Modeling based on a fuzzy cognitive map built using machine learning methods
Authors: Заграновская А.В. 
Published: July 2024

Статья посвящена когнитивному моделированию ситуации в области стратегического управления на основе разработанного нами подхода к автоматизированному построению нечеткой когнитивной карты, которая дает целостное представление о сложной хозяйственной ситуации, позволяет строить различные сценарии ее развития. Общепринятыми являются экспертные методы построения когнитивных карт. Это связано со сложностью рассматриваемых систем, их слабой формализуемостью. Однако активное развитие методов машинного обучения позволяет автоматизировать не только процесс выявления концептов, но и установления причинно-следственных связей между ними. В статье предлагается выявлять концепты когнитивной карты на основе методов тематического моделирования - активно развивающегося направления статистического анализа текстов. В работе построена динамическая тематическая модель в области стратегического управления на основе ключевых публикаций из ScienceDirect за период с 2009 по 2021 гг., в разбивке по 2 месяца, итого 78 временных интервалов. Она позволила выявить 6 общих для рассматриваемого периода концептов, проанализировать их динамику. Модель Doc2Vec позволила представить найденные концепты в виде векторов, которые формализуют их содержание. Благодаря этому стало возможным провести тест Грэнджера на причинность и установить взаимосвязи между концептами, а также вклад каждого концепта в динамику другого концепта. В итоге была получена нечеткая когнитивная карта, с помощью которой был проведен системный анализ ситуации, разработаны различные сценарии ее развития.

The article is devoted to cognitive modeling of the situation in the field of strategic management based on our approach to the automated construction of a fuzzy cognitive map, which gives a holistic view of acomplex economic situation, allows you to build various scenarios for its development. Expert methods for constructing cognitive maps are generally accepted. This is due to the complexity of the systems under consideration,their weak formalizability. However, the active development of machine learning methods makes it possible to automate not only the process of identifying concepts, but also establishing causal relationships between them.The article proposes to identify the concepts of a cognitive map based on the methods of thematic modeling - an actively developing area of statistical analysis of texts. The paper built a dynamic thematic model in the field ofstrategic management based on key publications from ScienceDirect for the period from 2009 to 2021, brokendown by 2 months, for a total of 78 time intervals. It made it possible to identify 6 common concepts for the periodunder review, to analyze their dynamics. The Doc2Vec model made it possible to represent the found concepts inthe form of vectors that formalize their content. Thanks to this, it became possible to conduct a Granger test for causality and establish relationships between concepts, as well as the contribution of each concept to the dynamics of another concept. As a result, a fuzzy cognitive map was obtained, with the help of which a system analysis of the situation was carried out, various scenarios for its development were developed.