Совместное когнитивное картирование – метод обеспечения междисциплинарных инновационных проектов Меганауки
Аннотация
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.
Ключевые слова
Journal of Economic Literature (JEL): O31, O32
Об авторах
Александр Евсеевич КарликРоссия
д.э.н., профессор, заведующий кафедрой
Владимир Владимирович Платонов
Россия
д.э.н., профессор
Светлана Андреевна Кречко
Беларусь
старший преподаватель
Список литературы
1. Абрамова Н.А., Авдеева З.К. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: проблемы методологии, теории и практики // Проблемы управления. 2008. № 3. С. 85–87. URL: http://www.mathnet.ru/links/4442f8280076ffbc4e64c42b437bf4e4/pu163.pdf.
2. Баджо Р., Шерешева М.Ю. Сетевой подход в экономике и управлении: междисциплинарный характер // Вестн. МГУ. Сер. 6. Экономика. 2014. № 2. С. 3–21. URL: https://www.researchgate.net/publication/281116682_Setevoj_podhod_v_ekonomike_i_upravlenii_mezdisciplinarnyj_harakter.
3. Елисеева И.И., Платонов В.В., Бергман Ю.-П., Луукка П. Когнитивное разнообразие и формирование доминантной логики инновационных компаний // Экономическая наука современной России. 2015. № 3. С. 67–80. URL: https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/77.
4. Елисеева И.И., Платонов В.В., Бергман Ю.-П., Дюков И., Рюйотта П. Формирование доминантной логики развития компании: всматриваясь в черный ящик // Экономическая наука современной России. 2016. № 4. С. 53–67. URL: https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/168.
5. Игнатьев М.Б., Карлик А.Е., Кукор Б.Л., Платонов В.В., Яковлева Е.А. Рискоориентированная технология информационного обеспечения в условиях цифровой экономики: управление рисками в электроэнергетике // Экономические науки. 2018. № 161. С. 21–29. URL: https://ecsn.ru/files/pdf/201804/201804_21.pdf.
6. Карлик А.Е., Платонов В.В. Организационно-управленческие инновации: резерв повышения конкурентоспособности российской промышленности // Экономическое возрождение России. 2015. № 4. С. 34–44.
7. Карлик А.Е., Платонов В.В. Межотраслевые территориальные инновационные сети // Экономика региона. 2016. № 4. С. 1218–1232. URL: http://economyofregion.ru/Data/Issues/ER2016/December_2016/ERDecember2016_1218_1232.pdf.
8. Клейнер Г.Б. Системная парадигма и теория предприятия // Вопросы экономики. 2002. № 10. C. 47–49.
9. Клейнер Г.Б. Системная парадигма и системный менеджмент // Российский журнал менеджмента. 2008. № 3. C. 27–50. URL: https://rjm.spbu.ru/article/view/475/406.
10. Клейнер Г.Б. Государство – регион – отрасль – предприятие: каркас системной устойчивости экономики России. Ч. 2 // Экономика региона. 2015. № 3. С. 9–17. URL: http://economyofregion.ru/Data/Issues/ER2015/September_2015/ERSeptember2015_9_17.pdf.
11. Клименков Г.В., Кукор Б.Л. Экспертные системы и системы ситуационного управления на базе логико-лингвистических моделей // Вест. УГНТУ. Наука, образование, экономика. Сер. Экономика. 2017. № 1. С. 7–19. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekspertnye-sistemyi-sistemy-situatsionnogo-upravleniya-na-bazelogiko-lingvisticheskih-modeley.
12. Плотников А.С. Ситуационный подход и методология социально-гуманитарного познания // Ценности и смыслы. 2017. № 1. С. 100–111. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/situatsionnyypodhod-i-metodologiya-sotsialno-gumanitarnogopoznaniya.
13. Axelrod R. The structure of decision. Princeton: Princeton University Press, 1976.
14. Bergman J.-P., Knutas A., Jantunen A., Luukka P., Karlik A., Platonov V. Strategic interpretation on sustainability issues: Eliciting cognitive maps of boards of directors // Corporate Governance (Bingley). 2016. Vol. 16. № 1. P. 162–186. URL: https://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/CG-04-2015-0051.
15. Boisot M.H. Knowledge assets: Securing competitive advantage in the information economy. Oxford: Oxford University Press, 1998.
16. Chen H., Chiang R., Storey V. Business intelligence and analytics: from big data to big impact // MIS Quarterly. 2012. Vol. 36. № 4. P. 1165–1188. URL: https://misq.org/misq/downloads/download/editorial/565.
17. Clore G.L., Huntsinger J.R. How emotions inform judgment and regulate thought // Trends in Cognitive Science. 2007. Vol. 11. № 9. P. 393–399. URL: https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/abstract/S1364-6613(07)00190-8?code=cell-site.
18. Davenport T.H., Pati D.J. Data scientist: The Sexiest job of the 21st century // Harvard business review. 2012. Vol. 90. № 10 P. 70–76. URL: https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiestjob-of-the-21st-century.
19. De Mauro A., Greco M., Grimaldi M. A formal definition of Big Data based on its essential features // Library Review. 2016. Vol. 65. Iss. 3. P. 122–135. URL: https://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/LR-06-2015-0061.
20. Drucker P.F. Management challenges for the 21st century. N.Y.: Harper Business, 1999.
21. Dutton J.E., Duncan R.B. The influence of the strategic planning process on strategic change // Strategic Management Journal. 1987. Vol. 8. P. 103–116. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/smj.4250080202.
22. Edmondson A.C., Harvey J.F. Cross-boundary teaming for innovation: Integrating research on teams and knowledge in organizations // Human Resource Management Review. 2018. Vol. 4. Issue 28. P. 347–360. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053482217300219.
23. Forester J.W. Counterintuitive behavior of social systems // Technology Review. 1971. Vol. 73. № 3. P. 52–68. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004016257180001X.
24. Gao F., Li M., Nakamori Y. Critical systems thinking as a way to manage knowledge // Systems Research and Behavioral Science. 2003. Vol. 20. Iss. 1. P. 3–19. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sres.512.
25. Langfield-Smith K.M. Exploring the need for a shared cognitive map // Journal of Management Studies. 1992. Vol. 29. № 3. P. 349–368. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1467-6486.1992.tb00669.x.
26. Lobanov O.S., Minakov V.F., Minakova T.E., Schugoreva V.A. NBIC convergence of geoinformation systems in Saint-Petersburg’s information space // Proceedings of 17th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM. 2017. Vol. 17. Iss. 21. P. 471–478. URL: https:// sgemworld.at/sgemlib/spip.php?article10230.
27. Mayer-Schonberger V., Cukier K. Big Data: A revolution that will transform how we live, work and think. L.: John Murray, 2013.
28. Nooteboom B., Van Haverbeke W., Duysters G., Gilsing V., Van den Oord A. Optimal cognitive distance and absorptive capacity // Research Policy. 2007. Vol. 36. P. 1016–1034. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733307000807.
29. Platonov V.V. Technological leverage in management of innovation, Preprints of the 11th IFAC International Workshop on Control Applications of Optimization (CAO2000), Saint Petersburg, 2000. Vol. 1. Pp. 283–288. URL: https://www.researchgate.net/publication/317144698_Technological_Leverage_in_Management_of_Innovations.
30. Rowley J. The wisdom hierarchy: Representations of the DIKW hierarchy // Journal of Information Science. 2007. Vol. 33. № 2. P. 163–180. URL: http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0165551506070706.
31. Tkachenko E., Rogova E., Bodrunov S. Intellectual capital assessment and financial indicators for Value-based management: The joint application // Proceedings of the 13th International Conference on Intellectual Capital Knowledge Management & Organisational Learning. New York, 2016. P. 250–258. URL: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/folder/xx6fexd2pa/direct/196871619.
Рецензия
Для цитирования:
Карлик А.Е., Платонов В.В., Кречко С.А. Совместное когнитивное картирование – метод обеспечения междисциплинарных инновационных проектов Меганауки. Экономическая наука современной России. 2018;(4):65-84.
For citation:
Karlik A.Ye., Platonov V.V., Krechko S.A. Participative Cognitive Mapping – a Method to Support the Interdisciplinary Innovative Projects of Megascience. Economics of Contemporary Russia. 2018;(4):65-84. (In Russ.)