Перейти на полную версию сайта

Big Data — возможности для мониторинга и принятия решений властью

Big Data

Фото:pixaby

Традиционные подходы к анализу данных утратили надежность именно из-за избытка учитываемой информации, объективно или неявно оказывающей влияние на принятие решений или выбор моделей поведения. Необходимость учета многократно возрастающего количества информации в процессе целеполагания или планирования деятельности представляется закономерной, однако доступный на сегодняшний день инструментарий работы с Big Data далек от желаемой операциональности, в связи с чем ниша неудовлетворенного спроса продолжает расширяться.

Сетевой анализ, основанный на принципах Big Data. позволяет органично дополнить традиционные подходы к анализу данных, прогнозированию социально-экономических процессов и целеполаганию, в основе которых лежат известные функциональные зависимости.  Применение BigData позволяет не ограничиваться набором данных Росстата, информация не запаздывает (работа в режиме онлайн) и дает возможность принимать решения на 100% охвате выборки (в отличие от полевой социологии). Более того, построенные сети являются «слепком» реально-протекающих социально-экономических процессов, то есть фактически более точной моделью для принятия решений.

Освоенные и перспективные направления использования метода:

1) выявление агентов влияния в социальных сетях (в социальных системах – лидеров общественного мнения);

2) анализ эффективности каналов распространения информации;

3) оперативный мониторинг общественного мнения по актуальным вопросам;

4) анализ транзакций и иных взаимодействий между различными акторами;

5) решение задачи классификации и кластеризации объектов.

Потенциал реализации BigDatа и формирования сетей в государственном секторе сфере весьма значителен. Возможные направления применения технологии больших данных следующие:

  1. Оценка общественного мнения об эффективности мер по реализации социально-экономической политики.
  2. Отслеживание общественного мнения о деятельности органов государственной власти или отдельных лидеров. 

 

За технологией «стоит» рынок большой емкости, связанный как с самим анализом данных и построением систем диагностики и контроля, так и подготовкой специалистов междисциплинарного характера. Оценки экономического эффекта от внедрения принципов Big Data в разных секторах достаточно различны. Так, например, согласно прогнозам McKinsey, Big Data позволяет сгенерировать ежегодный прирост добавленной стоимости в размере 3 трлн. долл., из которых 1,3 трлн. Будет составлять доля США. Текущий дефицит специалистов продвинутого уровня в статистике, анализе данных и прикладной информатике оценивается в 140-190 тыс. чел.

При апробации инструментария практическая реализация принципов больших данных была обеспечена по данным Twitter. Были выявлены очаги общественного мнения по проблеме распространения экономического кризиса. Можно констатировать, что в социальном пространстве есть несколько зон обсуждений со свойственным им специфическим наполнением. Это позволяет формировать кластеры на основе некой идентичности пользователей и говорить о существовании социальных настроений определённого характера. При этом если социологические опросы как правило, ориентированы на выявление настроений в рамках заданных респондентом вариантов выбора, то кластеры в сети обладают естественными имманентно присущими группам чертами индивидуальности.  Примечательно, что наибольшую валентность в совокупности имеет обезличенный актор, чье предназначение достаточно отдалено от государственной политики и информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений.

В целом, сетевой анализ хорошо применим для построения диагностических систем мониторинга или выявления скрытых зависимостей (последнее хорошо проиллюстрировано на теории «шести рукопожатий», т.н. эксперименте С. Милгрэма, согласно которому любые два человека на Земле разделены не более чем пятью уровнями общих знакомых (и, соответственно, шестью уровнями связей).

Оценивая успешные практики, можно обратиться к опыту применения технологий сетевого анализа в Германии. Так, Министерством труда Германии применяется BigData в работе, связанной с оценкой входящих заявок на выдачу пособий по безработице. Так, по итогам анализа выяснилось, что 20% пособий выплачивалось «незаслуженно». Экономический эффект, полученный Министерством труда Германии в виде сокращения расходов с использованием BigData составил 10 млрд. евро.

В качестве еще одного успешного примера можно привести детскую больницу Торонто, в которой был внедрен проект «Artemis», представляющий собой информационную систему, собирающую и оценивающую данные по младенцам в режиме реального времени. На базе данной системы ежесекундно ведется наблюдение за 1260 показателями состояния каждого ребенка, что позволяет в рамках данной системы прогнозировать риск возникновения у детей нестабильных состояний и своевременно внедрять инструменты профилактики.

Как показывает ряд мастер-классов и публичных лекций, проведенных в октябре-ноябре 2016 г., в отношении сетевого анализа и работы с Big Data есть высокая заинтересованность в различных кругах, как академических, так и деловых: можно констатировать наличие запроса на прикладные разработки в части инструментов анализа, а также готовых моделей поддержки принятия решений. В основе запроса несколько ключевых факторов: неполное понимание методологии, поверхностная осведомленность о горизонте возможностей метода и желание эти возможности апробировать, потребность в альтернативном измерении, описании и структуризации наблюдаемых процессов.

Полякова Александра, д.э.н., профессор Департамента менеджмента Финансового университета при Правительстве РФ, в.н.с. Института социального анализа и прогнозирования РАНХиГС при Президенте РФ

comments powered by HyperComments
#НОВОСТИ
#PRpower
#ПОЗИЦИЯэкспертов
патриотизм Стратегический патриотизм основан на делах
Владимир Хрыков, ректор Академии стратегического проектирования
07/07/201717:04
Формирование идентичности Формирование идентичности в Евразии
Юрий Самонкин, председатель коллегии АНО «Центр Исследований, сохранения, поддержки и развития евразийства»
06/07/201716:35
Big Data Big Data — как используют в органах государственной власти
Александра Полякова, профессор РАНХиГС, ФУ при Правительстве РФ
05/07/201713:00
#Госпрес-TV
Перейти на полную версию сайта