УДК 330.4
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2023.03.02.027
Авторы
Елена Александровна Майорова,
Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова, Москва, Россия
Аннотация
Цифровые технологии, включая машинное обучение, формируют принципиально новые возможности для экономических исследований и постепенно вытесняют традиционные методы сбора и анализа данных из академической экономики. Цель работы – на основе обзора научных статей, опубликованных в журналах (RSCI), охарактеризовать состояние экономических исследований, в которых применяются технологии машинного обучения или рассматриваются какие-либо аспекты их применения. Для этого были отобраны публикации RSCI по тематике «Экономика. Экономические науки». Методы – библиометрический, наукометрический, содержательный анализ, систематизация. В результате выявлены наиболее распространенные области применения машинного обучения в экономических исследованиях, в том числе в отраслевом разрезе, обозначены наиболее популярные типы, задачи и механизмы машинного обучения, обобщены проблемы и риски его использования. Представлена система проанализированных работ с учетом типов машинного обучения, исходных данных, масштабов, отраслевой направленности.
Ключевые слова
машинное обучение, нейронная сеть, искусственный интеллект, экономика, обзор, RSCI.
