Место больших данных в процессе оценивания научно-технической и инновационной политики

Большие данные - относительно новое явление, которое в последнее время привлекло к себе большое внимание со стороны бизнеса, академических кругов, правительства и других заинтересованных сторон. Как только эта концепция была доведена до широкой публики, ее сразу же начали применять на практике коммерческие предприятия и исследователи. Тем не менее, ученые отмечают, что внедрение анализа больших данных в разработку мер государственной политики сильно отстает от всех других сфер (Giest, 2017; Höchtl et al., 2016; Klievink et al., 2017; Poel et al., 2018). Текущее исследование направлено на расширение имеющейся базы знаний за счет более глубокого изучения использования больших данных для оценки политики в области науки, технологий и инноваций (НТИ политики ). В работе описывается тематическое исследование российской программы передового опыта в области научных исследований «Проект 5-100» и исследуется, каким образом анализ больших данных может быть использован для оценки её результатов. Предлагаемый подход представляет собой анализ социальных сетей с помощью тематического моделирования, одного из алгоритмов машинного обучения в области исследовательского анализа текстов. Также в работе обсуждаются результаты этого анализа, чтобы подчеркнуть ценность этого подхода для этой и других аналогичных программ, а также достоинства и недостатки его использования.