Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65

Статья опубликована в рамках: XVII Международной научно-практической конференции «Экономика и современный менеджмент: теория и практика» (Россия, г. Новосибирск, 20 сентября 2012 г.)

Наука: Экономика

Секция: Инновационные подходы в современном менеджменте

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Ковалёв А.В., Голобокова Г.М. ЭКОНОМИКА: ИНФОРМАЦИЯ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ // Экономика и современный менеджмент: теория и практика: сб. ст. по матер. XVII междунар. науч.-практ. конф. – Новосибирск: СибАК, 2012.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов
Статья опубликована в рамках:
 
 
Выходные данные сборника:

 

ЭКОНОМИКА: ИНФОРМАЦИЯ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ

Ковалёв Артём Викторович

аспирант, Северо-Восточный государственный университет, г. Магадан

E-mail: teo-lab@yandex.ru

Голобокова Галина Михайловна

д-р экон. наук, профессор, Северо-Восточный государственный университет, г. Магадан

E-mail: golobokovagm@inbox.ru

 

Термин «экономика знаний» в научной литературе появляется в 60-х гг. XX века. Впервые, такую характеристику использовал ученый Фриц Махлуп в 1962 году, применяя к одному из секторов экономики. В 1969 году американский учёный австрийского происхождения, экономист, публицист Питер Друкер в своей книге «Эпоха перерыва постепенности», поставил вопрос о том, какой ресурс является центральным в современной экономике. Углубляя понятие «экономика знаний», он утверждал, что ни материальные ресурсы, ни финансовые, ни управленческие, не являются решающими факторами производства. До этого общепризнанно считалось, что основными факторами роста и развития предприятия считаются труд, земля и капитал. После выхода книги, под «экономикой знаний», или «экономикой, основанной на знаниях», стали понимать такой тип экономики, в котором знания играют решающую роль. Вехой в развитии мировой экономики стало появление фирм, которые владея в основном только нематериальными активами (интеллектуальная собственность), стали самыми дорогими компаниями в мире. Но новая экономика принесла не только новые возможности, но и ряд проблем. Одним из них стал факт, что количество поступающей полезной информации превосходит объективные возможности ее восприятия человеком, т. е. человек не способен справляться с информацией огромных масштабов.

Основными факторами формирования такой экономики, стали тенденции развития техники и технологий, которые нашли своё отражение в трёх группах экономических законов:

1.         Закон Гордона Мура — увеличение мощности микропроцессоров и плотности микросхем памяти.

2.         Закон Фотона — постоянное увеличение пропускной способности коммуникационных каналов.

 

Закон Роберта Метклафа — повышение ценности системы, то есть ценность (Цn) всей системы  растет быстрее, чем число (n) число элементов сети (приблизительно как квадрат числа компонентов — n2), то есть сети способны генерировать новую ценность. Причем Цn = (n — 1)c, где с = const — оценка возможности вести переговоры с одним абонентом [1, с. 65]. Необходимо отметить, что это предельные теоретические значения ценности и на практике, реальная возможность генерировать новую ценность не так высока.

Рисунок 1. Алгоритм определение ценности сети

 

Футуролог, ученый и писатель Станислав Лем, в 1964 году, в своей книге «Сумма технологий» отметил: «Впервые перед экспонентой в изумлении остановились индусы. Как известно, изобретатель шахмат попросил у раджи в награду одно зерно на первую клетку доски, два — на вторую, четыре — на третью и т. д. Как показали более поздние подсчеты, радже пришлось бы вознаградить мудреца тысячей кубических километров зерна. Это и есть экспоненциальный рост с основанием 2. Оказывается, что именно такому закону подчиняются многие параметры, характеризующие развитие науки. По экспоненте или по родственной кривой растет число ученых, массив научных публикаций, по ней же растут и ассигнования на научные исследования».

Действительно, количество информации, накопленной в мире, уже не поддаётся исчислению. В середине XX века было определено, что если с начала нашей эры, для удвоения знаний потребовалось 1750 лет, то второе удвоение произошло уже к 1900 году. Третье пришлось на 50 годы. Сегодня объемы информации удваиваются уже ежегодно. Это явление получило название — информационный взрыв.

В данной работе мы затронем некоторые методологические основы, которые могут применять организации в условиях всевозрастающих объёмов информации и способов решения данных проблем, используя различные приёмы визуализации.

Как мы отметили ранее, с каждым годом поток информации нарастает, причем растет как величина полезного сигнала, так и объёмы информационного шума. Для того чтобы эффективно работать с информацией необходимо применять фильтры и/или способы отображения, которые позволяют отсечь лишнее. Одним из таких методов является графическое представление информации. Основное преимущество визуализации данных в том, что она может быть более ясными и очевидными, нежели чем традиционные статистические расчёты и показатели. Отметим основное понятие: информационный дизайн — это одно из направлений дизайна, концентрирующееся на способах обработки, подготовки и передачи информации; поиск общих закономерностей и связей, помогающий в случаях перенасыщения информацией и/или избытка данных. Рассмотрим пример, который приводит Эдвард Тафти — квартет Энскомба, все четыре группы данных описываются одной и той же линейной моделью.

 

Рисунок 2. Квартет Энскомба

 

И насколько они различаются, будучи представленными в виде ясных графиков:

Рисунок 3. Графическое представление квартета Энскомба.

 

По сути, визуализация позволяет увидеть нечто большее, что сложно заметить, например, при рассмотрении таблиц. При графическом отображении мы можем легко представить общие тренды, зависимости, паттерны, отклонения и т. д. Из преимуществ, которые также можно выделить — более быстрая аналитика (сравнение, выявление и т. д.) и менее высокая сложность восприятия.

В реализации графического представления можно выделить 5 основных методов:

1.         Проведение выборки/сортировка данных/применение фильтра.

2.         Изменение масштаба фокусировки/уровня детализации.

3.         Видоизменение способа отображения.

4.     Трансформация данных на временных шкалах (тайм-лог, изменений объектов на информационной карте с течением времени).

5.         Связи между объектами.

 

Рисунок 4. Методы визуализации

 

Главной проблемой при визуализации, структуризации, решении задач, принятии решений, обучении и управлении проектами, на наш взгляд, является слабость пользовательских интерфейсов в невозможности добавлении контента. Используя существующие решения визуализации информации, нельзя добавить, например, к диаграмме Ганта или диаграмме Исикавы списки документов, шаблоны, фотографии, видеоматериалы и т. д. Все дополнительные материалы, сопутствующие реализации плана, будут находиться вне диаграмм, рисунков и т. д. Многие виды графов, диаграмм, систем многовариантного планирования, имеют лишь статичную схематичную структуру.

Одним из решением данной проблемы мы считаем объединения различных методов визуализации, систем управления и баз данных в общую систему. В качестве примера, можно предложить следующую идею реализации: с помощью веб-приложений организовать возможность построения ассоциативной карты, но вместо статичной структуры, необходимо добавить возможность присоединять текстовые, фото, аудио и видео материалы, которые бы попадали в базу данных и ассоциировались с элементами карты объектов. Веб-ориентированность подобных сервисов определяется тем, что наиболее хорошо подходит для концепции «4 экранов» (настольный компьютер/ноутбук, смартфон, планшет и телевизор), в качестве единой платформы, абстрактного слоя взаимодействия и хранения информации.

Описание: Описание: K:\Artem\Аспирантура\Статьи\Gui.png

Рисунок 5. Проект дизайна. Ассоциативная контент-карта

 

Необходимы выделить основные положения данной идеи:

1.  Размещение на карте не статичного текста (как в концепции mind-map), а информационных объектов (одним или несколькими пользователями).

2.   «Графический поиск» — при вводе в строке поиска текста, на ассоциативной карте пунктиром отмечаются те объекты, в которых содержится эта информация. Тогда мы можем видеть, на сколько элементы находятся «далеко» друг от друга и какой уровень связи имеют.

3.  Видение тайм-лога событий (элемент в правой части рисунка), с возможностью видеть какой пользователь, когда и какие внес изменения в карту, какой контент добавил и изменил. Прокручивая тайм-лог вверх и вниз, графически происходит отображения событий, и мы можем фиксировать, как вносились изменения.

4.  Связи между объектами устанавливает либо сам пользователь, либо определяться алгоритмом системы по семантическим связям, меткам/тегам, метаинформации, часто употребляемым словам и т. д.

5.  Масштабируемый интерфейс пользователя — меняя масштаб (как в Google Maps и подобных продуктах), «общего виденья» и объектов на карте, мы создаём слои информационного погружения и отображения. Так, например, какая-то дополнительная, специализированная информация (видео-, аудио-, текстовые файлы) может быть на самом «нижнем слое» и не отображаться на первичной картине («верхнем слои» карты).

Данный способ визуализации и работы с информацией, прежде всего, предназначен для описания структуры деятельности, для систематизации, наглядного представления и формализации знаний, а также для проектирования, программирования, моделирования, обучения и хранения информации. Эта идея может служить для описания учебных, экономических, научно-технических,  социальных и иных задач.

Мы считаем, что на данный момент в структуре образования средней и высшей школе, крайне мало уделяются вниманию методологии обучения, в которой бы учитывался фактор нарастающего потока информации из внешней среды, способов обработки этих данных, в том числе и на уровне визуализаций. А ведь просто необходимо организовывать информацию таким образом, чтобы она не была просто бессвязным набором данных, а позволяла сфокусироваться экономистам, менеджерам, аналитикам только на самом важном, позволяла стать ключом к понимаю других вещей. Иначе, сама по себе визуализация, будет лишь одним из способов украшательства и не более того.

 

Список литературы:

  1. Алексеев В.Е., Таланов В.А. Графы и алгоритмы. Структура данных. Модели вычислений: учебник. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. — 320
  2. Андросюк К.В. Происхождение видов. Многогранное понятие «Экономика знаний», журнал «Креативная экономика» № 3, 2007, [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://www.iteam.ru/publications/human/section_55/article_3527/
  3. Гиляревский Р.С. Информационный менеджмент управление информацией, знанием, технологией. СПБ.:Профессия, 2009. — 304 с.
  4. Голобокова Г.М., Самойлова А.Н., Управление человеческими ресурсами: стратегия и тактика: учеб. пособие. / Магадан: Изд. СВГУ, 2009 г.
  5. Ивасенко А.Г., Никонова Я.И., Сизова А.О. Инновационный менеджмент: учебное пособие. М.: КНОРУС, 2009. — 416 с.
  6. Лем С., Сумма технологии // Издательство «МИР», Москва, 1968
  7. Информационные технологии в экономике и управлении: учебник / под ред. проф. В.В. Трофимова. М.: Издательство Юрайт; 2011. — 478 c.
  8. Edward Rolf Tufte, The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press. (2001, 2nd edition)
  9. Prahalad C.K., Krishnan M. S., The New Age of Innovation: Driving Co-created Value Through Global Networks, McGraw-Hill; 2008, 304 p.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом