Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/46540| Title: | Анализ и оценка диффузии знаний в сетевых структурах |
| Authors: | Резкин, П. Е. Емельянов, А. А. Rezkin, P. Yemialyanau, A. |
| Other Titles: | Analysis and Evaluation of Knowledge Diffusion in Network Structures |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Citation: | Резкин, П. Е. Анализ и оценка диффузии знаний в сетевых структурах / П. Е. Резкин, А. А. Емельянов // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D, Экономические и юридические науки. - 2024. - № 4(69). - С. 48-53. - DOI: 10.52928/2070-1632-2024-69-4-48-53 |
| Abstract: | В статье представлен анализ некоторых существующих моделей диффузии знаний в сетевых структурах. Среди моделей описываются и анализируются модель сетевого взаимодействия, основанная на матрице смежности, метод стохастических акторно-ориентированных моделей (SAOM), имитационная агентская модель (SKIN). Дается оценка адекватности их применения на основе интерпретации получаемых результатов. Кроме того, представлен анализ инструментов цифровой экономики, способствующих диффузии знаний в сетевых структурах. Выделены специфические драйверы скорости диффузии знаний в условиях цифровизации. В статье отмечены особенности диффузии знаний в зависимости от размеров сетевых структур. Разграничены понятия формирующихся и действующих сетевых структур. Сделан вывод о том, что правильный выбор и внедрение таких инструментов позволяют не только ускорить диффузию знаний, но и повысить инновационный потенциал организации. |
| metadata.local.description.annotation: | The article is devoted to the analysis and assessment of knowledge diffusion in network structures. Various models of network interaction are considered, including the knowledge diffusion model based on the adjacency matrix and the method of stochastic actor-oriented models (SAOM). An example of calculating knowledge diffusion in a network structure based on a petrochemical cluster is given, and factors influencing the dissemination of knowledge in the digital economy are analyzed. Particular attention is paid to digital economy tools, such as cloud technologies, knowledge management systems and blockchain, which help to accelerate knowledge sharing and improve the efficiency of interaction between network structure participants. The article presents recommendations for the implementation of digital technologies to optimize the process of knowledge diffusion in emerging and existing network structures. |
| URI: | https://elib.psu.by/handle/123456789/46540 |
| metadata.dc.rights: | open access |
| metadata.dc.identifier.doi: | 10.52928/2070-1632-2024-69-4-48-53 |
| Appears in Collections: | 2024, № 4 (69) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.