Диссертация (1145511), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Data Mining, другиеварианты перевода - "добыча данных", "раскопка данных") – обнаружение неявных закономерностей в наборах данных [280]. Как научное направление онстал активно развиваться в 90-х годах XX века, что было вызвано широкимраспространением технологий автоматизированной обработки информации инакоплением в компьютерных системах больших объемов данных. Классическим считается определение, данное одним из основателей направления Григорием Пятецким-Шапиро: Интеллектуальный анализ данных (англ.
Data mining) Data Mining – исследование и обнаружение "машиной" (алгоритмами,средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации человеком [280].Современные информационные технологии предлагают большой наборинструментов и решений, которые помогают упростить и ускорить множествозадач, связанных с интеллектуальным анализом данных.
Интеллектуальныйанализ данных чаще всего ассоциируют с бизнес-аналитикой [127].Рассмотрим ряд определений понятия «бизнес-аналитика».Бизнес-аналитика (англ. Business Intelligence, BI) — это методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации [275].Бизнес-аналитика — это инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информациив ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных [275].Business Intelligence (BI) – это совокупность технологий, программногообеспечения и практик, которые позволяют анализировать большие объемыинформации, моделируя различные варианты принятия решений и выбираяоптимальные из них путём наилучшего использования имеющихся данных[127].122Отсюда, следует, что Business Intelligence (BI) – это не просто отдельныеметоды, и частные инструменты преобразования данных, но информационнаятехнология, реализующая на основе определенного алгоритма преобразованиеданных в информацию, которую уже можно использовать для принятия решений.
В этом контексте с точки зрения BI – технологий отношения между данными и информацией чрезвычайно просты: на входе – данные, на выходе –полезная информация, как результат интерпретации данных.Говоря другими словами Business Intelligence (BI) – это реальная практическая технология извлечения семантического и прагматического смыслаинформации.Содержательно, реализацию технологии Business Intelligence можнопредставить в виде пяти основных этапов: обнаружение и детализация проблемы; постановка задачи и идентификация данных, необходимых для ее решения; анализ данных, в том числе пробный анализ (Exploratory Data Analysis,EDA), анализ, позволяющий построить гипотезы (Structured DataAnalysis, SDA) и определить потоки данных, а также другие виды анализа; толкование данных, подготовка отчетов, построение моделей и выработка рекомендаций, прогнозов и предсказаний; получение информации и принятие решений.Основой BI-технологий является интеллектуальный анализ данных.Итак, обобщая вышесказанное, можно констатировать факт, что в рамках современных информационных технологий создан инструментарий, который совершенно по-новому позволяет взглянуть на триаду «данные-информация-знания».
Достаточно ли функционала этого инструментария для того,чтобы закрыть проблему семантики и прагматики? Ответ тут, пожалуй, однозначный – нет. Поскольку, несмотря на многомерность представления данных,информационные системы могут извлечь лишь совершенно определенную123порцию информации (быть может большую), связанную с совершенно определенными процессами, которые относительно легко формализуются. Но инструменты интеллектуального анализа данных необходимо использовать какмощный инструмент в процессе работы с данными и превращения их в информацию и знания.На основе анализа последних работ в вопросах понимания информациинельзя не заострить внимание на герменевтическом подходе, в рамках которого с учетом фундаментальных философских принципов, используя постулаты экономической теории и теории информации, можно сформулироватьособенности интерпретации именно экономической информации, продолживучение Д.
Норта и Р. Фогеля в аспекте использования формальных (математических) и неформальных (историко-логических) подходов.Вообще конвергенция подходов, позволила получить признание герменевтической методологии в широком диапазоне сфер научных исследований(философии, социологии, правоведении, психологии и пр.), как способу познания, процедуре понимания и объяснения. При этом в них выделяются целыенаправления «психологическая герменевтика» [139], «юридическая герменевтика» [358], «лингвистическая герменевтика» [188], «педагогическая герменевтика» [180].Такое широкое применение феномена герменевтики в научныхисследованиях не случайно, поскольку он базируется на «трех китах»: толкование, объяснение и интерпретации текстовой информации получаемой в результате какой-либо аналитической деятельности.
Суммируя вышесказанное«ренессанс герменевтики» в XX веке позволил перевести ее на новый витокразвития и в связи с этим необходимо ввести новый термин информационнаягерменевтика.В работе [297] было отмечено, что в связи с широким внедрением в повседневную практику сетевых технологий, которые позволяют представлятьлюбую информацию в виде гипертекста следует говорить не о герменевтическом подходе, а о герменевтической технологии интерпретации данных и былвведен термин информационная герменевтика.124Термин «экономическая герменевтика» неявно появился относительнонедавно в 20 веке в трудах ученых экономистов и философов.
Однако первыеопределения в трудах отечественных ученых возникли совсем недавно. Из доступной нам литературы нами обнаружено, что данная проблематика освещалась в работах В.Т. Рязанова [301], И.А. Пушкаревой [294], А.М. Орехова [277], С.С. Мишурова [244]. Определения понятия «экономическая герменевтика» указанных авторов в основном связаны с пониманием и истолкованием экономических текстов. Так А.М. Орехов определяет экономическуюгерменевтику, как «исследование и анализ экономических текстов, направленный на выявление «скрытых» смыслов текста, а также субъективных намерений автора». В.Т. Рязанов в своих работах рассуждает об экономической герменевтике, как о «теории понимания и интерпретации экономических текстов».
Определение, предлагаемое И.А. Пушкаревой шире: «Герменевтика,истолковывающая экономический аспект, может быть наименована экономической герменевтикой. Она интерпретирует жизнедеятельность общества,смысловыми ориентирами которого становятся параметры: планомерность,постоянство, непосредственность, нематериальность», но при этом все указанные в работе автора задачи экономической герменевтики, так или иначе, затрагивают только интерпретацию экономических терминов. В своей статьеС.С. Мишуров [244] лишь ставит вопрос о «необходимости разработки принципов «экономической герменевтики» как метода интерпретации культурныхустановок высшего порядка (религиозных, духовных, мистических) применительно к вопросам организации хозяйственной (экономической) практики».Надо отметить, что в указанных работах экономическая герменевтика неизучалась, как отдельное понятие, а рассматривалась в контексте более широкой проблематики.В экономической науке использование философской герменевтики покаеще не нашло должного внимания.
Вместе с тем, положения герменевтическойметодологии актуальны для экономистов и это признается зарубежными исследователями.125Так, нобелевский лауреат по экономике Джордж Стиглер (1965) предложил свой рецепт толкования экономических текстов, который состоит в рассмотрении произведения в свете современных читателю экономических знаний. Способ научного истолкования экономических трудов Стиглер иллюстрирует следующей схемой (рис.
2.3.1):Оригинальный текстОбщее положениеКонкретизированное утверждение, которое может быть подтверждено эмпирическиНаучное толкованиеИстолкование авторской позицииСоотношение анализируемого текста ссовременными экономическими знаниями для определения вклада произведения в экономикуСоотношение с авторским стилем мышленияРисунок 2.3.1 Герменевтический подход СтиглераСогласно Стиглеру, в первую очередь необходимо реконструировать общее положение текста - "теоретическое ядро работы ...в манере, совместимойс современной экономической теорией» [35].
Если положения работы согласуются с актуальными экономическими знаниями, то можно говорить о том,что анализируемое произведение оказало положительное влияние на состояние современной науки. С другой стороны, интерес для исследователя должныпредставлять и выводы автора: наличие в тексте логических ошибок; утверждений, которые впоследствии были признаны ложными, не должно умалятьзначимости основного положения работы.Схема Стиглера представляет собой своеобразный герменевтическийкруг: общее положение анализируемого текста уточняется через его научное126толкование и толкование авторской позиции, которые в свою очередь позволяют корректнее определить общее положение. При этом, предполагается, чточитателю, чтобы понять часть текста, необходимо иметь предварительное знание смысла всего текста, и, наоборот, понимание всего текста невозможно безпонимания каждой его части.
Таким образом, читатель должен войти в герменевтический круг с определенным ожиданием к содержанию текста. В этомсмысле в наиболее выигрышном положении находятся представители сообщества профессиональных экономистов.Тот факт, что информация и экономический процесс приобретают новыеформы, свидетельствует о том, что исследования в этой сфере актуальны исвоевременны.Обращаясь к зарубежному опыту в направлении нашего исследованияможно отметить, что, информация – результат преобразования данных, основанный на интерпретации посредством герменевтического круга. Информацияявляется контекстной и имеет определенное значение для интерпретатора, а,следовательно, преобразование цепочки «данные →информация» неоднозначно и зависит от его точки зрения.В качестве методологических принципов преобразования данных в информацию выдвигаются следующие [11]:The Overlap Principle (принцип перекрытия): Для устойчивости кирпичной кладки, необходимо, чтобы каждый последующий ряд кирпичей перекрывал подготовленный ранее ряд.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
