Помощь студентам в учебе
НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ РАСПРОСТРАНЕНИЯ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
|
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ СЕТИ ИНТЕРНЕТ 21
1.1 Моделирование и прогнозирование распространения сети Интернет с учетом
воспроизводства населения 23
1.1.1 Разработка количественной модели распространения нововведения: система
уравнений, алгоритм численного решения и процедура идентификации параметров 24
1.1.2 Прогнозирование распространения сети Интернет на основе разработанной
количественной модели 32
1.2 Некоторые аналитические модели распространения новых информационных
технологий и их приложения 44
1.2.1 Аналитическая модель распространения нововведения с учетом обучения 45
1.2.2 Модель динамики цифрового разрыва 51
1.3 Многостадийные модели распространения и интенсивности использования новых
информационных технологий 57
1.3.1 Совместное моделирование количества информированных, намеренных
воспользоваться и пользователей новой технологии 58
1.3.2 Совместное моделирование количества пользователей и абонентов 75
1.3.3 Многостадийная модель охватов аудитории сети Интернет 80
ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ИНТЕНСИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И РЕСУРСОВ 85
2.1 Количественная модель интенсивности использования сети Интернет 87
2.1.1 Разработка модели интенсивности (частоты) использования сети Интернет 90
2.1.2 Прогнозирование динамики охватов аудитории сети Интернет на основе
разработанной количественной модели 114
2.2 Моделирование онлайн-панели при помощи смеси бета-биномиальных
распределений 125
2.3 Модель охвата аудитории информационных ресурсов WWW 136
2.3.1 Модель поведения пользователей информационного ресурса WWW 139
2.3.2 Способ расчёта охватов аудитории информационных ресурсов WWW по данным
счетчиков 153
ГЛАВА 3. СОВМЕСТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРКА И РЫНКА ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ 160
3.1 Модели распространения мобильной связи среди индивидов и в домохозяйствах 163
3.1.1 Модели с постоянным потенциалом распространения 163
3.1.2 Модели с линейно растущим потенциалом распространения 193
3.2 Совместное моделирование компьютерного рынка и парка компьютеров 205
3.2.1 Модель распределения срока службы компьютера 206
3.2.2 Прогнозирование парка и рынка ПК, планшетных компьютеров и сотовых
телефонов 217
ГЛАВА 4. МОДЕЛЬ ВЫБОРА НОВЫХ ИКТ ДЛЯ ИНВЕСТИРОВАНИЯ ВЕНЧУРНЫМ ФОНДОМ 223
4.1 Модель принятия решения об инвестировании в информационные и
телекоммуникационные технологии венчурным фондом 224
4.2 Проблемы венчурного инвестирования в новый способ предоставления программного
обеспечения 251
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 260
ОПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 264
ПРИЛОЖЕНИЕ
ГЛАВА 1. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ СЕТИ ИНТЕРНЕТ 21
1.1 Моделирование и прогнозирование распространения сети Интернет с учетом
воспроизводства населения 23
1.1.1 Разработка количественной модели распространения нововведения: система
уравнений, алгоритм численного решения и процедура идентификации параметров 24
1.1.2 Прогнозирование распространения сети Интернет на основе разработанной
количественной модели 32
1.2 Некоторые аналитические модели распространения новых информационных
технологий и их приложения 44
1.2.1 Аналитическая модель распространения нововведения с учетом обучения 45
1.2.2 Модель динамики цифрового разрыва 51
1.3 Многостадийные модели распространения и интенсивности использования новых
информационных технологий 57
1.3.1 Совместное моделирование количества информированных, намеренных
воспользоваться и пользователей новой технологии 58
1.3.2 Совместное моделирование количества пользователей и абонентов 75
1.3.3 Многостадийная модель охватов аудитории сети Интернет 80
ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ИНТЕНСИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И РЕСУРСОВ 85
2.1 Количественная модель интенсивности использования сети Интернет 87
2.1.1 Разработка модели интенсивности (частоты) использования сети Интернет 90
2.1.2 Прогнозирование динамики охватов аудитории сети Интернет на основе
разработанной количественной модели 114
2.2 Моделирование онлайн-панели при помощи смеси бета-биномиальных
распределений 125
2.3 Модель охвата аудитории информационных ресурсов WWW 136
2.3.1 Модель поведения пользователей информационного ресурса WWW 139
2.3.2 Способ расчёта охватов аудитории информационных ресурсов WWW по данным
счетчиков 153
ГЛАВА 3. СОВМЕСТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРКА И РЫНКА ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ 160
3.1 Модели распространения мобильной связи среди индивидов и в домохозяйствах 163
3.1.1 Модели с постоянным потенциалом распространения 163
3.1.2 Модели с линейно растущим потенциалом распространения 193
3.2 Совместное моделирование компьютерного рынка и парка компьютеров 205
3.2.1 Модель распределения срока службы компьютера 206
3.2.2 Прогнозирование парка и рынка ПК, планшетных компьютеров и сотовых
телефонов 217
ГЛАВА 4. МОДЕЛЬ ВЫБОРА НОВЫХ ИКТ ДЛЯ ИНВЕСТИРОВАНИЯ ВЕНЧУРНЫМ ФОНДОМ 223
4.1 Модель принятия решения об инвестировании в информационные и
телекоммуникационные технологии венчурным фондом 224
4.2 Проблемы венчурного инвестирования в новый способ предоставления программного
обеспечения 251
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 260
ОПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 264
ПРИЛОЖЕНИЕ
Информационный «взрыв» XXI века сопровождается ускоренной разработкой и быстрым распространением новых технологий, их эволюцией, конкуренцией и замещением. У каждого из таких устройств, как персональный компьютер, мобильный телефон, цифровая камера и пластиковая карточка, сегодня насчитывается более двух миллиардов пользователей. Не менее популярны новые услуги, среди которых - доступ к сети Интернет и информационным ресурсам WWW, электронная коммерция и реклама, видеоконференции, дистанционное обучение, программное обеспечение в виде услуги (SaaS). В то же время завершают жизненный цикл и выходят из употребления широко распространенные ранее технологии: телеграф, факс, компакт-диски, а в ряде стран - и проводная телефонная связь.
Стремительное развитие и быстрая смена технологий , изменяя поведение пользователей и потребителей, вынуждают руководителей и специалистов принимать решения в условиях высокой неопределённости, а значительный объём разнородных и противоречащих друг другу статистических показателей усложняет выбор альтернатив. В итоге проблемы оценки современного состояния и прогнозирования распространения новых информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), ранее интересовавшие преимущественно производителей компьютерной техники, связистов, финансистов и маркетологов, попадают в поле внимания руководителей и специалистов издательской, библиотечной и образовательной отраслей [293-296, 212].
Основу моделирования и прогнозирования распространения новых информационных технологий по сей день образуют классические модели
диффузии инноваций, созданные около полувека назад и обладающие весьма ограниченными объяснительными и прогностическими возможностями. Разработка и апробация более пригодных для решения практических задач моделей становится возможной благодаря, во-первых, доступности
статистических и социологических данных об использовании новых технологий, и, во-вторых, - возросшей вычислительной мощности компьютерной техники и наличию необходимого программного обеспечения. Данная работа посвящена разработке и внедрению количественных моделей распространения ИКТ, которые позволяют решать задачи прогнозирования, анализа сценариев и оценки воздействия регулирования, что существенно расширяет инструментарий поддержки принятия решений руководителями учреждений, организаций и компаний перечисленных выше отраслей.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования является процесс распространения новых информационных технологий, который рассматривается как коммуникационный процесс распространения информации о нововведении. Традиционно основными считались два канала распространения сведений - средства массовой информации и межличностное общение, в то время как обучение в образовательном учреждении и в семье ранее оставались за рамками рассмотрения.
Предметом исследования являются количественные модели динамики (изменения во времени) статистических показателей распространения новых информационных технологий. В частности, в работе предложены модели динамики аудитории Интернета, охвата аудитории информационных ресурсов WWW, парка компьютеров, мобильной связи, предоставления программного обеспечения в качестве сервиса (SaaS), обосновано применение таких моделей в качестве инструмента поддержки принятия решений.
Цель и основные задачи исследования
Целью исследования является разработка и апробация количественных моделей распространения новых информационных и телекоммуникационных технологий как инструмента поддержки принятия решений.
В соответствии с поставленной целью в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
1. Разработать количественную модель распространения нововведения в обществе, сегментированном по полу и типу населенного пункта, учитывающую процессы воспроизводства населения, а также изменение доступности использования нового продукта или услуги во времени. Применить разработанную модель для построения прогноза распространения сети Интернет в России и в различных типах населенных пунктов (города, села). Вывести и использовать аналитические решения уравнений распространения нововведения в частном случае стабильной популяции, для изучения влияния обучения использованию нововведения в семье и в школе на распространение информационных технологий.
2. Разработать и апробировать на данных массовых социологических опросов многостадийную модель роста интенсивности использования нововведения. Построить среднесрочные прогнозы суточного, недельного и месячного охватов аудитории российского Интернета.
3. Разработать и апробировать на данных социологических опросов модель
кумулятивных кривых охвата аудитории Интернета, на данных онлайн-панелей и счетчиков - модель кумулятивных кривых охвата аудитории
информационных ресурсов WWW.
4. Разработать и апробировать на данных социологических опросов об
использовании мобильной связи индивидами и в домохозяйствах
количественные модели распространения нововведений, в которых единицей, принимающей решения, является не индивид, а домохозяйство.
5. Разработать модель и прогноз распространения компьютерного парка и рынка России с привлечением социологических данных и онлайн-опросов.
6. Разработать метод выбора новых проектов в сфере ИКТ для венчурного инвестирования. Проанализировать новые направления в предоставлении ИТ- услуг, такие как предоставление программного обеспечения в качестве услуги (SaaS) при помощи разработанного метода и выработать рекомендации для венчурных инвесторов и ИТ-предпринимателей.
Научная новизна исследования состоит в обосновании и последующей разработке комплекса средств анализа сценариев и построения прогнозов распространения новых информационных технологий, в состав которого входят:
• количественная модель распространения новой информационной технологии, учитывающая процессы воспроизводства населения, изменение доступности нововведения с течением времени, а также обучение использованию новой технологии в учебных заведениях;
• аналитические решения уравнений указанной модели, позволившие описать историческую динамику и построить прогнозы распространения Интернета в ряде стран, где статистические данные противоречат предсказаниям классических моделей распространения нововведений;
• многостадийная модель интенсивности использования информационного ресурса, на основе которой построены прогнозы суточного, недельного и месячного охватов аудитории российского Интернета;
• модели интенсивности использования информационных ресурсов в форме вероятностных смесей, позволяющие полностью описать кумулятивные кривые охватов аудитории онлайн-ресурсов, построенные по данным онлайн-панелей и счетчиков;
• модель распространения нововведения, рассматривающая в качестве
единицы, принимающей решения, домохозяйство, и при этом
описывающая три вида данных: о личном владении сотовыми телефонами, об использовании сотовой связи индивидом и о наличии сотового телефона в домохозяйстве;
• оценка размера эксплуатационного парка технических систем, использующая функцию распределения времени отказа устройства, полученную с привлечением данных ежегодных онлайн-опросов;
• инструментарий отбора проектов в сфере новых информационных технологий венчурным фондом на основе метода машинного обучения, включающий способ визуализации агрегированных экспертных оценок в виде двумерной карты.
Личное участие автора в получении результатов, изложенных в диссертации:
1. Автор построил систему интегро-дифференциальных уравнений распространения новых информационных технологий с учетом процессов воспроизводства населения и динамики стоимости доступа, разработал программное обеспечение для её численного решения, нашёл некоторые аналитические решения этой системы при помощи элементарных и специальных функций. Автор рассчитал среднесрочные прогнозы полной (полугодовой) аудитории Интернета в России и ряде развитых и развивающихся стран, а также в российских городах и сёлах.
2. Автором построены среднесрочные прогнозы суточного, недельного и месячного охватов аудитории российского Интернета.
3. Автор предложил модель поведения онлайн-панели в виде смеси бета- биномиальных распределений для описания наборов кумулятивных кривых охвата аудитории информационных ресурсов WWW.
4. Автором разработаны модели принятия решения об использовании новой информационной технологии домохозяйством, в которой первым владельцем нового продукта становится глава домохозяйства, а остальные получают продукт в личное владение с определенной задержкой. Автор провел расчеты по этой модели, и построил прогнозы динамики количества пользователей мобильной связи в России.
5. С целью определить функцию распределения срока службы (т.н. функцию надежности) компьютера автор разработал и с 2004-го по 2008-й год проводил онлайн-опросы о сроке службы компьютера на Интернет-портале Rambler.
6. Автор разработал диаграмму “неопределенность - привлекательность”, моделирующую принятие венчурным фондом решений по предложенным инновационным проектам.
Стремительное развитие и быстрая смена технологий , изменяя поведение пользователей и потребителей, вынуждают руководителей и специалистов принимать решения в условиях высокой неопределённости, а значительный объём разнородных и противоречащих друг другу статистических показателей усложняет выбор альтернатив. В итоге проблемы оценки современного состояния и прогнозирования распространения новых информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), ранее интересовавшие преимущественно производителей компьютерной техники, связистов, финансистов и маркетологов, попадают в поле внимания руководителей и специалистов издательской, библиотечной и образовательной отраслей [293-296, 212].
Основу моделирования и прогнозирования распространения новых информационных технологий по сей день образуют классические модели
диффузии инноваций, созданные около полувека назад и обладающие весьма ограниченными объяснительными и прогностическими возможностями. Разработка и апробация более пригодных для решения практических задач моделей становится возможной благодаря, во-первых, доступности
статистических и социологических данных об использовании новых технологий, и, во-вторых, - возросшей вычислительной мощности компьютерной техники и наличию необходимого программного обеспечения. Данная работа посвящена разработке и внедрению количественных моделей распространения ИКТ, которые позволяют решать задачи прогнозирования, анализа сценариев и оценки воздействия регулирования, что существенно расширяет инструментарий поддержки принятия решений руководителями учреждений, организаций и компаний перечисленных выше отраслей.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования является процесс распространения новых информационных технологий, который рассматривается как коммуникационный процесс распространения информации о нововведении. Традиционно основными считались два канала распространения сведений - средства массовой информации и межличностное общение, в то время как обучение в образовательном учреждении и в семье ранее оставались за рамками рассмотрения.
Предметом исследования являются количественные модели динамики (изменения во времени) статистических показателей распространения новых информационных технологий. В частности, в работе предложены модели динамики аудитории Интернета, охвата аудитории информационных ресурсов WWW, парка компьютеров, мобильной связи, предоставления программного обеспечения в качестве сервиса (SaaS), обосновано применение таких моделей в качестве инструмента поддержки принятия решений.
Цель и основные задачи исследования
Целью исследования является разработка и апробация количественных моделей распространения новых информационных и телекоммуникационных технологий как инструмента поддержки принятия решений.
В соответствии с поставленной целью в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
1. Разработать количественную модель распространения нововведения в обществе, сегментированном по полу и типу населенного пункта, учитывающую процессы воспроизводства населения, а также изменение доступности использования нового продукта или услуги во времени. Применить разработанную модель для построения прогноза распространения сети Интернет в России и в различных типах населенных пунктов (города, села). Вывести и использовать аналитические решения уравнений распространения нововведения в частном случае стабильной популяции, для изучения влияния обучения использованию нововведения в семье и в школе на распространение информационных технологий.
2. Разработать и апробировать на данных массовых социологических опросов многостадийную модель роста интенсивности использования нововведения. Построить среднесрочные прогнозы суточного, недельного и месячного охватов аудитории российского Интернета.
3. Разработать и апробировать на данных социологических опросов модель
кумулятивных кривых охвата аудитории Интернета, на данных онлайн-панелей и счетчиков - модель кумулятивных кривых охвата аудитории
информационных ресурсов WWW.
4. Разработать и апробировать на данных социологических опросов об
использовании мобильной связи индивидами и в домохозяйствах
количественные модели распространения нововведений, в которых единицей, принимающей решения, является не индивид, а домохозяйство.
5. Разработать модель и прогноз распространения компьютерного парка и рынка России с привлечением социологических данных и онлайн-опросов.
6. Разработать метод выбора новых проектов в сфере ИКТ для венчурного инвестирования. Проанализировать новые направления в предоставлении ИТ- услуг, такие как предоставление программного обеспечения в качестве услуги (SaaS) при помощи разработанного метода и выработать рекомендации для венчурных инвесторов и ИТ-предпринимателей.
Научная новизна исследования состоит в обосновании и последующей разработке комплекса средств анализа сценариев и построения прогнозов распространения новых информационных технологий, в состав которого входят:
• количественная модель распространения новой информационной технологии, учитывающая процессы воспроизводства населения, изменение доступности нововведения с течением времени, а также обучение использованию новой технологии в учебных заведениях;
• аналитические решения уравнений указанной модели, позволившие описать историческую динамику и построить прогнозы распространения Интернета в ряде стран, где статистические данные противоречат предсказаниям классических моделей распространения нововведений;
• многостадийная модель интенсивности использования информационного ресурса, на основе которой построены прогнозы суточного, недельного и месячного охватов аудитории российского Интернета;
• модели интенсивности использования информационных ресурсов в форме вероятностных смесей, позволяющие полностью описать кумулятивные кривые охватов аудитории онлайн-ресурсов, построенные по данным онлайн-панелей и счетчиков;
• модель распространения нововведения, рассматривающая в качестве
единицы, принимающей решения, домохозяйство, и при этом
описывающая три вида данных: о личном владении сотовыми телефонами, об использовании сотовой связи индивидом и о наличии сотового телефона в домохозяйстве;
• оценка размера эксплуатационного парка технических систем, использующая функцию распределения времени отказа устройства, полученную с привлечением данных ежегодных онлайн-опросов;
• инструментарий отбора проектов в сфере новых информационных технологий венчурным фондом на основе метода машинного обучения, включающий способ визуализации агрегированных экспертных оценок в виде двумерной карты.
Личное участие автора в получении результатов, изложенных в диссертации:
1. Автор построил систему интегро-дифференциальных уравнений распространения новых информационных технологий с учетом процессов воспроизводства населения и динамики стоимости доступа, разработал программное обеспечение для её численного решения, нашёл некоторые аналитические решения этой системы при помощи элементарных и специальных функций. Автор рассчитал среднесрочные прогнозы полной (полугодовой) аудитории Интернета в России и ряде развитых и развивающихся стран, а также в российских городах и сёлах.
2. Автором построены среднесрочные прогнозы суточного, недельного и месячного охватов аудитории российского Интернета.
3. Автор предложил модель поведения онлайн-панели в виде смеси бета- биномиальных распределений для описания наборов кумулятивных кривых охвата аудитории информационных ресурсов WWW.
4. Автором разработаны модели принятия решения об использовании новой информационной технологии домохозяйством, в которой первым владельцем нового продукта становится глава домохозяйства, а остальные получают продукт в личное владение с определенной задержкой. Автор провел расчеты по этой модели, и построил прогнозы динамики количества пользователей мобильной связи в России.
5. С целью определить функцию распределения срока службы (т.н. функцию надежности) компьютера автор разработал и с 2004-го по 2008-й год проводил онлайн-опросы о сроке службы компьютера на Интернет-портале Rambler.
6. Автор разработал диаграмму “неопределенность - привлекательность”, моделирующую принятие венчурным фондом решений по предложенным инновационным проектам.
Безусловно, данной работой направления исследований информационных процессов, протекающих в венчурных фондах, далеко не исчерпаны. Перспективными нам представляются следующие задачи:
• рассмотреть каналы распространения информации (заявки, презентации, встречи), их пропускную способность, виды помех, способы повышения пропускной способности каналов;
• разработать меры по снижению интенсивности ошибок во внутренних и внешних каналах, включая развитие коммуникативных навыков и формата сообщений;
• разграничить потери информации благодаря отсутствию экспертизы и благодаря неполноте представленной информации;
• обосновать важность предлагаемой автором методики низкой пропускной способностью канала нижнего уровня;
• провести сравнительный анализ эффективности передачи информации через традиционные каналы и новых способов коммуникаций, таких как социальные сети венчурных инвесторов;
• разработать информационные критерии эффективности “первых встреч” и других стадий отбора венчурных проектов;
• обосновать фокус исследования лишь на нижнем уровне системы - уровне работы аналитика, описать интерфейсы предоставления информации выше- и нижележащим уровням иерархии;
• исследовать обратную связь в системе и взаимное обучение;
• рассмотреть систему отбора проектов как самообучающуюся нейронную сеть, состоящую из двух или трёх слоёв.
Данная диссертационная работа является завершенным научным исследованием, актуальность которого обусловлена интенсивным внедрением новых информационных и телекоммуникационных технологий, ростом числа электронных изданий, разнообразия информационных ресурсов и услуг, предлагаемых через Интернет. Как показал опыт 2006-2013 гг., данные социологических опросов и маркетинговых исследований существенно отклоняются от предсказаний классических логистических моделей. Выявленная проблема делает изучение общих закономерностей, позволяющих объяснить и прогнозировать распространение инфокоммуникационных инноваций, актуальной научной задачей.
В исследовании получены следующие научные результаты:
1. Построена количественная модель распространения нововведения в неоднородном (по полу и географии проживания) обществе с учетом демографических процессов и изменения стоимости новинки во времени. Разработанная модель апробирована на данных массовых репрезентативных социологических опросов. Построен и подтвержден прогноз распространения Интернета в России и крупных географических единицах.
2. Разработан способ решения уравнений распространения нововведений в стабильной популяции и проанализированы случаи обучения использованию нововведения в семье и в школе, не поддающиеся решению на основе ранее использованных моделей.
3. Разработаны многостадийные модели распространения Интернета, которые апробированы на данных массовых социологических опросов. На этой основе построены прогнозы распространения Интернета в России до 2023 г.
4. Разработаны и апробированы количественные модели, позволяющие совместно анализировать статистику распространения нововведений в домохозяйствах и среди индивидов.
5. Разработана и апробирована модель роста охвата аудитории Интернета в целом по данным социологических опросов и модели роста охвата аудитори крупных информационных ресурсов (поисковых и почтовых сервисов и масс-медиа) по данным онлайн-панелей и счетчиков.
6. Разработаны модель и прогноз распространения компьютерного парка России на основании данных маркетинговых исследований и онлайн-опросов. Обоснована важность системного подхода к моделированию компьютерного парка и необходимость совместного использования данных маркетинговых исследований и онлайн-опросов. Построены прогнозы компьютерного парка и рынка Российской Федерации до 2016 г.
7. Разработан и апробирован метод выбора проектов в сфере ИКТ для венчурного инвестирования. На его основе проанализировано новое направление в предоставлении ИТ-услуг (SaaS), выработаны рекомендации для инвесторов и ИТ-предпринимателей.
• рассмотреть каналы распространения информации (заявки, презентации, встречи), их пропускную способность, виды помех, способы повышения пропускной способности каналов;
• разработать меры по снижению интенсивности ошибок во внутренних и внешних каналах, включая развитие коммуникативных навыков и формата сообщений;
• разграничить потери информации благодаря отсутствию экспертизы и благодаря неполноте представленной информации;
• обосновать важность предлагаемой автором методики низкой пропускной способностью канала нижнего уровня;
• провести сравнительный анализ эффективности передачи информации через традиционные каналы и новых способов коммуникаций, таких как социальные сети венчурных инвесторов;
• разработать информационные критерии эффективности “первых встреч” и других стадий отбора венчурных проектов;
• обосновать фокус исследования лишь на нижнем уровне системы - уровне работы аналитика, описать интерфейсы предоставления информации выше- и нижележащим уровням иерархии;
• исследовать обратную связь в системе и взаимное обучение;
• рассмотреть систему отбора проектов как самообучающуюся нейронную сеть, состоящую из двух или трёх слоёв.
Данная диссертационная работа является завершенным научным исследованием, актуальность которого обусловлена интенсивным внедрением новых информационных и телекоммуникационных технологий, ростом числа электронных изданий, разнообразия информационных ресурсов и услуг, предлагаемых через Интернет. Как показал опыт 2006-2013 гг., данные социологических опросов и маркетинговых исследований существенно отклоняются от предсказаний классических логистических моделей. Выявленная проблема делает изучение общих закономерностей, позволяющих объяснить и прогнозировать распространение инфокоммуникационных инноваций, актуальной научной задачей.
В исследовании получены следующие научные результаты:
1. Построена количественная модель распространения нововведения в неоднородном (по полу и географии проживания) обществе с учетом демографических процессов и изменения стоимости новинки во времени. Разработанная модель апробирована на данных массовых репрезентативных социологических опросов. Построен и подтвержден прогноз распространения Интернета в России и крупных географических единицах.
2. Разработан способ решения уравнений распространения нововведений в стабильной популяции и проанализированы случаи обучения использованию нововведения в семье и в школе, не поддающиеся решению на основе ранее использованных моделей.
3. Разработаны многостадийные модели распространения Интернета, которые апробированы на данных массовых социологических опросов. На этой основе построены прогнозы распространения Интернета в России до 2023 г.
4. Разработаны и апробированы количественные модели, позволяющие совместно анализировать статистику распространения нововведений в домохозяйствах и среди индивидов.
5. Разработана и апробирована модель роста охвата аудитории Интернета в целом по данным социологических опросов и модели роста охвата аудитори крупных информационных ресурсов (поисковых и почтовых сервисов и масс-медиа) по данным онлайн-панелей и счетчиков.
6. Разработаны модель и прогноз распространения компьютерного парка России на основании данных маркетинговых исследований и онлайн-опросов. Обоснована важность системного подхода к моделированию компьютерного парка и необходимость совместного использования данных маркетинговых исследований и онлайн-опросов. Построены прогнозы компьютерного парка и рынка Российской Федерации до 2016 г.
7. Разработан и апробирован метод выбора проектов в сфере ИКТ для венчурного инвестирования. На его основе проанализировано новое направление в предоставлении ИТ-услуг (SaaS), выработаны рекомендации для инвесторов и ИТ-предпринимателей.
Подобные работы
- ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТАМОЖЕННЫХ ОРГАНОВ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ АЛЕКСЕЕВСКОГО ТАМОЖЕННОГО ПОСТА БЕЛГОРОДСКОЙ ТАМОЖНИ)
Дипломные работы, ВКР, таможенное дело. Язык работы: Русский. Цена: 4850 р. Год сдачи: 2016 - РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ АРЕАЛОВ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОДЗЕМНЫХ ВОД В СТАРООСКОЛЬСКО-ГУБКИНСКОМ ПРОМЫШЛЕННОМ РАЙОНЕ БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ
Магистерская диссертация, география. Язык работы: Русский. Цена: 4930 р. Год сдачи: 2018 - Информационные технологии в бизнес-администрировании
Дипломные работы, ВКР, логистика. Язык работы: Русский. Цена: 4800 р. Год сдачи: 2018 - Информационная технология оценки качества жизни студентов Томских ВУЗов
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 2350 р. Год сдачи: 2017 - Разработка методического обеспечения дисциплины «Основы психолого-педагогической диагностики»
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2016 - ФОРМИРОВАНИЕ ЛИНГВО-ИНФОРМАЦИОННОЙ
КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТОВ ВУЗА НА ОСНОВЕ
ТЕХНОЛОГИИ CLIL
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 5750 р. Год сдачи: 2017 - ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОКАЗАНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ УСЛУГ НАСЕЛЕНИЮ НА МУНИЦИПАЛЬНОМ УРОВНЕ
Магистерская диссертация, социальная работа. Язык работы: Русский. Цена: 4800 р. Год сдачи: 2017 - Информационная система оценки преимуществ внедрения облачных технологий на предприятии
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2016 - Модель и программный комплекс системы безопасного обмена информацией в компьютерных сетях общего доступа
Магистерская диссертация, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2017