Approaches to measuring cognitive growth factors in economic information systems
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-257Keywords:
innovations, cognitive growth factors, economic systems, information systemsAbstract
The article examines approaches to measuring cognitive growth factors in economic information systems. Based on the analogy with cognitive systems developed over several years, a solution leading to the creation of a cognitive system capable of automatic understanding is proposed. The phenomenon of cognitive resonance in the process of understanding the analyzed object is considered and its structure is schematically presented.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
References
2. Лаврикова Н.И. Приоритеты управления процессом проектирования и организации функционирования инновационных инфраструктур / Н.И. Лаврикова // Экономические и гуманитарные науки. – 2022. – № 1 (360). – С. 34–41.
3. Третьякова Л.А. Модернизация социальной инфраструктуры как приоритетное направление повышения качества жизни на селе / Л.А. Третьякова, Н.И. Лаврикова // Экономика региона. – 2010. – № 2 (22). – С. 163–171.
4. Молчан А.С. Методология формирования когнитивной карты влияния угроз на уровень экономической безопасности субъектов региональной экономики / А.С. Молчан, У.Ю. Рощектаева, Д.А. Коноваленко // Экономика устойчивого развития. – 2019. – № 4 (40). – С. 169–173.
5. OECD Main Science and Tehnology Indicators, 2019 [Электронный ресурс]. URL: oecd.org/sti/msti2019.pdf (дата обращения: 21.06.2022).
6. Sorvirov B.V. Overcoming cognitive imbalances as a factor in increasing savings in the market economy / B.V. Sorvirov, A.V. Nikiforov // Proceedings of Francisk Scorina Gomel State University. – 2020. – No. 5 (122). – Pp. 156–160.
7. Горлачева Е.Н. Концептуальная модель системы управления когнитивными факторами производства / Е.Н. Горлачева // Наукоёмкие технологии. – 2020. – Т.
21. – №
8. – С. 56–67.
8. Иванус А.И. Роль и место когнитивных методов и технологий управления экономикой в условиях неопределённости / А.И. Иванус // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2019. – Т.
8. – №
3. – С. 17–23.
9. Зиятдинова Н.Р. Использование технологий блокчейн и когнитивных вычислений в цифровой экономике / Н.Р. Зиятдинова, В.С. Абдулгазис // Учёные записки Крым. инж.-пед. ун-та. – 2019. – № 2 (64). – С. 95–99.
