Философские аспекты при разработке методов и алгоритмов решения задач управления в организационных системах на основе данных социального скоринга

Введение 3
1 Теоретические особенности социального скоринга 5
2 Философские аспекты при разработке методов и алгоритмов решения задач управления в организационных системах на основе данных социального скоринга 10
3 Разработка методов и алгоритмов решения задач управления в организационных системах на основе данных социального скоринга 14
Заключение 27
Список использованных источников 28

Весь текст будет доступен после покупки

Поскольку организации продолжают уделять особое внимание методам, основанным на данных, для решения управленческих и финансовых задач, важность надлежащего управления данными и поиска качественных данных становится все более очевидной. Одной из проблем, с которыми сталкивается управление данными в организациях, является огромный объем собираемых данных и поиск наиболее эффективных методов решения этой проблемы.
Актуальность исследования. В современном мире, информационные технологии пронизывают все сферы жизни, включая управление организациями. Бурное развитие социальных сетей и других онлайн-платформ генерирует огромные объемы данных о поведении и взаимодействиях людей. Эти данные, известные как "социальный скоринг", содержат ценную информацию, которую можно использовать для оптимизации управленческих решений в различных областях.
Цель исследования: разработка методов и алгоритмов решения задач управления в организационных системах на основе данных социального скоринга.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Теоретические особенности социального скоринга
В последние годы становится все более распространенным применение технологий обработки больших данных в различных секторах, например, при социальном скоринге человека.
Понятие «скоринг» существует давно и чаще всего применяется в банковской системе при оценке платежеспособности клиента, при выдаче кредитов и т.д. В частности, скоринг (от англ. scoring - подсчёт очков в игре) - система оценивания клиента по определенным характеристикам. Предполагается, что люди со схожими социальными показателями ведут себя одинаково.
Социальный скоринг - это система оценки кредитоспособности или благонадежности человека или организации, основанная на его социальных данных. Эти данные могут включать в себя активность в социальных сетях, историю покупок, кредитную историю и другие источники.
В работе [1] автор пишет, что использование данных социального скоринга для решения задач управления в организационных системах может иметь ряд потенциальных преимуществ. Повышение эффективности принятия решений: Данные социального скоринга могут помочь организациям принимать более обоснованные решения в отношении кредитования, найма, страхования и других задач. Данные социального скоринга могут помочь организациям выявлять потенциальных мошенников и других лиц, представляющих повышенный риск. Данные социального скоринга могут помочь организациям улучшить свои маркетинговые кампании и повысить продажи.
Системы социального обмена - это механизмы, используемые для оценки отдельных лиц или организаций на основе различных критериев. Эти системы могут варьироваться от оценки социальных кредитных рейтингов в Китае, которые сводят множество переменных к одному баллу, пишет автор [2], до систем оценки в социальных сетях, которые учитывают отношения с пользователями для получения более персонализированных и точных оценок произведений искусства. Существуют социальные скоринговые системы, разработанные для этичных банковских и микрофинансовых организаций, которые оценивают как финансовые, так и социальные аспекты заемщиков для принятия социально ответственных решений о кредитовании [4]. Более того, альтернативные методы ранжирования, такие как метод социальной оценки, оценивают важность веб-страниц на основе взаимодействия с социальными сетями, предлагая демократичный подход к ранжированию результатов наряду с традиционными алгоритмами, такими как PageRank [5]. Эти системы играют решающую роль в различных областях, помогая в процессах принятия решений и предоставляя ценную информацию.
Данные социального скоринга представляют собой многогранную категорию, охватывающую широкий спектр информации о поведении и характеристиках индивидов.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Guo G. et al. From footprint to evidence: An exploratory study of mining social data for credit scoring //ACM Transactions on the Web (TWEB). – 2016. – Т. 10. – №. 4. – С. 1-38.
2. Кузнецова В. Ю. Информационная технология принятия решений в микрофинансовой организации //Системная инженерия и информационные технологии. – 2023. – Т. 5. – №. 3 (12). – С. 27-41.
3. Комарова О. М., Ежкова В. Г. Репутационный скоринг в инновационном развитии социально-трудовых отношений //Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – №. 10-3. – С. 290-295.
4. Oskarsdottir M. et al. The value of big data for credit scoring: Enhancing financial inclusion using mobile phone data and social network analytics //Applied Soft Computing. – 2019. – Т. 74. – С. 26-39.
5. Лебедев Е. А. Синтез скоринговой модели методом системно-когнитивного анализа //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2007. – №. 29. – С. 17-30.
6. Ильина Е. М. Политика и управление в условиях цифровой трансформации: политологический ракурс искусственного интеллекта //Ars Administrandi. – 2022. – Т. 14. – №. 3. – С. 403-421.
7. Будина Е. С. Математические и инструментальные методы оценки рисков в розничном кредитовании на основе композиции статистического и экспертного подходов //Пермь. – 2010. – Т. 188. – С. 6.

Весь текст будет доступен после покупки