Система интеллектуального анализа больших данных

Запрос демо      Работа и стажировка 

 

Ссылка при использовании данных iFORA: Система интеллектуального анализа больших данных iFORA (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)                                   

Цифровизация научной и инновационной политики

Согласно данным Обзора развития науки, технологий и инноваций ОЭСР (OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018), Система интеллектуального анализа больших данных (iFORA), разработанная специалистами ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, входит в число наиболее успешных инициатив в области цифровизации научной и инновационной политики (DSIP).

Обзор развития науки, технологий и инноваций ОЭСР (OECD Science, Technology and Innovation Outlook) выпускается раз в два года. Он обобщает ключевые тренды развития науки, технологий и инноваций в мире, а также направления и инструменты государственной политики в этой сфере. В фокусе внимания издания 2018 года находятся вопросы доступа к данным, влияния цифровых технологий (включая технологии искусственного интеллекта) на науку и реальный сектор. В докладе анализируются действующие меры политики, изменение ее повестки под влиянием целей устойчивого развития, необходимость поиска более гибких подходов к управлению.

Один из разделов обзора посвящен информационно-аналитическим системам для научной и инновационной политики (DSIP). Цель таких систем – повышение качества информации для принятия управленческих решений за счет интеграции различных источников данных, применения новых цифровых технологий и сервисов. Органы власти и институты развития пользуются системами DSIP при разработке, имплементации, мониторинге и оценке политики. Проект ОЭСР – это первая попытка картирования инициатив DSIP в странах-членах и государствах-партнерах ОЭСР.

В исследовании ОЭСР подчеркивается сложность задачи систематизации систем DSIP ввиду специфического контекста национальных политик. Вместе с тем приводятся два типа систем. Первый основан на построении связей между административными данными о финансировании научных и инновационных проектов и другой внешней (статистической) информацией для оценки эффективности бюджетных расходов. Примерами систем данного типа могут служить: Federal RePORTER (США), Научно-техническая информационная система Аргентины, Система управления исследованиями и информацией ЮАР, Интегрированная система информации по науке и высшему образованию Польши.

Системы второго типа осуществляют сбор, обработку и анализ данных из большого числа источников с применением технологий машинного обучения, анализа больших данных, семантического анализа. К ним относятся: Corpus Viewer (Испания), Arloesiadur (Великобритания), SciREX (Япония) и Система интеллектуального анализа больших данных iFORA (Россия).

Справочно: Система iFORA разработана ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Ее интегрированная семантическая база данных обновляется и расширяется в ежедневом режиме и охватывает свыше 20 млн документов на английском и русском языках. Она включает ведущие зарубежные и российские библиотеки научных публикаций, патентов, грантов, аналитических и стратегических докладов, а также массивы ведущих мировых англоязычных и русскоязычных новостных ресурсов. В рамках iFORA выстроена углубленная методика обработки естественного языка, основанная на собственных разработках ИСИЭЗ НИУ ВШЭ и учитывающая лучшие мировые практики форсайт-исследований, статистики, наукометрии, текст-майнинга, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Источник: https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-science-technology-and-innovation-outlook-2018_sti_in_outlook-2018-en.