Гюльмамедов Руфат Гасан оглы – кандидат технических наук, доцент кафедры информационной экономики и технологий, Азербайджанский государственный экономический университет.
Адрес: Азербайджан, Баку, ул. Истиглалият, 6.
E-mail: gulmamedovrg@rambler.ru
Как показывает мировой опыт, существует прямая связь между уровнем информатизации и экономическим ростом регионов. Однако высокие показатели инвестиций и широкое внедрение информатизации сами по себе не гарантируют ускорение экономического роста. В работе делается вывод о том, что по сравнению со стоимостью технических и программных средств затраты на когнитивный анализ обычно не превышают доли процента от бюджета региональной информатизации, в то время как потери из-за отсутствия такого анализа будут гораздо больше.
Целью исследования является разработка метода когнитивных карт региональной информатизации, призванных повысить эффективность планирования развития информационных технологий в регионе. Основой разработанной карты является структурная модель экономического роста, предложенная аналитиками группы EIU (Economist Intelligence Unit) по заказу компании Microsoft. Модель устанавливает концептуальную зависимость экономического роста от ряда ключевых (на современном этапе) проблем информатизации. Для учета этих особенностей была разработана когнитивная карта специального вида, ориентированная на региональные задачи и основанная на продукционных правилах (Rule-Based Cognitive Map – RBCM-карта). База правил продукционной сети описывает весь набор межфакторных отношений, определенных моделью EIU. Причинно-следственные отношения, характеризующие силу и знак влияния одних факторов на другие, задаются с помощью лингвистической шкалы.
В результате на основе RBCM-карты разработан действующий прототип когнитивной модели региональной информатизации. Опытная эксплуатация показала, что модель не дает тривиальных или абсурдных результатов, позволяет формировать неочевидные альтернативные стратегии, которые, как правило, оказывались лучше предлагаемых менеджерами проектов региональной информатизации. Главным достоинством модели является то, что она позволяет осуществлять дивергентный анализ альтернативных проектов, который весьма полезен на ранней, наиболее сложной и ответственной стадии – на стадии концептуального синтеза региональных проектов.