<?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 Innovation Economics</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Innovation Economics</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Вопросы инновационной экономики</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="electronic">2222-0372</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">121647</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/vinec.14.4.121647</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">KHVHML</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">Cluster analysis of a company's digital and financial footprint in the context of government contracts</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Кластерный анализ цифрового и финансового следа компании в контексте государственных контрактов</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6893-9442</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">6750-2110</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Altukhova</surname>
<given-names>Natalya Faridovna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Алтухова  </surname>
<given-names>Наталья Фаридовна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>заведующий кафедрой «Финансовые технологии», к.э.н., доцент</p>
</bio>
<email>nfaltuhova@fa.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-7800-1108</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">6497-3302</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Gromova</surname>
<given-names>Alla Aleksandrovna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Громова </surname>
<given-names>Алла Александровна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>доцент кафедры «Финансовые технологии», к.э.н.</p>
</bio>
<email>aagromova@fa.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6060-5421</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">5350-5145</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Dolganova</surname>
<given-names>Olga Igorevna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Долганова </surname>
<given-names>Ольга Игоревна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>доцент кафедры «Финансовые технологии», к.э.н., доцент</p>
</bio>
<email>oidolganova@fa.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">The Financial University under the Government of the Russian Federation</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-24" publication-format="electronic">
<day>24</day>
<month>12</month>
<year>2024</year>
</pub-date>
<volume>14</volume>
<issue>4</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 14, NO4 (2024)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 14, №4 (2024)</issue-title>
<fpage>1417</fpage>
<lpage>1428</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2024-08-23">
<day>23</day>
<month>08</month>
<year>2024</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-08-28">
<day>28</day>
<month>08</month>
<year>2024</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2024, Altukhova N.F., Gromova A.A., Dolganova O.I.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2024, Алтухова Н.Ф., Громова А.А., Долганова О.И.</copyright-statement>
<copyright-year>2024</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Altukhova N.F., Gromova A.A., Dolganova O.I.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Алтухова Н.Ф., Громова А.А., Долганова О.И.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2024-12-24"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/121647">https://1economic.ru/lib/121647</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The Internet environment contains a great deal of information about almost every company. This digital footprint consists of both official information posted on corporate websites and government resources, and unofficial information found in social networks, forums, and digital media. Academics and practitioners are actively exploring the possibilities of collecting and analyzing such data. This allows to study in detail the specifics of t the company activities and to make more informed management and investment decisions by the management of the company and its counterparts.
The article examines the relationship between the digital and financial footprints of companies that participate in and win public procurement contracts. The research is based on cluster analysis, which makes it possible to identify groups of companies with common characteristics based on their digital activity in social networks. 

The analysis of company data from the social network Vkontakte (a fragment of the digital footprint) and from the Main Unified Information System in the Field of Public Procurement (a fragment of the financial footprint) revealed a clear relationship between the company's activity on the Internet and the cost of contracts. Such studies can be useful for government agencies involved in the control and optimization of public procurement processes, as well as for companies themselves seeking to increase their competitiveness in this market segment.


The research was carried out at the expense of budgetary funds under the Government (Public) Contract of the Financial University.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>В интернет-среде содержится много сведений практически о любой компании. Этот цифровой след состоит, как из официальной информации, размещенной на корпоративных сайтах и ресурсах органов государственной власти, так и неофициальной, находящейся в социальных сетях, форумах, цифровых СМИ. Ученые и практики активно исследуют возможности сбора и анализа подобных данных. Это позволяет детально изучить особенности функционирования компании и принимать более взвешенные управленческие и инвестиционные решения руководством компании и ее контрагентами.
В статье исследуется взаимосвязь между цифровым и финансовым следом компаний, участвующих и побеждающих в государственных закупках. Исследование проводится с применением методов кластерного анализа, которые позволяют выявить группы компаний с общими характеристиками на основе их цифровой активности в социальных сетях. Анализ данных о компании из социальной сети «Вконтакте» (фрагмент цифрового следа) и из Главной единой информационной системы в сфере государственных закупок (фрагмент финансового следа) позволили выявить четкую взаимосвязь между активностью компании в Интернете и стоимостью заключаемых контрактов. Подобные исследования могут быть полезны для государственных органов, занимающихся контролем и оптимизацией процессов государственных закупок, а также для самих компаний, стремящихся повысить свою конкурентоспособность в данном сегменте рынка.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>digital footprint</kwd>
<kwd>competitiveness</kwd>
<kwd>financial footprint</kwd>
<kwd>state financial control</kwd>
<kwd>cluster analysis</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>цифровой след</kwd>
<kwd>конкурентоспособность</kwd>
<kwd>финансовый след</kwd>
<kwd>государственный финансовый контроль</kwd>
<kwd>кластерный анализ</kwd></kwd-group><funding-group>
<funding-statement xml:lang="ru">Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета.</funding-statement>
</funding-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Молодчик М.А., Гагарин А.С., Елтышев Р.А. Цифровой образ компании и ее стоимость // Российский журнал менеджмента. – 2023. – № 1. – c. 5-22. – doi: 10.21638/spbu18.2023.101.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Debón А., Domenech J. Digital footprint approach for the study of competitiveness in wineries // Expert Systems with Applications. – 2024. – p. 125049. – doi: 10.1016/j.eswa.2024.125049.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Baur A.W. Harnessing the social web to enhance insights into people’s opinions in business, government and public administration // Information Systems Frontiers. – 2017. – № 2. – p. 231-251. – doi: 10.1007/s10796-016-9681-7.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Axenbeck J., Breithaupt P. Innovation indicators based on firm websites –Which website characteristics predict firm-level innovation activity? // PLoS ONE. – 2021. – № 4. – p. e0249583. – doi: 10.1371/journal.pone.0249583.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Blázquez-Soriano A., Domenech J. Web data mining for monitoring business export orientation // Technological and Economic Development of Economy. – 2018. – № 2. – p. 1-23. – doi: 10.3846/20294913.2016.1213193.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Kaplan A.M., Haenlein M. Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media // Business Horizons. – 2010. – № 1. – p. 59-68. – doi: 10.1016/j.bushor.2009.09.003/.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Crosato L., Domenech J., Liberati C. Websites’ data: a new asset for enhancing credit risk modeling. Ann Oper Res // Annals of Operations Research. – 2023. – doi: 10.1007/s10479-023-05306-5.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Weiler M., Jansen N., Hinz O. Can We Measure the Structural Dimension of Social Capital with Digital Footprint Data? – An Assessment of the Convergent Validity of an Indicator Extracted from Digital Footprint Data // Schmalenbach Journal of Business Research. – 2024. – № 76. – p. 159-195. – doi: 10.1007/s41471-024-00180-8.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Bushuyev S., Onyshchenko S., Bushuiev D., Bushuieva V., Bushuyeva N. Dynamics and impact of digital footprint on project success // Scientific Journal of Astana IT University. – 2021. – № 6. – p. 15-22. – doi: 10.37943/AITU.2021.38.94.002.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Рысков И.Е. Создание цифрового двойника организации как фактор повышения финансовой устойчивости предприятий в условиях экономической нестабильности // Устойчивое развитие (ESG): финансы, экономика, промышленность: Материалы IV Национальной научно-практической конференции с международным участием. Санкт-Петербург, 2023. – c. 265-271.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. McDonald R., Skatova A., Maple C. Attitudes towards Sharing Digital Footprint Data: a Discrete Choice Experiment // International Journal of Population Data Science. – 2023. – № 3. – doi: 10.23889/ijpds.v8i3.2287.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Shiells K., Di Cara N., Skatova A., Davis O., Haworth C., Skinner A., Thomas R., Tanner A., Macleod J., Timpson N., Boyd A. Participant acceptability of digital footprint data collection strategies: an exemplar approach to participant engagement and involvement in the ALSPAC birth cohort study // International Journal of Population Data Science. – 2020. – № 3. – doi: 10.23889/ijpds.v5i3.1728.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Parnes D., Gormus A. Prescreening bank failures with K-means clustering: Pros and cons // International Review of Financial Analysis. – 2024. – p. 103222. – doi: 10.1016/j.irfa.2024.103222.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Acito F. Cluster Analysis // Predictive Analytics with KNIME. – 2023. – p. 267–298. – doi: 10.1007/978-3-031-45630-5_13.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Заполнение информации о компании или ИП. VK Реклама. [Электронный ресурс]. URL: https://ads.vk.com/help/articles/mini_ads_details (дата обращения: 12.06.2024).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>