Научный архив: статьи

Введение. Рынок недвижимости – ключевой сектор экономики с высокой динамикой цен, зависимостью от макроэкономических факторов и сложностью прогнозирования. Традиционные методы анализа требуют много времени и ресурсов, что ограничивает их применение. Использование low-code платформ позволяет сократить затраты на разработку моделей и сделать инструменты анализа доступными для специалистов без углубленных навыков программирования. Цель исследования – продемонстрировать использование KNIME для прогнозирования стоимости объектов недвижимости и их классификации; оценить, насколько точны модели и насколько они полезны на практике.

Материалы и методы. Реализовано моделирование процессов рынка недвижимости с помощью платформы визуальной разработки сценариев KNIME Analytics Platform. Данные об объектах недвижимости собраны средствами Python библиотеки Cianparser, в KNIME Analytics Platform реализованы методы регрессионного анализа и визуализации данных.

Результаты исследования. Построены линейная и полиномиальная регрессия цен на недвижимость по заданным параметрам, выполнена кластеризация объектов недвижимости и визуализация полученных результатов. Кластеризация выявила три группы объектов, коррелирующих с локацией и инфраструктурой.

Обсуждение и заключение. KNIME подтвердил эффективность как low-code инструмент для анализа рынка недвижимости. Материалы статьи могут быть полезны для понимания динамики рынка недвижимости и прогнозирования его будущих тенденций.

Введение. Актуальность исследования обусловлена возрастающим интересом к когнитивным механизмам формирования оценочности в языке, а также необходимостью более детального изучения роли акциональных глаголов в организации смысловой структуры высказывания. Цель исследования – выявление механизмов, посредством которых акциональные глаголы профилируют оценочные категории и организуют взаимодействие между субъектом, объектом и контекстом действия.

Материалы и методы. Материалом исследования послужил сборник рассказов Захара Прилепина «Собаки и другие люди». Методология исследования основана на когнитивном и функционально-семантическом подходах к анализу языковых единиц.

Результаты исследования. В исследовании выявлено, что акциональные глаголы выполняют значимую роль в формировании оценочных категорий за счет метафоризации, создавая ассоциации с физическими действиями, природными явлениями и абстрактными состояниями, что способствует углублению восприятия текста читателем. Использование когнитивных механизмов усиливает оценочную составляющую текста и позволяет акцентировать внимание на ключевых аспектах действия.

Обсуждение и заключение. Сделанные автором выводы вносят вклад в развитие когнитивной лингвистики. Перспективы дальнейших исследований связаны с углубленным изучением специфики взаимодействия акциональных глаголов с другими когнитивными механизмами в текстах разных жанров. Материалы статьи могут быть полезны в преподавании русского языка и разработке методов функционально-семантического анализа

Введение. В статье рассматривается бизнес-подкаст как новый жанр экономического дискурса. Цель исследования – выявление ключевых особенностей и функций бизнес-подкастов в рамках экономической коммуникации.

Материалы и методы. Исследование выполнено на материале бизнес-подкастов, доступных на платформах YouTube, VK Podcasts, «Яндекс Музыка», Spotify, Apple Music и Soundcloud. На основе литературного анализа выявлены ключевые функции и особенности бизнес-подкастов. Применены методы сравнительного анализа и систематизации, позволяющие определить ключевые черты жанра.

Результаты исследования. В работе выделены структурные и функциональные особенности бизнес-подкастов, включая их образовательную и информационную значимость, а также их влияние на популяризацию экономических знаний. Доказано, что бизнес-подкаст отвечает основным критериям жанровой структуры – тематичности, цели, формату.

Обсуждение и заключение. Проведенный анализ дополняет представления о новом жанре экономического дискурса – бизнес-подкасте. Материалы статьи могут быть полезны исследователям, преподавателям и практикам, заинтересованным в новых формах медиаобразования и профессиональной коммуникации.

Введение. Статья посвящена обзору научных трудов, где рассматриваются различные аспекты российских молодежных общественных объединений 1990–2020-х гг. Цель исследования – проследить развитие концепции молодежной политики в исследованиях отечественных ученых в постсоветский период.

Материалы и методы. Материалами исследования стали основные научные работы по выбранной теме, опубликованные с конца 1980-х гг. Применены сравнительно-исторический, хронологический методы, метод перспективного анализа.

Результаты исследования. Из выводов исследования следует, что на данный момент необходимо переосмыслить деятельность молодежных общественных объединений с исторической и региональной точек зрения.

Обсуждение и заключение. В большей части научных работ тема молодежных объединений изучена с социологической или политологической стороны, что порождает потребность изучения молодежных общественных объединений с исторической точки зрения. Кроме того, значимую роль в изучении данной проблемы играют региональные исследования, благодаря которым складывается история молодежных объединений всей страны. Материалы статьи могут быть полезны для развития идей государственной и региональной молодежной политики.

Введение. Важность изучения вовлеченности студенческой молодежи в деструктивные практики обусловлена тем, что в этом возрасте повышена восприимчивость к образцам поведения людей из своего социального окружения, а период обучения является ключевым в становлении мировоззренческих ориентиров. В современных условиях, когда информационные технологии играют заметную роль в жизни общества, создаются благоприятные условия для появления новых форм деструктивного поведения. К ним относится кибербуллинг, распространенность которого возрастает. Цель исследования – охарактеризовать социальный портрет кибербуллера и жертвы в представлениях студенческой молодежи.

Материалы и методы. Эмпирической базой послужили данные анкетного онлайн-опроса «Кибербуллинг в современном интернет-пространстве» (n = 600) среди представителей студенческой молодежи Республики Мордовия.

Результаты исследования. Исследование показало, что в представлениях молодежи социальный портрет агрессора (кибербуллера) не связывается с определенными половозрастными характеристиками. В то же время, исходя из результатов расчета индексов агрессивности и виктимности респондентов, следует, что жертвой чаще является девушка в возрасте от 21 до 25 лет, а агрессором – юноша в возрасте от 21 до 25 лет.

Обсуждение и заключение. Результаты исследования дополняют социальный портрет акторов деструктивной интернет-практики социально-демографическими характеристиками. Материалы статьи могут быть интересны специалистам, занимающимся вопросами реализации молодежной политики, социологии социальной сферы, социологии молодежи, социологии интернета.

В условиях динамичного развития информационных технологий в России, вопросы управления человеческими ресурсами становятся ключевыми для сохранения конкурентоспособности и устойчивости компаний. Нехватка профессионалов, большая текучесть кадров и интенсивная борьба за лучшие таланты выдвигают на первый план необходимость разработки и реализации интегрированных стратегий управления персоналом. В данной работе рассматриваются основные направления и сложности в сфере управления ИТ-персоналом в России, а также предлагаются методы привлечения, адаптации и удержания сотрудников, сопровождаемые рекомендациями по созданию эффективной кадровой стратегии для ИТ-организаций.

В данной работе представлен комплексный анализ цифровых финансовых платформ как ключевого фактора трансформации мировой финансовой системы. Исследование охватывает инновационные технологии, лежащие в основе платформенной экономики, такие как блокчейн, искусственный интеллект, мобильный банкинг и облачные вычисления, а также их экономическое влияние на банковский сектор и финтех-рынок. Особое внимание уделяется тому, как цифровые финансовые платформы способствуют снижению транзакционных издержек, ускорению обработки данных и улучшению клиентского опыта, одновременно формируя новые модели взаимодействия между традиционными финансовыми институтами и финтех-стартапами. Анализируются также вызовы, связанные с регулированием цифровых активов, угрозы кибербезопасности и необходимость гармонизации международных нормативных стандартов, что подчеркивает важность баланса между инновациями и стабильностью финансовой системы.

Высшая математика является основным содержанием человеческой цивилизации, неотъемлемой и важной частью личностных качеств, а также базовой работой высшего профессионального и технического образования. В большинстве существующих программ профессиональной подготовки талантов в системе высшего профессионального образования высшая математика как важный культурный базовый курс и курс профессионального инструментария играет жизненно важную роль в последующем обучении студентов и повышении их общего уровня знаний. Однако, согласно исследованию в соответствующих учреждениях, математика, которая должна быть ключевым предметом для развития способностей студентов, была неоднократно сокращена в учебных часах во многих высших профессиональных учреждениях и даже находится под угрозой отмены во многих специальностях. В чем причина этой ситуации с математикой? Как вывести преподавание математики из затруднительного положения и вернуть ему надлежащую образовательную функцию? В данной статье анализируется и обсуждается это с практической точки зрения.

Целью данной статьи является изучение практики зарубежных транснациональных корпораций в области использования искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Методологическим основанием данной статьи явился комплексный подход, позволивший использовать совокупность методов (анализа, классификации и обобщения), позволивших системно и последовательно исследовать опыт транснациональных корпораций в решении проблемы использования новейших достижений в области машинного обучения и использования искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. В результате исследования автором выделены и систематизированы основные причины, требующие использования машинного обучения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Практическая ценность данной статьи определяется возможностью использования полученных результатов в целях дальнейшей разработки проблемы, связанной с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Сделан вывод, что система машинного обучения, позволяющая расширять возможности искусственного интеллекта, дает возможность транснациональным компаниям принимать решения на основе исторической и текущей информации о спросе и предложении, формируя точные прогнозы относительно функционирования цепочек поставок в условиях турбулентной внешней среды. Интеллектуальные системы машинного обучения (ИСМО) предоставляет транснациональным корпорациям инструмент, который способствует сокращению расходов и увеличению доходов, позволяет поддержать имидж надежного поставщика.

Основной проблемой любого подхода к машинному обучению является однофазность всего процесса. Исходное пространство признаков преобразуется таким образом, чтобы все данные соответствовали более-менее стандартным нормальным распределениям, после чего запускается модель, и в результате получаются выходные данные. Однако в настоящей статье рассматривается другая сторона вопроса. А что будет, если нелинейным способом преобразовать исходное пространство признаков и уже к новому пространству применить некоторый алгоритм? Представлено техническое объединение исправления геометрии пространства и последующее решение задачи формирования векторных образов для объектов панельных данных. В конце исследования приведено сравнение результатов как с ранее предложенными моделями, так и самого алгоритма с собой с учетом модификаций функций потерь. Результат показывает преимущество совместного обучения рассмотренных моделей упрощения пространства и моделей, используемых для решения некоей последующей задачи (например, построения векторных образов и кластеризации объектов). Основной упор сделан на аналитику панельных данных, однако идеология вполне поддается обобщению на любые направления, где присутствует множество дескриптивных векторов, характеризующих некоторый объект (для сохранения общности он не конкретизируется).

В статье на основе анализа применения химических средств в сельском хозяйстве показано, что химические средства, применяемые в борьбе с сорняками, болезнями и вредителями растений и животных, снижают естественное почвенное плодородие. Как следствие, это приводит к многократному ухудшению качества выращиваемого в сельском хозяйстве сырья, идущего на приготовление кормов для животных и пищи для людей. Это предопределяет разорение коллективных и фермерских хозяйств, снижение иммунитета и увеличение болезней домашних животных и людей, вымирание населения в сельской местности, исчезновение сел, нанесение ущерба экономике государств, рост угрозы войн всех против всех с последующим разрушением цивилизаций. Другими словами, проведение аграрной политики на основе применения химических средств в сельском хозяйстве является институциональной ловушкой, ведущей к росту угрозы голода, вымирания населения и неотвратимого исчезновения цивилизаций.

В условиях стремительного развития банковского сектора и изменений в технологической сфере финансового сектора, актуальность предмета исследования определяется необходимостью совершенствования существующих подходов к управлению кредитным риском с использованием современных технологий. В статье проанализированы основные этапы эволюции вопроса кредитного риска и ключевые события в сфере риск-менеджмента, оказавшие влияние на развитие теории вопроса, такие как: Ямайская валютная конференция 1976 года и введение стандартов «Базельские соглашения». Выявлена проблема потребности кредитных организаций в разработке инструментов, способных учесть особенности платежной дисциплины ипотечного заемщика, современные решения в области цифровых технологий и тренды развития методов оценки кредитного риска. Авторами рассмотрена структурно-логическая схема цифрового двойника ипотечного заемщика, позволяющая учесть потребность кредитных организаций в контекстуализации разнородных данных, составлении подробной аналитики текущего и ретро состояния, и прогнозировании будущего финансового поведения ипотечного заемщика. Можно предложить понятие гибридного виртуально-физического образа (паттерна) ипотечного кредитного портфеля, на основе структурно-логической схемы цифрового двойника ипотечного заемщика, позволяющего анализировать сценарии финансового поведения заемщиков, что развивает теорию кредитного риска.