Platform approach to the development of information support for scientific, technological and innovative activities

Введение

В эпоху цифровой экономики и развития искусственного интеллекта информационное обеспечение, предоставление данных является ключевым фактором развития научно-технологической и инновационной деятельности в стране и ее регионах [1]. При этом платформенный подход становится доминирующим механизмом взаимодействия между субъектами экономики. Положительное влияние и широкий спектр применения цифровых платформ уже многократно обсуждалось в научной литературе, достигнуто общее понимание о том, что основное преимущество цифровой платформы заключается в сокращении транзакционных издержек и ускорения взаимодействия между участниками. Благодаря этому без цифровых платформ в настоящее время нельзя представить деятельность не только крупных частных компаний, но и государственных органов власти, предоставляющих свои услуги посредством цифровой платформы такой как Госуслуги. В результате цифровые платформы уже оказали значительное влияние не только на бизнес-модели компаний и жизнь людей, но преобразуют экономический ландшафт страны, повышая связанность регионов за счет бесшовного цифрового пространства [2].

Цифровые платформы рассматривались в работах таких ученых как А.К. Субаева, Ф.Н. Мухаметгалиев, И.Л. Ибниев [3], Е.Н. Смирнов [4], В.Ф. Исламутдинов [5], И.В. Денисов, М.А. Положишникова, Н.Б. Куттыбаева, Е.С. Петренко [6], Е.М. Стырин, Ю.Д. Родионова [7] и других.

Несмотря на то, что цифровые платформы нашли широкое применение в самых разных сферах, важнейшая роль цифровых платформ в информационном обеспечении российских исследователей пока не проявилась в полной мере и раскрывается подробно в данной статье.

Актуальность данной темы обоснована быстрым ростом объемов исследовательских данных для получения объективных научных результатов. В результате научные данные в настоящее время являются таким же стратегическим ресурсом, как природные и человеческие ресурсы [8]. В странах с крупной экономикой сформирована цифровая инфраструктура обеспечения данными исследовательского труда. Введен специальный термин «цифровое кураторство», означающий повышение ценности цифровых исследовательских данных для текущего и будущего использования [9]. Сложилось убеждение, что «долгосрочное управление цифровыми активами является обязанностью каждого в цепочке создания стоимости цифровой информации» [10].

В последнее десятилетие признание важности информационного обеспечения для исследований позволяет Китаю стремительно развивать науку, в частности технологии искусственного интеллекта и в целом поддерживать высокие темпы роста технологического развития. Китайские ученые отмечают необходимость разработки и внедрения методов поддержки сбора, сопоставления, сохранения и использования научных данных [11]. Создание цифровых платформ для накопления и обмена данными уже сегодня позволило Китаю выйти в лидеры по уровню развития по ряду направлений технологического развития, включая искусственный интеллект.

В России тема больших данных и информационного обеспечения исследований актуализирована необходимостью достижения технологического суверенитета, ускоренного развития искусственного интеллекта.

Целью исследования в статье является обоснование необходимости создания в России национальной системы обмена данными в различных областях науки и техники.

Гипотеза исследования заключается в предположении о том, что в современных условиях повышения скорости и масштабов данных необходимо создать цифровую платформу статистических и исследовательских данных в разных областях науки и техники, что будет способствовать научно-технологическому развитию России.

Научная новизна исследования заключается в авторском анализе лучшего мирового опыта функционирования агрегаторов исследовательских платформ и разработке предложений по организации системной работы по обеспечению научными данными отечественных ученых.

Материалом исследования послужили кейсы о функционировании агрегаторов исследовательских платформ, сравнительный анализ их функционала в США, Китае, Великобритании.

В статье используются общетеоретические методы анализа научной литературы (синтез, анализ, сравнение, обобщение), а также качественного анализа данных.

Результаты

Тема больших данных привлекает многих ученых уже более десяти лет. Результаты поискового запроса по ключевому выражению «большие данные» по всем тематическим направлениям в базе Elibrary.ru представлены на рисунке 1.

Рис. 1 Динамика публикаций в базе Elibrary.ru по ключевому выражению «Большие данные» за период 2010-2022 годы

Источник: составлено автором по данным [12].

Всего в 2010-2022 годы опубликовано 9112 статей в журналах, материалах конференций и книг с ключевым выражением «Большие данные».

Видно, что динамика публикаций по ключевому выражению «Большие данные» за период 2010-2022 годы активно возрастает, причем особенно высокий рост наблюдается после 2018 года.

Если до 2017 года исследования в основном были сосредоточены на актуальности и технологических вопросах сбора больших данных, то в последние годы основной вопрос касался применения больших данных в различных сферах экономической деятельности, правового регулирования, информационной безопасности.

Тема цифровых платформ вышла на повестку дня в связи с расширением технологических возможностей сбора и обработки больших данных и активно обсуждается в последние годы (рис. 2).

Рис. 1 Динамика публикаций в базе Elibrary.ru по ключевому выражению «Цифровая платформа» за период 2013-2022 годы

Источник составлено автором по данным [12].

Если в 2013 году в научной электронной библиотеке Elibrary.ru не содержалось статей, книг, докладов конференций по тематике цифровых платформ, то в 2022 году здесь размещено уже 932 научные работы.

Исследователи констатируют возникновение нового научного направления цифровой платформенной экономики [13]. Тематика исследований охватывает определения, принципы, типологии цифровой платформенной экономики [14], отраслевую специфику, в том числе в индустриальных кластерах в условиях пандемии [15], в металлургической промышленности [16]. Раскрывается потенциал цифровых платформ в маркетинге для малого бизнеса [17], прогнозирования навигации [18] и многие другие аспекты.

Цифровые платформы в настоящее время выступают ключевым инструментом налаживания продуктивного взаимодействия между субъектами экономики в самых разных сферах, особенно в инновационной деятельности.

При наличии доступа в интернет цифровая платформа выступает удобным инструментом для обмена продукцией, услугами онлайн. Однако не всегда учитывается, что цифровая платформа может стать эффективным механизмом создания добавленной стоимости продукции, услуг. Анализ содержания статей по тематике цифровых платформ показывает, что авторы исходят из ограниченных возможностей использования данных и наличия доступа к ним. Более глубокий анализ содержится в статьях, где авторы профессионально связаны с возможностью получения таких данных. Вместе с тем в мире уже давно пошли по пути генерации данных больших данных от различных участников экономической деятельности и предоставления их для проведения исследований.

В связи с цифровизацией Китай в последние годы активно развивает направление предоставления данных, понимая, что исследования по их обработке позволяют создавать критическую массу для получения новых выводов и результатов в самых разных областях науки и техники от медицины до искусственного интеллекта.

В Китае для сбора научных данных используются платформы научно-университетской инфраструктуры (Китайская академия наук и университеты) и институциональные платформы, предназначенные для координации совместной работы и обмена данными.

В 2002 году китайское правительство запустило Национальный проект по обмену научными данными. Позже был создан ряд платформ для управления процессом обмена между пользователями и архивирования данных. В настоящее время сформирована полноценная национальная научно-техническая платформа, включающая Китайскую сеть обмена научно-техническими ресурсами [19], комплекс отраслевых платформ в самых разных сферах науки, центров обработки данных, в частности при Китайской академии науки [20], и государственную инфраструктуру обслуживания платформ.

Первичные данные загружаются университетами, научно-исследовательскими институтами. Для обработки данных функционирует платформа Национального центра обработки данных, через которую можно получить доступ к 20 отраслевым научным центрам обработки данных. Так, например, Национальный центр научных данных о здоровье населения, созданный в 2019 году на базе Китайской академии медицинских наук совместно с медицинскими учреждениями и профильными научно-исследовательскими институтами формирует экосистему научных данных для сбора и интеграции наборов данных и ресурсов базы данных из различных направлений и подразделений. Наборами данных национальных центров научных данных могут воспользоваться как студенты, так и продвинутые ученые. Для интеграции данных и их последующей обработки на платформах есть указания и ссылки на специальное программное обеспечение.

Платформенный подход получил широкое распространение в мире при предоставлении и обмене данными в области экономики и финансов (таблица 1).

Таблица 1 Зарубежный опыт предоставления исследовательских данных в экономике и финансах с помощью цифровых платформ

Для снижения барьеров предоставления данных в Китае функционируют ряд цифровых платформ, на которых можно получить качественные данные для проведения глубоких социально-экономических исследований.

Одна из крупнейших платформ China Research Data Service Platform (CNRDS) предназначена для предоставления таких исследовательских данных в области экономики, финансов и бизнеса. Данная платформа была задумана как китайский национальный ресурс по подобию американского опыта ведущих бизнес-школ, создающих ресурсы исследовательских данных для ученых, студентов. Использование таких данных позволяет готовить качественные исследования с последующей публикацией в ведущих мировых изданиях. Такой подход способствует продвижению страны на мировом научном пространстве.

Специализированная библиотека платформы Chinese Research Data Services Platform (CNRDS) отслеживает множество данных по финансовым рынкам, компаниям, торгующимся на финансовых рынках, предоставляет отчеты, проводится многомерный анализ текстовой информации, включая периодические издания и социальную сеть WeChat. здесь можно получить данные по регионам до уровня муниципалитетов, принимавших участие в различных исследованиях, данные по патентам, инновациям, экологии и многое другое.

Данные данного ресурса китайские ученые используют для выполнения дальнейших исследований в области социально-экономического развития, выявляя связи между факторами и влияние отдельных факторов на динамику отдельных и комплексных показателей. Наличие широкого массива данных позволяет использовать и развивать современный математический аппарат. Китайские исследования, как правило, опираются на разнообразные математические методы и компьютерную обработку данных, что также возможно благодаря разнообразию и длинному горизонту данных. На платформе размещаются результаты опросов, статистика, данные оригинальных исследований по регионам и муниципалитетам, что позволяет выявлять специфику и типологию регионов. В мировой научной базе содержится множество исследований, проведенных с помощью цифровой платформы CNRDS, и опубликованных в ведущих мировых научных журналах. В частности, изучен китайский опыт влияния региональной мобильности между поколениями на корпоративные инновации [25], эмпирически проверена взаимосвязь между вниманием инвесторов и эффективностью корпоративных инноваций [26] и многие другие.

Цифровая платформа China Stock Market & Accounting Research Database (CSMAR) [22] специализируется на предоставлении академических данных в области экономики и финансов. Компания подчеркивает, что уже более 120000 статей подготовлено с использованием данных CSMAR, причем не только из Китая. Пользователями данных являются крупнейшие университеты Китая, США, Великобритании, Малайзии, Гонконга и других стран.

Wharton Research Data Services WRDS [23] – поставщик данных от партнеров в самых разных сферах, включая бухгалтерский учет, банковское дело, экономику, ESG, финансы, здравоохранение, страхование, маркетинг и статистику. WRDS предоставляет глобальные данные, инструменты для аналитики исследований и академическую поддержку. WRDS позволяет получить исследователям информацию практически из первоисточника, так как среди поставщиков данных профессиональные ассоциации, дата-центры, консалтинговые агентства и центры исследований США и других стран. Так, например, Американская ассоциация больниц предоставляет базу данных ежегодных обследований, финансовые данные медицинских учреждений, результаты опросов и исследований в области информационных технологий. Бюро ван Дейка (BvD) [27] предоставляет сведения о широком массиве компаний Западной и Восточной Европы. Sustainalytics предоставляет данные исследований в области устойчивого развития [28]. В целом около 60 компаний являются поставщиками данных WRDS, включая такие крупные центры как Thomson Reuters, Clarivate Analytics, Revinitiv и многие другие.

Существуют отраслевые структуры, предоставляющие наборы данных для исследований. Например, в сфере сельского хозяйства в США существует Служба сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США. Ресурсы баз данных позволяют получить специализированные статистические наборы по результатам мониторинга урожая, индексы дистанционного зондирования, данные геохимии, анализа почвы и отложений [29].

В Великобритании данные исследовательского характера предоставляются UK Data Service [24]. Это единственная исследовательская инфраструктура, финансируемая государством для сбора данных в области социальных наук. База содержит как открытые, так и закрытые данные, охватывает широкий спектр данных в области экономики, окружающей среды и энергетики, политики, информации и коммуникаций, трудовых отношений бедности и т.д. Цифровые платформы баз исследовательских данных содержат, как правило, инструменты обработки количественных и качественных данных и их визуализации. Важным достоинством является возможность скачать исходные данные для того, чтобы протестировать полученные результаты или использовать их в новых исследованиях.

Что касается России, то в нашей стране пока еще слабо развита культура формирования датасетов, в частности для социально-экономических исследований. Информация для исследователей в основном представлена опубликованными исследованиями, размещенными в научных библиотеках электронной библиотеке Elibrary.ru, Университетской информационной системе РОССИЯ (УИС РОССИЯ). Систематизированные статистические данные представлены на сайтах Росстат, ЕМИСС. специфические данные представлены на отраслевых ресурсах. В частности, можно воспользоваться представленной на официальных ресурсах налоговой статистикой, аналитикой по преступлениям, данными по госзакупкам, финансовой статистикой ЦБ России. Активно развивается Сбериндекс. На этом ресурсе ПАО «Сбербанк» можно найти как готовые исследования, так и наборы данных для них, хотя представленная статистика пока не отличается широким разнообразием как по составу, так и по географии. В частности, отсутствует возможность детализации информации по регионам. ПАО «Сбербанк» развивает также сервис аналитики для бизнеса и регионов Сбераналитика. Как следует из информации на сайте [30], данный сервис готов предложить широкий спектр информации по категориям пользователей: средний и крупный бизнес, госсектор, малый бизнес. Заметна клиентоцентричность, сервис предлагает создание решений под конкретные задачи. Обращает внимание строгая ориентация на сугубо коммерческое предоставление услуг. Понятно, что молодой аналитический бизнес больших данных нуждается в развитии, но все же, на наш взгляд, необходимо предусмотреть возможности использования Сбераналитики в университетах для учебных и исследовательских задач.

Обсуждение и выводы

Для повышения качества научных исследований в России необходимо уделить больше внимания налаживанию системы доступа к данным в различных областях науки. Целесообразно создать национальную систему обмена данными с предоставлением информации о способах обработки таких данных. Это будет способствовать активизации междисциплинарных исследований, поможет как начинающим исследователям, так и уже сложившимся. Будет способствовать привлечению в научную деятельность молодежи. В данной статье в большей степени затронут аспект социально-экономических исследований в силу профессиональной специфики автора. В современных условиях технологического развития, на наш взгляд, именно платформенный подход предоставляет лучшие возможности для обмена данными, а также для организации и поддержки всего процесса обработки данных, а не просто скачивания и копирования. Дополнительные возможности создает интеграция с платформой институциональных хранилищ данных. В настоящее время открытые данные министерств и ведомств размещены на их соответствующих сайтах. Целесообразно объединить такие данные на единой платформе, что значительно облегчит поиск и обработку данных. Чтобы исключить возможность несанкционированной утечки данных, целесообразно обеспечить идентификацию пользователя через Госуслуги. Будет удобно, если у каждого пользователя будет личный кабинет с сохранением истории сбора данных. В целом платформенный подход к сбору и обработке данных имеет четыре важных преимущества:

Во-первых, позволяет использовать предыдущие накопленные ресурсы статистики и данных.

Во-вторых, облегчает поиск и доступ специализированного программного обеспечения для обработки данных.

В-третьих, институционализированная платформа позволяет создавать связи между научными данными, научными документами, проектами и исследователями.

В-четвертых, может предоставить пользователям универсальный доступ к статистике, научным данным и прочим институциональным знаниям.

Использование преимуществ платформенного подхода в развитии системы предоставления и обмена данными будет способствовать привлечению молодых кадров к научной работе, повышению качества научных исследований российских ученых и в конечном итоге достижению технологического суверенитета.