Методология сбора данных об инновационной активности и ее влиянии на потенциал экономического роста на основе построения онтологий

Аннотация
Экономика как концептуально многообразная область представляет собой сложную систему, где большие объемы качественной и количественной информации зачастую находятся в слабоструктурированной или неструктурированной форме. Использование технологий семантического веба позволяет привести к единой, гибкой структуре и интегрировать не только количественные, но и, что особенно важно, качественные показатели и создать условия для машинной обработки в дальнейшем. В рамках исследования разработана методология и алгоритмы поиска источников и сбора экономических данных и их приведения к структуре разработанной онтологии инновационной активности и экономического потенциала. Актуальность и научная новизна исследования обусловлена предметной областью, а также применением технологий семантического веба к сбору информации из гетерогенных распределенных источников, в том числе из слабоструктурированных и неструктурированных.

Ключевые слова:
экономика, онтология, методология сбора данных, потенциал экономического роста, инновационная активность, семантический веб.

Финансовая поддержка: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 16-29-12965/17



Список источников:

1. Xin Liu, Chungjin Hu, Jianyi Huang, Feng Liu. OPSDS: a semantic data integration and service system based on domain ontology // Data Science in Cyberspace (DSC), IEEE International Conference, 2016.
2. Girardi D., Giretzlehner M., Arthofer K. Ontology-Guided Data Acquisition and Analysis. Data analytics // The First International Conference on Data Analytics, 2012
3. Daraio C., Lenzerini M., Leporelli Cl., Moed H. F., Naggar P., Bonaccorsi A., Bartolucci Al. Data integration for research and innovation policy: an Ontology-Based Data Management approach // Scientometrics. February 2016. Vol. 106. Iss. 2. P. 857–871
4. Kurt Uwe Stoll. Doctoral Thesis. Using Existing Structured Data as a Learning Set for Web Information Extraction in E-Commerce. Universität der Bundeswehr. München, 2016.
5. Gaihua Fu. FCA based ontology development for data integration // Information Processing & Management. 2016. Vol. 52. Iss. 5. P. 765–782.
6. Wache T. Vögele, Visser U. Ontology-Based Integration of Information – A Survey of Existing Approaches // Workshop: Ontologies and Information. 2001. P. 108–117.
7. Ефименко И. В., Хорошевский В. Ф. Онтологическое моделирование экономики предприятий и отраслей современной России. Часть 1. Онтологическое моделирование: подходы, модели, методы, средства, решения / Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: ИД ВШЭ, 2011.
8. Gräbner C. A systemic framework for the computational analysis of complex economies. An evolutionary-institutional perspective on the ontology, epistemology, and methodology of complexity economics. A thesis submitted to the Doctoral Commission Dr. rer. pol. of the University of Bremen in fulfillment of the requirements for the degree of Dr. rer. pol. Claudius Gräbner. Bremen, 2016.
9. Blums I., Weigand H. Towards a reference ontology of complex economic exchanges for Accounting Information Systems // Proc. Of 20th IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC 2016). Vienna, Austria, 2016. P. 1–10.
10. Калимуллина О. В. Возможности применения гибридных моделей на основе сбалансированной системы показателей в рамках системы риск-менеджмента коммерческого банка // Экономика и менеджмент систем управления. 2014. № 3 (13). C. 30–39.
11. Korableva O., Kalimullina O. Strategic Approach to the Optimization of Organization Based on the BSC SWOT Matrix // Proceedings of the International Conference on Knowledge Engineering and Applications. ICKEA, 2016. Singapore, 2016. P. 212–215.
12. Bleiholder J., Naumann F. Conflict Handling Strategies in an Integrated Information System // Proceeding of the International Workshop on information integration on the Web (IIWEB), 2006.
13. Korableva O. N., Kalimullina O. V., Kurbanova E. S. Building the monitoring systems for complex distributed systems: Problems & solutions. ICEIS 2017 // Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems. Portugal, Porto, 2017. P. 221–228.
14. Korableva O. N., Razumova I. A., Kalimullina O. V. Research of Innovation Cycles and the Peculiarities Associated with the Innovations Life Cycle Stages // Proceedings of 29th IBIMA Conference. Vienna, Austria, 2017. P. 1853–1862.