Научный архив: статьи

В статье обосновывается жизнеспособность и стратегическая целесообразность создания гибкой, адаптивной системы поддержки принятия решений (СППР) для управления восстановлением новых территорий Российской Федерации – Донецкой и Луганской Народных Республик, Запорожской и Херсонской областей. Актуальность исследования обусловлена необходимостью преодоления разрушительных последствий военного конфликта, высокой степени неопределенности, дефицита данных и отсутствия научно обоснованных инструментов для проактивного управления. Цель работы – подтвердить гипотезу о том, что синтез методологий системной динамики (System Dynamics, SD) и причинно-следственного анализа (Causal Inference, CI) способен обеспечить создание эффективной СППР для сложных, нелинейных систем в условиях кризиса.

Исследование опирается на междисциплинарный теоретический фундамент, объединяющий достижения теории сложных адаптивных систем, парадигмы адаптивного государственного управления и концепции цифрового суверенитета. В контексте ДНР как нового региона проблематика развития рассматривается через призму постконфликтной трансформации, институциональной фрагментации и структурной зависимости, характерных для территорий, интегрирующихся в новое правовое и экономическое пространство. Анализ показывает, что традиционные подходы государственного управления, основанные на линейных моделях и статистических прогнозах, не способны учитывать нелинейность, синергетику и высокую энтропию социально-экономических процессов в условиях специальной военной операции.

Исследование реализовано в три этапа: на первом – проведена инициация и сбор первичных данных от лиц, принимающих решения; на втором – выполнена обработка и анализ данных с применением описательной статистики, ранговой корреляции, факторного и тематического анализа; на третьем – осуществлена интеграция результатов в имитационные модели. В качестве основных методов использованы: системная динамика для моделирования обратных связей и долгосрочных сценариев, причинно-следственный анализ (включая методы DiD и SCM) для верификации гипотез на основе реальных данных, а также машинное обучение для выявления скрытых зависимостей. Технологической основой выступает FOSS-ориентированный стек (PySD, DoWhy, Apache Kafka, PostgreSQL и др.), обеспечивающий цифровой суверенитет. Результаты подтверждают рабочую гипотезу: предложенная гибридная архитектура позволяет формировать достоверные, объяснимые и адаптивные рекомендации для регионального управления, что открывает путь к переходу от реактивного реагирования к стратегическому, основанному на доказательствах подходу к восстановлению территорий.