Fuzzy-cognitive-maps analysis and modelling in the state strategic planning system

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

One of the main tasks of scientific and methodological support of the state strategic planning is the development of methodology of indicative planning and monitoring of the implementation of strategic planning documents. Indicative planning is a tool for assessing the achievement of the goals of socio-economic development and security, it is based on a system of indicators. Indicators make it possible to measure, monitor, assess the achievability of the set development goals and, in case of deviations, to ensure the correction of public policy in the right direction of sustainable socio-economic development. The problems of system inconsistency of strategic planning documents, the lack of mechanisms (1) to check the consistency of goals, objectives and measures provided for in these documents, the provision of goals and objectives with sets of target indicators and indicators, (2) to trace the structure of links between parameters (goals – objectives – indicators) have been identified. Based on the identified problems, a model of systematisation of goals – objectives – indicators using the model of fuzzy cognitive maps is proposed. Analytical bases of tracking and implementation of the basic task of monitoring the parameters of this model on the basis of analysing its structural properties are presented. The workability of the proposed scientific-methodological and information-analytical toolkit is demonstrated using a number of strategic planning documents of the Russian Federation. Some directions for further research are outlined in terms of (1) expanding the task of monitoring the achievability of development goals with the inclusion of a model of the external environment to track the impact of external signals on the goals in the current situation, (2) the development of methods of composition and analysis of a multilevel network of goals-tasks-activities, formed by a cross-section of given strategic goals on the system of strategic planning documents.

Sobre autores

Zinaida Avdeeva

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS, Moscow, Bauman State Technical University

Email: avdeeva@ipu.ru
Moscow

Svetlana Kovriga

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: kovriga@ipu.ru
Moscow

Bibliografia

  1. АВДЕЕВА З.К., КОВРИГА С.В. Диагностирование про-блемных ситуаций в развитии сложных систем на осно-ве когнитивных карт // Управление большими система-ми. – 2013. – Вып. 42. – С. 5–28.
  2. АВДЕЕВА З.К., КОВРИГА С.В. Подход к постановке задач управления на когнитивной модели ситуации для стратегического мониторинга // Управление большими системами. – 2016. – Вып. 59. – С. 120–146.
  3. БЕЛЯЕВСКАЯ-ПЛОТНИК Л.А., БОЧАРОВА Л.К., СОРО¬КИНА Н.Ю. Развитие подходов к мониторингу рисков недостижения национальных целей развития Российской Федерации и ее регионов // Региональная экономика. Юг России. – 2021. – Т. 9, №2. – С. 71–82.
  4. Индикативное планирование. Большая российская эн-циклопедия. – URL: https://bigenc.ru/c/indikativnoe-planirovanie-19f927 (дата обращения: 20.05.2024).
  5. ЛАДЫКОВА Т.И. Теоретические аспекты индикативно-го планирования в современных условиях // Oeconomia et Jus. – 2017. – №2. – С. 12–27.
  6. ЛЕНЧУК Е.Б. Стратегическое планирование в России: проблемы и пути решения // Инновации. – 2020. – №2(256). – С. 24–28.
  7. ПОПОВА Е.В. Индикативное планирование как основной метод формирования долгосрочной социально-экономической стратегии России. Инновации. – 2008. – №9(119). – С. 15–27.
  8. СМИРНОВА О.О. Формирование отечественной модели индикативного планирования // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). – 2020. – Т. 11, №3. – С. 266–279.
  9. ПАЩЕНКО А.Ф., ИВАНЮК В.А., АБДИКЕЕВ Н.М. Индикативное планирование в управлении процессами изменений // Управленческие науки. – 2015. – №2. – С. 63–71.
  10. ЦВИРКУН А.Д., РЕЗЧИКОВ А.Ф., КУШНИКОВ В.А. и др. Модели и методы проверки достижимости целей и выполнимости планов в крупномасштабных системах на примере целей и планов ликвидации последствий наводнения // Автоматика и телемеханика. – 2023. – №12. – С. 49–63.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».