Анализ больших данных как метод оценки эффективности административно-правовых режимов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается роль больших данных (Big Data) как инструмента для обеспечения эффективности и адаптивности административного управления в условиях введения административно-правовых режимов. Автор исследует возможность применения аналитических методов к массивам данных, поступающих из разных источников во время кризисных ситуаций, и определяет потенциальные пути их использования для выработки управленческих решений. Полагаем, что использование больших данных может стать ключевым фактором для совершенствования методов нормативного правового регулирования деятельности органов управления, что в конечном итоге повысит способность государства к реагированию на кризисные ситуации и защите общественного интереса.

Об авторах

Елена Сергеевна Катинская

Воронежский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: es-katinskaya@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2126-3578

соискатель, преподаватель

Россия, Воронеж

Список литературы

  1. Коновалов М.В. Big Data. Особенности и роль в современном бизнесе. В кн.: Технические науки: проблемы и перспективы: материалы VI Международной научной конференции / под ред. Е.И. Осяниной. Санкт-Петербург: Свое издательство, 2018. С. 8–10. EDN: XTPSLJ
  2. Назаренко Ю.Л. Обзор технологии «большие данные» (Big Data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки // European science. 2017. № 9(31). C. 25–30. EDN: ZRVWIV
  3. Иост Д.А., Ким И.В., Шевченко С.А., и др. Big Data как инструмент обеспечения эффективных управленческих решений организации в области планирования и прогнозирования // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. № 5–1(111). С. 190–195. EDN: JKXAGY doi: 10.24412/2411-0450-2024-5-1-190-195
  4. Василенко Л.А., Зотов В.В. Цифровизация публичного управления в России: риски, казусы, проблемы // Цифровая социология. 2020 Т. 3, № 2 С. 4–16. EDN: DUXMRV doi: 10.26425/2658-347X-2020-2-4-16
  5. Мухаметов Д.Р., Симонов К.В. «Умное государство»: перспективы внедрения цифровых технологий государственного управления в России // Мир новой экономики. 2021. Т. 15, № 3. С. 17–27. EDN: ZUGQWL doi: 10.26794/2220-6469-2021-15-3-17-27
  6. Шевцова И.В., Днепровская Н.В. Специфика производства и использования больших данных в государственном управлении // Вопросы государственного и муниципального управления. 2024. № 1. С. 39–60. EDN: VXRBGM doi: 10.17323/1999-5431-2024-0-1-39-60
  7. Буров В.В., Петров М.В., Шклярук М.С., и др. Государство-как-платформа: подход к реализации высокотехнологичной системы государственного управления // Государственная служба. 2018. Т. 113, № 3. С. 6–17. EDN: UUUADQ doi: 10.22394/2070- 8378-2018-20-3-6-17.
  8. Еремин С.Г. Применение цифровых технологий в сфере государственного управления на федеральном уровне и направления их совершенствования // Экономика. Налоги. Право. 2024. Т. 17, № 1. C. 98–105. EDN: CUSLVC doi: 10.26794/1999-849X2024-17-1-98-105
  9. Сергеева Н.В. Использование технологий искусственного интеллекта в международном бизнесе как ответ на вызовы чрезвычайных ситуаций // Экономика. Налоги. Право. 2022. Т. 15, № 2. C. 72–79. EDN: UXMZLO doi: 10.26794/1999-849x-2022-15-2-72-79
  10. Вострикова А.А., Морозова О.А. Усовершенствование международной базы данных EM-DAT для корректного статистического учета катастроф и стихийных бедствий на примере Российской Федерации // Технологии гражданской безопасности. 2022. Т. 19, № 1(71). С. 87–94. EDN: AQHLFD doi: 10.54234/CST.19968493.2022.19.1.71.18.87
  11. Чернов К.А. Анализ ведущих мировых баз данных о чрезвычайных ситуациях // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 2023. № 4. С. 97–107. EDN: YHDPGM doi: 10.25016/2541-7487-2023-0-4-97-107
  12. Кузнеченко И.М. Большие данные и искусственный интеллект, как факторы трансформации системы государственного управления // Экономическое развитие России. 2024. Т. 31. № 2. С. 113–128. EDN: EMNJAV
  13. Кабанов Ю.А., Романов Б.А., Карягин М.Е., и др. Пандемия коронавируса, «децентрализация» и (не)одобрение глав регионов в социальных сетях: что имеет значение? // Политическая наука. 2022. № 2. С. 164–183. EDN: SAWXQC doi: 10.31249/poln/2022.02.08
  14. Красюкова Н.Л. Эффекты от цифровизации государственного управления на региональном уровне // Вопросы российского и международного права. 2024. Т. 14, № 1А. С. 342–351. doi: 10.34670/AR.2024.63.74.041
  15. Парфёнов А.В., Кудин И.С. Совершенствование системы анализа данных Национального статистического комитета Республики Беларусь на основе технологии Big Data. В кн.: Актуальные вопросы экономики и информационных технологий: сборник тезисов и статей докладов 60-ой юбилейной научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов. Минск, 2024. С. 355–357.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2024



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».