Архив номеров за 2026 год

Бацанова Екатерина Александровна / BatsanovaEkaterinaA.
студент / student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: eabatsanova@itmo.ru

Белинская Ирина Викторовна / Belinskaia Irina V.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
доцент факультета технологического менеджмента и инноваций / Associate Professor of the Faculty Technological Management and Innovation
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMOUniversity
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: belinska@yandex.ru

Болина Ольга Владимировна / Bolina Olga V.
старший преподаватель факультета технологического менеджмента и инноваций / Senior Lecturer of the Faculty Technological Management and Innovation
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: concreto@internet.ru

Буйлов Павел Витальевич / Buylov Pavel V.
кандидат технических наук / PhD
доцент кафедры информационных технологий / Associate Professor of the Department of Information Technology
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина» / Ivanovo State Power Engineering University named after V. I. Lenin
г. Иваново, ул. Рабфаковская, д. 34
E-mail: bpvpahan@yandex.ru

Гвоздева Татьяна Вадимовна / Gvozdeva Tatiana V.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
заведующий кафедрой информационных технологий / Head of the Department of Information Technology
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина» / Ivanovo State Power Engineering University named after V. I. Lenin
г. Иваново, ул. Рабфаковская, д. 34
E-mail: gvozdevs@inbox.ru

Гусарова Наталия Федоровна / Gusarova Natalia F.
кандидат технических наук, старший научный сотрудник / PhD, Senior Researcher
доцент  факультета  прикладной информатики / Associate Professor of the Faculty of Applied Informatics
старший научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта «Сильный искусственный интеллект в промышленности» / Senior Researcher at the Artificial Intelligence Research Center «Strong Artificial Intelligence in Industry»
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: nfgusarova@itmo.ru

Дерова Ирина Дмитриевна / Derova Irina D.
студент / student
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина» / Ivanovo State Power Engineering University named after V. I. Lenin
г. Иваново, ул. Рабфаковская, д. 34
E-mail: derovair@yandex.ru

Кондрашов Игорь Сергеевич / KondrashovIgor S.
аспирант  факультета   прикладной  информатики /   PhD student of the Faculty of Applied Informatics
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMOUniversity
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: igor_kondrasev19361@gmail.com

Кунин Владимир Александрович / Kunin Vladimir A.
доктор экономических наук, профессор / D.Sc, Professor
профессор кафедры международных финансов и бухгалтерского учета / Professor of Department of International Finance and Accounting
частное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики» / Saint Petersburg University of Management Technologiesand Economics
Санкт-Петербург, Лермонтовский пр, д. 44, лит. А
E-mail: v.kunin50@yandex.ru

Лазарева Наталья Алексеевна / Lazareva Natalya A.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
доцент кафедры международных финансов и бухгалтерского учета / Associate Professor of Department of International Finance and Accounting
частное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики» / Saint Petersburg University of Management Technologies and Economics
Санкт-Петербург, Лермонтовский пр, д. 44, лит. А
доцент кафедры бухгалтерского учета и аудита / Associate Professor of Department of Accounting and Auditing
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный морской технический университет» / St. Petersburg State Marine Technical University (SMTU)
E-mail: nataly.lazarev.1972@mail.ru

Малых Александр Игоревич / Malykh Alexander I.
аспирант / post graduate student
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный экономический университет» / Ural State University of Economics
Екатеринбург, ул. 8 Марта, д. 62/45
E-mail: Malix.alex40@gmail.com
 
Ноженко Дмитрий Юрьевич / Nozhenko Dmitry Yu.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
заведующий кафедрой государственного и муниципального управления / Head of the Department of State and Municipal Management
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный экономический университет» / Ural State University of Economics
Екатеринбург, ул. 8 Марта, д. 62/45
E-mail: nogenkod74@mail.ru
 
Орлова Екатерина Андреевна / Orlova Ekaterina A.
студент / student
Северо-Западный институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы (РАНХиГС) / North-Western Institute of Management – a branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)
Санкт-Петербург, Средний пр. В.О., д. 57/43, лит. А
E-mail: eorlova-22@ranepa.ru

Полянская Светлана Владимировна / Polyanskaya Svetlana V.
кандидат технических наук, доцент / PhD, Associate Professor
доцент кафедры бизнес-информатики / Associate Professor of the Department of Business Informatics
Северо-Западный институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы (РАНХиГС) / North-Western Institute of Management – a branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)
Санкт-Петербург, Средний пр. В.О., д. 57/43, лит. А
E-mail: polyanskaya-sv@ranepa.ru

Савченков Сергей Анатольевич / Savchenkov Sergey A.
кандидат технических наук / PhD
доцент Центра развития института интеллектуальной собственности / Associate Professor of the Center for Development of the Institute of Intellectual Property
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMOUniversity
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: savchenkov.tlc@bk.ru
 
Черкасская Анастасия Михайловна / Cherkasskaya Anastasia M.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: nastya.cherkass@gmail.com

Шишкина Елена Александровна / Shishkina Elena A.
доктор экономических наук, доцент / D.Sc, Associate Professor
профессор кафедры региональной, муниципальной экономики и управления / Professor of the Department of Regional, Municipal Economics and Management
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный экономический университет» / Ural State University of Economics
Екатеринбург, ул. 8 Марта, д. 62/45
E-mail: le_gre@mail.ru
 
Юдинцева Елизавета Романовна / YudintsevaElizavetaR.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А
E-mail: elizavetayudintseva@gmail.com

Аннотация

Исследование направлено на теоретическое и прикладное осмысление механизмов взаимодействия цифрового центра диспетчеризации логистических потоков с элементами внутренней и внешней среды современного морского порта, функционирующего в парадигме «умной логистики». Цель исследования – обосновать архитектуру и разработать функциональную модель цифрового центра диспетчеризации логистических потоков (ЦЦДЛП), интегрирующую материальные, информационные и финансовые потоки в цифровую инфраструктуру «умного» морского порта. В качестве методологической основы использован системный подход в сочетании с инструментарием структурно-логического моделирования, что позволило обосновать архитектуру цифровой интеграции ключевых инфраструктурных и институциональных компонентов портового хозяйства.
Результатом исследования стала разработка структурно-логической схемы цифрового диспетчерского центра, обладающего функциональностью по агрегированию, обработке и координации информации в рамках операционной, нормативно-правовой и технико-экономической среды морского порта. Выявлено, что использование такого центра позволяет существенно повысить эффективность управления логистическими потоками, обеспечить их устойчивость и соответствие международным требованиям. Разработанная схема обладает высокой степенью прикладной значимости в контексте стратегического планирования цифровой трансформации портовой отрасли, включая внедрение интеллектуальных технологий: интернета вещей, цифровых двойников, блокчейн-решений и алгоритмов предиктивной аналитики. Практическая реализация модели обеспечивает рост адаптивности логистических процессов и их соответствие современным вызовам глобальных цепей поставок.

Ключевые слова: диспетчерский центр, морской порт, умный порт, цифровая трансформация, control tower

Список источников:

1. Анисимов Н. А., Шкарина Т. Ю. Логистический хаб (ТЛЦ) как основа развития региона // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 3. – С. 332–335. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/logisti cheskiy-hab-tlts-kak-osnova-razvitiya-regiona (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
2. Белозерцева Н. П., Блюдик А. Р., Несповитый А. В. Перспективы применения цифровых логи- стических платформ в мультимодальных пере- возках // Финансовые рынки и банки. – 2024. – № 12. – C. 540–547. – URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/perspektivy-primeneniya-tsifrovyh-logistic heskih-platform-v-multimodalnyh-perevozkah (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
3. Бородина К. М. Разработка рекомендаций по повышению эффективности цифрового транспортного коридора СМП // Прогрессивная экономика. – 2025. – № 1. – C. 165–182. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-rekomen datsiy-po-povysheniyu-effektivnosti-tsifrovogo-transportnogo-koridora-smp (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
4. Гвилия Н. А., Кочурова А. А. Формирование системы «умных» портов в логистической инфраструктуре Северного морского пути // Вест- ник Астраханского государственного техничес- кого университета. Серия: Экономика. – 2022. – № 3. – C. 89–95. – URL: https://cyber leninka.ru/ article/n/formirovanie-sistemy-umnyh-portov-v-logi sticheskoy-infrastrukture-severnogo-morskogo-puti (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
5. Гельфонд Д. В. Эффекты и ограничения цифровой трансформации экономической деятельности морских портов // Экономика. Право. Инновации. – 2025. – № 1. – C. 4–12.
6. Зуб И. В., Ежов Ю. Е., Анголенко Т. С. Информационные системы как инструмент повышения производительности морских портов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. – 2022. – № 2. – С. 218–229. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-sis temy-kak-instrument-povysheniya-proizvoditelnos ti-morskih-portov (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
7. Комендантов К. И. Искусственный интеллект в управлении морскими портами: реальность, перспективы и проблемы // Океанский менеджмент. – 2024. – № 2 (26). – C. 43–47. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-upravlenii-morskimi-portami-realnost-perspektivy-i-problemy (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
8. Коченова К. И. Правовое обеспечение деятельности морских портов нового поколения // Океанский менеджмент. – 2024. – № 2 (26). – С. 47–51.  – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pra vovoe-obespechenie-deyatelnosti-morskih-portov-novogo-pokoleniya (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
9. Кузменко Ю. Г., Турлаев Р. С. О перспективах развития региональных транспортно-логисти- ческих центров в условиях активного развития международных транспортных коридоров // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. – 2015. – № 1. – C. 178–184. –  URL: https://cyberle ninka.ru/article/n/o-perspektivah-razvitiya-regionaln yh-transportno-logisticheskih-tsentrov-v-usloviyah-aktivnogo-razvitiya-mezhdunarodnyh-transportnyh (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
10. Куприяновская Ю. В.  и др. Умный контейнер, умный порт, BIM, интернет вещей и блокчейн в цифровой системе мировой торговли // International Journal of Open Information Technologies. – 2018. – № 3. – URL: https://cyber leninka.ru/article/n/umnyy-konteyner-umnyy-port-bim-internet-veschey-i-blokcheyn-v-tsifrovoy-siste me-mirovoy-torgovli (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
11. Панамарева О. Н. Особенности цифровой трансформации транспортной отрасли и ее влияние на развитие портов России // Вестник Московского финансово-юридического универ- ситета. – 2022. – № 2. – C. 76–99. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-tsifro voy-transformatsii-transportnoy-otrasli-i-ee-vliyan ie-na-razvitie-portov-rossii (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
12. Ховина К. В. Основные направления развития отрасли контейнерных перевозок к 2050 году // Вестник науки. – 2022. – № 1 (46). – C. 100–105. –URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-nap ravleniya-razvitiya-otrasli-konteynernyh-perevozok -k-2050-godu (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
13. Шенин Д. С., Фомин А. А. Современные технологии в логистическом менеджменте // StudNet. – 2023. – № 2. – URL: https://cyberlenin ka.ru/article/n/sovremennye-tehnologii-v-logistiches kom-menedzhmente (дата обращения: 20.05.2025). – Текст: электронный.
14.      Fernandes A., Gutierres D., Fugihara M., Norman B. Port Management Digital Twin and Control Tower Integration: An Approach to Support Real-Time Decision Making // Proceedings of the 2024 Winter Simulation Conference. – 2024. – P. 2821–2831. – DOI: 10.1109/WSC63780.2024.108 38965. (In Eng.).
15. Harmelink R., Merrienboer S., Adriaanse A., Hillegersberg J., Topan E., Vrijhoef R. Strategic and Operational Construction Logistics Control Tower // Developments in the Built Environment. – 2025. –Vol. 21. – Article ID: 100625. – DOI: 10.1016/ j.dibe. 2025.100625. (In Eng.).

Аннотация

Целью исследования является проведение сравнительного анализа эффективности методов понижения размерности c помощью различных алгоритмов машинного обучения, (PCA, t-SNE, UMAP) для выявления кластеров регионов России на основе многомерных социально-экономических показателей и обоснование практических рекомендаций для управленческого анализа. Исследование основано на гипотезе о том, что для выявления сходства необходимо выбрать не только метод, который способен выстроить нелинейные связи между показателями, но и метод нормализации данных. Для анализа были рассмотрены данные по 38 показателям из 6 ключевых сфер развития по 85 субъектам РФ за 2017–2023 гг. Применялись различные методы предобработки и понижения размерности. Для приведения распределения данных к нормальному использовался метод Бокса-Кокса. Качество методов оценивалось по нескольким метрикам качества. Установлено, что выбор метрики сходства кардинально меняет интерпретацию результатов. В частности, при использовании косинусной метрики (сравнение структурных профилей) метод UMAP с Z-стандартизацией данных показал максимальное качество кластеризации. Для задач мониторинга и сравнения абсолютных уровней развития рекомендован метод t-SNE с евклидовой метрикой и робастной нормировкой. Для стратегического анализа и выявления типовых моделей развития с целью разработки кластерно-ориентированной политики оптимальным является метод UMAP с косинусной метрикой и Z-стандартизацией данных. Таким образом, вместо поиска универсального алгоритма предлагается переход к дифференцированному управлению на основе эффективного кластерного анализа и выявленных структурных типов регионов.

Ключевые слова: кластеризация регионов, косинусное расстояние, машинное обучение, метрический анализ, понижение размерности, предобработка данных, региональное управление, социально-экономическое развитие, t-SNE, UMAP

Список источников:

1. Москвитина М. А. Теоретические подходы к классификации факторов развития региона и способам их анализа // Наука Красноярья. – 2020. – Т. 9. – № 4. – С. 296–312. – DOI: 10.12731/2070-7568-2020-4-296-312. – Текст: электронный.
2. Яковлев В. Б.   Снижение   размерности данных в региональной статистике российского образования // Вестник МГПУ. – 2016. – № 4 (38). – С. 61–69.
3. Логачева Н. М., Петрова А. К. Применение методов кластеризации в экономическом анализе регионов // Инновации. – 2021.– № 5(271). – С. 43–51.– DOI: 10.26310/2071-3010.2021.271.5.005. – Текст: электронный.  
4. Блануца В. И. Пространственная алгоритмическая предвзятость в социально-экономической кластеризации российских регионов // Пространственная экономика. – 2024. – Т. 20. – № 2. – С. 71–92. – DOI: 10.14530/se.2024.2.071-092. – Текст: электронный. 
5. Долгодворова Е. В. Кластерный анализ: базовые концепции и алгоритмы // Вопросы науки и образования. – 2018. – № 7 (19). – С. 73–76.
6. Кетова К. В., Касаткина Е. В., Вавилова Д. Д. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития с использованием методов машинного обучения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2021. – Т. 14. – № 6. – С. 70–85. – DOI: 10.15838/esc.2021.6.78-4. – Текст: электронный. 
7.   Чавелипарамбил Д. Я. Сравнительное исследование методов PCA и Dynamic PCA на основе анализа случайных наборов данных // Неделя науки-2024: Сборник тезисов XIV научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых имени А. С. Дудырева. – Санкт-Петербург: 2024. – 355 c.
8.   Кенни Т., Гу Х., Хуан Т. Метод главных компонент Пуассона с применением к данным микробиома // Biometrics. – 2021. – Т. 77. – № 4. – С. 1369–1384. – DOI: 10.1111/biom.13384. – Текст: электронный. (In Eng.).
9. Марукатат С. Учебное пособие по PCA, приближенному PCA и приближенному ядерному PCA // Artificial IntelligenceReview. – 2023. – Т. 56. – № 6. – С. 5445–5477. – DOI: 10.1007/s10462-022-10297-z. – Текст: электронный. (In Eng.).
10. Бо Канг, Д. Гарсия, Дж. Лиффийт и др. Условный t-SNE: более информативные t-SNE-встраивания. // Machine Learning. – 2021. – Т. 110. – № 10. – С. 2905–2940. – DOI: 10.1007/s10994-020-05917-0. – Текст: электронный. (In Eng.).
11. Озгоде Йигин Б., Сайгили Г. Оценка достоверности встраиваний t-SNE с использо- ванием случайного леса // International Journal of Machine Learningand Cybernetics. – 2022. – Т. 13. – № 12. – С. 3981–3992. – DOI: 10.1007/s13042-022-01635-2. – Текст: электронный. (In Eng.).
12. Штайнербергер С., Чжан Ю. T-SNE, силовые раскраски и пределы среднего поля // Research in Mathematical Sciences. – 2022. – Т. 9. – № 3. – С. 1–30. – DOI: 10.1007/s40687-022-00340-4. – Текст: электронный. (In Eng.).
13. Амисса Д. К., Яокума В., Ансонг Э. Д. и др. Оценка методов снижения размерности при обнаружении программ Bitcoin: сравни тельный анализ инкрементального PCA и UMAP // Security and Privacy. – 2025. – Т. 8. – № 2. – DOI: 10.1002/ spy2.70002. – Текст: электронный. (In Eng.).
14. Леон-Гомес Э. А., Альварес-Меса А. М., Кастельянос-Домингес Г. Расширение данных меж- ду наборами данных с использованием UMAP для прогнозирования скорости ветра на основе глубокого обучения // Computers. – 2025.–Т. 14. – № 4. – С. 123. – DOI: 10.3390/computers 14040123. – Текст: электронный. (In Eng.).
15. Мясников Е. Использование UMAP для снижения размерности гиперспектральных данных // FarEastCon 2020. – Владивосток, 2020. – С. 9271656. – DOI: 10.1109/FarEastCon50210.2020. 9271656. – Текст: электронный. (In Eng.).
16. Куренков П. В., Карышев М.Ю. Сопоставление отдельных аспектов социально-экономического положения районов Крайнего Севера и приравненных к ним местностей с остальной территорией Российской Федерации // Социально-экономический и гуманитарный журнал. – 2025. – № 1. – С. 37–49. – DOI: 10.36718/2500-1825-2025-1-37-49. – Текст: электронный.
17. Королева У. Н., Лебедева А. А.Социально-экономическое развитие регионов в условиях внешних вызовов // Российские регионы в фокусе перемен: Сборник докладов XIX международной конференции студентов и молодых ученых, Екатеринбург, 14–16 ноября 2024 года. – Екатеринбург: «Ажур», 2025. – С. 169–171.
18. Заварухин В. П., Чинаева Т. И., Чурилова Э. Ю. Регионы России: результаты кластеризации на основе экономических и инновационных показателей // Статистика и экономика. – 2022. – Т. 19. – № 5. – С. 35–47. – DOI: 10.21686/2500-3925-2022-5-35-47. – Текст: электронный.
19. Тимофеева Ю. А. Построение модели рейтинга стран по параметрам «экономический рост», «кластеризация» в странах-лидерах по уровню кластеризации // Труды БГТУ. Серия 5: Экономика и управление. – 2021. – № 2 (250). – С. 134–137.
20.      Минаков А. В. Проблемы сбалансированного социально-экономического развития регионов России // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2024. – № 3-3. – С. 420–427.
21. Крыжко Д. А., Смирнова И. А., Конников Е. А., Унгвари Л. Методология снижения размерности в задачах анализа регионального инновационного потенциала: состязательный подход // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. – 2024. – № 2 (77). – С. 69–77. – DOI: 10. 52897/2411-4588-2024-2. – Текст: электронный.
22. Дастджерди Б. и др. Обзор применимых методов обнаружения выбросов при обработке геомеханических данных // Geotechnics. – 2023. – Т. 3. – № 2. – С. 375–396. – DOI: 10.3390/Geotech nics3020022. – Текст: электронный. (In Eng.). 
23. Чжоу Хэ, Цзоу Х. Непараметрическая модель Бокса-Кокса для многомерного регрессионного анализа // Journal of Econometrics. – 2024. – T. 239. – № 2. – С. 105419. – DOI: 10.1016/j.jeconom.2023. 01.025. – Текст: электронный. (In Eng.).
24. Старовойтов В. В., Голуб Ю. И. Нормализация данных в машинном обучении // Информатика. – 2021. – Т. 18. – № 3. – С. 83–96. – DOI: 10. 37661/1816-0301-2021-18-3-83-96. – Текст: электронный.
25. Письменский А. В. Подготовка данных для машинного обучения // Современные вызовы экономики и систем управления в России в условиях многополярного мира: Сборник статей Международной научно-практической конференции, приуроченной к 105-летию Финуниверситета. – Санкт-Петербург: ООО «Скифия-принт», 2024. – С. 196–204.
26.      Федеральная служба государственной статистики. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – URL: www.rosstat.gov.ru (дата обращения: 20.02.2026). – Текст: электронный.

Аннотация

В условиях активного развития внутреннего туризма в России концепция музейных услуг расширяется за счёт цифровых услуг, которые предоставляются сегодня как крупными музеями, так и развивающимися небольшими музеями, в том числе музеями под открытым небом. Разновидностью музейной цифровой услуги является мобильный аудиогид. Выявлено, что большинство существующих мобильных аудиогидов предлагают широкие возможности для улучшения взаимодействия посетителей с экспозицией, но не учитывают специфику музеев под открытым небом. Цель работы – определить способ расширения цифровых музейных услуг с помощью проведения сравнительного анализа различных форм их предоставления для музеев под открытым небом. Исследование выполнено в интересах Мемориально-исторического района (МИР) «Куутерселькя 1944». Проведён сравнительный анализ цифровых музейных услуг, оценены потребности целевой аудитории и уровень проработанности существующих цифровых решений для предоставления музейных услуг. Сделан вывод о целесообразности применения мобильных офлайн-аудиогидов как актуальной формы предоставления цифровых музейных услуг. Результаты работы использованы при разработке мобильного приложения-аудиогида, для посетителей музея МИР «Куутерселькя 1944», которое обеспечивает доступ к информации об экспонатах без подключения к интернету. Полученные результаты могут быть использованы при создании решения для музеев и заповедников с ограниченным интернет-соединением.

Ключевые слова: аудиогид, культурные объекты, мобильное приложение, музей под открытым небом, музейные услуги, офлайн-доступ, пользовательский опыт, туризм, QR-код

Список источников:

1. О выполнении в 2024 году мероприятий государственной программы Санкт‑Петербурга «Развитие сферы туризма в Санкт‑Петербурге» и о задачах на 2025 год [Электронный ресурс]. – URL: https://www.gov.spb.ru/static/writable/ckeditor/uploads/2025/07/02/25/О_выполнении_мероприятий_ГП_в_2024_году.pdf (дата обращения: 01.11.2025). – Текст: электронный.
2. Фанина М.А., Раева Ю.С., Горлушкина Н.Н. Проектирование мобильного приложения для управления популяризацией музеев-заповедников // Экономика. Право. Инновации. – 2022. – № 4. – С. 66–77. – DOI: 10.17586/ 2713-1874-2022-4-66-77.
3. Саенко Н. Р. Современные трансформации идеи музея под открытым небом // Современные проблемы сервиса и туризма. – 2015. – № 4 (9). С. 23–29.
4. Сизова И. А., Гордин В. Э. Цифровизация музеев: трудности, успехи, перспективы (по материалам социологического исследования) // Информационное общество. – 2022. – № 4. – С. 35–44.
5. Пшеничных Ю.А., Садовникова В.Д. Цифровые методы продвижения в сфере музейной деятельности на примере государственного музея-заповедника М. А. Шолохова // Вестник университета. – 2021. – № 1 (8). – С. 48–57.
6. Пронина С. А. Подходы к классификации этнографических музеев под открытым небом Сибири // Вестник Кемеровского государственного университета культуры и искусств. – 2018. – № 45-1. – С. 230–237.
7. Косых Е. С. Музеи под открытым небом // Инновационная наука. – 2016. – № 7–8. – С. 142–144.
8. Giannini T., Bowen J. P. Museums and Digital Culture: From Reality to Digitality in the Age of COVID-19 // Heritage. – 2022. – Vol. 5 (1). – pp. 192–214. –DOI: 10.3390/heritage5010011. – Текст: электронный. (In Eng.).
9. Paschou S., Papaioannou G. Exploring the Digital Atmosphere of Museums: Perspectives and Potential // Technologies. – 2023. – Vol. 11 (5). – P. 149. – DOI: 10.3390/technologies11050149. – Текст: электронный. (In Eng.).
10. Уразметова А. В. Функциональный потенциал аудиогидов // Филология: научные исследования. – 2021. – № 10. – DOI: 10.7256/2454-0749.2021.10. 36496. – Текст: электронный.
11. Тарханова Н. П., Романов В. А. Детерминанты использования информационных продуктов в туризме // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. – 2017. – № 4 (49). – С. 224–229.
12. Wang X. Co-Design of a Voice-DrivenInteractive   Smart   Guide for Museum Accessibility and Management // Journal of Audiovisual Translation. –2024. – Vol. 7 (1). – pp. 1–24. – DOI: 10.47476/ jat.v7i1.2024.267. – Текст: электронный. (In Eng.).
13. Paardekooper R. P. The Value of an Archaeological Open-Air Museum is in its Use. – Sidestone Press, Leiden. – 2013. (In Eng.).
14. López-Martínez A., Carrera Á., Iglesias C.A. Empowering Museum Experiences Applying Gamification Techniques Based on Linked Data and Smart Objects // Appl. Sci. – 2020. – Vol. 10 (16). – P. 5419. –DOI: 10.3390/app10165419. – Текст: электронный. (In Eng.).
15. Ivanov R. Advanced Visitor Profiling for Personalized Museum Experiences Using Telemetry-Driven Smart Badges // Electronics. – 2024. – Vol. 13 (20). – P. 3977. – DOI: 10.3390/electronics13203977. – Текст: электронный. (In Eng.).
16. Ермолин Н. И. Этнографический музей под открытым небом // Инженерно-строительный вестник Прикаспия: научно-технический журнал. – 2020. – № 2 (32). – С. 58–63.
17. Объект культурного наследия регионального значения «Мемориально-исторический район (МИР) «Куутерселькя 1944» [Электронный ресурс]. – URL: https://kuuterselka.ru/ (дата обращения: 01.11.2025). – Текст: электронный.
18. Приказ Комитета по Культуре Ленинградской области №01–03/17-58 от 06 июля 2017 г. [Электронный ресурс]. – URL: https://kskn.lenobl.ru/ media/old_data/docs/culture/149941410801-0317-58.pdf (дата обращения: 01.11.2025). – Текст: электронный.
19. МИР Куутерселькя 1944 // izi.TRAVEL [Электронный ресурс]. – URL: https://izi.travel/en/ browse/bd4220e1-fde5-40b3-a608-b896ee7ed540 (дата обращения: 01.11.2025).
20. Ивашкин М. В., Кузнецов В. В. Количественные и качественные методы исследования мотивации туристов // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2023. – № 11. – С. 50–55.
21. Borg K., Lindsay J., Curtis J. Targeted Change: Using Behavioral Segmentation to Identify and Understand Plastic Consumers and How They Respond to Media Communications // Environmental Communication. – 2021. – Vol. 15. – pp. 1109–1126. – DOI: 10.1080/17524032.2021.1956558. – Текст: электронный. (In Eng.).
22. Tavor T., Gonen L. D., Spiegel U. Customer Segmentation as a Revenue Generator for Profit Purposes // Mathematics. – 2023. – Vol. 11 (21). – P. 4425. – DOI: 10.3390/math11214425. – Текст: электронный. (In Eng.).
23. Gaspars-Wieloch H. AHP Based on Scenarios and the Optimism Coefficient for New and Risky Projects: Case of Independent Criteria // Annals of Operations Research. – 2024. – Vol. 341. – pp. 937–961. – DOI: 10.1007/s10479-024-06197-w. – Текст: электронный. (In Eng.).
24. Alssalehin E., Paul Holborn P., Pilidis P. Techno-Economic Environmental Risk Analysis (TERA) in Hydrogen Farms // Energies. – 2025. – Vol. 18 (18). – P. 4959. – DOI: 10.3390/en18184959. – Текст: электронный. (In Eng.).
25. Kováčiková K., Baláž M., Kováčiková M., Novák A. Systemic Assessment of IoT Readiness and Economic Impact in Postal Services // Systems. – 2025. – Vol. 13 (10). – P. 910. – DOI: 10.3390/systems 13100910. – Текст: электронный. (In Eng.).
26. Umar M. A., Lano K. Advances in Automated Support for Requirements Engineering: A Systematic Literature Review // Requirements Engineering. – 2024. – Vol. 29. – pp. 177–207. – DOI: 10.1007/s007 66-023-00411-0. – Текст: электронный. (In Eng.).

Аннотация

В условиях высокой нестабильности внешней среды традиционные системы управления, основанные на статичных должностных инструкциях, теряют эффективность. Целью работы является разработка информационной технологии управления организационным развитием на основе компетентностной модели, обеспечивающей динамическое соответствие между проблемами компании, функциями и компетенциями сотрудников. Материалы и методы исследования включают системный подход, методы математического моделирования, теорию управления организационным развитием, а также сервисно-ориентированную архитектуру. В содержании работы предложена трёхзвенная структура «Проблема → Функция → Компетенция», разработана система дифференциальных уравнений, описывающая динамику проблемного поля, результативность выполнения функций и развитие человеческого капитала с учётом мотивации персонала. Введено понятие «зоны оптимума сотрудника» для количественной оценки баланса интересов бизнеса и работника. Основные результаты: создана сервисно-ориентированная архитектура информационной технологии, включающая модули каталога компетенций, оценки, оптимизации распределения, планирования развития и аналитики. Проведена экспериментальная апробация на предприятии (545 человек), показавшая снижение критичности проблем на 34% и рост вовлечённости персонала на 18%. Выводы подтверждают, что предложенная технология обеспечивает адаптивность компании и устойчивое развитие человеческого капитала. Направления дальнейших исследований связаны с интеграцией методов искусственного интеллекта для прогнозирования изменения проблемного поля и автоматической адаптации компетентностной модели.

Ключевые слова: информационная технология управления, компетентностная модель управления, математическое моделирование, организационное развитие, сервисно-ориентированная архитектура, управление человеческим капиталом

Список источников:

1. Белобородова Н. А. Компетентностный подход в развитии персонала организации / Н. А. Белобородова // Активизация интеллектуального и ресурсного потенциала регионов : материалы 4-й Всерос. науч.-практ. конф., г. Иркутск, 17 мая 2018 г. : в 2 ч. - Иркутск, 2018. - Ч. 2. - С. 267-270.
Beloborodova N.A.
2. Носырева И. Г., Белобородова Н. А. Технологии оценки профессиональных компетенций специалистов по оказанию государственных услуг в области занятости населения // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2019. – Т. 8. – № 2 (27). – С. 280–283. – DOI: 10/26140/ anie-2019-0802-0068. – Текст: электронный.
3. Белобородова Н. А. Влияние дистанционного режима работы на развитие организаций и компетенции персонала // Развитие российского общества: вызовы современности: Материалы национальной научно-практической конференции с международным участием. – Иркутск: Байкальский государственный университет, 2021. – С. 126–131.
4. Соколов Л. А. Разработка модели компетенций педагогического и вспомогательно-педагогического персонала // Вестник Университета Правительства Москвы. – 2025. – № 3. – С. 48–53.
5. Акмалова Д. Т. Механизмы организации и управления процессом формирования управленческой компетентности [Электронный ресурс]. – URL: rep.herzen.spb.ru/file_viewer/8412 (дата обращения: 18.06.2026). – Текст: электронный.
6. Рудых В. С., Носырева И. Г. Применение компетентностного подхода при найме и адаптации персонала в условиях производственного предприятия // Global and Regional Research. – 2025. – Т. 7. – № 2. – С. 195–202.
7. Кузнецова Е. Ю., Чоповда Е. А. Компетенции в организации деятельности и формировании организационной культуры промышленного предприятия // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. – 2012. – № 1. – С. 4–12.
8. Тихонова Н. К., Семченков А. В. Алгоритм и методология формирования корпоративной модели гибких компетенций управления медицинским персоналом в медицинской организации // Вестник ВШОУЗ. – 2025. – Т. 11. – № 3. – С. 44–59.
9. Бенаюн А. Разработка и внедрение системы компетенций: современные и будущие перспективы // Information Management and Business Review. – 2024. – Т. 16. – № 3. – С. 606–615. – DOI: 10.22610/imbr.v16i3(I).4013. – Текст: электронный. (In Eng.).
10 Джианг Х. П. Разработка внутренних корпоративных программ обучения с использованием компетентностного подхода // Journal of Technical Education Science. – 2024. – Vol. 19. – No. 5. – P. 72–82. – DOI: 10.54644/jte.2024.1624. – Текст: электронный. (In Eng.).
11. Гвоздева Т. В., Белов А. В. Проблемно-ориентированное управление организационным развитием. – Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. – ISBN 978-3-8454-1507-9.