API Sociology - API социология :: Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 2

Posted: 14:12 29-09-2017
Сравнение потенциалов стран


На V Международном Конгрессе по Глобалистике (Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 25-30 сентября 2017 года), на прошедшей в рамках Конгресса X Международной Кондратьевской Конференции, совмещенной с XXV Кондратьевскими Чтениями, президент Международного Фонда Н.Д. Кондратьева Руслан Семенович Гринберг очертил три сферы конкурентоспособного преимущества России на мировом рынке - три основных потенциала страны. 

Первый потенциал - природный, природные богатства земли и морей России, делающие страну самой богатой территорией мира.
Второй потенциал - интеллектуальный, обусловленный высоким уровнем образовательных традиций и талантом населения, включая молодое поколение.
Третий потенциал - пространственный, территориальный, позволяющий развивать масштабные инфраструктуры. 

Для каждого из этих потенциалов Р.С. Гринберг обозначил тормозящие факторы, которые могут полностью нивелировать все потенциальные возможности и остановить рост экономики. Для природного потенциала -  это увеличивающееся неравенство среди населения, бедность россиян. Для интеллектуального потенциала - падение доступности высшего образования, снижение образовательного потенциала молодежи, миграция специалистов высокой квалификации на более привлекательные зарубежные рынки. Для пространственного потенциала - отсутствие мобильности трудовых ресурсов внутри регионов и между регионами, плохая транспортная инфраструктура, дорогие тарифы, неконтролируемые потоки нищих мигрантов из приграничных азиатских стран.

В рамках текущего этапа исследования по API-социологии проводится анализ этих трех обозначенных потенциалов в сравнении с другими странами. При этом, необходимо напомнить, что API-социология позволяет гибко измерять целостную экосистему Интернета, выявляя разный уровень стресса и адаптации стран. Используя ключевые слова, можно оценить общую панораму волны изменений и фиксировать глобальный образ мирового развития или кризиса. Неструктурированные массивы ключевых слов, которые подсчитываются через Data Mining (2017 год) из дата-центров Google, представляют собой информационное, сгенерированное людьми, отражение реальных политических, экономических и социальных процессов, а не эти процессы как таковые. Интернет можно рассматривать как глобальную систему «People-to-IT», обладающую гибкостью с точки зрения реакции на события, происходящие в социуме. Численность тех или иных ключевых слов отражает разные аспекты реакции людей: психологическую, стрессовую, рекламную, рыночную, социальную, политическую. Те или иные процессы оцениваются в зависимости от числа ключевых слов, привязанных к названиям стран и 2015 и 2016 годам. Количество ключевых слов зависит от многих факторов: число компьютеров на душу населения страны; уровень компьютерной грамотности населения; число IP-соединений и доступность Интернета в стране в зависимости от политических или экономических условий; общий уровень экономического развития в стране и число интернет-сервисов; численность популяции населения страны; интенсивность интернет-дискуссии в зависимости от насыщенности политическими, экономическими или социальными событиями; цитирование страны глобальной интернет-аудиторией в зависимости от интереса к стране на глобальном рынке; уровень обсуждения тех или иных технологий в связи с наличием этих технологий в стране и интересом к этим технологиям.

Также число ключевых слов, отражающих технологии, можно адресовать к методу японского глобалиста, показавшего эффект связанности диффузии технологий  с наступлением новой волны технологического уклада. В настоящее время Масаака Хироока (о чем было доложено на Конгрессе по Глобалистике) показал нарастание диффузии новейших технологий с наступлением Шестой Кондратьевской волны (2020-2070 годы), ее повышательной фазы (начало в 2020 году). Уровень выявленных ключевых слов по технологиям косвенно отражает как диффузию этих технологий в экономики  стран, так и повышенный к ним интерес без реальной диффузии.

Результаты сравнения потенциалов стран по Р.С. Гринбергу: графики, отражающие число ключевых слов (API, Google), природный, интеллектуальный и пространственный потенциалы (оси Х и Y) и тормозящие их факторы (размер кругов на диаграммах).

Природный потенциал (нефть, газ, и бедность населения)


Интеллектуальный потенциал (программное обеспечение, облачные технологии, и деградация молодого поколения из-за наркотиков)


Пространственный потенциал (электромобильный транспорт, атомная инфраструктурная энергетика и уровень нелегальной нищей миграции)


Можно отметить, что методология API-социологии позволяет определить, что на фоне самой низкой точки понижательной фазы Пятой Кондратьевской волны (2017-2019 годы), обусловливающей тенденции к экономическому спаду, Россия смогла сойти с позиции нефте-газового мышления, в сравнении с Китаем. Интерес США к газу следует связывать с бурным ростом технологий пластикового 3D принтинга на промышленном уровне. Диффузия самых актуальных новых технологий - программное обеспечение  и облачные технологии - в России низкая, Россия выглядит отстающей от Китая. США - технологический лидер мира. Просматривается масштаб интеллектуальной катастрофы в России - эпидемия наркомании, которая в основном затрагивает молодое поколение, то есть будущее страны. Преимуществом России остается атомная электроэнергетика, которая имеет потенциал инфраструктурного роста на большой территории страны, но Россия отстает в развитии транспорта будущего - электромобилей, что подрывает мобильность трудовых ресурсов в ближайшем будущем. Миграционная проблема очень остро стоит в США.
   
Leave a comment
Name
Text
Enter a code from the image below
 



 
 
 

Last posts: 
Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 9


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 8


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 7


ТА ЗЕМЛЯ, ГДЕ ПЛАЧУТ ЖЕНЩИНЫ, БУДЕТ ПРОКЛЯТА


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 6


Павел Грудинин: программа большинства


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 5


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 4


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 3


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 2


Исследование в области API-социологии, открытые данные, часть 1


ЖЕЛАЕМОЕ БУДУЩЕЕ


IoT-СОЦИУМ: КАКОЕ ОБЩЕСТВО БУДЕТ ОБЪЕКТОМ ИЗУЧЕНИЯ?


Массовые протесты начались в России


Лишние люди и лишнее время



 
   © SecurityAnalysisBulletin.com - 2015  feedback