Хозяйственная деятельность во многих слабо освоенных регионах страны (Арктика, отдельные регионы Сибири и Дальнего Востока) связана с рядом особенностей, важнейшими из которых являются: природные и климатические факторы, низкая плотность населения, неразвитость инфраструктуры, особая опасность стихийных бедствий и техногенных катастроф. Для учета этих особенностей необходим непрерывный мониторинг хода реализации социальных и производственно-экономических проектов развития региона, основанный на интеллектуальном анализе и обработке разнородной информации, что представляет в настоящее время нерешенную научную проблему. Достижение требуемых практических результатов сдерживается, в частности, недостаточным уровнем развития методов и средств интеллектуальной обработки недоопределенной информации (нечеткость, недостоверность, неполнота, неточность данных). Таким образом, актуальной является задача разработки моделей и методов интеллектуального анализа данных мониторинга социальных и производственно-экономических проектов в слабо освоенных регионах.
При решении поставленной задачи для повышения эффективности мониторинга процессов разработки и реализации социальных и производственно-экономических проектов предлагается использовать интеграцию принципов графоаналитического моделирования и методов иерархического интеллектуального анализа первичной информации [1, 2]. В рамках предлагаемой методологии исследуется возможность дополнения семантической составляющей к использованию таких технологий управления социальными и производственно-экономическими проектами, как PEST-анализ (и его модификации), стейкхолдер-анализ, анализ периодов жизненного цикла проектов.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 14-07-00246, № 15-07-05715 и № 15-29-06080.