TY - JOUR

T1 - Выявление лидеров мнений для анализа сферы искусственного интеллекта с использованием графовой модели

AU - Шутько, Олег Александрович

AU - Попцов, Александр Владимирович

AU - Олисеенко, Валерий Дмитриевич

PY - 2025/12/8

Y1 - 2025/12/8

N2 - В статье рассматривается проблема ориентирования в активно развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ). В качестве примера этой области взяты большие языковые модели. В данной работе в качестве инструмента анализа предлагается графовое представление научного сообщества, позволяющее описать структуру взаимосвязей между авторами и выделить исследовательские группы. Также предлагается инструмент выделения ключевых фигур и лидеров мнений. Предполагается, что последующее изучение публикаций таких групп позволит своевременно фиксировать тенденции и принимать на этой основе решения по выбору и внедрению соответствующих технологий. На основе этого подхода построена модель, для чего использовались открытые данные из наукометрических баз: исследователи представлены вершинами графа с дополнительными атрибутами, а их связи — ребрами. Влияние отдельных персон измерялось метрикой центральности PageRank, а скрытые исследовательские группы идентифицировались с помощью алгоритма Louvain. Полученные результаты подтверждают исходные гипотезы: ученые с высоким значением PageRank действительно являются признанными лидерами индустрии, а алгоритм устойчиво выделяет пять кластеров, соотносящихся с реальными исследовательскими и корпоративными структурами. В совокупности предложенная графовая модель может рассматриваться как вспомогательный инструмент для аналитического описания актуального научного ландшафта ИИ и мониторинга исследовательских тенденций.

AB - В статье рассматривается проблема ориентирования в активно развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ). В качестве примера этой области взяты большие языковые модели. В данной работе в качестве инструмента анализа предлагается графовое представление научного сообщества, позволяющее описать структуру взаимосвязей между авторами и выделить исследовательские группы. Также предлагается инструмент выделения ключевых фигур и лидеров мнений. Предполагается, что последующее изучение публикаций таких групп позволит своевременно фиксировать тенденции и принимать на этой основе решения по выбору и внедрению соответствующих технологий. На основе этого подхода построена модель, для чего использовались открытые данные из наукометрических баз: исследователи представлены вершинами графа с дополнительными атрибутами, а их связи — ребрами. Влияние отдельных персон измерялось метрикой центральности PageRank, а скрытые исследовательские группы идентифицировались с помощью алгоритма Louvain. Полученные результаты подтверждают исходные гипотезы: ученые с высоким значением PageRank действительно являются признанными лидерами индустрии, а алгоритм устойчиво выделяет пять кластеров, соотносящихся с реальными исследовательскими и корпоративными структурами. В совокупности предложенная графовая модель может рассматриваться как вспомогательный инструмент для аналитического описания актуального научного ландшафта ИИ и мониторинга исследовательских тенденций.

M3 - статья

SP - 111

EP - 120

JO - Управленческое консультирование

JF - Управленческое консультирование

SN - 1726-1139

ER -