Название статьи:
Концепция архитектуры информационной системы выявления деструктивного поведения в организационных системах
Авторы: Тетерин Н.Н., ассистент, кафедра прикладной математики, МИРЭА - Российский технологический университет, г. Москва, Российская Федерация,
teterin@mirea.ru В рубрике:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Год: 2025 Том: 7 Номер журнала: 2
Страницы: 204-213
Тип статьи: Научная статья
УДК: 005.334:004.89
DOI: 10.17150/2713-1734.2025.7(2).204-213
Аннотация:
Рассмотренная в работе концепция архитектуры информационной системы реализует алгоритм выявления деструктивного поведения сотрудников. Одной из важных особенностей алгоритма является использование методов машинного обучения, в частности, NLP (Natural Language Processing), для анализа текста. Данный алгоритм может быть успешно реализован в организационных системах, что особенно актуально с применением информационных технологий при управлении персоналом. Деструктивное поведение сотрудников представляет собой серьезную угрозу для эффективности работы организаций. К преимуществам алгоритма относятся: автоматизация сбора данных рассматриваемого в работе процесса и своевременное, обоснованное принятие решений руководством. Проблемой исследования является отсутствие эффективных и систематизированных методов для своевременного выявления и предотвращения деструктивного поведения. Целью работы является описание концепции архитектуры информационной системы, реализующей алгоритм выявления деструктивного поведения, который позволит автоматизировать процесс сбора и анализа данных с помощью методов машинного обучения, а также обеспечит своевременное и обоснованное принятие решений руководством. Решение заявленной в работе проблемы, заключающейся в отсутствии эффективных и систематизированных методов для своевременного выявления и предотвращения деструктивного поведения сотрудников в организациях, заключается в разработке концепции архитектуры системы, реализующей алгоритм выявления деструктивного поведения. Представленная в работе концепция архитектуры обеспечивает комплексный подход к сбору, обработке, анализу данных и принятию решений, что позволяет минимизировать риски, связанные с деструктивным поведением сотрудников, и повысить эффективность работы организации. Результаты исследования представляют ценность для руководителей, аналитиков HR-подразделений и разработчиков корпоративных информационных систем. Внедрение предложенного алгоритма позволит предсказывать деструктивное поведение сотрудников организаций.
Ключевые слова: машинное обучение, NLP, концепция архитектуры информационной системы, алгоритм, организационные системы, принятие решений, автоматизация сбора данных, деструктивное поведение сотрудников
Список цитируемой литературы: - Енгибарян М.М. Развитие системы управления персоналом в условиях цифровых трансформаций / М.М. Енгибарян, М.Д. Шалагинова. - EDN RWODXH // Молодой исследователь Дона. - 2024. - Т. 9, № 1. - С. 42-48.
- Тетерин Н.Н. Общие вопросы анализа деструктивного поведения пользователей в социальных сетях / Н.Н. Тетерин. - EDN OWDJUT // Актуальные проблемы деятельности подразделений уголовно-исполнительной системы : материалы Всерос. науч.-практ. конф., Воронеж, 24 окт. 2024 г. - Воронеж, 2024. - Т. 2. - С. 96-99.
- Минаев В.А. Выявление деструктивного контента в социальных МЕДИА на основе Моделей машинного обучения / В.А. Минаев, А.Д. Реброва, А.В. Симонов. - DOI 10.36622/VSTU.2021.24.1.001. - EDN JDPDQC // Информация и безопасность. - 2021. - Т. 24, № 1. - С. 7-20.
- Минаев В.А. Повышение точности идентификации контента экстремистского характера в социальных медиа / В.А. Минаев, А.В. Симонов. - EDN WHQAMO // Информационная безопасность: вчера, сегодня, завтра : материалы V Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 14 апр. 2022 г. - Москва, 2022. - С. 80-86.
- Никулина И.В. Психология кадровой безопасности : учеб. пособие / И.В. Никулина. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2021. - 80 с. - EDN BCLMWC.
- Широких И.В. Специфика текста как продукта искусственного интеллекта / И.В. Широких, А.Г. Фомин. - EDN OZGSHW // Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных : сб. статей II Всерос. науч. конф., Москва, 27-28 апр. 2023 г. - Москва, 2023. - Т. 1. - С. 349-355.
- Тетерин Н.Н. Влияние новой информационной системы на управление организационными системами / Н.Н. Тетерин, Ю.В. Чебернова. - EDN RUSECQ // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. - 2023. - № 6. - С. 71-72.
- Тарасова А.В. Методика оценки деловой репутации и ее роль в оптимизации бизнес-процессов / А.В. Тарасова. - DOI 10.22394/1997-4469-2021-55-4-161-168. - EDN ZUDVAE // Регион: системы, экономика, управление. - 2021. - № 4. - С. 161-168.
- Москвитин А.А. Данные, информация, знания: методология, теория, технологии / А.А. Москвитин. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 236 c.
- Булетова Н.Е. Управление информационными рисками в организации : учеб. пособие / Н.Е. Булетова, Н.Н. Карпухина. - Москва : Изд-во МГТУ МИРЭА, 2024. - 85 с.
- Тетерин Н.Н. К вопросу формализации задачи выявления деструктивного поведения с применением технологий искусственного интеллекта / Н.Н. Тетерин, В.В. Смоленцева. - DOI 10.18411/trnio-10-2024-440. - EDN EEBVGI // Тенденции развития науки и образования. - 2024. - № 114-10. - С. 81-83.