ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ В ФОРМИРОВАНИИ АЖИОТАЖНЫХ ЦИКЛОВ

Показана смена парадигмы использования информационных технологий в современных социально-экономических системах. Информационные процессы и цифровые технологии расширяют рамки основной деятельности сотрудников, предприятий, организаций, учреждений и играют активную роль в формировании цепочек ценностей, предпочтений потребителей, а также конвергенции когнитивных и информационных технологий при поддержке и принятии решений как в производственных процессах, так и в формировании конъюнктурных трендов рынков товаров и услуг и др. Установлены закономерности использования информации о свойствах и характеристиках товаров, услуг, предлагаемых клиентам, а также реакции в виде формируемого спроса в соответствии с потребностями по всем уровням пирамиды Маслоу. Кроме того, показаны закономерности влияния информации, отражающей опыт использования продукции предшественниками, на предпочтения последователей. Установлено, что одновременное воздействие позитивной и негативной информации формирует разнонаправленные тренды динамики спроса на рынках товаров и услуг. Разработана и верифицирована математическая модель влияния информационных процессов на динамику распространения продукции. Модель включает математическое описание ажиотажных процессов формирования трендов роста и спада, а также их совместного проявления, причем с разновременным проявлением. В ее основе — решение дифференциальных уравнений как позитивных, так и негативных воздействий информационных процессов на экономические системы и их акторов. Результирующая обобщенная математическая модель является инструментальным средством количественного представления ажиотажных циклов, качественным аналогом которых являются циклы Гартнера, широко используемые в настоящее время для управления производственной деятельностью предприятий, проектами, а также для позиционирования инновационных продуктов в жизненных циклах их рыночного распространения.

1. Алиев С. А., Чернявский А. В. Совершенствование бизнес-процессов функционирования информационных систем в бюджетно-финансовой сфере // Modern Economy Success. 2020. № 4. С. 204—210.

2. Голубенко Н. Ю., Вавринюк С. А. Процесс выявления информационных операций // Инновации. Наука. Образование. 2020. № 18. С. 261—266.

3. Жашкова Т. В., Колобова Е. А., Бученков О. В. Оптимизация информационного процесса выбора поставщиков для закупки товаров // Современные информационные технологии. 2020. № 32 (32). С. 42—45.

4. Лисицин Л. А., Катыхин А. И., Халин Ю. А. Теоретические основы и методы исследования информационных процессов и систем. Курск, 2017. 120 с.

5. Об информации, информационных технологиях и о защите информации : федер. закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ. URL: http://www.internet-law.ru/law/inflaw/inf.htm (дата обращения: 06.07.2011).

6. Плужников А. О. Анализ процесса внедрения информационных систем в процесс управления органов государственной власти // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2020. Т. 8. № 2 (49). С. 100—104.

7. Плузян К. Г. Энтропийно-информационная интерпретация физических процессов // Инженерные проблемы энергетики и безопасность в техносфере : материалы конференции Шестая региональная научно-техническая конференция студентов и аспирантов. 2011. С. 90—91.

8. Смородинников Д. А. Методы повышения эффективности процесса разработки информационных систем в рамках автоматизации технологических процессов на промышленном предприятии // Перспективы развития ин формационных технологий. 2013. № 12. С. 74—77.

9. Султанова Б. К., Нурпейсова А. У., Макина Г. У. Информационные процессы в системах управления бизнес процессами предприятия // Молодой ученый. 2015. № 20 (100). С. 82—84.

10. Actuarial methodology of assessment of enterprise risks / L. K. Bobrov, A. A. Kiselnikov, O. Yu. Ryzhko, V. N. Borisov // Economic and Social Development. 54th International Scientific Conference on Economic and Social De velopment Development. Editors: Pavel Novgorodov, Matija Maric, Luka Burilovic. 2020. С. 173—182.

11. Aliev I., Gazul S., Bobova A. The analysis of changes in the payroll of information system support specialists during the Devops methodology implementing // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020. Vol. 862, Cybernetics, Economics and Organization of Mechanical Engineering Production, 042039.

12. Analysis of the digital transformation influence on the economic growth of the region / V. Glinskiy et al. // Economic and Social Development: Book of Proceedings. 2020. P. 260—269.

13. Ayhan B. U., Dogan N. B., Tokdemir O. B. An association rule mining model for the assessment of the correlations between the attributes of severe accidents // Journal of civil engineering and management, 2020. Vol.: 26, Is.: 4, Рp.: 315— 330. DOI:10.3846/jcem.2020.12316

14. Chuprynin E. A., Levitskii A. A. Analysis of the quality of the information search process on the internet // Современные научные исследования и инновации. 2021. № 1 (117). С. 7.

15. Fuzzy neural networks in the assessment of environmental safety / V. Glinskiy, L. Serga, M. Khvan, K. Zaykov // Procedia CIRP. 13. Сер. “13th Global Conference on Sustainable Manufacturing — Decoupling Growth from Resource Use”. 2016. P. 615—619.

16. Hryhoruk P., Khrushch N., Grygoruk S. Environmental safety assessment: a regional dimension // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. Vol. 628 (2021) 012026. doi:10.1088/1755-1315/628/1/012026

17. Method for identification, stability analysis and the dynamics monitoring of sociotechnical clusters / V. Borisov, Y. Fedulov, M. Dli, A. Zaenchkovsky // Journal of Physics: Conference Series. VI International Scientific and Practical Con ference “Virtual Simulation, Prototyping and Industrial Design 2019, VSPID-2019”. 2020. 012018.

18. Minakov V. F., Lobanov O. S., Dyatlov S. A. Three-dimensional trends superposition in digital innovation life cycle model // International Journal of Technology. 2020. Vol. 11. No. 6. P. 1201—1212.