Концептуальная модель учёта артефактов исследовательского процесса в современном университете

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кафедра «Финансы, кредит и бухгалтерский учёт», (ТОГУ)

Концептуальная модель учёта артефактов исследовательского процесса в современном университете

Захарова А.Н. - старший преподаватель

Клюев А.В. - старший преподаватель

Работа посвящена вопросам организации исследований в университете в условиях экономики совместного использования с применением блокчейн и формирования модели учёта вклада участников междисциплинарных исследований. Цель исследования заключается в формировании концепции модели учёта артефактов исследовательского процесса на принципах экономики совместного использования.

Поставлены следующие задачи: определение приоритетных вызовов для сообщества исследователей; выбор оптимального подхода к организации исследовательской деятельности с использованием преимуществ современных цифровых технологий; определение инструментария и субъектного наполнения модели учёта артефактов. По результатам анализа литературных источников рассмотрены основные типы моделей совместного использования. Сделан вывод о необходимости построения в процессе исследований отношений на основе системного доверия между участниками исследовательских сообществ к надёжности платформы, сохранности конфиденциальности результатов исследований за пределами рабочей группы, учёту вклада конкретного исследователя в производимый продукт. Кроме того, на основании рассмотренных предпочтений сформирована гипотеза о концептуальной структуре искомой модели и оценочных выгодах при её применении в исследовательских сообществах. Применение перспективной, разрабатываемой модели позволит быстрее вовлекать в исследовательский процесс вновь приходящих сотрудников и оперативно ориентироваться сообществу в актуальных или недостаточно изученных областях исследований.

Ключевые слова: экономика совместного использования, блокчейн, распределённый реестр, исследования, концепция модели, доверие.

Conceptual Model for Accounting Artifacts of the Is-Research Process in a Modern University

Zakharova A.N. - Pacific National University, Khabarovsk, Russian Federation Klyuev A.V. - Pacific National University, Khabarovsk, Russian Federation

Abstract

The work is devoted to the organization of research at universities in a sharing economy using blockchain and the model for accounting for the contribution of participants in interdisciplinary research. The purpose of the study is to form the concept of a model for accounting for artifacts of the research process in sharing economics.

The following tasks were set: identification of priority challenges for the research community; selection of the optimal approach to the organization of research activities using the advantages of modern digital technologies; determination of tools and subjective content of the artifact accounting model. Based on the analysis of literature sources, the main types of sharing models are considered. It is concluded that it is necessary to build relationships in the research process based on systemic trust between members of the research communities in the reliability of the platform, the safety of confidentiality of research results outside the working group, taking into account the contribution of a particular researcher to the product. In addition, on the basis of the considered preferences, a hypothesis is formed about the conceptual structure of the sought model and the estimated benefits when it is applied in research communities. The use of a promising, developed model will make it possible to quickly involve newcomers in the research process and quickly orient the community in relevant or insufficiently studied areas of research.

Keywords: sharing economy, blockchain, distributed ledger, research, model concept, trust.

В год науки и технологий перед сообществами исследователей в Российской федерации обозначен вызов. Необходимо эффективно использовать имеющиеся ресурсы и применять современные технологии для повышения эффективности научных изысканий во благо общества [10]. Среди задач, по нашему мнению, немаловажной является построение культуры и единого системного подхода в достоверной фиксации вклада исследователей, как в открытых, так и в закрытых научных исследованиях на уровне организации. Чем более широкие цели ставятся перед сообществом, тем больше сотрудничества и научной коммуникации требуется при разработке политики, для эффективного взаимодействия научных коллективов и отдельных исследователей.

Базой для повышения качества взаимодействия может стать подход «Совместного использования» (Sharing Economy) [2, 8, 9]. Интерес к этому подходу растёт последние 5 лет, при том, что впервые упоминания о нём появились 44 года назад в 1978 году [7].

Sanchez-Perez M. (и др.) в своей работе показывает что основными темами данного направления исследований являются четыре кластера: гостиничный бизнес и туризм, поведение потребителей, бизнес-модели и устойчивые результаты. Основное внимание исследователей сосредоточено на взаимоотношениях в коммерческом секторе. При постановке задачи повышения качества научных исследований, считаем необходимым детальное рассмотрение и выбор современных инструментов оперативного, в ответ на вызовы, перераспределения знаниевых ресурсов и команд.

Правительство Российской Федерации поставило задачу объединения ресурсов и опыта академических и учебных учреждений для повышения эффективности и качества научных исследований. Именно современный университет должен стать держателем системности знаний в информационном обществе и обладать всем функционалом по их трансляции новым поколениям. Университет может быть иерархически организован или сетевым по структуре. Переход на систему умных сервисов (smart services) [5] требует от него формирования модульной надсистемы. Она призвана учитывать внутренние процессы и при необходимости включаться в обеспечивающую систему более крупных проектов.

На международном уровне широко известным примером сотрудничества в научной сфере на базе информационных технологий предыдущего поколения является применение Нагойского протокола [7].

В контексте принципа 20 Стокгольмской декларации об окружающей человека среде (1972 года), Нагойский протокол (Нагойский протокол регулирования доступа к генетическим ресурсам и совместного использования на справедливой и равной основе выгод от их использования к Конвенции о биологическом разнообразии, 2010 г.) вносит свой вклад в формирование международной институциональной основы для исследования биоразнообразия. Протокол также предоставляет возможности для взаимоподдерживающего сотрудничества в процессе существующих практик совместного использования основных исследовательских активов и режимам доступа к совместному использованию выгод. Действительно, как видно из приложения к Протоколу, широкий спектр неденежных мер по совместному использованию выгод рассматривается как средство для организации справедливого и равноправного распределения выгод от исследований между странами- участницами. Такой подход позволяет создавать устойчивую базу для исследовательского цикла. Более того, различные статьи Протокола, такие как 8, 10 и 11, прямо касаются вопроса некоммерческого и (или) трансграничного сотрудничества в исследованиях.

Этот пример подтверждает важность сотрудничества в науке на системной основе, с применением платформенных решений.

Эффективность регулирования процессами в социально-экономической системе, со стороны государства, зависит от специализированных знаний, которыми владеют участники, и от качества информационного обеспечения процесса сотрудничества, которое они организуют [4, 6]. Для перехода от управления исследовательскими процессами на уровне организации к взаимодействию университета с исследовательскими коллективами на макроуровне необходим более широкий объем знаний и более тесная интеграция различных компетенций [6]. При данной трансформации важно учитывать не только производственную систему региона или страны, но более широко, - социально-экономическую систему, которая сегодня не является закрытой. Такой пересмотр позиции взгляда на объект управления, повышает значимость экономики и социальной науки как инструментов для оценки системных последствий принятых мер. То же самое можно сказать о психологии и когнитивных науках в отношении вопросов, связанных с процессами в обществе [6].

При таком переходе так же важно учитывать тенденцию к «уберизации» в экономике. Современные технологии позволяют достигать соглашения и контролировать исполнение обязательств на уровне C2C / P2P трансактов. Поэтому предлагаем обратить внимание на сопряжение двух понятий, проявивших себя в экономических отношениях. Речь идёт о «Экономике совместного использования» (Sharing Economy), как представление наиболее быстрого неискажённого посредниками сотрудничества и «Распределённом реестре» (в рамках работы - Blockchain), как базу для обеспечения системного доверия без посредников.

Экспоненциально увеличивающийся объём информации, а следовательно, и исследований, фактически создаёт новый барьер по вхождению в избранные сферы исследований для молодых учёных. Проблемы при обработке большого объёма информации позволяют разрешить такие инструменты, как системный подход и современные аналитические технологии (платформенные или локальные решения на базе методик анализа естественного языка). В качестве гипотезы в данной статье, предлагаем рассмотреть возможность построения модели совместного использования качественно систематизированного реестра рабочих онтологий (РО) на уровне приложений (рис. 1).

Рис. 1 Концептуальная модель учёта артефактов исследований

учёт артефакт исследовательский университет

Данная модель является самоподдерживающейся и обеспечивает фиксирование вклада исследователя в доработку и уточнение системы знаний, зарегистрированных в распределённом реестре. Онтологии могут быть использованы в средах платформенных решений (PaaS) или полностью самостоятельных децентрализованных автономных организаций (ДАО). Самоорганизация и актуализация такого реестра базируется на материальной или репутационной заинтересованности агентов, участвующих в процессе генерации материалов на поведенческом уровне (примеры: фотографии-отзывы в AirBnB, цитирование статей в современных индексах, отклик подписчиков, коментарии и перепосты в социальных сетях) [3]. Обеспечение доверия в распределённых реестрах на базе блокчейн (как вариант) позволяет так же, наряду с учётными данными статьи, вносить структурированные стандартным образом онтологические срезы смыслового содержания работы. Что с одной стороны будет помогать сориентироваться в уже проведённых исследованиях в избранной отрасли, а с другой, фиксировать в распределённом реестре свой вклад в момент документирования идеи или решения. Важной функцией, появляется возможность разграничивать доступ к проработанным ветвям рабочих онтологий и при необходимости коммуницировать с теми, кто открыто заявляет новый термин в закрытых темах исследований. Стандарт оформления онтологий даёт возможность, объединять в одну несколько ветвей закрытых локальных репозиториев, при объединении групп исследователей. Это ускоряет пересечение исследовательских процессов в гибко меняющихся коллективах, позволяет быстро включать наработанные знания в экономические процессы при рассекречивании исследований. Благодаря этому стандарту обеспечивается механизм соотнесения локальных репозиториев с загружаемыми копиями открытой базы знаний о научных исследованиях. По сути, предлагаемая гипотетическая модель построения экономики исследовательских процессов позволяет использовать в качестве платформы, те информационные технологии, которые активно применяются в корпоративных исследованиях [4]. Доступ к систематизированной на основе стандарта [1] платформе даёт выбор каждому исследователю: делиться данными и методиками или публиковать только терминологическую взаимосвязь. Такая взаимосвязь извлекается по установленному стандартом алгоритму или приложением умного контракта, исполняемым локально, не передающим закрытые сведения в систему, но достоверно извлекающим термины и понятия, используемые в работе исследовательского коллектива. Создание этой системы понятий необходимо для поиска существующих работ или пассивного запроса доступа к закрытым исследованиям, а соответственно и исследовательским коллективам. Такая модель позволит сэкономить время исследователям на поиск источников при составлении полной картины предметной области и при недостатке знаний подключить образовательные ресурсы по необходимым направлениям.

Таким образом, учёт вклада в научные исследования в новой модели совместного использования артефактов на базе блокчейн, представляет собой распределённую систему данных и их отношений об интеллектуальной деятельности и исследовательских коллективах организации и о результатах ее исследовательской деятельности, составляемая на основе данных платформы по результатам коммуникационного процесса в исследовательских группах.

Модель позволяет рассматривать артефакты в разрезе пополняемых рабочих онтологий, позволяющих оперативно оценивать опыт исследователей по тематикам, при принятии решений, например о грантовой поддержке. Так же представленная модель позволяет оперативно формировать продуктивный коллектив исследователей на основе наработанных материалов или, в случае их отсутствия, подбор команды по совокупности опыта. Финансовая составляющая в модели на рисунке 1, в части оценки долевого вклада исследователей может послужить предметом дальнейших исследований.

Библиографические ссылки

1. Bharosa N., Wijk R. van, Winne N. de Challenging the Chain: Governing the Automated Exchange and Processing of Business Information / N. Bharosa, R. van Wijk, N. de Winne, IOS Press, 2015. 442 c.

2. Compagnucci M. C. [и др.]. Legal Tech and the New Sharing Economy / M. C. Com- pagnucci, N. Forgo, T. Kono, S. Teramoto, E. P. M. Vermeulen, Springer Nature, 2019. 263 c.

3. Hawlitschek F., Notheisen B., Teubner T. The limits of trust-free systems: A literature review on blockchain technology and trust in the sharing economy // Electronic Commerce Research and Applications. 2018. (29). C. 50-63.

4. John T., Misra P. Data Lake for Enterprises: Leveraging Lambda Architecture for building Enterprise Data Lake / T. John, P. Misra, Packt Publishing, 2017.

5. Marquardt K. Smart services-characteristics, challenges, opportunities and business models Sciendo, 2017.C. 789-801.

6. Marra A., Mazzocchitti M., Sarra A. Knowledge sharing and scientific cooperation in the design of research-based policies: The case of the circular economy // Journal of Cleaner Production. 2018. (194). C. 800-812.

7. Sanchez-Perez M. [и др.]. 40 years of sharing economy research: An intellectual and cognitive structures analysis // International Journal of Hospitality Management. 2021. (94). C. 102-856.

8. Sharing Ecosystem Services: Building More Sustainable and Resilient Society под ред. O. Saito, Springer Singapore, 2020.

9. Wang I., Ninomiya H., Gussen B. Sharing Cities 2020: A Case-Based Approach / I. Wang, H. Ninomiya, B. Gussen, Springer Nature, 2020. 152 c.

10. Заседание Совета по науке и образованию // Президент России [Электронный ресурс]. URL: http://kremlin.ru/events/president/news/64977 (дата обращения: 15.03.2021).

Размещено на Allbest.ru