CC BY
0
УДК 681.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-10-531-532
АНАЛИЗ ПУБЛИКАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ МИРА ПО ПРОБЛЕМЕ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Е.С. Половинкин, М.С. Чванова
В статье рассматривается динамика публикационной активности, посвященной разработке систем поддержки принятия решений (СППР) в пищевой промышленности. В ходе работы были выявлены временные промежутки появления публикаций по рассматриваемой теме и тенденции публикационной активности научного сообщества. Для анализа использовались базы и инструменты: Dimensions.ai, Lens.org и VOSviewer, с помощью которых были созданы диаграммы и библиометрические карты, иллюстрирующие публикационную активность авторов по ключевым словам, связанным с «decision support systems for the food industry» (системы поддержки принятия решений в пищевой промышленности), а также исследован уровень активности различных стран. Основной целью исследования является демонстрация публикационной активности авторов и потенциала применения СППР в пищевой промышленности как инструмента, способного поддерживать принятие решений в сложных ситуациях и имеющего значительные перспективы для внедрения в сферу пищевых технологий. Для достижения поставленных целей были использованы методы лингвистического анализа и кластерного анализа, а также обобщения и систематизации полученных данных. Результаты проведённого исследования позволили выделить основные направления, в которых сосредоточены научные публикации. Среди них можно выделить бизнес, экономику, медицину и сельское хозяйство. Сделан вывод о том, что исследования, связанные с «decision support systems for the food industry» (системы поддержки принятия решений в пищевой промышленности), характеризуются фрагментарностью и разрозненностью, что подчеркивает необходимость важность системного анализа данной предметной области. Установлено, что публикации, посвященные автоматизации в исследуемой области, также носят разрозненный характер. Системы поддержки принятия решений в пищевой промышленности представляют собой инструмент с большим потенциалом, предназначенный для помощи людям с особенностями и предпочтениями в питании. Однако этот потенциал пока остаётся нереализованным.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, пищевая промышленность, терминологическая карта, публикационная активность.
В эпоху цифровой трансформации принятие управленческих решений в пищевой промышленности сталкивается со сложными задачами, постоянными изменениями и неполнотой данных, а также высокой динамикой процессов. Постоянная динамика затрудняет обработку большого объема информации, необходимого для управления технологическими и социальными процессами. Актуализируется потребность в системах обработки данных, создании интерактивных моделей и содействии в принятии решений - так называемых [1], систем поддержки принятия решений (СППР). Многообразие определений понятия СППР обусловлено разными точками зрения ученых из разных научных школ [2]. Считается, что на сегодня нет единого общепринятого определения СППР по причине зависимости от вида решаемых задач, категории пользователей и доступной информации для генерации данных и принятия решений[3].
К настоящему времени сложилось понимание того, что ключевыми задачами пищевой отрасли являются повышение эффективности, устойчивости и безопасности производства продуктов питания, внедрение передовых систем управления технологическими процессами, а также минимизация влияния человеческого фактора посредством использования современных компьютерных технологий [4].
Tripathi K.P. указывает на то, что потребность в принятии своевременных и обоснованных решений делает наличие системы, предоставляющей консультации и поддержку менеджерам, чрезвычайно полезным инструментом [5, 6]. Принятие решений в условиях сложных систем, таких как управление производственными процессами или сетями совместного использования ресурсов, нередко превышает наши когнитивные возможности [7]. Системы поддержки принятия решений помогают облегчить процесс, обеспечивая эффективную поддержку управления в сложной среде.
М.Р. Лабабиди в своих исследованиях отмечает, что системы поддержки принятия решений (СППР) представляют собой компьютерные информационные системы, специально разработанные для помощи менеджерам в выборе оптимального решения из множества возможных альтернатив [8, 9, 10]. СППР являются интерактивными компьютерными системами, включающими организованный набор моделей, процедур, программного обеспечения, баз данных, телекоммуникационных средств и устройств. Эти системы предназначены для поддержки лиц, принимающих решения, в неструктурированных или полуструктурированных задачах в бизнес-среде [11]. Э.Н. Эминова, И. Я. Гольфанд, Н. В. Крапухина, А.А. Морозов, В.П. Клименко, А.Л. Ляхов, С.П. Алешин определяют СППР, как системы, которые были разработаны специально для задач прогнозирования, планирования и контроля, позволяя компьютеру (а точнее, заложенным в него программам) выполнять часть работы, которую обычно выполняет человек — будь то менеджер, врач, провизор или другой специалист[12, 13, 14].
Многие специалисты рассматривают системы поддержки принятия решений (СППР) в более широком контексте, включая в них справочники, калькуляторы, компоненты бизнес-аналитики (BI) и системы контроля, поскольку эти инструменты также способствуют принятию решений. Однако ключевая особенность СППР заключается в том, что они не просто предоставляют информацию, но и формируют конкретные рекомендации для управленческих решений, генерируя своего рода управляющий сигнал[ 15, 16].
С.Н. Федирко отмечает в работе сложность и дороговизну в разработке СППР[17]. Также он указывает на то, что при проектировании и моделировании эффективной СППР нужно использовать надежные источники дан-ных[18]. В то же время И Э. Гаглоева, М А. Ковалева, Ю В. Саханский, Ч А. Джериев показали, что интеграция в работу компании новой системы поддержки принятия решений может позволить сократить издержки, ускорить и оптимизировать основные бизнес-процессы [19].
Анализ публикационной активности исследователей мира по проблеме создания системы поддержки принятия решений в пищевой промышленности позволяет понять, что исследования в этой сфере были проведены фрагментарно и тема требует более тщательного изучения и рассмотрения вопросов по комплексному решению проблемы.
Методология. Анализ научных публикаций был выполнен по запросу «decision support systems for the food industry», что позволяет оценить степень вовлеченности мировой научной общественности в развитие систем поддержки принятия решений в пищевой промышленности и исследовать степень их автоматизации. Для этого использовались платформы Dimensions.ai и Lens.org, предоставляющие доступ к данным публикаций, индексируемых в таких базах, как Scopus и Web of Science. Эти ресурсы позволяют получить информацию о названиях статей, ключевых словах, авторах, странах, годах публикаций и других параметрах, необходимых для анализа. С помощью этих инструментов была собрана статистика по числу научных публикаций, содержащих выражение «decision support systems for the food industry», что дало возможность определить актуальность автоматизации процессов в пищевой промышленности и выделить основные направления исследований.
Изучение временных периодов публикаций позволило выявить начало интереса к данной теме и её динамику на сегодняшний день, появление новых терминов. Географическая карта публикаций показала, какие регионы лидируют в количестве исследований. Также статистика по авторам выделила наиболее продуктивных ученых в области автоматизации, а также позволила изучить их исследовательские предпочтения по направлениям и достижения.
Для построения библиометрической карты использовалась система VOSviewer, в которую были загружены данные из Lens.org, полученные на основе ключевого выражения «decision support systems for the food industry». Работая с VOSviewer, были созданы библиометрические карты, иллюстрирующие количество публикаций по странам, авторам, временным периодам, а также демонстрирующие связи между авторами, статьями и ключевыми терминами, которые позволили анализировать полученные результаты[20].
Результаты исследования. Для оценки состояния исследований по выбранной теме был проведен анализ статей из базы научных публикаций Lens.org, в которых использовалось ключевое выражение «decision support systems for the food industry». Поиск охватывал все поля публикаций (названия, содержания, аннотации). Ключевые слова для анализа могут быть получены двумя способами. Во-первых, они могут быть прямо указаны авторами в статьях для дальнейшего использования. Во-вторых, ключевые слова извлекаются автоматически из названий и аннотаций с помощью специальных алгоритмов, которые анализируют текст и выделяют наиболее значимые термины для последующего анализа. Эти слова могут быть сгруппированы в тематические кластеры, что позволяет визуализировать часто встречающиеся термины в виде информационной карты. Размер каждого кластера отображает количество публикаций, в которых встречаются соответствующие ключевые слова, что помогает выявить ключевые исследовательские направления в данной области.
Для отображения наиболее часто встречающихся терминов и анализа их взаимосвязей применяется система VOSviewer. На показанной диаграмме можно наблюдать, что ключевое слово «decision making» связано с рядом других понятий из различных научных областей, однако в последних исследованиях оно преимущественно используется в контексте сельского хозяйства.
-e^rlLb (_Г ltr[ rilLcl>/cpr le
□nmentai monitor
TiadEli. chemical
anir
г seit
эгс1е farmer
tei--.ppr3-L.inL- water
ecosystem
conservation of natural resources
animals
cically modified ^^^X f sustainable dev/eiopr
g JeciiVin luppiyjíT teíhnlqujf
[crxicDiogy \ ^^ jT С flina
Tí jjffnodels, e^rnorffic ' "M invest;—it
il./itainty/ ____ethinpia GCC
" и ,
envirtfimen^in- posur
decision making
dls asters
ethlits
ЗГ1 ■ S Iran
p r^
sermanv
taiw5n
governmenC iouch arrica '4»
M scL&n^e
distory, 20gf century..' _ pubifc policy
isi#Oor, food I
[delivery of heálth care
humans
: U П1 с a cfc
h^jlih policy
polioses . . -Til , ,e ■ -P policy
fin^nclnf. gö-.'ernment middle еэ COVÍd-19 nía lavs I a
australia pri .-ateNctor
■ .OOd health services nesdsand demc
curr iculum — n e ..
Рис. 1. Результат построения терминологической карты по ключевым словам «decision support systems
for the food industry»
Составленная карта публикационной активности авторов, использующих ключевые слова «decision support systems for the food industry», а также их взаимосвязей, демонстрирует, что большинство авторов имеют связи с Paul B. Thompson. В период с 1988 по 2020 годы было опубликовано 13 научных статей, в которых обсуждается концепция «систем поддержки принятия решений для пищевой промышленности» в контексте сельского хозяйства. Тем не менее, по количеству опубликованных работ в данной области лидирует David Dickson, который с 1975 по 1998 годы выпустил 24 научных статьи.
Рис. 2. Результат построения карты публикационной активности авторов по ключевым словам «decision
support systems for the food industry»
Следующим этапом был анализ ключевых слов «decision support systems for the food industry» (системы поддержки принятия решений для пищевой промышленности). В ходе поиска в базе данных Lens.org было обнаружено более 33 тысяч публикаций, которые были экспортированы для дальнейшего изучения с использованием инструмента VOSviewer.
Анализ временных данных показывает, что первые исследования по этим ключевым словам начали появляться в 1970-х годах прошлого века. Однако их количество было ограниченным, что свидетельствует о начальной стадии применения СППР как нового инструмента в сфере пищевых технологий.
В период с 2010 по 2014 год количество публикаций оставалось относительно постоянным и варьируясь от 890 в 2010 году до 806 в 2014 году. С 2015 по 2018 год наблюдается небольшой рост, с 925 публикациями в 2015 году до 1060 в 2018 году. Начиная с 2019 года и до 2024 года наблюдается значительное увеличение числа публикаций, которое возросло с 1054 в 2019 году до 2019 в 2024 году, что свидетельствует о растущем интересе исследователей к данной теме. Предположительно, что этот рост может быть связан с такими факторами, как пандемия COVID-19, демографическое старение и увеличение числа людей, страдающих от заболеваний, требующих соблюдения определенных условий в области потребления продуктов питания, а следовательно, и их производства (см. Рис. 3).
Scholarly Works Over Time S v x
2,200-
1950 1955 lgeo 1995 197Ç 1575 1980 1555 1990 ISS5 2(ЮО 2005 2010 2Д15 2D2D
Date Published
Puc. 3. Результат распределения количества и дат публикаций на гистограмме по ключевым словам «decision
support systems for the food industry» в системе Lens. org
Карта распределения публикаций показала, что ключевые направления исследования проблемы включают бизнес (6710 публикаций), экономику (6970 публикаций) и компьютерные науки (5571 публикация). Также замечен интерес к теме в медицине (4469 публикаций) и сельском хозяйстве (2886 публикаций). Примечательно, что область интересов пищевой отрасли связана с двумя последними.
Особое внимание привлекает распределение публикаций среди наиболее продуктивных авторов. Лидером является David Dickson с 24 научными работами, за ним следуют Jeffrey L Fox (22 публикации) и A A Shirov (13 публикаций). Эти данные помогают выявить активных участников в исследуемой области.
По данным на момент анализа, наибольшее число публикаций было зарегистрировано в США (8921 публикация), Великобритании (3035 публикаций) и Китае (1885 публикаций), а также в Российской Федерации (517 публикаций). Эти данные свидетельствуют о международном интересе к рассматриваемой теме и указывают на значительную распространенность исследований в разных странах.
Интересно, что понятие «системы поддержки принятия решений для пищевой промышленности» выходит за пределы автоматизации и начинает активно обсуждаться в контексте сельского хозяйства. Это подтверждается наличием новых публикаций, связанных с такими терминами, как «экосистема», «аграрные культуры», «аква-культура» и «климат».
Эти пересечения с различными областями подчеркивают значимость СППР в контексте пищевых технологий, особенно в аграрной сфере (см. Рис. 4). Для создания терминологической карты были использованы ключевые слова, которые встречались в более чем в 5 научных публикациях, что включало 1842 термина.
water eTtvi
irrical/ana loeïtoring
riiyim;
v t
.....'<7^1 ^v^P* wen* nMUtrntnt
, Mb ■ •
."liïtrïi.lJJ. W"il wl^* (Лг№^0ОГрППТ
* ¿i- •
I * ck4.ii^rt5ÍMet tuthrique. , GfUrw
^^T^y^is . ^S. ^ ^ ^ invents
ifigrf ш * . \ * * щ environment
-У" _ тооддооопЗс ш ,
—и, X-^JZ,^ о**™
hydrogn»-tor#J«critr^|on itfegrrie^ .
plenty jendjwlly 2
economic ^jvelopnent
pjteiiT. .v. lofi^flMVw Ц modfiKinmal® Ф
fp ver nmwtt regulírtfcn
«»¡ДО faid^ppjy
food purity i pdujf y
Ф interitetïonalcotoeratbo icchflpiogy
t /
urbaifljatiüiy
Co I,Гиря JníftdWngd(
- » * „Жу ' #
(S^raüg^íisvw^ jJory. 1century poi / г* «j.thw^wwls . nerèttnjr # * J»
' f#y
natural r^ourt«
рориШф density giOwtfl
humans
• fin
• 1
• 1
• .иф!
p*ir
™ф*ё , J
i^veiop.qpountrif: фЛ Í
.J"1- ■ *
"^•г; • • ^¿ЙЗГа** * V.. 7
Рис. Результат построения терминологической карты по ключевым словам с разделением по кластерам
«decision support systems for the food industry»
Терминологическая карта, построенная по ключевым словам, состоит из четырех взаимосвязанных кластеров. Каждый кластер рассмотрен по отдельности, с последующей группировкой ключевых слов в соответствующие категории.
Кластер 1 - сфера здравоохранения: разработка лекарств, клинические испытания, лекарственная индустрия, биомедицинские и поведенческие исследования, политика здравоохранения.
Кластер 2 - медицинская сфера: биомедицина, генная инженерия, биотехнология, медицина, геномика, человеческие эксперименты.
Кластер 3 - сельскохозяйственная сфера: климат, биоразнообразие, фермы, рыбы, водоснабжение, экосистема, аграрные культуры, аквакультура.
Кластер 4 - социально-экономическая сфера: социальные проблемы, образовательный статус, демографические факторы, планирование опций, финансовый менеджмент.
В результате анализа с использованием VOSviewer было отобрано 35 ключевых слов, относящихся к теме «decision support systems for the food industry», и на основе этих данных была создана терминологическая карта для более глубокого изучения. Количество кластеров в данной карте не изменилось.
trvironmHiUl uprritonngrlritbo
\ J
ecnsjfsti
\
илегф
егмгслггегф monitonnfi
V
consMvatkrn QFrii:L -э| геииг
ПДn^njrc
'Wu 25Я :02s
Puc. 5. Результат построения терминологической карты по 35 выбранным ключевым словам в контексте
«decision support systems for the food industry»
Основным и центральным термином является «humans», который связан со всеми другими ключевыми словами. Термин «decision making» имеет связи с 28 другими терминами, из которых для нас наиболее важными являются «risk assessment», «industry», «economic factors», «health policy» и «public health».
rlinirjl rijK ill tnpif
sunveys end ^ueitionnair«
erwcirrinlal if
coft»rvadcfl efjiaural rejour
19» гаи am 20»
Рис. 6. Результат построения терминологической карты ключевого термина «decision making»
535
Согласно данным системы Dimensions.ai, наибольшее количество публикаций принадлежит следующим авторам: Witold Pedrycz (University of Alberta, Канада — 1136 публикаций), Gregory Yoke Hong Lip (University of Liverpool, Великобритания — 1067 публикаций), Shahrokh François Shariat (The University of Texas Southwestern Medical Center, США — 1020 публикаций), Gordon Henry Guyatt (McMaster University, Канада — 990 публикаций) и Saul I Gass (University of Maryland, College Park, США — 986 публикаций).
Ключевые области исследований, связанные с термином «decision making», включают: «Biomedical and Clinical Sciences» (2,060,841 публикаций), «Information and Computing Sciences» (1,983,287 публикаций), «Human Society» (1,605,505 публикаций), «Commerce, Management, Tourism and Services» (1,534,395 публикаций) и «Health Sciences» (1,265,247 публикаций).
Вывод. Исследования, посвященные «decision support systems for the food industry» (системам поддержки принятия решений в пищевой промышленности), характеризуются фрагментарностью, присутствием неопределенности в методологическом базисе и отсутствием целостности, что выделяет потребность в системном подходе и более детальном изучении данной области. Такой подход может способствовать более точному выявлению и осознанию сложных взаимодействий и связи между различными элементами этих систем. Например, технологий искусственных нейронных сетей, получающих широкое применение в системах поддержки принятия решений в областях медицины и пищевых производств.
Также стоит отметить, что анализ публикационной активности указывает на то, что наблюдается значительный интерес исследователей по всему миру именно в вопросах автоматизации и создания СППР для пищевых производств вообще и для специализированных групп (когорт) в частности. Вместе с тем, существует потребность в более глубоком исследовании этой предметной области. Реализация потенциала систем поддержки принятия решений для пищевых производств требует обоснования понятийного аппарата в связи с появлением новых компонентов системы, связанных с системным осмыслением методологического базиса.
Список литературы
1. Мандрыкин А.В. Повышение эффективности системы управления рисками предприятия на основе СППР // Организатор производства. 2007. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-effektivnosti-sistemy-upravleniya-riskami-predpriyatiya-na-osnove-sppr (дата обращения: 29.11.2024).
2. Никифорова А.А. Перспективы развития систем поддержки принятия решений // E-Scio. 2022. №12 (75). URL: https://cyberleninka.rU/article/n/perspektivy-razvitiya-sistem-podderzhki-prinyatiya-resheniy (дата обращения: 29.11.2024).
3. Маслобоев А.В., Цыгичко В.Н.Анализ информационной структуры и конфигурирование систем поддержки принятия решений региональных ситуационных центров // НиКСС. 2020. №2 (30). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-informatsionnoy-struktury-i-konfigurirovanie-sistem-podderzhki-prinyatiya-resheniy-regionalnyh-situatsionnyh-tsentrov (дата обращения: 29.11.2024).
4. Благовещенская М.М., Злобин Л.А. Информационные технологии систем управления технологическими процессами. М.: Высшая школа, 2015. 768 с.
5. Вакуленко Д.В., Кравец А.Г. Реинжиниринг бизнес-процессов агропромышленных предприятий в условиях сквозной цифровой трансформации // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/reinzhiniring-biznes-protsessov-agropromyshlennyh-predpriyatiy-v-usloviyah-skvoznoy-tsifrovoy-transformatsii (дата обращения: 29.11.2024).
6. Душкин К.Р., Душкин Р. В., Фадеева С., Лелекова В. А. Система поддержки принятия решений "фун-гус" для распознавания грибов по описанию их внешнего вида // НАУ. 2021. №66-1. URL: https://cyberleninka.ru/article/nysistema-podderzhki-prinyatiya-resheniy-fungus-dlya-raspoznavaniya-gribov-po-opisaniyu-ih-vneshnego-vida (дата обращения: 29.11.2024).
7. Мизюков Г.С., Чернов А.В., Бутакова М.А. Модель распределенной обработки запросов агентами систем поддержки принятия решений // ИВД. 2021. №11 (83). URL: https://cyberleninka.ru/article/n7model-raspredelennoy-obrabotki-zaprosov-agentami-sistem-podderzhki-prinyatiya-resheniy (дата обращения: 29.11.2024).
8. Лабабиди М.Р. Система поддержки принятия решений (СППР) как инструмент принятия эффективных управленческих решений на промышленных предприятиях / М. Р. Лабабиди, Н. Р. Кельчевская // Весенние дни науки: сборник докладов. Екатеринбург: Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, 2022. С. 377-381. EDN DUHPNU.
9. Смыслов Д.М., Греченева А.В., Котов Я.С., Голбан А.Н., Макеев К.А. архитектура интеллектуальной системы поддержки принятия решений для задач растениеводства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/ri/arhitekura-intellekiualnoy-sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy-dlya-zadach-rastenievodstva (дата обращения: 29.11.2024).
10. Исаев В В., Печеницына Е.А., Тынченко В.С. Разработка функциональной и системной архитектуры системы поддержки принятия технологических решений для процесса элс // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2022. №. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-funktsionalnoy-i-sistemnoy-arhitektury-sistemy-podderzhki-prinyatiya-tehnologicheskih-resheniy-dlya-protsessa-els (дата обращения: 29.11.2024).
11. Tripathi K.P. Decision support system is a tool for making better decisions in the organization // Indian Journal of Computer Science and Engineering. 2017. № 21. C. 112-117.
12. Эминова Н.Э. Исследование проблем, затрудняющих внедрение систем поддержки принятия решений в практику управления апк // УЭПС. 2020. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-problem-zatrudnyayuschih-vnedrenie-sistem-podderzhki-prinyatiya-resheniy-v-praktiku-upravleniya-apk (дата обращения: 29.11.2024).
13. Морозов А.А., Клименко В.П., Ляхов А.Л., Алешин С.П. Cостояние и перспективы нейросетевого моделирования СППР в сложных социотехнических системах // ММС. 2010. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/costoyanie-i-perspektivy-neyrosetevogo-modelirovaniya-sppr-v-slozhnyh-sotsiotehnicheskih-sistemah (дата обращения: 29.11.2024).
14. Гольфанд Инна Яковлевна, Крапухина Нина Владимировна Разработка СППР на основе управления стоимостью предприятия в условиях неопределенности // Прикладная информатика. 2009. №5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabo1:ka-sppr-na-osnove-upravleniya-stoimostyu-predpriyatiya-v-usloviyah-neopredelennosti (дата обращения: 29.11.2024).
15. Галченков А.С., Новицкий В.О., Кондратьев Е.А. Сервисы поддержки принятия решений по диагностике и лечению заболеваний и их практическое применениена примере ХБП 5Д // Врач и информационные технологии. 2020. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/servisy-podderzhki-prinyatiya-resheniy-po-diagnostike-i-lecheniyu-zabolevaniy-i-ih-prakticheskoe-primeneniena-primere-hbp-5d (дата обращения: 29.11.2024).
16. Загорулько Г.Б. Программная среда и методика разработки интеллектуальных сппр // Проблемы информатики. 2020. №2 (47). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnaya-sreda-i-metodika-razrabotki-intellektualnyh-sppr (дата обращения: 29.11.2024).
17. Федирко С.Н. Реализация системы поддержки принятия решений для управления информационной безопасностью организации на основе бесплатно распространяемого программного обеспечения // Вестник Сыктывкарского университета. Серия 1. Математика. Механика. Информатика. 2020. №1 (34). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/realizatsiya-sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy-dlya-upravleniya-informatsionnoy-bezopasnostyu-organizatsii-na-osnove-besplatno (дата обращения: 29.11.2024).
18. Федирко С.Н. Технологии управления данными при проектировании системы поддержки принятия решений // Вестник Сыктывкарского университета. Серия 1. Математика. Механика. Информатика. 2020. №2 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-upravleniya-dannymi-pri-proektirovanii-sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy (дата обращения: 29.11.2024).
19. Гаглоева И.Э., Ковалева МА., Саханский Ю.В., Джериев Ч.А. Разработка алгоритма оптимизации бизнес-процессов ИТ-компании и модели информационной системы поддержки принятия решений // ИВД. 2023. №10 (106). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-algoritma-optimizatsii-biznes-protsessov-it-kompanii-i-modeli-informatsionnoy-sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy (дата обращения: 29.11.2024).
20. Скворцов А.А. Анализ публикационной активности исследователей мира по проблеме формирования цифровой образовательной экосистемы для студентов университета / А. А. Скворцов, А. А. Молчанов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28, № 4. С. 770-782. DOI 10.20310/1810-0201-202328-4-770-782. EDN WOJQXV.
Половинкин Евгений Станиславович, аспирант, Россия, Москва, «РОСБИОТЕХ»,
Чванова Марина Сергеевна, д-р пед. наук, профессор, tmbtsu@gmail. com, Россия, Москва, Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)
ANALYSIS OF PUBLICATION ACTIVITY OF RESEARCHERS OF THE WORLD ON THE PROBLEM OF CREATING A
DECISION SUPPORT SYSTEM IN THE FOOD INDUSTRY
E.S. Polovinkin, M.S. Chvanova
The article examines the dynamics ofpublication activity devoted to the development of decision support systems (DSS) in the food industry. In the course of the work, time intervals for the appearance of publications on the topic under consideration and trends in the publication activity of the scientific community were identified. The following databases and tools were used for the analysis: Dimensions.ai, Lens.org and VOSviewer, with the help of which charts and bibliometric maps were created illustrating the publication activity of authors for keywords related to "decision support systems for the food industry" (adoption support systems decisions in the food industry), and also examined the level of activity of different countries. The main goal of the study is to demonstrate the publication activity of the authors and the potential of using DSS in the food industry as a tool that can support decision-making in complex situations and has significant prospects for implementation in the field offood technology. To achieve the set goals, methods of linguistic analysis and cluster analysis were used, as well as generalization and systematization of the data obtained. The results of the study made it possible to identify the main areas in which scientific publications are concentrated. Among them are business, economics, medicine and agriculture. It is concluded that research related to "decision support systems for the food industry " (decision support systems in the food industry) is characterized by fragmentation and disunity, which emphasizes the need for the importance of systematic analysis of this subject area. It has been established that publications devoted to automation in the area under study are also scattered. Decision support systems in the food industry represent a tool with great potential to help people with dietary characteristics and preferences. However, this potential still remains unrealized.
Key words: decision support system, food industry, terminology map, publication activity.
Polovinkin Evgeny Stanislavovich, postgraduate, Russia, Moscow, ROSBIOTECH,
Chvanova Marina Sergeevna, doctor of pedagogical sciences, professor, tmbtsu@gmail. com, Russia, Moscow, K.G. Razumovsky Moscow State University of Technology and Management (First Cossack University)
