Построение информационно-аналитической платформы сценарного анализа на основе больших объемов слабоструктурированной информации

Исследование направлено на построение информационно-аналитической платформы, обеспечивающей проведение сценарного анализа социальных, экономических, экологических процессов в сложных системах с наличием человеческого фактора с использованием методов углубленного анализа больших объемов слабоструктурированной информации, агрегированной из разных источников, и экспертные подходы методологии предвидения. Разработанная информационно-аналитическая платформа обеспечивает сбор, агрегирование, обработку, классификацию разнородной структурированной и неструктурированной информации по заданной проблеме, выделение основных индикаторов и прогнозирование их поведения, использование методов качественного анализа для преодоления неполноты, неточности, нечеткости, противоречивости имеющейся информации, определение критических факторов, предвидение протекания социальных, экономических, экологических процессов в сложных системах и построение сценариев относительно них.
Исследовано современные подходы, методы и модели хранения больших объемов слабоструктурированной информации. Изучено и структурировано потенциальные источники слабоструктурированной информации и типы документов, которые могут поступать из этих источников. Предложено новые приемы решения задачи извлечения оценок, суждений и ожиданий, а также эмоциональной окраски ситуаций, описанных естественным языком, для сопровождения процессов принятия решений. Реализовано и протестировано многокомпонентную структуру информационной модели для извлечения и анализа эмоциональной окраски текстов. Разработано метод оценивания и повышения качества экспертных оценок парных сравнений в методе аналитических иерархий. Предложено способ моделирования суждений эксперта-реалиста, неопределенность которого обусловлена только шкалой Саати, а также экспертов-пессимиста и оптимиста, в суждениях которых присутствует дополнительная неопределенность, обусловленная этими качествами эксперта. Разработано критерии описания качества исходных данных, характеризующие их неопределенность, для использования модифицированного метода морфологического анализа. Предложено ряд новых приемов и процедур модифицированного метода морфологического анализа, улучшающих качество результатов метода при использовании данных, полученных путем анализа слабоструктурированной информации. Создано нечеткий модифицированный метод морфологического анализа. Для разработанных в рамках работы методов, процедур, алгоритмов создано комплексное программное обеспечение.