• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Исследование глобальных технологических трендов: развитие количественных методов анализа трендов

Приоритетные направления развития: экономика
2017

Общей целью проекта является создание комплексной системы мониторинга развития сферы науки, технологий и инноваций в России и за рубежом, формирование на этой основе информационной базы о перспективных тенденциях научно-технологического развития, а также выявление глобальных технологических трендов, способных оказать наибольшее влияние на развитие экономики и общества в долгосрочной перспективе.

Цель работы в 2017 г. – дальнейшее развитие методологии исследования глобальных технологических трендов на основе совершенствования количественных методов, актуализация полученных в 2016 г. результатов мониторинга технологических трендов для приоритетных направлений развития науки и технологий, расширение взаимодействия с внешними стейкхолдерами (отраслевыми центрами научно-технологического прогнозирования (ОЦП) и др.).

Новые методологические подходы легли в основу создания эмпирической базы технологических трендов для отдельных научно-технологических областей. Благодаря синтезу методов статистического, синтаксического и семантического анализа текстов в обработке больших данных и применению подходов онтологического моделирования были выработаны новые стандарты организации аналитического и экспертного мониторинга долгосрочных глобальных трендов технологического развития. В рамках реализации проекта осуществлялось сканирование широкого спектра информационных источников (крупных баз международных публикаций и патентов, аналитических докладов, медийного контента и др.). С целью дальнейшей валидации выявленных трендов проводились экспертные процедуры, в том числе опросы, фокус-группы, глубинные интервью.

Информационная база исследования охватывает большой массив данных, среди которых аналитические доклады национальных и международных организаций, материалы ведущих зарубежных Форсайт-центров, прогнозы крупных компаний, данные консалтинговых агентств и другие источники.

В ходе исследования были получены следующие основные результаты:

  • разработаны подходы к анализу технологических трендов на основе синтеза методов статистического, синтаксического и семантического анализа текстов в обработке больших данных для решения вопросов, связанных с поиском, актуализацией и валидацией технологических трендов;
  • актуализированы полученные в 2016 г. результаты мониторинга технологических трендов для приоритетных направлений развития науки и технологий на основе аналитических и экспертных процедур (передовые производственные технологии и другие);
  • подготовлена и опубликована серия  информационных бюллетеней (трендлеттеров) о тенденциях технологического развития в России и мире;
  • выявлены технологические тренды для ряда ключевых секторов экономики Российской Федерации и подготовлены на этой основе нескольких специальные (расширенные) выпуски трендлеттеров, включающие помимо прочего анализ российского рынка и отечественных предприятий, при участии ОЦП.

Проведенная работа позволит различным стейкхолдерам (в том числе ОЦП) получить комплексное видение многообразия трендов в той или иной научно-технологической области, оценить их влияние на будущее развитие отдельных сегментов и экономики в целом, а также на изменения в социальной и других сферах. Ключевые результаты данного исследования могут быть востребованы в рамках деятельности, как федеральных органов государственного управления Российской Федерации (разработка стратегий научно-технологического развития, долгосрочных отраслевых прогнозов и др.), так и различных компаний и вузов и научных организаций.

Публикации по проекту:


Burmaoglu S., Saritas O. Changing characteristics of warfare and the future of Military R&D // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 116. No. March . P. 151-161. doi
Vishnevskiy K., Karasev O., Meissner D., Razheva (Edelkina) A., Klubova M. Technology foresight in asset intensive industries: The case of Russian shipbuilding // Technological Forecasting and Social Change. 2017. No. 119. P. 194-204. doi
Gokhberg L., Kuzminov I., Bakhtin P. D., E. Tochilina, Chulok A., Timofeev A., Lavrynenko A. S. Big-Data-Augmented Approach to Emerging Technologies Identification: Case of Agriculture and Food Sector / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation". 2017. No. WP BRP 76/STI/2017.

См. также

Ключевые слова