Функциональные возможности iFORA

Использование алгоритмов семантического анализа, машинного обучения, искусственного интеллекта позволяет применять гибкое сочетание продвинутых аналитических инструментов.

Подготовка аналитики под ключ (консультационные услуги на основе анализа больших данных)
Формирование семантических баз данных с комплектом документации для их дальнейшего анализа
Интеграция системы в информационную среду организации

Тренды

Картирование трендов развития науки, технологий, образования, профессий, секторов экономики, рынков

Анализ жизненного цикла технологий и продуктов, структурных изменений отраслей и рынков
Оценки рынков

Количественные оценки рынков

Выявление зарождающихся рынков

Анализ региональных рынков

Продуктовые и технологические портфели

Оценка мультипликативных эффектов
Бенчмаркинг и оценки рисков

Анализ конкурентоспособности продуктов, услуг, технологий, организаций

Репутационный анализ на основе фактов

Построение независимых рейтингов

Оценки рисков компаний, проектов, развития технологий
Прогнозы

Таймлайны событий будущего

Прогноз потребительских свойств продуктов, услуг

Прогноз спроса на компетенции

Возникающие профессии и компетенции
Проектное управление

Экспертиза проектов и проектных заявок

Формирование проектных команд, подбор специалистов

Приоритезация инициатив

Разработка технологических дорожных карт для реализации проектов
Аналитика

Анализ мер политики, программ, нормативной правовой базы

Анализ новостного потока

Инсайты, кейсы, лучшие практики

Выявление центров компетенций

Картирование сетевых связей

Анализ кооперации и аффилиаций

Ключевые форматы результатов

Семантические карты

Тренды развития науки, технологий, рынков, профессий
Сетевые связи организаций, кооперации и аффилиации
Центры компетенций среди организаций и людей

На семантических картах представлены наиболее важные тематики, обозначающие тренды, технологии и другие явления, определяющие актуальный облик исследуемой тематической области. Они выявлены из текстов через инструменты компьютерной лингвистики с выводом различных количественных показателей (включая относительную частоту упоминаемости в научных публикациях, патентах, отраслевой аналитике и других типах документов).
Отдельные тренды, технологии и другие явления обозначены на карте цветовыми маркерами (круговыми значками) с подписями. Наиболее значимые из них выделены крупным шрифтом.
Группы тесно связанных явлений, формирующие тематические направления (кластеры), отображаются маркерами одного цвета. Чем сильнее функциональная, структурная, причинно-следственная или иная взаимосвязь между явлениями, тем ближе они расположены друг к другу на семантической карте.

Тренд-карты

Динамика трендов
Поиск перспективных рынков, продуктов
Оценка центров компетенций

Тренд-карты отображают динамику развития направлений. В их основе параметры значимости и динамичности (подробное описание параметров представлено в разделе «Методика расчета ключевых семантических показателей») развития трендов, технологий и других явлений, представленных на семантических картах. Динамичность — это среднегодовой тем роста значимости за анализируемый период. Категоризация терминов в зависимости от показателей значимости и динамичности (значение показателей больше или меньше медианы) позволяет выделить четыре основные категории (квадранта).

Растущие направления (высокая значимость, высокая динамичность; верхний правый квадрант) охватывает наиболее значимые и динамично развивающиеся технологии и другие тематики. Для них характерны высокая частота и устойчивый рост упоминаемости в научных публикациях, патентах или отраслевой аналитике.

Возникающие тренды (низкая значимость, высокая динамичность; нижний правый квадрант) — возникающие технологии и другие тематики, которые отличаются пока еще относительно недостаточной значимостью, но интенсивной динамикой.

Стабильные направления (высокая значимость, низкая динамичность; верхний левый квадрант) — технологии и другие тематики с высокой, но практически не растущей значимостью.

«Слабые сигналы» (низкая значимость, низкая динамичность; нижний левый квадрант) — набирающие популярность технологии и другие тематики, которые могут получить развитие в будущем.

Матрицы специализации

Бенчмаркинг конкурентоспособности
Компетентностные профили организаций
Выбор направлений диверсификации, инвестирования

Матрицы взаимосвязи явлений являются инструментом тестирования гипотез о силе взаимосвязи двух групп сущностей (например, организаций и технологий). Сила связей определяется данными о со-встречаемости (или совместной упоминаемости) исследуемых тематик. По осям матрицы приведены перечни тематик двух типов. Наличие кругового значка на пересечении строки и столбца означает, что некоторая тематика первого типа устойчиво упоминается в большом массиве текстов в связи с определенной тематикой второго типа. Размер кругового значка отражает значение показателя совместной встречаемости соответствующих двух тематик в документах. Отсутствие кругового значка на пересечении указывает на то, что со-встречаемость не превышает порога, установленного для отбора устойчивых, статистически значимых закономерностей.

________________________________________________________

Проект реализован НИУ «Высшая школа экономики» в рамках гранта, предоставленного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (№ соглашения о предоставлении гранта: 075-15-2022-325)