Сетецентрическая модель формирования, развития и управления социально-экономическими системами (О.Г. Тихомирова, журнал "Вестник Алтайской академии экономики и права", N 3 (часть 1), март 2023 г.)

Тихомирова О.Г. Сетецентрическая модель формирования, развития и управления социально-экономическими системами

О.Г. Тихомирова - Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург

Проведен анализ социально-экономических систем как самоорганизующихся систем. Исследованы теоретические основы сетецентрических моделей функционирования социально-экономических систем как самоорганизующихся информационных систем. Исследование показало, что одной из моделей создания, функционирования, развития и роста эффективности социально-экономических систем в глобальных информационно-коммуникационных условиях является сетецентрическая модель. Предложено определение и разработаны теоретические основы сетецентрической модели проектирования и функционирования социально-экономических систем, а также изложен механизм (основные стадии) перехода от традиционной модели к сетецентрической модели. Сформулированы основные категории сетецентрической модели, такие как умственный труд и деятельность, основанная на знаниях; самоуправление; гибкие адаптивные структуры, социальная технологии, переход от эгоцентрической системы мышления к сетецентрической. Представленная сетецентрическая модель проектирования социальноэкономических систем основана на информационном взаимодействии элементов системы и самоорганизации. Выявлены основные преимущества перехода к сетецентрической модели для организаций, занятых в сфере разработки инноваций и создания знаний, а также условия перехода к данной модели. В ходе исследования установлено, что сетецентрическая модель проектирования и управления социально-экономическими системами более эффективна в условиях нестабильной внешней среды и высокого объема информационных потоков, сопровождающихся высоким уровнем информационных шумов.

Ключевые слова: социально-экономические системы, сетецентрическая модель, информационное взаимодействие, нейронная сеть, умственный труд, экономика знаний.

Tikhomirova O.G. Network-centric model of creation, development and management of socio-economic systems

O.G. Tikhomirova - Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint-Petersburg

In this paper we analyzed of socio-economic systems as self-organizing systems. We studied the theoretical foundations of network-centric models of functioning of socio-economic systems as self-organizing information systems. The study showed that one of the models of functioning, development and efficiency of socio-economic systems in global information and communication conditions is a network-centric model. Also we proposed the definition and the theoretical foundations of the network-centric model of the design and functioning of socio-economic systems. We proposed the definition and the theoretical foundations of the network-centric model of the design and functioning of socio-economic systems, and mechanism (main stage) of the transition from the traditional model to the network-centric model is developed. Alse, we formulated the main categories of the network-centric model, such as knowledge work; self-development; flexible adaptive structures, social technologies, the transition from an egocentric thinking to a network-centric one. In the paper we presented a network-centric model of designing socio-economic systems is based on the information interaction of system elements and self-organization. The main advantages of the transition to a network-centric model for organizations engaged in the development of innovations and knowledge creation, as well as the conditions for the transition to this model, are revealed. The study showed that the network-centric model of designing and managing socio-economic systems is more effective in an unstable external environment and a high volume of information flows accompanied by a high level of information noise.

Keywords: socio-economic systems, network-centric model, information interaction, neural network, knowledge work, knowledge economy.