<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Labour Economics</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Labour Economics</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Экономика труда</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2410-1613</issn>
<issn publication-format="electronic">2412-8929</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">117433</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/et.10.3.117433</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">JNTVLZ</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Problems of visualization of statistical data on occupational safety and health amidst digital transformation</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Проблемы визуализации статистических данных по охране труда в условиях цифровой трансформации в экономике</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-0942-0189</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">9492-4895</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Moskvina</surname>
<given-names>Mariya Sergeevna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Москвина </surname>
<given-names>Мария Сергеевна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>аналитик Центра исследований охраны труда</p>
</bio>
<email>mary.1997@mail.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Institution “All-Russian Scientific Research Institute of Labor” of the Ministry of Labour and Social Protection of the Russian Federation</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Федеральное государственное бюджетное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт труда» Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2023-03-31" publication-format="print">
<day>31</day>
<month>03</month>
<year>2023</year>
</pub-date>
<volume>10</volume>
<issue>3</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 10, NO3 (2023)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 10, №3 (2023)</issue-title>
<fpage>433</fpage>
<lpage>446</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2023-03-02">
<day>02</day>
<month>03</month>
<year>2023</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="">
<day></day>
<month></month>
<year></year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2023, Moskvina M.S.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2023, Москвина М.С.</copyright-statement>
<copyright-year>2023</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Moskvina M.S.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Москвина М.С.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2023-03-31"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/117433">https://1economic.ru/lib/117433</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article is devoted to the visualization of statistical data as a way of analyzing economic information, in particular, labor conditions and occupational safety and health. It is shown that scientific researchers offer methods for optimizing big data for a simpler and more understandable representation. Attention is paid to the need to develop programs and platforms to ensure occupational safety and health with visualization of the main indicators. The problems of obtaining and processing data and the introduction digital technology for the development and improvement of mechanisms of state management of occupational safety and health are discussed. The conclusions and recommendations obtained during the analysis on visualization of statistical data and integration into existing reports can serve as a guideline for meeting the needs of public authorities in high-quality and detailed statistical information, as well as the needs of commercial, scientific, educational organizations, the media, and individuals.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>Статья посвящена рассмотрению визуализации статистических данных как способа анализа экономической информации, в частности, условий и охраны труда. Показано, что научные исследователи предлагают в качестве методов по оптимизации больших данных для более простого и понятного их представления. Уделено внимание необходимости разработки программ и платформ для обеспечения охраны труда и здоровья персонала с визуализацией основных показателей. Обсуждаются проблемы получения и обработки данных, внедрения и использования цифровых технологий для развития и совершенствования механизмов государственного управления охраной труда. Полученные в ходе анализа выводы и рекомендации по визуализации статистических данных и интеграции в существующие отчеты могут послужить ориентиром на удовлетворение потребностей органов государственной власти в качественной и детализированной статистической информации, а также потребностей коммерческих, научных, образовательных организаций, СМИ, физических лиц.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>data analysis</kwd>
<kwd>statistical data</kwd>
<kwd>data visualization</kwd>
<kwd>occupational safety and health digital transformation</kwd>
<kwd>digital economy</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>анализ данных; статистические данные; визуализация данных; цифровая трансформация охраны труда; цифровая экономика</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Скорочкина Т.С. Информационные технологии визуализации бизнес-информации. / Учебное пособие. - М.: Финансовый университет, 2017. – 74 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Программа Оценка риска 1.0. Реестр программного обеспечения. [Электронный ресурс]. URL: https://reestr.digital.gov.ru/reestr/308733/ (дата обращения: 06.02.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Облачная платформа для автоматического анализа данных. КОМПЛИТ Центр. [Электронный ресурс]. URL: https://complete-center.ru/products/platforma_iiot (дата обращения: 06.02.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Sizarta Sarshar, Stein Haugen Visualizing risk related information for work orders through the planning process of maintenance activities // Safety Science. – 2018. – p. 144-154. – doi: 10.1016/j.ssci.2017.09.001.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Платонов В.В. Визуализация больших данных в экономических науках в условиях информационного общества // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 4. – c. 1831-1848. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111373.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Съемщиков С.Е., Евстигнеева И.Ю. Комплексная система оценки состояния охраны труда на Восточно-Сибирской железной дороге // XXI век. Техносферная безопасность. – 2017. – № 3(7). – c. 18-33.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Anuoluwapo Ajayi, Lukumon Oyedele, Olugbenga Akinade, Muhammad Bilal, Hakeem Owolabi, Lukman Akanbi, Juan Manuel Davila Delgado Optimised Big Data analytics for health and safety hazards prediction in power infrastructure operations // Safety Science. – 2020. – p. 104656. – doi: 10.1016/j.ssci.2020.104656.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Магеррамов П.А. Новые методы анализа и прогнозирования данных через визуализацию данных // Развитие финансовых отношений в период становления цифровой экономики: Международная научно-практическая конференция. Санкт-Петербург, 2019. – c. 408-411.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Шафоростов А.А., Сайкинов В.Е. Технологии фильтрации данных при визуализации больших данных // Информационное общество: современное состояние и перспективы развития: Международный студенческий форум. Краснодар, 2018. – c. 173-176.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Самарская Н.А. Трансформация охраны труда в условиях цифровой экономики // Экономика труда. – 2022. – № 2. – c. 333-348. – doi: 10.18334/et.9.2.114261.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Key Work Health and Safety Statistics. Safe Work Australia. [Электронный ресурс]. URL: https://www.safeworkaustralia.gov.au/doc/key-work-health-and-safety-statistics-australia-2022 (дата обращения: 08.02.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Work-related Traumatic Injury Fatalities. Safe Work Australia. [Электронный ресурс]. URL: https://www.safeworkaustralia.gov.au/doc/work-related-traumatic-injury-fatalities-australia-2021 (дата обращения: 08.02.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Health and Safety at work. Summary statistics for Great Britain – 2022</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Work-related fatal injuries in Great Britain. Health and Safety Executive. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.gov.uk/statistics/fatals.htm (дата обращения: 09.02.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. OSH BAROMETER Data Visualisation Tool. Eu–osha. [Электронный ресурс]. URL: https://visualisation.osha.europa.eu/osh-barometer/ (дата обращения: 09.02.2023).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Мониторинг условий и охраны труда. Eisot.rosmintrud.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://eisot.rosmintrud.ru/monitoring-uslovij-i-okhrany-truda (дата обращения: 01.03.2023).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>