Реестровый подход для анализа интеллектуального потенциала научного учреждения
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-3-43-53
Аннотация
Выполнена оценка интеллектуального потенциала научных кадров на платформе электрон[1]ной демографии. Изучена современная ситуация в сфере формирования регистров населения, проведения демографических исследований, а также ряда работ, связанных с использованием новых источников информации и больших данных. Проанализированы исследования, охватывающие оценку человеческих ресурсов, интеллектуального потенциала страны, вопросы научной миграции. Для определения факторов, влияющих на интеллектуальный потенциал стран, выполнен анализ тенденции демографии и экономической активности населения, уровня образования, системы подготовки кадров и ее финансирования. В целях мониторинга и прогнозирования научной деятельности в соответствии с имеющимся потенциалом, про[1]ведения аналитического и статистического анализа создана Единая электронная информационная система о научных кадрах. В статье проведен анализ интеллектуального потенциала научных кадров на основе данных реестра о научных кадрах, которые кластеризованы с использованием метода k-средних, представляющего собой алгоритм машинного обучения. На основании полученных результатов исследованы данные по возрастным группам, ученым степеням, вузам и количеству научных публикаций. В последующих исследованиях будут учтены вопросы научной продуктивности и научной миграции, имеющие большое значение с точки зрения оценки интеллектуального потенциала страны.
Об авторе
Ф. Ф. Юсифов
Институт информационных технологий
Азербайджан
Азербайджан
Юсифов Ф. Ф. - к. т. н., доцент, заведующий отделом образования, главный научный сотрудник
г. Баку
+994 12 510-12-60
Список литературы
1. Fisunenko P., Ziuzia A. (2021) Efficiency of Intellectual Potential as a Factor of Increasing the Competitiveness of the National Economy. Green, Blue & Digital Economy Journal. 2 (2), 60–67.
2. Bilan Y., Mishchuk H., Roshchyk I., Kmecova I. (2020) An Analysis of Intellecutal Potential and its Impact on the Social and Economic Development of European Countries. Journal of Competitiveness. 12 (1), 22–38.
3. Alguliyev R. M., Aliguliyev R. M., Yusifov F. F., Alekperov I. Y. (2019) Developing Electronic Demography as an Effective Tool for Social Research and Monitoring Population Data. Public Administration Issues. 4, 61–86 (in Russian).
4. Yusifov F. (2021) Using Public Registers for Development of Electronic Demography System: the Case of Azerbaijan. International Journal of Computing and Digital Systems. 1, 1251–1261.
5. Jurić T. (2021) Medical Brain Drain from Southeastern Europe: Using Digital Demography to Forecast Health Worker Emigration. JMIRx Med, JMIR Publications. Toronto. 2 (4).
6. Yusifov F. F., Akhundova N. E. (2022) Analysis of Demographic Characteristics Based on E-Demography Data. Demography and Social Economy, Ukraine. 1 (47), 38–54.
7. Hossain Sh. (2021) Concept Note on National Population Register. Available: http://bbs.portal.gov.bd/sites/default/files/files/bbs.portal.gov.bd/page/f2d928d4_4993_4d59_9ab7_e051b226d201/2021-05-17-08-14-8b2852959319a836a5396fdea2eedef1.pdf.
8. Ramírez Y., Vanderdonck J. (2013) Empirical Evidence for the Increasing Importance of Intellectual Capital Reporting in Higher Education Institution. International Journal of Humanities and Social Science. 3 (8), 39–51.
9. Goldin С. (2014) Human Capital. Cambridge: Harvard University and National Bureau of Economic Research. Available: https://scholar.harvard.edu/files/goldin/files/goldinhumancapital.pdf.
10. Stukalova I. B., Stukalova A. A., Selyanskaya G. N. (2016) Assessment of Effectiveness of Use of Intellectual Potential of a University: a Methodological Approach. International Journal of Environmental & Science Education. 11 (15), 7961–7974.
11. Sarker A., Shamim S. M., Zama Sh., Rahman M. (2018) Employee’s Performance Analysis and Prediction Using k-means Clustering & Decision Tree Algorithm. Global Journal of Computer Science and Technology. Available: https://computerresearch.org/index.php/computer/article/view/1660.
12. Nhon H. T., Phuong N. V., Trung N. Q., Thong B. Q. (2020) Exploring the Mediating Role of Dynamic Capabilities in the Relationship between Intellectual Capital and Performance of Information and Communications Technology Firms. Cogent Business and Management. 7 (1).
13. Sanaliyeva L. K., Goncharenko L. P., Rakhimova S. A. (2021) Strategic Priorities for the Development of Intellectual Potential of Developing Countries in the Context of Constructing an Innovative Economy. Public Policy and Administration. 20 (3), 474–483.
14. Özdemir M. H., Tuzcuoğlu T. (2021) Clustering of Required Competences of the Employees Working in the Finance-Related Fields of Companies in the Era of Digitalization. Journal of Yasar University. 16/62, 945–959.
15. Kashyap R., Rinderknecht R. G., Akbaritabar A. et al. (2022) Digital and Computational Demography. SocArXiv.
16. Sîrbu A., Andrienko G., Andrienko N. et al. (2021) Human Migration: the Big Data Perspective. International Journal of Data Science and Analytics. 11, 341–360.
17. Silv R. (2022) Population Perspectives and Demographic Methods to Strengthen CRVS Systems: Introduction. Genus. 78 (8).
18. Dorrington R. E., Moultrie T. A., Laubscher R. et al. (2021) Rapid Mortality Surveillance Using a National Population Register to Monitor Excess Deaths During SARS-CoV-2 Pandemic in South Africa. Genus. 77 (19).
19. Jurić T. (2022) Forecasting Migration and Integration Trends Using Digital Demography – a Case Study of Emigration Flows from Croatia to Austria and Germany. Comp. Southeast Europ. Stud. 70 (1), 125–152.
20. Spyratos S., Vespe M., Natale F., Weber I., Zagheni E., Rango M. (2018) Migration Data using Social Media. A European Perspective. JRC Technical Reports European Commission. Luxembourg, Publications Office of the European Union.
21. Wanner P. (2020) How Well Can We Estimate Immigration Trends Using Google Data? Quality & Quantity. 55, 1181–1202.
22. Moed H. F., Aisati M., Plume A. (2013) Studying Scientific Migration in Scopus. Scientometrics. 94 (3), 929–942.
23. Sinatra R., Wang D., Deville P., Son C., Barabási A. L. (2016) Quantifying the Evolution of Individual Scientific Impact. Science. 354 (6312).
24. Han H. Y. (2017) Analyse the Migration of Scientific Researchers. Available: https://towardsdatascience.com/analyse-the-migration-of-scientific-researchers-5184a9500615.
25. Tarasyeva A. A., Agarkov G. A. (2019) Modern Tendencies of Scientific Migration in the Russian Federation. AIP Conference Proceedings. 2116.
26. Guidelines on Population Registration, OSCE’s Office for Democratic Institutions and Human Rights (ODIHR), 2009. Available: https://www.osce.org/files/f/documents/7/d/39496.pdf.
27. Verhoef R., Van De Kaa D. J. (1987) Population Registers and Population Statistics. Population Index. 53 (4), 633–642.
28. Population Registers in Different Countries, Design and Developments in Relation to the Netherlands, 2019.
29. Integrating Unique Identification Numbers in Civil Registration, the World Bank, 2018. Available: http://pubdocs.worldbank.org/en/795091518546134883/27385-Integrating-Unique-Identification-NEW-FINAL-0221.pdf.
30. Implementation of the United Nations Legal Identity Agenda, United Nations Country Team Operational Guidelines, 2020. Available: https://unstats.un.org/legal-identity-agenda/documents/UNCT-Guidelines.pdf.
31. Population Registers: a Key Resource for Producing Vital Statistics. ESCAP Statistics Division. 2020. (26), 12.
32. Register-Based Statistics in the Nordic Countries: Review of Best Practices with Focus on Population and Social Statistics. New-York, Geneva, UN, 2007. Available: https://unstats.un.org/unsd/dnss/docViewer.aspx?docID=2764.
33. Aguilar Rivera A. M., Vassil K. (2015) Estonia: a Successfully Integrated Population-Registration and Identity Management System. Washington, World Bank. Available: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/28077.
34. Delgado M., Mills K. G. (2020) The Supply Chain Economy: a New Industry Categorisation for Understanding Innovation in Services. Research Policy. 49 (8).
35. Order of the President of the Republic of Azerbaijan on Additional Measures to Improve the Attestation of Scientific and Scientific-Pedagogical Personnel in the Republic of Azerbaijan, 2018. Available: https://science.gov.az/en/news/open/9329.
36. Scientific Personnel National Information System, 2020. Available: http://elmikadr.science.az.
Рецензия
Для цитирования:
Юсифов Ф.Ф. Реестровый подход для анализа интеллектуального потенциала научного учреждения. Цифровая трансформация. 2023;29(3):43-53. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-3-43-53
For citation:
Yusifov F.F. Approach for Intellectual Potential Analysis of the Scientific Institution. Digital Transformation. 2023;29(3):43-53. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-3-43-53
Просмотров: 265
Послать статью по эл. почте 