18.08.2026 Новости, Итоги и тенденции, Рейтинги, исследованияИнститут статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ изучил, как менялась с 2010 г. научная повестка в области искусственного интеллекта (ИИ) и работы с данными и какие тематики составляют ее ядро. Справочно: исследование основано на библиометрическом анализе 20 тыс. публикаций, отобранных из выборки 186 тыс. документов за 2010–2025 гг., индексируемых в Scopus, по результатам тематического моделирования ключевых слов методом LDA. Для оценки структуры исследовательского поля использована стратегическая диаграмма Кэллона. Главные выводы В изученном массиве научных публикаций выделяются шесть основных тематических кластеров, которые в укрупненном виде объединяются вокруг трех вопросов: как организовать работу с данными — от их сбора и систематизации до анализа с помощью методов машинного обучения и инструментов бизнес-аналитики; как формировать и защищать ИТ-инфраструктуру — на основе облачных сервисов, блокчейн-технологий и инструментов кибербезопасности; как ИИ и цифровые технологии меняют бизнес-процессы — в том числе на предприятиях различных отраслей. За полтора десятилетия фокус исследований постепенно смещался от создания цифровой основы для хранения и анализа данных к их использованию для автоматизированной поддержки решений. С начала 2020-х гг. главными инструментами этой трансформации стали машинное обучение и ИИ. Сегодня на первый план выходят вопросы внедрения таких решений в деятельность организаций, а также их безопасности и управляемости. По ...
читать далее.
