Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ изучил, как менялась с 2010 г. научная повестка...
Разделы ![]()
18 Августа 2026 12:32 18 Авг 2026 12:32 |
Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ изучил, как менялась с 2010 г. научная повестка в области искусственного интеллекта (ИИ) и работы с данными и какие тематики составляют ее ядро. Об этом CNews сообщили представители ВШЭ.
Исследование основано на библиометрическом анализе 20 тыс. публикаций, отобранных из выборки 186 тыс. документов за 2010–2025 гг., индексируемых в Scopus, по результатам тематического моделирования ключевых слов методом LDA. Для оценки структуры исследовательского поля использована стратегическая диаграмма Кэллона.
Главные выводы
В изученном массиве научных публикаций выделяются шесть основных тематических кластеров, которые в укрупненном виде объединяются вокруг трех вопросов: как организовать работу с данными — от их сбора и систематизации до анализа с помощью методов машинного обучения и инструментов бизнес-аналитики; как формировать и защищать ИТ-инфраструктуру — на основе облачных сервисов, блокчейн-технологий и инструментов кибербезопасности; как ИИ и цифровые технологии меняют бизнес-процессы — в том числе на предприятиях различных отраслей.
За полтора десятилетия фокус исследований постепенно смещался от создания цифровой основы для хранения и анализа данных к их использованию для автоматизированной поддержки решений. С начала 2020 гг. главными инструментами этой трансформации стали машинное обучение и ИИ. Сегодня на первый план выходят вопросы внедрения таких решений в деятельность организаций, а также их безопасности и управляемости.
По структуре связей между темами наиболее сложившееся ядро образуют бизнес-аналитика и поддержка принятия решений. ИТ-инфраструктура и безопасность служат общей технологической основой для прикладных разработок. Машинное обучение, несмотря на лидерство по доле упоминаний в последние годы, имеет более сквозной характер: глубокое обучение, нейросети и обработка естественного языка встраиваются в исследования по разным направлениям и выступают как общий инструментарий.
Другие материалы рубрики
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Регулирование ИИ в науке: ожидания ученых и организаций (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 8.93 | 06-08-2026 |
| 2 | Что сдерживает распространение ИИ в российской науке? (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 10.42 | 04-08-2026 |
| 3 | От индивидуальных практик к организационным: как вузы и НИИ внедряют ИИ (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 11.26 | 30-07-2026 |
| 4 | ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: масштабы и направления использования ИИ российскими учеными | 0 | 5 | 01-07-2026 |
| 5 | Программы, данные, микросхемы: кто регистрирует решения для цифровизации? (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 11.26 | 05-08-2026 |
| 6 | Программы, данные, микросхемы: кто регистрирует решения для цифровизации? (экспресс-информация ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 11.26 | 05-08-2026 |
| 7 | ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: как вузы и НИИ внедряют ИИ | 0 | 9.03 | 30-07-2026 |
| 8 | Индустриальная аспирантура в России: кадры для технологического лидерства (доклад ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 5 | 14-07-2026 |
| 9 | Три профиля потребления услуг связи (экспресс-информации ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) | 0 | 18.14 | 22-07-2026 |