Эволюция знаний: моделирование и прикладной анализ

Рассматривается вопрос математического моделирования процессов эволюции и накопления научного и прикладного знания: определена актуальность решения данных вопросов для современных высокотехнологичных компаний, изложены существующие математические заделы и представлены разработки авторов статьи. Задача математического моделирования роста знаний рассматривается на двух уровнях – рост и эволюция знания как такового и накопление опосредованного знания (знания конкретного индивидуума). Рост общего знания описан законом экспоненциального роста, подчеркнута согласованность с предшествующими исследованиями этого феномена. На основе формального представления процесса определены показатели, характеризующие эволюцию знаний в той или иной предметной области: интенсивность устаревания знаний и период их полураспада. Приведены расчеты показателей для различных областей знаний, показано практическое их применение в менеджменте знаний компаний. Процесс роста и накопления индивидуального знания в приведенных разработках обоснованно представлен законом логистической динамики. Сообразно динамике логистической кривой выделены основные этапы накопления профессиональных знаний сотрудниками компаний, описан механизм определения объемов знаний, соответствующих этим этапам, показаны прикладные возможности анализа процессов индивидуального накопления знаний в практике управления интеллектуальными ресурсами компаний. Совмещение двух процессов (роста общего и индивидуального знаний) описано аналитической формулой, позволяющей прогнозировать общий уровень знаний в компании в контексте развития знаний индустрии. Это, в свою очередь, определяет возможность планирования стратегии и мероприятий по управлению знаниями в компании. Обозначены перспективы дальнейших исследований и развития разработанного инструментария анализа процессов эволюции знаний, направленные на формирование полноценного прикладного инструментария менеджмента знаний в высокотехнологичных компаниях.