vestreaВестник Российского экономического университета имени Г. В. ПлехановаVestnik of the Plekhanov Russian University of Economics2413-28292587-9251Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2413-2829-2022-4-165-176vestrea-1389Research ArticleТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯTHEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENTАвтоматический поиск концептов когнитивной карты в области стратегического управленияAutomated Search for Concepts of Cognitive Map in the Field of Strategic ManagementЗаграновскаяА. В.ZagranovskaiaA. V.

Анна Васильевна Заграновская - кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной математики и экономико-математических методов

191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21

Anna V. Zagranovskaia - PhD, Assistant Professor of the Department for Applied Mathematics and Economic and Mathematical Methods

21 Sadovaya Str., Saint Petersburg, 191023

zagranet@rambler.ruСанкт-Петербургский государственный экономический университетРоссияSaint Petersburg State Economic UniversityRussian Federation20222407202204165176Copyright © Заграновская А.В., 20222022Заграновская А.В.Zagranovskaia A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vest.rea.ru/jour/article/view/1389

Когнитивная карта дает целостное представление о сложной хозяйственной ситуации. В статье предлагается выявлять концепты когнитивной карты не на основе экспертных суждений, как это принято, а на основе методов тематического моделирования – активно развивающегося направления статистического анализа текстов. Это позволит повысить доверие к выводам и прогнозам, сделанным на основе методов когнитивного моделирования. Отдельно для каждого года (с 2016 по 2020 г.) построена модель сходства выявленных тем в области стратегического управления на основе ключевых публикаций из ScienceDirect за указанный период, что дало возможность найти ключевые темы по годам с использованием меры центральности на основе собственного вектора. Автором выявлены семантическая структура научных публикаций и ключевые темы, волновавшие научное сообщество в области стратегического управления за период с 2016 по 2020 г., а также показана их динамика, что служит важным шагом в направлении автоматического построения когнитивной карты, являющейся инструментом анализа и прогнозирования состояния сложных систем.

The cognitive map provides an integral idea of complicated economic situation. The article proposes to identify cognitive map concepts not on the basis of experts’ reports, as it is usually done, but on the basis of thematic modeling methods – a fast developing line in statistic text analysis. It will give an opportunity to increase confidence in forecasts made on the basis of cognitive modeling methods. For each year (from 2016 to 2020) a model of similarity of subjects found in the sphere of strategic management was plotted on the basis of key publications in ScienceDirect for this period, which allowed to find key topics by years through using measures of centrality based on own vector. The author identified semantic structures of academic publications and key topics that excited scientific community in the field of strategic management from 2016 to 2020 and their dynamics, which is considered an important step towards automated plotting of the cognitive map being a tool of analyzing and forecasting the condition of complicated systems.

тематическое моделированиемодель LDAмодель сходства темцентральность на основе собственного вектораthematic modelingLDA modelmodel of subject similaritycentrality based on own vectorReferencesВоронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей // Математические методы распознавания образов. – 2013. – Т. 17. – № 1. – С. 88.Vorontsov K. V. Additivnaya regulyarizatsiya tematicheskikh modeley [Additive Regularization of Topic Models]. Matematicheskie metody raspoznavaniya obrazov [Mathematical Methods of Pattern Recognition], 2013, Vol. 17, No. 1, p. 88. (In Russ.).Axelrod R. Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites. – Princeton, NJ : Princeton University Press, 1976.Axelrod R. Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton, NJ, Princeton University Press, 1976.Blei D. M., Lafferty J. D. A Correlated Topic Model of Science // The Annals of Applied Statistics. – 2007. – Vol. 1 (1). – P. 17–35. – URL http://www.jstor.org/stable/4537420 дата обращения: 07.02.2022).Blei D. M., Lafferty J. D. A Correlated Topic Model of Science. The Annals of Applied Statistics, 2007, Vol. 1 (1), pp. 17–35. Available at: http://www.jstor.org/stable/4537420 (accessed 07.02.2022).Maiya A. S., Rolfe R. M. Topic Similarity Networks: Visual Analytics for Large Document Sets. – Institute for Defense Analyses, 2014. – URL: http://www.jstor.org/stable/resrep23632 (дата обращения: 07.02.2022).Maiya A. S., Rolfe R. M. Topic Similarity Networks: Visual Analytics for Large Document Sets. Institute for Defense Analyses, 2014. Available at: http://www.jstor.org/stable/resrep23632 (accessed 07.02.2022).Moraes L. O., Pedreira C. E. Clustering Introductory Computer Science Exercises Using Topic Modeling Methods // IEEE Transactions on Learning Technologies. – 2021. – Vol. 14. – N 1. – P. 42–54.Moraes L. O., Pedreira C. E. Clustering Introductory Computer Science Exercises Using Topic Modeling Methods. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2021, Vol. 14, No. 1, pp. 42–54.Newman D., Lau J. H., Grieser K., Baldwin T. Automatic Evaluation of Topic Coherence // Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. – Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2010. – P. 100–108.Newman D., Lau J. H., Grieser K., Baldwin T. Automatic Evaluation of Topic Coherence. Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. Stroudsburg, PA, USA, Association for Computational Linguistics, 2010, pp. 100–108.Newman D., Noh Y., Talley E., Karimi S., Baldwin T. Evaluating Topic Models for Digital Libraries // Proceedings of the 10th annual Joint Conference on Digital libraries. – New York : ACM, 2010. – P. 215–224.Newman D., Noh Y., Talley E., Karimi S., Baldwin T. Evaluating Topic Models for Digital Libraries. Proceedings of the 10th annual Joint Conference on Digital libraries. New York, ACM, 2010, pp. 215–224.Papageorgiou E. Review study on Fuzzy Cognitive Maps and their Applications During the Last Decade // Paper presented at the IEEE International Conference on Fuzzy Systems. – Taipei, Taiwan, 2011.Papageorgiou E. Review study on Fuzzy Cognitive Maps and their Applications During the Last Decade. Paper presented at the IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Taipei, Taiwan, 2011.Topic Modeling with Gensim (Python). – URL: https://www.machinelearningplus.com/nlp/topic-modeling-gensim-python/(дата обращения: 07.02.2022).Topic Modeling with Gensim (Python). Available at: https://www.machinelearningplus.com/nlp/topic-modeling-gensim-python/ (accessed 07.02.2022).Wang Y., Kockelman K. M., Wang X. (Cara). The Impact of Weight Matrices on Parameter Estimation and Inference: A Case Study of Binary Response Using Land-Use Data // Journal of Transport and Land Use. – 2013. – Vol. 6 (3). – P. 75–85. – URL: http://www.jstor.org/stable/26202665 (дата обращения: 07.02.2022).Wang Y., Kockelman K. M., Wang X. (Cara). The Impact of Weight Matrices on Parameter Estimation and Inference: A Case Study of Binary Response Using Land-Use Data. Journal of Transport and Land Use, 2013, Vol. 6 (3), pp. 75–85. Available at: http://www.jstor.org/stable/26202665 (accessed 07.02.2022).Ye Tian. A Multilayer Correlated Topic Model. – URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.02028 (дата обращения: 07.02.2022).Ye Tian. A Multilayer Correlated Topic Model. Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.02028 (accessed 07.02.2022).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.