Целью данной статьи является расширение процедуры когнитивного картирования для ее трансформации из метода научного исследования в инструмент поддержки принятия управленческих решений, способствующий реализации потенциала меганауки (крупномасштабных специализированных исследовательских установок коллективного использования мегакласса) в организации междисциплинарных проектов. Важный эффект меганауки состоит в возможности организации междисциплинарных исследований и внедрения их результатов в хозяйственную практику. В перспективе бизнес-аналитики могут характеризовать меганауку как распределенную сеть нематериальных активов при концентрации материального капитала. Большое когнитивное разнообразие, информационная перегрузка и неявные знания, характерные для междисциплинарных исследований и взаимодействия между наукой и бизнесом, создают барьеры для обработки данных, фильтрации информации и представления знаний, что препятствует появлению междисциплинарных проектов. В статье приводится обоснование аналитического подхода, стимулирующего принятие решений в междисциплинарных и инновационных проектах, на примере меганауки при взаимодействии представителей различных дисциплин, а также представителей бизнес-сообщества, включая алгоритм новой управленческой процедуры. Согласно данному подходу обработка данных, фильтрация информации и представление знаний выполняются в циклах взаимодействия между человеком и машиной, которые повторяются до достижения желаемой когнитивной дистанции. Такая аналитическая процедура дает возможность выявить коллективное знание (представление) управленческой команды. Преимущество предлагаемого подхода заключается в том, что он позволяет устранить субъективность в создании пула начальных конструктов путем машинной фильтрации слабоструктурированных больших данных. С помощью полученных нами результатов управленцы смогут решать сложнейшую задачу – анализировать сложные хозяйственные систем, причем не только системы проектного типа, но и такие системы объектного типа, как страна, регион, отрасль, предприятие.
The aim of this article is to augment the cognitive mapping procedure and that of the analysis of cognitive diversity to transform them from the research method into the instrument of decision-making support to promote the implementation of the Magacience capacity (the large-scale co-specialized mega-class research facilities for collective use) in regard of large-scale interdisciplinary projects. An important effect of the Megascience is an opportunity for multidisciplinary research and implementation of the research outcome in business sector. In the business intelligence perspective, the Megascience can be described as a distributed network of intangible assets with concentration of the tangible capital. The large cognitive diversity, information overload and the tacit knowledge peculiar to science-business interaction poses the challenges for data retrieval, information filtering and knowledge presentation in Megascience projects. This study objective is to develop decision making framework for the application of the participatory cognitive mapping to drive the decision process in the science-business interaction within the Megascience. The article meets the challenge of the developing an analytical approach for in order to stimulate the decision-making process in application to the complex interdisciplinary and innovative projects, such as, those of Megascience. The article presents an analytical approach for applying the participating cognitive mapping for the support of decision-making involving the interaction of representatives of different disciplines, as well as representatives of the business community, including the algorithm of the new management procedure. According to this approach, the data retrieval, information filtering and knowledge presentation are performed through the cycles of humanmachine interaction which are repeated until achieving the distance ratio target. This framework makes it possible to present shared knowledge/mindset of decision making team. The main advantage of the proposed framework is to offset the subjectivity in building the pool of original constructs by filtering the semi-structured big data. The results allow managers to solve the most complicated task of dealing with the complexity, not only for the complex systems of project type, but also for object type systems, such as a country, region, industry, enterprise.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.