больших данных, интегрирующего анализ патентных ландшафтов и методы семантического моделирования для автоматизированного выявления перспективных технологических направлений и технологических разрывов. В работе использованы методы сбора и обработки больших данных, динамического тематического моделирования на основе латентного размещения Дирихле, а также методы количественной оценки семантической новизны текстовой информации. Систематизированы источники неструктурированных данных, релевантные для задач регионального форсайта: патентные базы, наукометрические порталы, информационные потоки, отражающие рыночный и общественный интерес к технологиям. Разработана концептуальная модель методологического подхода, включающая четыре этапа: сбор и предобработку разнородных данных, семантическую обработку и тематическое моделирование, построение динамической карты технологий и расчет интегральных показателей, поддержку принятия решений и выявление технологических разрывов. Предложена математическая модель расчета динамического индекса перспективности, объединяющего показатели патентной активности, наукометрической динамики и семантической энтропии. Формализован метод выявления технологических разрывов между общемировыми трендами и региональной специализацией, позволяющий объективно ранжировать направления для импортозамещения и опережающего развития. Предложенный подход создает основу для научно обоснованного инструментария поддержки принятия решений при определении приоритетов региональной промышленной политики, распределении ресурсов на НИОКР и формировании программ импортозамещения. Результаты могут быть использованы региональными органами власти, институтами развития и промышленными корпорациями.
форсайт, региональный промышленный комплекс, большие данные, патентный ландшафт, когнитивно-семантический анализ, инновационное развитие, технологическое прогнозирование
1. Глазьев С.Ю., Косакян Д.Л. Состояние и перспективы формирования 6-го технологического уклада в российской экономике // Экономика науки. 2024. Т. 10, № 2. С. 11–29.
2. Гохберг Л.М. Новые тенденции в российской практике Форсайт-исследований // Форсайт. 2009. Т. 3, № 3. С. 5.
3. Земцов С.П., Баринова В.А., Семенова Р.И. Государственная поддержка высоких технологий и инноваций в России // Инновации. 2019. № 3 (245). С. 33–44.
4. Ена О.В. Радары для многопараметрической оценки технологий. Сценарии патентной аналитики // Вестник ФИПС. 2024. Т. 3, № 1 (7). С. 12–29.
5. Абдрахманова Г.И., Ковалева Г.Г. Тенденции развития информационных и коммуникационных технологий // Форсайт. 2009. Т. 3, № 4. С. 44–55.
6. Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. Цифровое стратегирование промышленных систем на основе устойчивых экоинновационных и циркулярных бизнес-моделей в условиях перехода к Индустрии 5.0 // Экономика и управление. 2022. Т. 28, № 10. С. 1006–1020.
7. Ирхин И.А., Воронцов К.В. Сходимость алгоритма аддитивной регуляризации тематических моделей // Труды института математики и механики УрО РАН. 2020. Т. 26, № 3. С. 56–68.
8. Куликова Т.А., Балахонова Е.В. Форсайт в управлении развитием промышленных предприятий // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2023. № 2 (46). С. 42–61.
9. Бабкин А.В., Михайлов П.А. Цифровые платформы в экономике: понятие, сущность, классификация // Вестник Академии знаний. 2023. № 1 (54). С. 25–36.
10. Фролов И.Э., Борисов В.Н., Ганичев Н.А. Проблемы перехода к инновационноемкому развитию российской экономики в условиях форсированного импортозамещения // Проблемы прогнозирования. 2023. № 4 (199). С. 67–81.
11. Porter A.L., Cunningham S.W. Tech mining: Exploiting new technologies for competitive advantage. New York: Wiley, 2004. 400 p.
12. Hirooka M. Innovation Dynamism and Economic Growth. A Nonlinear Perspective. Cheltenham: Edward Elgar, 2006. 448 p.
