|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Multicriterial metric data analysis in human capital modelling
[Многокритериальный метрический анализ данных при моделировании человеческого капитала]
G. K. Kameneva, I. G. Kamenevab a GBI Federal Research Center of Computer Science and Control Dorodnitsyn Computing Centre of the Russian Academy of Sciences,
40 Vavilova st., Moscow, 119333, Russia
b FGAEI HE National research university “Higher school of economics”
20 Myasnickaya st., Moscow, 101000, Russia
Аннотация:
В статье описывается вычислимая модель человека в информационной экономике и демонстрируется многокритериальный оптимизационный подход к метрическому анализу модельных данных. Традиционный подход к идентификации и исследованию модели предполагает идентификацию модели по временным рядам и прогнозирование дальнейшей динамики ряда. Однако этот подход неприменим к моделям, некоторые важнейшие переменные которых не наблюдаются явно, и известны только некоторые типичные границы или особенности генеральной совокупности. Такая ситуация часто встречается в социальных науках, что делает модели сугубо теоретическими. Чтобы избежать этого, для (неявной) идентификации и изучения таких моделей предлагается использовать метод метрического анализа данных (MMDA), основанный на построении и анализе метрических сетей Колмогорова–Шеннона, аппроксимирующих генеральную совокупность данных модельной генерации в многомерном пространстве социальных характеристик. С помощью этого метода идентифицированы коэффициенты модели и изучены особенности ее фазовых траекторий. Представленная в статье модель рассматривает человека как субъекта, обрабатывающего информацию, включая его информированность и когнитивные способности. Составлены пожизненные индексы человеческого капитала: креативного индивида (обобщающего когнитивные способности) и продуктивного (обобщает объем освоенной человеком информации). Поставлена задача их многокритериальной (двухкритериальной) оптимизации с учетом ожидаемой продолжительности жизни. Такой подход позволяет выявить и экономически обосновать требования к системе образования и социализации (информационному окружению) человека до достижения им взрослого возраста. Показано, что в поставленной оптимизационной задаче возникает Парето-граница, причем ее тип зависит от уровня смертности: при высокой продолжительности жизни доминирует одно решение, в то время как для более низкой продолжительности жизни существуют различные типы Парето-границы. В частности, в случае России применим принцип Парето: значительное увеличение креативного человеческого капитала индивида возможно за счет небольшого снижения продуктивного человеческого капитала (обобщение объема освоенной человеком информации). Показано, что рост продолжительности жизни делает оптимальным компетентностный подход, ориентированный на развитие когнитивных способностей, в то время как при низкой продолжительности жизни предпочтительнее знаниевый подход.
Ключевые слова:
многокритериальная оптимизация, метрические сети, визуализация данных, человеческое развитие, идентификация модели, метод достижимых целей, интерактивные карты решений, человеческий капитал, метрический анализ данных.
Поступила в редакцию: 19.12.2019 Исправленный вариант: 11.07.2020 Принята в печать: 17.07.2020
Образец цитирования:
G. K. Kamenev, I. G. Kamenev, “Multicriterial metric data analysis in human capital modelling”, Компьютерные исследования и моделирование, 12:5 (2020), 1223–1245
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/crm844 https://www.mathnet.ru/rus/crm/v12/i5/p1223
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 108 | PDF полного текста: | 37 | Список литературы: | 20 |
|