Интегральная нечеткая оценка сетевых эффектов в бизнес-моделях сетевых предприятий

В статье рассмотрен комплексный метод оценки сетевой ценности, ориентированный на анализ сложных бизнес-моделей сетевых предприятий в условиях цифровой экономики. В отличие от существующих подходов, преимущественно основанных на частных показателях или линейной агрегации параметров, в исследовании реализована концепция интегральной оценки, учитывающая нелинейный и синергетический характер взаимодействий между участниками сети. Ключевым результатом исследования является формализация сетевых эффектов как совокупности взаимозависимых факторов, отражающих структуру сети, характер потоков ценности и особенности взаимодействия стейкхолдеров. Обосновано, что такие факторы не могут рассматриваться изолированно, поскольку их влияние проявляется через взаимное усиление и подавление. Для корректного учета данной взаимосвязи предложено использование нечеткой меры и интегрального агрегирования, позволяющего моделировать эффект взаимодействия факторов различной природы. Разработанный метод обеспечивает получение единого интегрального показателя, отражающего уровень сетевой ценности и устойчивости бизнес-модели. Дополнительно сформирован аналитический инструментарий, позволяющий выявлять вклад отдельных факторов и групп факторов, а также определять зоны положительной синергии и критические области, ограничивающие развитие сети. Это дает возможность перейти от описательного анализа сетевых эффектов к формализованной поддержке управленческих решений. Научная новизна работы заключается в объединении инструментов анализа потоков ценности, идентификации стейкхолдеров и аппарата нечеткой интегральной оценки в рамках единой методологической схемы. Полученные результаты расширяют представление о механизмах формирования сетевой ценности и дополняют существующие теории сетевых эффектов за счет учета качественных характеристик взаимодействия и их агрегирования в интегральной форме. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения предложенного подхода для оценки эффективности и устойчивости цифровых платформ, выбора направлений трансформации бизнес-моделей и анализа последствий управленческих решений. Методика может быть использована в стратегическом планировании, проектировании цифровых экосистем и мониторинге развития сетевых предприятий в долгосрочной перспективе.

1. Алесинский Е. И. Применение методов нечеткой логики для решения научной задачи в соответствии с исходными данными // Молодой ученый. – 2021. – № 25 (367). – С. 16–22.

2. Аникин И. В. Нечеткая оценка факторов риска информационной безопасности // Безопасность информационных технологий. – 2018. – № 4. – С. 35–44.

3. Великанов В. С., Сафин Г. Г., Абдрахманов А. А., Шабанов А. А., Махмудова С. Н., Абдуллин Р. А., Тугузов А. С. Разработка нечеткой модели в среде MATLAB Fuzzy Logic Toolbox для оценки условий труда на рабочих местах работников горной промышленности // Современные наукоемкие технологии. – 2015. – № 2. – С. 19–24.

4. Долгопятова Т. Г., Шиляева Е. В. Сетевые эффекты при внедрении системы бережливого производства // Управленец. – 2017. – № 4 (68). – С. 14–23.

5. Иващенко А. Интегральная оценка эффективности межорганизационных инноваций с использованием метода нечетких множеств // Management Sciences. – 2025. – Т. 15. – № 1. – С. 105–121.

6. Коваленко А. И. Сетевой эффект как признак доминирующего положения цифровых платформ // Современная конкуренция. – 2020. – № 1 (77). – С. 18–37.

7. Костикова А. В. Интегральная оценка качества жизни населения Волгоградской области // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10-7. – С. 1520–1524.

8. Обыденов А. Ю., Козлов А. В. Анализ ключевых компонентов цифровых платформ. Экосистемно-стейкхолдерский подход // Креативная экономика. – 2020. – Т. 14. – № 12. – С. 3229–3246.

9. Сакулин С. А., Алфимцев А. Н. Выбор операторов агрегирования пользовательских критериев для оценки удобства веб-страниц // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2017. – Т. 21. – № 1 (120). – С. 55–63.

10. Тельнов Ю. Ф., Брызгалов А. А., Козырев П. А., Королева Д. С. Выбор типа бизнес-модели для реализации стратегии цифровой трансформации сетевого предприятия // Бизнес-информатика. – 2022. – Т. 16. – № 4. – С. 50–67.

11. Тельнов Ю. Ф., Казаков В. А., Брызгалов А. А., Федоров И. Г. Методы и модели обоснования прикладных сценариев цифровизации производственных и бизнес-процессов сетевых предприятий // Бизнес-информатика. – 2023. – Т. 17. – № 4. – С. 73–93.

12. Тимонин М. В. Интеграл Шоке по нечеткой мере. Моделирование риска информационной безопасности // ВИТ-Владимир. – 2020. – URL: https://vit-vladimir.ru/integralshoke-po-nechetkoi-mere-modelirovanie-riska-informacionnoi/

13. Целсабила А. Трансформация бизнес-моделей в контексте цифровизации российской экономики // Бизнес-стратегии. – 2022. – Т. 10. – № 6. – С. 149–154.

14. Barraclough A. D., Cusens J., Måren I. E. Mapping Stakeholder Networks for the Co-Production of Multiple Ecosystem Services: a Novel Mixed-Methods Approach // Ecosystem Services. – 2022. – Vol. 56. – Article 101461.

15. Boutaba R., Salahuddin M., Limam N., et al. A Comprehensive Survey on Machine Learning for Networking: Evolution, Applications and Research Opportunities // Journal of Internet Services and Applications. – 2018. – Vol. 9. – N 1. – Article 16.

16. Cárdenas J. R. G., Nebot À., Mugica F. Integral Seismic Risk Assessment through Fuzzy Models // Applied Sciences. – 2020. – Vol. 10. – N 9. – Article 3017.

17. Demenkov N. P., Mikrin E. A., Mochalov I. A. State Estimation Methods for Fuzzy Integral Models. Part II: Least Squares method and Direct Variational Calculus Methods // Control Sciences. – 2021. – N 2. – P. 2–15.

18. Gassmann O., Frankenberger K., Csik M. The Business Model Navigator: 55 Models that Will Revolutionize Your Business. – Harlow: Pearson, 2014.

19. Grabisch M. K-Order Additive Discrete Fuzzy Measures and their Representation // Fuzzy Sets & Systems. – 1997. – N 92. – Р. 167–189.

20. Han Y., Xie L. Platform Network Ties and Enterprise Innovation Performance: The Role of Network Bricolage and Platform Empowerment // Journal of Innovation & Knowledge. – 2023. – Vol. 8. – N 4. – Article 100416.

21. Hayashi T., Ishimura G., Ohsawa Y. Modeling Stakeholder-Centric Value Chain of Data to Understand Data Exchange Ecosystem. – 2020. – URL: https://arxiv.org/abs/2005.11005

22. Jovanovic M., Sjödin D., Parida V. Co-Evolution of Platform Architecture, Platform Services, and Platform Governance: Expanding the Platform Value of Industrial Digital Platforms // Technovation. – 2021. – Vol. 118. – P. 102218.

23. Liu M., Tu Z., Xu X., Wang Z. A Data-Driven Approach for Constructing Multilayer Network-Based Service Ecosystem Models // Software and Systems Modeling. – 2020. – Vol. 22. – P. 919–939.

24. Marrelli F., Frosini P., Landi C. A Multi-Criteria Decision Making Approach based on the Choquet Integral for Assessing the Credibility of User-Generated Content // Information Sciences. – 2019. – Vol. 503. – P. 574–588.

25. Mayag B., Bouyssou D., Kaldjob P. On the Interpretation of the Interaction Index between Criteria in a Choquet Integral Model // Fuzzy Sets and Systems. – 2022. – Vol. 458. – P. 165–181.

26. Medina A., Siciliano M. D., Wang W., Hu Q. Network Effects Research: A Systematic Review of Theoretical Mechanisms and Measures // The American Review of Public Administration. – 2021. – Vol. 52. – P. 513–528.

27. Misra S., Wilson D. Thriving Innovation Ecosystems: Synergy Among Stakeholders, Tools, and People // Journal of Innovation and Entrepreneurship. – 2023. – DOI: 10.48550/arXiv.2307.04263

28. Niemczyk J., Trzaska R., Wilczyński M., Borowski K. Business Models 4.0 Using Network Effects: Case Study of the Cyfrowy Polsat Group // Sustainability. – 2021. – Vol. 13. – N 21. – Article 11570.

29. Pinar M. Choquet-Integral Aggregation Method to Aggregate Social Indicators: An Application to the Human Development Index // Social Indicators Research. – 2022. – Vol. 159. — P. 1–53.

30. Ribeiro T. F., Nogueira R., Chimenti P. Integrating Business Ecosystems and Social Networks: A Case Study on Sustainable Transitions // Sustainability. – 2024. – Vol. 16. – P. 11045.

31. Schüler F., Petrik D. Measuring Network Effects of Digital Industrial Platforms: Towards a Balanced Platform Performance Management // Information Systems and e-Business Management. – 2023. – Vol. 21. – P. 863–911.

32. Singh S. S., Muhuri S., Mishra S., Srivastava D., Shakya H. K., Kumar N. Social Network Analysis: A Survey on Process, Tools, and Application // ACM Computing Surveys. – 2024. – Vol. 56. – N 8. – Article 192.

33. Xue X., Zhou D., Guo Y., Feng Z., Zhang L., Meng L. A Value-Driven Analysis Framework of Service Ecosystem Evolution Mechanism. – 2020. – URL: https://arxiv.org/abs/2008.01055