И. В. Арженовский, А. В. Дахин. Когнитивная регионология: опыт моделирования региональных социально-экономических процессов

УДК 316.42:314.01

DOI: https://doi.org/10.15507/2413-1407.112.028.202003.470-489

Введение. В современной ситуации общество подвержено чрезвычайно динамичным изменениям, стратегические разработки все быстрее устаревают. Одной из современных методологий, которая представляет достаточно технологичные решения в ответ на вызов старения стратегий, является когнитивное моделирование сложных слабоструктурированных систем. Практики стратегирования регионов России позволяют выделить региональное измерение в качестве самодостаточного предмета когнитивного моделирования. Цель статьи – на основе ранее проведенных исследований обобщить многолетний опыт применения метода когнитивного моделирования региональных социально-экономических процессов и применения полученных моделей в образовательной, научной и управленческой деятельности региона.

Материалы и методы. Информационным ресурсом служит база данных программного приложения «Аналитик». Когнитивное моделирование является основным методом и рассматривается более подробно; также для анализа и оценки данных применяются статистические методы, сравнительный анализ, экспертный опрос.

Результаты исследования. На конкретных примерах исследований по Нижегородской, Самарской областям, Республике Мордовия показаны преимущества применения технологии когнитивного моделирования в образовательной, научной, управленческой деятельности региона. Факторно-цифровая когнитивная модель региона становится основой для организации тренингов по стратегированию устойчивого развития на региональном и межрегиональном уровнях. Программное приложение «Аналитик» поддерживает исследовательский процесс и интегрируется в электронную информационно-образовательную среду регионального вуза.

Обсуждение и заключение. Метод когнитивного моделирования позволяет решать задачи статического и динамического анализа региона как сложной системы в различных предметных областях. Полученные с помощью оригинального программного продукта «Аналитик» факторно-цифровые модели региона носят универсальный характер и относительно легко модифицируются под рамочные условия любого другого региона России на базе платформ дистанционного доступа. Материалы статьи будут полезны региональным органам власти и управления, научным и экспертным организациям, занимающимся проблемами регионального управления, руководству вузов регионов исследования.

Ключевые слова: стратегическое региональное развитие, когнитивное моделирование, когнитивная модель региона, устойчивость, системный анализ, интерактивное обучение

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Синергетическая основа когнитивной модели региональной динамики изменения состояния малого и среднего бизнеса / А. В. Дахин, О. С. Данилова, В. Н. Денисов, В. А. Гусева // Власть. – 2011. – № 1. – С. 42–49. – URL: https://www.isras.ru/files/File/Vlast/2011/01/Dahin.pdf (дата обращения: 15.04.2020).

2. Переварюха, А. Ю. Когнитивное моделирование в анализе структурного взаимодействия экологических процессов Каспийского моря / А. Ю. Переварюха // Прикладная информатика. – 2014. – № 5. – С. 108–118. – URL: http://www.appliedinformatics.ru/general/upload/articles/p108-118-rename... (дата обращения: 03.05.2020).

3. Гинис, Л. А. Развитие метамодели информационно-управляющих систем сложных объектов с учетом когнитивного подхода / Л. А. Гинис, О. В. Давыденко // Российский экономический вестник. – 2019. – Т. 2, № 6. – С. 166–171. – URL: http://dgpu-journals.ru/archives/10238 (дата обращения: 12.05.2020).

4. Klimenko, A. The Cognitive Approach to the Coverage-Derected Test Generation / A. Klimenko, G. Gorelova, V. Korobkin. – DOI https://doi.org/10.1007/978-3-319-67621-0_34 // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2018. – Vol. 662. – Pp. 372–380. – URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-67621-0_34 (дата обращения: 12.05.2020).

5. Kuleshov, V. V. Methods of Cognitive Analysis in Devising and Substantiating Strategies of Economic Development / V. V. Kuleshov, A. V. Alekseev, M. A. Yagolnitser. – DOI https://doi.org/10.1134/S1075700719020096 // Studies on Russian Economic Development. – 2019. – Vol. 30. – Pp. 185–191. – URL: https://link.springer.com/article/10.1134/S1075700719020096 (дата обращения: 12.05.2020).

6. Decision Making with Visualizations: A Cognitive Framework Across Disciplines / L. M. Padilla, S. H. Creem-Regehr, M. Hegarty, J. K. Stefanucci. – DOI https://doi.org/10.1186/s41235-018-0120-9 // Cognitive Research: Principles and Implications. – 2018. – Vol. 3, article 29. – URL: https://cognitiveresearchjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s4123... (дата обращения: 12.05.2020).

7. Оценка рисков кибербезопасности АСУ ТП промышленных объектов на основе вложенных нечетких когнитивных карт / В. И. Васильев, А. М. Вульфин, М. Б. Гузаиров [и др.]. – DOI https://doi.org/10.17587/it.26.213-221 // Информационные технологии. – 2020. – Т. 26, № 4. – С. 213–221. – URL: http://novtex.ru/IT/eng/doi/it_26_213-221.html (дата обращения: 12.05.2020).

8. Towards a Fuzzy Cognitive Map for Opinion Mining / J. Aguilar, O. Téran, H. Sánchez [et al.]. – DOI https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.287 // Procedia Computer Science. – 2017. – Vol. 108. – Pp. 2522–2526. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050917309432?via%... (дата обращения: 12.05.2020).

9. Kalantari, T. Readiness Assessment of Leagility Supply Chain Based on Fuzzy Cognitive Maps and Interpretive Structural Modeling: A Case Study / T. Kalantari, F. Khoshalhan. – DOI https://doi.org/10.1108/JBIM-01-2017-0008 // Journal of Business & Industrial Marketing. – 2018. – Vol. 33, issue 4. – Pp. 442–456. – URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JBIM-01-2017-0008/fu... (дата обращения: 12.05.2020).

10. A Review on Methods and Software for Fuzzy Cognitive Maps / G. Felix, G. Nápoles, R. Falcon [et al.]. – DOI https://doi.org/10.1007/s10462-017-9575-1 // Artificial Intelligence Review. – 2019. – Vol. 52. – Pp. 1707–1737. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10462-017-9575-1 (дата обращения: 12.05.2020).

11. Framework and Case Study of Cognitive Maintenance in Industry 4.0. / B. Li, Y. Wang, G. Dai, K. Wang. – DOI https://doi.org/10.1631/FITEE.1900193 // Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. – 2019. – Vol. 20. – Pp. 1493–1504. – URL: https://link.springer.com/article/10.1631%2FFITEE.1900193 (дата обращения: 12.05.2020).

12. Tselykh, A. Assessment of Influence Productivity in Cognitive Models / A. Tselykh, V. Vasilev, L. Tselykh. – DOI https://doi.org/10.1007/s10462-020-09823-8 // Artificial Intelligence Review. – 2020. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10462-020-09823-8 (дата обращения: 12.05.2020).

13. Gurumoorthy, S. Cognitive Science and Artificial Intelligence Advances and Applications / S. Gurumoorthy, B. N. Rao, X.-Z. Gao. – DOI https://doi.org/10.1007/978-981-10-6698-6. – Springer, 2018. – 112 p. – URL: https://www.springer.com/gp/book/9789811066979 (дата обращения: 12.05.2020).

14. Ross, D. Empiricism, Sciences, and Engineering: Cognitive Science as a Zone of Integration / D. Ross. – DOI https://doi.org/10.1007/s10339-019-00916-z // Cognitive Processing. – 2019. – Vol. 20. – Pp. 261–267. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10339-019-00916-z (дата обращения: 12.05.2020).

15. A Metrology-Based Approach for Measuring the Social Dimension of Cognitive Trust in Collaborative Networks / J. Andrade-Garda, A. Anguera, J. Ares-Casal [et al.]. – DOI https://doi.org/10.1007/s10111-018-0483-1 // Cognition, Technology & Work. – 2020. – Vol. 22. – Pp. 235–248. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10111-018-0483-1 (дата обращения: 12.05.2020).

16. Dakhin, A. Putting Sustainability Theory Into Practice in Nizhny Novgorod, Russia / A. Dakhin, I. Arzhenovskiy // Academia and Communities: Engaging for Change. – Tokyo : UNU-IAS, 2018. – Pp. 174–183. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36725150 (дата обращения: 12.05.2020).

17. Гершкович, В. А. Когнитивная психология в поисках себя / В. А. Гершкович, М. В. Фаликман // Российский журнал когнитивной науки. – 2018. – Т. 5, № 4. – С. 28–46. – URL: http://www.cogjournal.ru/5/4/index.html (дата обращения: 25.04.2020).

18. Стриелковски, В. Детерминанты качества университетского образования: мнение студентов / В. Стриелковски, Л. С. Киселева, Е. Н. Попова. – DOI https://doi.org/10.15507/1991-9468.091.022.201802.220-236 // Интеграция образования. – 2018. – Т. 22, № 2. – С. 220–236. – URL: http://edumag.mrsu.ru/index.php/en/articles-en/78-18-2/637-10-15507-1991... (дата обращения: 25.04.2020).

19. Ienca, M. Democratizing Cognitive Technology: A Proactive Approach / M. Ienca. – DOI https://doi.org/10.1007/s10676-018-9453-9 // Ethics and Information Technology. – 2019. – Vol. 21. – Pp. 267–280. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-018-9453-9 (дата обращения: 25.04.2020).

20. Дахин, А. В. Политика модернизации в региональном измерении: административное пространство, факторы, сценарии (опыт когнитивного моделирования) / А. В. Дахин, О. С. Данилова, В. Н. Денисов // Вестник Новосибирского университета. Серия: Философия. – 2013. – № 3. – С. 63–72. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=20301423 (дата обращения: 18.04.2020).

21. Арженовский, И. В. Факторы взаимного влияния инновационных стартапов и региональной среды / И. В. Арженовский. – DOI https://doi.org/10.15507/2413-1407.105.026.201804.658-673 // Регионология. – 2018. – Т. 26, № 4. – C. 658–673. – URL: http://regionsar.ru/en/node/1723 (дата обращения: 18.04.2020).

22. Дахин, А. В. Региональная политика модернизации: административное пространство, факторы, сценарии / А. В. Дахин, О. С. Данилова, В. Н. Денисов // Регионология. – 2013. – № 4. – C. 28–41. – URL: http://regionsar.ru/ru/node/1168 (дата обращения: 03.05.2020).

23. Арженовский, И. В. Моделирование деятельности инновационных стартапов на региональном уровне / И. В. Арженовский, А. В. Дахин // Финансовый бизнес. – 2019. – № 4. – С. 29–35. – URL: http://ankil.info/lib/4/267/2289/ (дата обращения: 11.05.2020).

24. Разумова, И. К. Мировые тенденции информационного обеспечения университетов / И. К. Разумова, А. Ю. Кузнецов. – DOI https://doi.org/10.15507/1991-9468.092.022.201803.426-440 // Интеграция образования. – 2018. – Т. 22, № 3. – С. 426–440. – URL: http://edumag.mrsu.ru/index.php/en/articles-en/81-18-3/666-10-15507-1991... (дата обращения: 11.05.2020).

25. Sustainability Funding in Higher Education: A Literature-Based Review / C. R. Montenegro de Lima, T. Coelho Soares, M. Andrade de Lima [et al.]. – DOI https://doi.org/10.1108/IJSHE-07-2019-0229 // International Journal of Sustainability in Higher Education. – 2020. – Vol. 21, issue 3. – Pp. 441–464. – URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/IJSHE-07-2019-0229/f... (дата обращения: 11.05.2020).

Поступила 01.06.2020; принята к публикации 30.06.2020; опубликована онлайн 30.09.2020.

Об авторах:

Арженовский Игорь Валентинович, профессор кафедры организации и экономики строительства ФГБОУ ВО «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет» (603950, Россия, г. Нижний Новгород, ул. Ильинская, д. 65), кандидат экономических наук, доцент, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4710-4902, Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/H-7906-2018, igor.arzhenovskiy@gmail.com

Дахин Андрей Васильевич, заведующий базовой кафедрой государственного и муниципального управления Нижегородского института управления – филиала ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» (603950, Россия, г. Нижний Новгород, пр. Гагарина, д. 46), доктор философских наук, профессор, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5907-706X, Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/E-7714-2019, Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=571..., nn9222@yandex.ru

Заявленный вклад авторов:

Арженовский Игорь Валентинович – подготовка начального варианта текста; сбор данных и доказательств; критический анализ и доработка текста.

Дахин Андрей Васильевич – научное руководство; развитие методологии; критический анализ и доработка текста.

Для цитирования:

Арженовский, И. В. Когнитивная регионология: опыт моделирования региональных социально-экономических процессов / И. В. Арженовский, А. В. Дахин. – DOI https://doi.org/10.15507/2413-1407.112.028.202003.470-489 // Регионология. – 2020. – Т. 28, № 3. – С. 470–489.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Скачать статью в PDF