Статья 'Цифровой мониторинг социально-экономического положения населения города' - журнал 'Урбанистика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Публикация за 72 часа: что это? > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Урбанистика
Правильная ссылка на статью:

Цифровой мониторинг социально-экономического положения населения города

Полякова Александра Григорьевна

доктор экономических наук

профессор, кафедра экономики и организации производства, ФГБОУ ВО "Тюменский индустриальный университет"

301800, Россия, г. Тюмень, ул. Володарского, 38

Polyakova Aleksandra Grigorievna

Doctor of Economics

Professor, the department of Economics and Production Engineering, Tyumen Industrial University

301800, Russia, g. Tyumen', ul. Volodarskogo, 38

agpolyakova@mail.ru
Ахметшин Эльвир Мунирович

старший преподаватель, кафедра экономики и менеджмента, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение ВО “Казанский (Приволжский) федеральный университет”, Елабужский институт

423603, Россия, республика Татарстан, г. Елабуга, ул. Казанская, 89

Akhmetshin Elvir Munirovich

Senior Educator, the department of Economics and Management, Kazan (Volga Region) Federal University, Yelabuga Institute

423603, Russia, respublika Tatarstan, g. Elabuga, ul. Kazanskaya, 89

elvir@mail.ru

DOI:

10.7256/2310-8673.2020.1.32207

Дата направления статьи в редакцию:

17-02-2020


Дата публикации:

09-04-2020


Аннотация.

Предметом исследования является социально-экономическое положение населения города и его реакция на процессы, происходящие в городской среде. Особое внимание уделяется цифровой социологии, обеспечивающей надлежащий теоретико-методологический каркас и инструментарий для диагностики и выявления реакций на основе формирования и обработки массивов больших данных, извлеченных из цифровой среды, представленной социальными медиа. Цифровая социология несет в себе потенциал, связанный с включением новых исследовательских алгоритмов и технологий в изучение социальных процессов, разворачивающихся в городском пространстве. Решение задачи мониторинга социально-экономического положения населения города реализуется за счет операционализации больших данных с помощью сетевого анализа. В статье предложена процедура создания в среднесрочной перспективе информационной системы инновационного типа для мониторинга качества жизни и социально-экономического положения населения города, базирующаяся на комплексном информационном обеспечении процессов сбора и обработки массивов больших данных социально-экономического характера. Также описаны компоненты, обеспечивающие функционирование предлагаемой информационно-аналитической системы.

Ключевые слова: городская среда, городское пространство, социально-экономическая политика, мониторинг, социально-экономическое положение населения, качество жизни, цифровые технологии, большие данные, цифровая социология, социальные сети

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Курганской области в рамках научного проекта № 19-411-450001/19

The study was funded by RFBR and Kurgan oblast under research project № 19-411-450001/19

Abstract.

The subject of this research is the socioeconomic situation of urban population and its response to the processes ongoing within the urban environment. Special attention is turned to digital sociology ensuring the due theoretical-methodological framework and toolset for diagnostic and determination of responses based on formation and processing of big data array extracted from the digital environment represented by social media. Digital environment has potential related in inclusion of new research algorithms and technologies into studying social processes unfolding within urban space. Solution of the task of monitoring of socioeconomic situation of urban population is realized through operationalization of big data using network analysis. The article proposes the procedure for creating in midterm perspective of innovative information system for monitoring the quality of life and socioeconomic situation of urban population based on the comprehensive information maintenance of collection and processing of big data arrays of socioeconomic nature. The author described the components ensuring functionality of the suggested information-analytical system.

Keywords:

digital technology, the quality of life, socio-economic situation of the population, monitoring, socio-economic policy, urban space, urban environment, big data, digital sociology, social networks

На сегодняшний день следует отметить недостаточную эффективность в функционировании каналов обратной связи, существующих между органами власти и населением города – носителем власти, в силу чего возможно возникновение ситуаций, когда принимаемые управленческие решения в социально-экономической сфере не только не вызывают одобрение, но и создают общественный резонанс. В условиях развития информационно-коммуникационных технологий увеличиваются возможности идентификации реакций различных социальных групп на разворачивающиеся в городской среде процессы, принимаемые муниципальными органами власти управленческие решения, что актуализирует роль исследования потенциала, заложенного в цифровой социологии и процессах мониторинга, реализуемых с ее применением.

Постановка проблемы и цель исследования

Массивы данных самого различного плана, включая текстовые данные, изображения, видео, звуки и геолокации могут быть сформированы на основе социальных сетей. В силу этого возрастает потребность в моделировании систем, дающих возможность диагностики и выявления реакций населения города за счет формирования и обработки массивов больших данных, извлеченных из цифровой среды, представленной социальными медиа (микроблогами, социальными сетями, веб-сервисами, социальными новостями, обзорами и мнениями и пр.) [1].

Значительный рост использования социальных сетей привел к накоплению большего объема данных. Многие усматривают возможность разрешения проблемы эффективности мониторинга городской среды в применении инструментария цифровой социологии и операционализации больших данных [2] – массивов структурированных и неструктурированных данных, обработка которых с использованием традиционных методов затруднительна. Они обладают значительным потенциалом, позволяя в режиме онлайн получать оперативные результаты диагностики, подвергать анализу всю совокупность данных, а не выборку, применять различные машинные алгоритмы, идентифицирующие неявные связи.

Таким образом, в ходе исследования была сформулирована цель, предполагающая обоснование процедуры создания в среднесрочной перспективе современного алгоритма поддержки управленческих решений, основанного на комплексном информационном обеспечении за счет сбора и обработки массивов больших данных социально-экономического характера о состоянии городской среды.

Анализ научной литературы

При переходе общества на новый технологический уклад повышается роль цифровой социологии и экономики, положений Индустрии 4.0. К числу новых, нерешенных в современной науке задач, относятся вопросы инновационного развития городских социально-экономических систем, тесно переплетенные с проблематикой динамического неравновесия и псевдо-устойчивости систем [3; 4], а также управления ими.

Цифровая социология, в частности, применительно к городской среде представляет собой достаточно новое междисциплинарное направление исследований. Прологом к концептуализации изначально цифровой экономики и, в дальнейшем, социологии, стали работы Н. Винера и А. Тьюринга, а собственно концепт стал возможен в результате обобщения достижений Д. Бэлла, Э. Тоффлера и Дж. Гэлбрейта, дополненных теорией информационных сетей.

На сегодняшний день понятие «цифровая социология» находится в стадии становления и, как правило, рассматривается в контексте применения цифровых средств массовой информации в жизнедеятельности городских поселений, их влияния на социальные отношения и поведения индивида.

Если понятие «цифровая экономика» встречается достаточно часто, то термин «цифровая социология» пока не получил широкого распространения и только начинает появляться в научном обороте. Впервые он встречается в статье, опубликованной в 2009 году Д. Винном [5], и в дальнейшем был описан Р. Нилом [6] в 2010 году. В последующем были опубликованы работы, раскрывающие предмет цифровой социологии [7] и определяющие её как направление, изучающее использование цифровых средств массовой информации в повседневной жизнедеятельности. Социальный мониторинг был включен в предметную область цифровой социологии во многом благодаря работе Н. Марес [8], обеспечившей инкорпорирование возможностей цифровых технологий в исследование и корректировку социальной динамики.

Сегодня цифровая социология имеет теоретический каркас, подкрепленный теориями постиндустриализма, информационного общества, цифровизации и т.д. Многие исследователи предлагают новые прочтения прежних социологических концепций с учетом появления и развития цифровой реальности [9]. Вместе с тем предстоит значительная работа по расширению методического базиса и включению новых алгоритмов и технологий в исследование социальных процессов [10], равно как и по разработке механизмов их применения для управления социально-экономическими процессами, имеющими место в городской среде.

Основные результаты исследования

В рамках механизма построения инновационной информационной системы для мониторинга социально-экономического положения городского населения и его настроений, собирающей в себе принципы цифровой социологии, синергетических явлений публичной городской власти и населения, предполагается описание структуры имеющихся данных, порядка их цензурирования и манипуляций с ними, особенностей поддержания их в целостности. К составляющим такого механизма, его построения и функционирования как информационно-аналитической системы больших данных относятся:

1. Прием данных. Поставщиками данных могут выступать различные источники, в том числе интерфейсы доступа устройств и датчиков, контент социальных сетей и сайтов, корпоративных и общегородских информационных систем, а также данные, импортированные из других систем.

2. Сбор данных. Сбор данных предполагает непосредственное взаимодействие с системами хранения. Сбор и ранняя обработка неструктурированных данных осуществляются при помощи технологических решений многопоточного непрерывного сбора и параллельной обработки массивов в режиме «онлайн».

3. Оперативный и интеллектуальный анализ данных. Такой анализ позволяет оператору выявить ключевые описательные показатели, такие как частота и контекст упоминаний события или индивида в разрезе качеств или процессов, ключевых акторов, участвующих в обсуждении индивида или события, коннотацию отзывов, данные индивидов, входящих в целевую аудиторию (возраст, локацию и пр.). Интеллектуальный анализ обладает более широким спектром возможностей, так как ориентирован на применение инновационных методик, позволяя тем самым включать механизмы поведенческой психологии в её системной связи с методами, надежными с точки зрения статистики.

4. Представление результатов.

Анализ процессов, явлений и реакций подчинен определенному алгоритму, реализуемому на базе конкретных программных продуктов, таких как алгоритмы сбора и обработки информации, представленные в виде пользовательского интерфейса. Функционал разработанных программных решений должен обеспечивать автоматизированное выполнение следующих действий:

1. Сбор данных социальных сетей Twitter, Facebook, Instagram и пр.

2. Связывание входных данных (акторов из различных источников в одну базу данных).

3. Отображение, фильтрация полученной базы данных.

4. Выгрузка полученных данных в XML/JSON/CSV форматах для последующего анализа.

Результатом данных процедур должна стать база данных, работа с которой реализуется с использованием специализированных программных продуктов [11], обеспечивающих формирование отчетных форм и визуализацию результатов мониторинга, адаптацию массива информации для последующей обработки системами статистического анализа данных и применения в публичной городской политике.

Выводы и перспективные направления исследования

Разработка информационно-аналитической системы требует решения таких перспективных задач, как создание высокопроизводительной системы хранения данных, систем сбора данных из социальных сетей, приспособление существующих решений расчета показателей, оценивающих мнение конкретных городских групп или отдельных индивидов, к значимым объектам или субъектам.

При разработке алгоритмов сбора, обработки, фильтрации и анализа массивов больших данных, характеризующих социально-экономическое положение горожан, задействуются технологии, включающие в себя идентификацию неявных связей, а также анализ текстовой, визуальной и картографической информации с последующим распознаванием смыслов, образов и концептов [12; 13]. Обработка данных в таком случае реализуется различными методами, задействующими предиктивную аналитику, инструментарий исторических и математических аналогий и другие средства реконструирования характеристик социальных процессов и явлений. Анализом могут быть охвачены не только текстовые данные, характеризующие человеческую речь, но и аудиовизуальная информация, а также географические координаты или числовые данные.

Наряду с набором традиционных аналитических инструментов и процедур могут быть задействованы алгоритмы глубокого машинного обучения, позволяющие дополнить аналитический потенциал специалиста мощностями самообучающейся нейросети. Набор средств здесь простирается от генетических алгоритмов и многомерной классификации данных до построения деревьев ассоциаций, распознавания паттернов и распознавания смыслов, эмоций, тональности спикеров и т.д. Дальнейшая углубленная обработка данных может способствовать созданию моделей на основе искусственного интеллекта и нейронных сетей, позволяющих также строить и достоверные прогнозы относительно разных показателей, в частности, в контексте настроений, имеющих место в городской среде.

Библиография
1.
Полякова А.Г., Колмаков В.В., Мирзабекова М.Ю. Сетевой анализ организации социально-экономических процессов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2019. Т. 12. № 3. С. 60-73.
2.
Колмаков В.В., Полякова А.Г., Поляков С.В. Проектирование инновационной системы поддержки управленческих решений на основе сетевого анализа и алгоритмов обработки массивов больших данных. // Сборник материалов III Черноморской международной научно-практической конференции Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова «Черноморская конференция-2019». Под редакцией О.А. Шпырко, В.В. Хапаева, С.И. Рубцовой, Ю.Л. Ситько. 2019. С. 172-173.
3.
Akhmetshin E., Ilyina I., Teor T., Kulibanova V. Special aspects of master data-based integrated management of region reputation in modern it environment // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 2019. С. 012022.
4.
Буньковский Д.В. Меры поддержки развития предпринимательства на местном уровне // Управление устойчивым развитием. 2019. № 2(21). С.5-12.
5.
Wynn J. (2009). «Digital sociology: emergent technologies in the field and the classroom // Sociological Forum, 24 (2), 44, 448-456
6.
Neal R. (2010). Expanding sentience: introducing digital sociology. Lulu Com, 149p.
7.
Orton-Johnson K. and Prior N. (eds) (2013). Digital sociology: critical perspectives, Houndmills: Palgrave Macmillan.
8.
Marres N. (2017), Digital sociology: The Reinvention of Social Research, Polity, Cambridge.
9.
Кибакин М.В., Гришаева С.А. Актуальные проблемы рефлексии цифровой социальной реальности: переосмысление научных концепций. Цифровая социология. 2019. Т. 2. № 1. С. 4-9.
10.
Буньковский Д.В. Инструменты управления предпринимательскими рисками // Вопросы управления. 2019. № 1 (37). С. 65-76.
11.
Loginov M.P., Serebrennikova A.I., Thalassinos E.I. Design of a socio-economic processes monitoring system based on network analysis and Big Data // International Journal of Economics and Business Administration. 2019. Т. 7. № S1. С. 130-139
12.
Sychugov A.A., Akhmetshin E.M., Grishin V.M., Shpakova R.N., Plotnikov A.V. Algorithm determine trust value to the distributed information systems elements // Journal of Mechanical Engineering Research and Developments. 2019. Т. 42. № 2. С. 6-9.
13.
Руднев Д.О., Сычугов А.А. Анализ безопасности распределенных информационных систем на основе беспризнакового распознавания образов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. № 11-1. С. 145-151
References (transliterated)
1.
Polyakova A.G., Kolmakov V.V., Mirzabekova M.Yu. Setevoi analiz organizatsii sotsial'no-ekonomicheskikh protsessov // Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki. 2019. T. 12. № 3. S. 60-73.
2.
Kolmakov V.V., Polyakova A.G., Polyakov S.V. Proektirovanie innovatsionnoi sistemy podderzhki upravlencheskikh reshenii na osnove setevogo analiza i algoritmov obrabotki massivov bol'shikh dannykh. // Sbornik materialov III Chernomorskoi mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii Moskovskogo gosudarstvennogo universiteta imeni M.V. Lomonosova «Chernomorskaya konferentsiya-2019». Pod redaktsiei O.A. Shpyrko, V.V. Khapaeva, S.I. Rubtsovoi, Yu.L. Sit'ko. 2019. S. 172-173.
3.
Akhmetshin E., Ilyina I., Teor T., Kulibanova V. Special aspects of master data-based integrated management of region reputation in modern it environment // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 2019. S. 012022.
4.
Bun'kovskii D.V. Mery podderzhki razvitiya predprinimatel'stva na mestnom urovne // Upravlenie ustoichivym razvitiem. 2019. № 2(21). S.5-12.
5.
Wynn J. (2009). «Digital sociology: emergent technologies in the field and the classroom // Sociological Forum, 24 (2), 44, 448-456
6.
Neal R. (2010). Expanding sentience: introducing digital sociology. Lulu Com, 149p.
7.
Orton-Johnson K. and Prior N. (eds) (2013). Digital sociology: critical perspectives, Houndmills: Palgrave Macmillan.
8.
Marres N. (2017), Digital sociology: The Reinvention of Social Research, Polity, Cambridge.
9.
Kibakin M.V., Grishaeva S.A. Aktual'nye problemy refleksii tsifrovoi sotsial'noi real'nosti: pereosmyslenie nauchnykh kontseptsii. Tsifrovaya sotsiologiya. 2019. T. 2. № 1. S. 4-9.
10.
Bun'kovskii D.V. Instrumenty upravleniya predprinimatel'skimi riskami // Voprosy upravleniya. 2019. № 1 (37). S. 65-76.
11.
Loginov M.P., Serebrennikova A.I., Thalassinos E.I. Design of a socio-economic processes monitoring system based on network analysis and Big Data // International Journal of Economics and Business Administration. 2019. T. 7. № S1. S. 130-139
12.
Sychugov A.A., Akhmetshin E.M., Grishin V.M., Shpakova R.N., Plotnikov A.V. Algorithm determine trust value to the distributed information systems elements // Journal of Mechanical Engineering Research and Developments. 2019. T. 42. № 2. S. 6-9.
13.
Rudnev D.O., Sychugov A.A. Analiz bezopasnosti raspredelennykh informatsionnykh sistem na osnove bespriznakovogo raspoznavaniya obrazov // Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. 2016. № 11-1. S. 145-151

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Проблематика социально-экономического положения населения города традиционно является актуальной и востребованной как на уровне отдельно взятых дисциплин (например, психологии, экономики и др.), так и на уровне междисциплинарного анализа. Автор предлагает цифровой мониторинг социально-экономического положения населения города. При этом главная проблем видится в том, что значительный рост использования социальных сетей привел к накоплению большего объема данных. Многие усматривают возможность разрешения проблемы эффективности мониторинга городской среды в применении инструментария цифровой социологии и операционализации больших данных – массивов структурированных и неструктурированных данных, обработка которых с использованием традиционных методов затруднительна. Они обладают значительным потенциалом, позволяя в режиме онлайн получать оперативные результаты диагностики, подвергать анализу всю совокупность данных, а не выборку, применять различные машинные алгоритмы, идентифицирующие неявные связи. Исходя из этого, автором была сформулирована в ходе исследования цель, предполагающая обоснование процедуры создания в среднесрочной перспективе современного алгоритма поддержки управленческих решений, основанного на комплексном информационном обеспечении за счет сбора и обработки массивов больших данных социально-экономического характера о состоянии городской среды. В своем материале автор предлагает обратиться к цифровой социологии, которая, по мысли автора, в частности, применительно к городской среде представляет собой достаточно новое междисциплинарное направление исследований. Указывается на то, что прологом к концептуализации изначально цифровой экономики и, в дальнейшем, социологии, стали работы Н. Винера и А. Тьюринга, а собственно концепт стал возможен в результате обобщения достижений Д. Бэлла, Э. Тоффлера и Дж. Гэлбрейта, дополненных теорией информационных сетей. Самостоятельную научную проблему составляет тот факт, что само понятие «цифровая социология» находится в стадии становления и, как правило, рассматривается в контексте применения цифровых средств массовой информации в жизнедеятельности городских поселений, их влияния на социальные отношения и поведения индивида. Акцент в исследовании сделан на том, что цифровая социология имеет теоретический каркас, подкрепленный теориями постиндустриализма, информационного общества, цифровизации и т.д. Многие исследователи предлагают новые прочтения прежних социологических концепций с учетом появления и развития цифровой реальности. Вместе с тем предстоит значительная работа по расширению методического базиса и включению новых алгоритмов и технологий в исследование социальных процессов, равно как и по разработке механизмов их применения для управления социально-экономическими процессами, имеющими место в городской среде. Каковы же основные результаты, представленные автором в рецензируемой статье? Прежде всего, были предложены некоторые аспекты механизма построения инновационной информационной системы для мониторинга социально-экономического положения городского населения и его настроений, собирающей в себе принципы цифровой социологии, синергетических явлений публичной городской власти и населения, предполагается описание структуры имеющихся данных, порядка их цензурирования и манипуляций с ними, особенностей поддержания их в целостности. Кроме того, автор предложил некоторые составляющие такого механизма, его построения и функционирования как информационно-аналитической системы больших данных. Например, рассматривая «прием данных», автор определяет, что поставщиками данных могут выступать различные источники, в том числе интерфейсы доступа устройств и датчиков, контент социальных сетей и сайтов, корпоративных и общегородских информационных систем, а также данные, импортированные из других систем. В общем виде итогом работы можно считать положение о том, в частности, что разработка информационно-аналитической системы требует решения таких перспективных задач, как создание высокопроизводительной системы хранения данных, систем сбора данных из социальных сетей, приспособление существующих решений расчета показателей, оценивающих мнение конкретных городских групп или отдельных индивидов, к значимым объектам или субъектам. К сожалению, автор лишь вскользь в общих чертах описал особенности каждого элемента в реализации указанного механизма построения инновационной информационной системы для мониторинга социально-экономического положения городского населения и его настроений, собирающей в себе принципы цифровой социологии, синергетических явлений публичной городской власти и населения, предполагается описание структуры имеющихся данных, порядка их цензурирования и манипуляций с ними, особенностей поддержания их в целостности. Очевидно, что в представленной статье содержится постановка актуальной проблемы и автор располагает некоторыми сведениями для того, чтобы раскрыть обозначенную тему.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"