• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Москва, Мясницкая 11,
+7 (495) 621-28-73,
issek@hse.ru

Руководство
Заведующий кафедрой Соколов Александр Васильевич
Книга
Информационные технологии в России: сценарии развития

Яцкин Д. В., Майбах О. С., Соколов А. В.

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2025.

Статья
Assessing Sustainable Development Through Wavelet-Quantile Based Analysis: Comparative Insights From Four Developed Countries

Çelik A., Veselitskaya N., Damrah S.

Sustainable Development. 2026. Vol. 34. No. S2. P. 1274-1301.

Глава в книге
Intra-BRICS Research Collaboration: Status and Prospects

Sokolov A., Shashnov S. A., Kotsemir M. N.

In bk.: The Innovation Competitiveness of BRICS Countries. Springer, 2025. Ch. 3. P. 41-65.

Глава в книге
Historical Evolution of Circular Economy and Green Transition Concepts with a Focus on the Global South

Aleksandrova I., Milshina Y.

In bk.: Circular Economy and Green Transition in the Global South. Cham: Springer, 2025. Ch. 2. P. 23-49.

Статья
Biases in expert judgements in large-scale S&T Delphi Surveys: How to cope with them?

Sokolov A., Grebenyuk A. Y., Urashima K.

Technological Forecasting and Social Change. 2025. Vol. 218.

Статья
Evaluating Delphi survey accuracy in transportation: Evidence from Japanese technology foresight

Niyazov S., Maibakh O., Alexei Sukharev et al.

Technological Forecasting and Social Change. 2026. Vol. 224.

Глава в книге
Challenges and Risks to the Inclusion of AI for Environmental Applications

Aleksandrova I., Milshina Y.

In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. Ch. 10. P. 199-229.

Глава в книге
Artificial Intelligence for Urban Planning and Building Smart Cities

Demekhina A., Milshina Y.

In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. P. 253-281.

Глава в книге
Artificial Intelligence and Environmental Decision Support Systems

Gribkova D. E., Milshina Y.

In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. P. 231-252.

Форсайт назвали главным инструментом выявления вызовов

12 июля 2022 в рамках программы Приоритет 2030* прошла экспертная сессия «Подходы к формированию системы оперативного выявления вызовов социально-экономического развития». Участники высоко оценили возможности Форсайта в области идентификации «вызовов».

Директор Форсайт-центра НИУ ВШЭ Александр Соколов в своем докладе «Мегатренды и большие вызовы в форсайт-исследованиях» указал на ряд преимуществ Форсайта при мониторинге рисков, трендов и вызовов социально-экономического развития.

В первую очередь, анализ трендов и выявление вызовов являются ключевыми элементами некоторых этапов проведения форсайт-исследований от сбора информации и разработки до интеграции результатов.

Во-вторых, идентификация трендов и вызовов является составной частью большинства методов Форсайта: Дельфи, сценарного планирования, технологических дорожных карт, моделирования и экспертных опросов.

В-третьих, мониторинг трендов и вызовов – это один из важнейших инструментов методологии Форсайта науки, технологий и инноваций.

Кроме того, как отметил ученый, в последние годы сложилась устойчивая практика использования в выводах форсайт-исследований результатов анализа больших данных. Для подобной аналитики в Форсайт-центре применяется разработанная специалистами ИСИЭЗ НИУ ВШЭ система интеллектуального анализа данных iFORA. Синергия количественных и качественных методов заметно повышает предсказательную точность Форсайта. Агрегированные данные из более 500 млн документов, в том числе научных и медиа публикаций, материалов научных конференций, патентных баз, рекрутинговых платформ, социальных сетей и образовательных программ после интеллектуальной обработки Айфорой становятся солидной доказательной базой технологического Форсайта.

И наконец, фокус форсайт-исследований обращен не только на поиск больших вызовов, но и на выявление слабо предсказуемых событий-джокеров. В Высшей школе экономики ведется работа по заполнению базы трендов, в которой анализируются как мегатренды (масштабные сдвиги, которые оказывают глубокое и длительное воздействие на все сферы человеческой деятельности), так и слабые сигналы и джокеры.  

Все это позволяет рассматривать Форсайт как метод прогнозирования, соответствующий задачам оперативного выявления вызовов социально-экономического развития.

Во второй части сессии заместитель директора Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Сергей Ревякин подробнее рассказал о технологии интеллектуального анализа больших текстово-документных данных iFORA, которая с успехом применяется учеными института в проектах по оценке рынков и рисков, бенчмаркингу, прогнозированию спроса на компетенции и анализу трендов.

Аналитические сервисы iFora могут стать определяющим фактором при формировании и принятии стратегических решений в сфере развития науки, технологий и инноваций. Конечным продуктом ее применения, как правило, становятся разные формы аналитических материалов - аналитические записки, дорожные карты, рейтинги, мониторинги, стратегии, прогнозы, дэшборды, отчеты и др.

*Целью инициативы Приоритет 2030 является создание широкой коалиции образовательных учреждений для формирования «нового научного знания, технологий и разработок для внедрения в российскую экономику и социальную сферу». Предполагается, что университеты, ставшие участниками программы, смогут выработать и внедрить в систему высшего образования лучшие практики научно-исследовательской, инновационной и образовательной деятельности.