Ценность данных связана с программами для их обработки. Это интуитивно понятное соображение может получить формальное основание в виде алгоритмического подхода к определению информации. Предложенный Колмогоровым этот подход оперирует информацией в терминах программы и способа программирования, которые преобразуют объекты. Такой формализм подсказывает естественный способ повышения ценности данных через построение платформы, призванной соединить массивы данных с программами для их обработки. Описанная в статье концептуальная схема такой платформы предусматривает программные сервисы навигации в массивах данных, сервисы ценообразования и поддержки процедуры согласования цен.
На примере серийного дела «Рикор Электроникс» рассматривается метод расчета ставок роялти за использование объектов интеллектуальной собственности для судебных экспертиз и сделок на основе Big Data и нечеткой логики. Метод «LABRATE ROYALTY PRO» базируется на трех ключевых показателях: доля лицензиара в прибыли лицензиата (Licensor’s Share), рентабельность продаж (Return on Sales, операционная маржа) и рентабельность по EBIT (EBIT Margin, операционная доходность). Применение традиционных методов, основанных на рентабельности производства или затрат, часто приводит к расхождениям с показателями выручки от продаж, что требует адаптации подходов к российским реалиям и международной практике. В статье детально описан алгоритм расчета, основанный на анализе финансовых показателей компаний и отраслевой статистике, а также на использовании технологий Big Data и Fuzzy Logic. Примеры из судебной практики подтверждают эффективность предложенного подхода, обеспечивая объективные и справедливые решения по определению ставок роялти, стоимости права использования товарных знаков и расчета компенсаций. Особое внимание уделено необходимости точного и однозначного описания объектов исследования и исходных данных.
Идет ли речь о цифровой экономике, экономике данных или о больших данных, всегда подразумевается представление информации (будь то сигналы, команды или данные) в цифровом формате или, точнее, в двоичном коде. Понимание этого - ключ к пониманию многих событий и фактов. В частности, это касается быстрого развития сетевых сервисов на основе цифровых технологий и многих других реалий современной экономики. В статье это показано на конкретных примерах из прошлого ведущих фирм.
В статье приведены результаты анализа актинометрических показателей, в частности, интенсивности солнечной радиации и ультрафиолетовых излучений диапазонов A и B. Рассмотрено распределение актинометрических показателей в зависимости от дня, месяца и года (2015–2022) для умеренно континентального климата (г. Саранск). Проведено сравнение рассчитанных значений суммарной солнечной радиации, полученных с помощью станции автоматического контроля, а также показателей, представленных в ГОСТ 16350-80 для умеренного климатического района (г. Москва). Проведён анализ распределения интенсивности солнечной радиации в трёх вариантах: данные только за дневной период и гражданские сумерки (вариант 1); данные без учёта ночного периода (вариант 2); все фиксируемые с частотой в 10 мин. показатели. Установлено, что несмотря на значительную протяжённость ночного и сумеречных периодов, среднее годовое снижение суммарной солнечной радиации составляет 1,3% (вариант 1) и 0,8% (вариант 2). Исходя из малых значений поправок актинометрических показателей, учитывающих продолжительность астрономических и гражданских сумерек, при разработке моделей машинного обучения принято решение использовать все фиксируемые с частотой в 10 мин. значения интенсивностей солнечной радиации и ультрафиолетовых излучений диапазонов A и B.
В статье выделены концептуальные этапы избирательной кампании на основе которых осуществлён анализ перспективных направлений применения нейросетей в избирательной кампании. Автором отмечается наличие предпосылок для практической реализации выделенных перспективных направлений. Представленный перечень перспективных направлений применения нейросетей в избирательной кампании не является закрытым. Отмечается, что применение нейросетей несёт специфические риски, в первую очередь связанные с потерей адекватности нейросетей и кибербезопасностью. Результатом исследования стало определение особых аспектов формирования и использования нейросетей в избирательной кампании.
В настоящее время разворачивается научная дискуссия вокруг данных как нового фактора производства, который способствует трансформации традиционных отраслей экономики, промышленной интеграции, обеспечивает межрегиональное взаимодействие. Вместе с тем возникает вопрос о взаимосвязи с такими традиционными производственными факторами, как труд и капитал. Цель исследования состоит в выявлении детерминант использования организациями больших данных на уровне регионов. Гипотеза исследования предполагает, что ключевыми детерминантами использованиями организациями технологий больших данных являются цифровой труд, цифровой капитал и социально-экономические характеристики регионов. Авторами предложена модифицированная производственная функция знаний, апробация которой проведена на открытых данных Росстата по 85 регионам России за период 2021-2022 гг. Модели анализа панельных данных были построены с помощью метода наименьших квадратов, обобщенного выполнимого метода наименьших квадратов. Результаты исследования показали, что использование технологий больших данных в российских регионах имеет пространственную неоднородность, также наблюдается дифференциация регионов по наличию цифрового капитала и цифрового труда. Модели панельных данных со случайными эффектами подтвердили положительное влияние цифрового труда и цифрового капитала на использование организациями больших данных. Среди социально-экономических характеристик регионов как детерминант использования технологий больших данных значимое влияние было получено для доли городского населения, валового регионального продукта и доли затрат на инновации. Определены детерминанты развития экономики данных в российских регионах с учетом географической, технологической и экономической дифференциации. Теоретическая значимость заключается в предложении авторской концепции модифицированной производственной функции знаний, которая может быть использована как фундаментальная основа для развития теории экономики данных. Практическая значимость исследования состоит в обоснованности ценности больших данных, использование которых может помочь органам государственной власти в поиске новых возможностей развития экономики данных с учетом региональной дифференциации, усовершенствовании методологии мониторинга применения цифровых технологий организациями, определении ключевых факторов воздействия на использование организациями технологий больших данных.
Целью настоящего исследования является систематизация и раскрытие сущностей социотехнологических (гибридных) драйверов развития современной цифровой экономики. Показано, что сущность цифровой экономики состоит в применении передовых цифровых технологий и современных социально-экономических моделей поведения для ведения хозяйственной деятельности. Показано, что современные цифровые технологии обеспечивают гармоничное развитие социально-экономической среды. С одной стороны, процессы цифровизации находят широкое применение в области создания современных технологических инноваций, с другой - создают условия для трансформации социально-экономических отношений, являются условием создания социальных инноваций, формируют предпосылки для перехода к цифровому обществу. Таким образом, процессы цифровизации являются неким гибридным драйвером (объединяющим в себе как технологии, так и формируемые на их основе социально-экономические модели поведения) общественного развития. Выделены следующие социотехнические (гибридные) драйверы развития цифровой экономики: большие данные, облачные технологии, цифровые платформы, интернет вещей, концепция умного города, долевая экономика, технология блокчейна. Даны определения указанным гибридным драйверам развития цифровой экономики. Обозначены сущности данных направлений развития, заключающиеся в применении передовых цифровых технологий для наиболее эффективной организации хозяйственной деятельности. Показано, что гибридные драйверы развития цифровой экономики представляют собой вложенные множества, каждое из которых включает в себя другие технологии и модели поведения. Отмечены различные темпы эволюции разных направлений цифровой экономики. Новизна полученных результатов заключается в формировании иерархической системы социотехнологических драйверов развития цифровой экономики. Теоретическая значимость проведенного исследования состоит в систематизации сущностей драйверов развития цифровой экономики. Практическая значимость исследования заключается в формировании возможных будущих исследований разумного хозяйствования в условиях цифрового общества.
Вовлечение цифровых технологий в предпринимательскую деятельность расширяет границы, в рамках которых возможно выявление и последующее использование коммерчески значимой информации. Цифровая экономика, с одной стороны, формирует среду, в которой бизнес способен шире реализовать действительную или потенциальную ценность сведений, составляющих коммерческую тайну, а с другой — создает новые риски в информационной среде, к которым бизнес может быть не готов. Актуальными становятся поиски новых проявлений коммерческой тайны в цифровой среде. Главной целью работы выступает обоснование закономерности изменений взглядов на коммерчески значимую информацию в условиях цифровой экономики. Смежной целью выступает раскрытие возможного практического использования цифровых технологий при работе со сведениями, составляющими коммерческую тайну. Изложенные цели обусловливают задачу переосмысления самого института коммерческой тайны под давлением новых технологий. В качестве методов применены сравнение, анализ, синтез и моделирование. Исследование продемонстрировало ряд перспектив переосмысления института коммерческой тайны. Использование цифровых технологий не признается обязательным фактором функционирования коммерческой тайны в новых условиях, но вовлечение таких технологий в предпринимательскую сферу способно раздвинуть горизонты круга сведений, составляющих коммерческую тайну, а также заложить фундамент подхода к защите тайны, при котором любое умышленное действие по ее нарушению ставится вне закона. При действующем правовом регулировании и сложившейся судебной практике несовершение владельцем коммерческой тайны перечисленных в статье формальных действий может привести к выводу о том, что режим коммерческой тайны не установлен, а это легализует действия правонарушителя.
Во введении раскрывается актуальность исследования вопросов внедрения технологий искусственного интеллекта как одного из методов борьбы с преступностью. Отмечается нормативно-правовое закрепление необходимости использования указанных технологий. Цель исследования состоит в аргументировании позиции необходимости внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность по раскрытию и расследованию преступлений, а также в демонстрации эффективности указанных технологий в различных ситуациях.
Выводы. Сформулированы основные характеристики технологий искусственного интеллекта, позволяющие внедрить их в деятельность по раскрытию и расследованию преступлений. Раскрывается потенциал использования указанных технологий, позитивно влекущих за собой изменение традиционных методов работы, а также частных криминалистических теорий.
Городские агломерации в настоящее время находятся в фокусе внимания ученых и практиков государственного управления. несмотря на это дискуссионной и слабо изученной остается проблематика выделения фактических границ и обоснования инструментов развития агломераций так называемых «второго» и «третьего» эшелонов, ядрами которых выступают крупные, большие и средние города. тем не менее именно они могут стать драйверами развития территорий за пределами основной полосы расселения, прежде всего, Севера и Арктики. Цель статьи- выявление состава и фактических границ северных / арктических агломераций России с учетом их специфики. Для ее достижения был разработан авторский методический подход к делимитации границ агломераций, базирующийся на синтезе традиционного (изохроны транспортной доступности, гравитационные методы) и современного (ГИС-технологии, аналитика больших данных социальных сетей) инструментария. В результате его апробации определены состав и границы трех северных / арктических агломераций с ядрами в Архангельске, Сургуте, норильске, а также выделены их специфические черты: а) фактические границы зачастую не соответствуют жестким традиционным критериям делимитации, в частности 1,5-часовой изохроне транспортной доступности города-ядра, по причине ослабленного здесь влияния фактора географической близости, б) по критерию развитости системы расселения к агломерациям можно отнести две из них (Сургутская, Архангельская), в) несмотря на слабо развитый каркас расселения (коэффициент развитости менее 2,7) и продолжающиеся процессы увеличения доли города-ядра в общей численности населения экономический «центр тяжести» агломерации смещается в спутниковую зону. Обоснована целесообразность применения гибкого подхода к делимитации границ и выбору инструментария развития городских агломераций с учетом факторов их формирования и экономико-географического положения, в частности в проекции «Север» и «не-Север». Дальнейшие исследования будут связаны с углубленной оценкой эффектов локализации и урбанизации изучаемых агломераций.