ИСТОЧНИКИ И ДАННЫЕ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ – ДОСТОВЕРНОСТЬ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ

Архиреев Алексей Владимирович

Авторы данной статьи исследуют ограничения, присущие традиционным методам прогнозирования, и выступают за применение более сложных, интегративных подходов, в частности, векторного прогнозирования для повышения точности и надежности предсказания будущих событий. На основе критического анализа различных областей, включая экономику, технологию и социальные науки, где традиционные методы показали свою несостоятельность, исследование иллюстрирует риски, связанные с опорой исключительно на исторические данные; эти методы часто не учитывают нелинейные, стохастические элементы, которые часто влияют на результаты. Исследование подчеркивает необходимость использования новых методологий, учитывающих многочисленные потоки данных и сложную взаимозависимость между переменными. Метод векторного прогнозирования, использующий многомерный анализ данных, рассматривается как превосходная альтернатива, способная отразить многогранную природу систем реального мира. Включая различные переменные и потенциальные сценарии в целостную прогностическую модель, этот метод предлагает значительные улучшения, по сравнению с линейными методами прогнозирования, которые склонны к чрезмерным упрощениям, что может привести к значительным неточностям прогнозирования. Рекомендации для будущих исследований направлены на дальнейшее развитие и совершенствование этих передовых моделей, изучение их междисциплинарной применимости и повышение их надежности за счет использования передовых технологий, таких как машинное обучение и анализ больших данных. В статье утверждается, что переход к таким адаптивным и интегративным подходам крайне важен для научного сообщества, чтобы лучше ориентироваться в неопределенности будущих событий и тем самым способствовать принятию более обоснованных решений в различных отраслях.

Ключевые слова:Методологии прогнозирования; векторное прогнозирование; ограниченность исторических данных; многомерный анализ данных; нелинейная динамика; стохастические элементы; точность прогнозирования; интегративные подходы; машинное обучение; аналитика больших данных.