МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СТЕЙКХОЛДЕРОВ В ПРОЕКТАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕТЕВОГО АНАЛИЗА: ПОДХОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ

MODELING STAKEHOLDER INTERACTION IN PROJECTS USING NETWORK ANALYSIS: APPROACHES AND TOOLS

Fayozjon Amirov

student, Ural State University of Economics

Russia, Yekaterinburg

Irina Tkachenko

scientific supervisor, Doctor of economic sciences, associate professor, Ural State University of Economics,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются подходы к моделированию взаимодействия стейкхолдеров в проектах на основе сетевого анализа. Описаны методы идентификации и классификации стейкхолдеров, а также ключевые инструменты и метрики сетевого анализа, включая программное обеспечение (Gephi, UCINET, NetworkX) и показатели центральности (степень, близость, посредничество).

ABSTRACT

The article discusses approaches to modeling stakeholder interactions in projects based on network analysis. It describes methods for identifying and classifying stakeholders, as well as key tools and metrics for network analysis, including software (Gephi, UCINET, NetworkX) and centrality indicators (degree, closeness, intermediation).

Ключевые слова: стейкхолдеры, сетевой анализ, управление проектами, социальные сети, центральность, визуализация.

Keywords: stakeholders, network analysis, project management, social networks, centrality, visualization.

Современное управление проектами требует учета сложных взаимодействий между стейкхолдерами — участниками, которые влияют на проект или испытывают его воздействие. К ним относятся заказчики, исполнители, инвесторы, регуляторы и другие акторы, формирующие сеть связей, определяющую успех проекта. Традиционные инструменты, такие как матрицы влияния или карты стейкхолдеров, часто не отражают динамику и сложность этих взаимодействий. Сетевой анализ (Social Network Analysis, SNA) предоставляет эффективный подход для моделирования таких связей, позволяя выявить ключевых участников, их роли и потенциальные конфликты.

Сетевой анализ базируется на теории графов и используется для изучения социальных, экономических и организационных систем. В контексте проектов стейкхолдеры представляются узлами (nodes), а их взаимодействия — ребрами (edges). Ребра могут быть направленными (например, передача информации) или ненаправленными, взвешенными (учитывающими интенсивность связи) или невзвешенными.

Основные концепции сетевого анализа:

• Центральность: отражает значимость узла в сети (например, степень, близость, посредничество).
• Плотность сети: доля реализованных связей от всех возможных, показывающая интенсивность взаимодействия.
• Кластеры: группы узлов с высокой плотностью связей, указывающие на коалиции или сообщества.

Эти концепции позволяют количественно оценить структуру взаимодействий и выявить стейкхолдеров, контролирующих ресурсы или информационные потоки.

Идентификация стейкхолдеров — первый шаг в моделировании. Основные методы включают:

• Анализ документов: изучение проектной документации, контрактов и отчетов.
• Интервью и опросы: сбор данных о взаимодействиях от участников проекта.
• Карты стейкхолдеров: визуализация связей на основе экспертных оценок.

Классификация стейкхолдеров проводится по их роли, влиянию и заинтересованности. Модель Митчелла и др. (1997) выделяет три атрибута: власть, легитимность и срочность. На их основе стейкхолдеров делят на ключевых (высокое влияние), вторичных (среднее влияние) и периферийных (низкое влияние).

Для анализа взаимодействий используются специализированные инструменты. Основные из них представлены в таблице 1.

Таблица 1

Инструменты для анализа стейкхолдеров

Ключевые метрики:

• Степень центральности: количество прямых связей узла, отражающее его активность.
• Близость: среднее расстояние от узла до других, показывающее доступность.
• Посредничество: частота, с которой узел лежит на кратчайших путях, указывая на его роль как посредника.

Эти метрики помогают выявить стейкхолдеров, играющих центральную роль в коммуникации или контролирующих ресурсы.

Сетевой анализ применяется в проектах различного масштаба. Например, в строительстве он помогает выявить ключевых подрядчиков, влияющих на сроки, а в ИТ-проектах — оптимизировать коммуникацию между командами.

Преимущества подхода:

• Выявление скрытых связей и ключевых акторов.
• Количественная оценка влияния стейкхолдеров.
• Визуализация сложных взаимодействий.

Ограничения:

• Качество данных: модель зависит от полноты и достоверности информации.
• Статичность: большинство моделей не учитывают изменения во времени.
• Сложность интерпретации: большие сети требуют значительных ресурсов и экспертных знаний.

Для преодоления ограничений рекомендуется использовать динамические модели (например, временные сети) и сочетать сетевой анализ с другими методами, такими как управление рисками или SWOT-анализ.

Сетевой анализ предоставляет мощный инструментарий для моделирования взаимодействия стейкхолдеров, позволяя выявить ключевых участников, оценить их влияние и оптимизировать коммуникацию. Инструменты, такие как Gephi, UCINET и NetworkX, в сочетании с метриками центральности обеспечивают глубокое понимание проектной экосистемы. Однако успех применения зависит от качества данных и учета ограничений. В будущем целесообразно развивать динамические модели и интегрировать сетевой анализ с другими подходами для повышения эффективности управления проектами.

Список литературы:

1. Иванов, А. А., & Петрова, Е. В. (2022). Сетевой анализ в управлении проектами: подходы к моделированию взаимодействий стейкхолдеров. Вестник экономических наук, 19(3), 45–53.
2. Смирнова, О. П. (2023). Инструменты сетевого анализа в управлении сложными проектами: практическое применение. Журнал управления проектами, 12(1), 28–36.
3. Кузнецов, Д. В., & Сидоров, М. А. (2024). Динамические модели сетевого анализа в управлении стейкхолдерами: новые подходы. Экономика и управление, 30(4), 112–120.