Реализация методики полуавтоматического анализа документов стратегического планирования: агломерации Свердловской области

DOI:

Анализ документов стратегического планирования имеет большое значение как для адекватного и качественного исследовательского процесса, направленного на полное понимание и учет аспектов, находящихся в поле внимания региональных и федеральных властей, так и для выработки действенных рекомендаций по совершенствованию системы государственного стратегического планирования и системы регулирования и стимулирования социально-экономического развития регионов России.

В этом отношении большое значение имеет глубокий содержательный анализ документов стратегического планирования. Существуют немногочисленные статьи, посвященные этим вопросам. Примером такой работы является исследование В.Ш. Сургулад-зе, где автор акцентирует внимание на сопоставлении идеологических аспектов двух стратегий и делает вывод о трансформациях, произошедших в них [Сургуладзе, 2022]. Однако следует подчеркнуть, что такого рода анализ является, в сущности, кропотливым «ручным трудом» аналитика, когда автор читает, ос- мысливает и самостоятельно проводит сопоставления. Многообразие документов стратегического планирования и усиление общественного и государственного запроса на их сущностный, содержательный анализ не позволяет рассматривать метод «ручного труда» как оптимальный. Примером работы, где ставятся вопросы анализа определенных содержательных конструкций, является исследование Г.Г. Рубцова и А.Н. Литвиненко [Рубцов и др., 2020]. Однако авторы оставляют в стороне вопрос разработки автоматизированных методов, также ориентируюсь на «ручной» труд.

Кроме того, наличие в процедурах принятия и реализации стратегических документов процесса редактирования, доработки и пересмотра, свидетельствует в пользу того, что подобную процедуру для одного документа необходимо осуществить несколько раз, что еще больше требует автоматизации этого процесса. Проведенный авторами анализ имеющейся литературы позволяет заключить, что не существует статьей, где бы ставился вопрос углубленного анализа текстов стратегических документов машинными методами, с целью автоматизировать процесс анализа и постановки задач на поиск определенных смысловых конструкций в текстах стратегических документов.

Содержательный анализ документов стратегического планирования стимулирует развитие инструментария текстового и содержательного анализа, что позволяет ставить новые задачи для исследования текстов социально-экономического направления.

Анализ документов по развитию агломераций, мировой опыт

Вопросы ценностно-целевых ориентиров и смыслов, закладываемых в документах стратегического планирования, являются предметом дискуссий и пристального внимания научного сообщества. В работе [Schindler et al., 2019] рассматривается эволюция основных идей и смыслов, поднимаемых в документах. Так на начальном этапе становления данной области знаний (после Второй мировой войны) императивом считалось построение целостной и сбалансированной национальной пространственной структуры. Однако к 1980–1990 гг. набирают силу неоклассические идеи ухода государства от управления процессом пространственного развития и приходят смыслы, связанные с либерализацией доступа на рынки, приватизацией, что формирует мощный отток капитала из многих стран. Это, в свою очередь, делает паттерны пространственного развития схожими с теми, что преобладали при колониальном типе развития стран. Именно на этой основе авторы говорят о данном этапе как о неолиберальном откате. Следующий этап трансформации смыслов стратегического развития и его пространственного преломления характеризуется импортом неолиберальных институтов, которые позволяли обеспечивать расширение полномочий гражданского общества, появление для государства коннотаций, связанных с «благо-управлением» (good governance) – это выражается в желании и необходимости учесть каждое мнение и удовлетворить каждого гражданина. В плоскости реализации пространственного аспекта стратегий это вылилось в формирование института особых зон, специальных статусов для граждан и организаций, развитии специальных режимов функционирования и пр.

Ярким примером является стратегия развития города Сиднея (Австралия) как глобального города. Стратегическое видение направлений развития города связывается с понятиями глобальной конкурентоспособности, инноваций, интегрированного транспорта, культуры и креативности. При этом закрепление этих смыслов осуществляется и правительством штата Новый Южный Уэльс, и правительством Австралии путем развития институтов, таких как Сиднейская деловая палата, что обеспечивает высокую согласованность смыслов, декларируемых правительством, с взглядами местных органов власти и частного сектора (граждан и компаний) [Baker et al., 2015].

В этот период наблюдался рост мировой торговли, но экономическая активность за пределами Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) стала концентрироваться в небольшом числе развивающихся стран, которые, несмотря на то, что привлекали многочисленные прямые иностранные инвестиции, как и многие другие развивающиеся страны, пережили деиндустриализацию. Кризис 2008 г. создал первую возможность для тех политических сил, которые выступали за выход из тени государства в процессах планирования и управления пространственным развитием [Rodrik, 2016].

Современный этап развития [Schindler et al., 2019] связывают с формированием ценностей наднациональных и междугородных инфраструктурных проектов развивающихся стран, призванных в первую очередь структурировать и организовать пространство. На начальном этапе лежит идея усиления экспортного роста, которая при грамотном управлении может дать толчок и для технологических трансформаций, и для очередного этапа формирования более замкнутых и локализованных рынков.

Для реализации этого сценария актуальным является синтез смыслов [González, 2006]. В работе, посвященной развитию испанского Бильбао, на основе анализа многочисленных нормативных документов, документов стратегического планирования, а также литературы по городскому маркетингу и интервью с лицами, принимающими решения, автор выделяет три нарратива (сценария) развития города:

• 1.    Концепция глокализации, связанная с повышением административной автономности города, развитием местного производства и занятости в качестве важнейших эффектов.

• 2.    Концепция нового регионализма, связанная со снижением пространственно-социальной дифференциации между отдельными районами города (в частности где проживают рабочий и средний класс), выражающаяся в планомерном развитии качества городской среды.

• 3.    Концепция глобального города, связанная с развитием глобальной конкурентоспособности города в экономическом плане и выражающаяся в привлечении внешних инвестиций и туристов.

При этом автор подчеркивает необходимость их синтетического рассмотрения (отказ от скалярного, не направленного характера). Избирательность в отношении этих нарративов, которая имеет место сейчас, приводит к их взаимному ослаблению при планировании и реализации. В случае Бильбао, как и во многих других городах, выбор политики сводится к представлению местных и региональных интересов развития в узком смысле, с акцентом на экономическом росте, что ставит социальное развитие и качество среды в зависимость от экономической отдачи [González, 2006].

Методика

В этом отношении можно сказать, что актуальные на современном этапе системы машинного обучения и искусственного интеллекта, например, популярный ChatGPT, не в состоянии решать подобные задачи, так как, по сути, они являются системой генерации (условно, синтезирования) нового контента, однако они не дают возможности аналитический работы с текстом, направленной на выявление смыслов, сетевых и содержательных конструкций и т. п. Соответственно, возможности анализа с использованием ИИ-систем сводятся к компилированию из уже имеющегося материала на основе слов-маркеров с настройкой подражанию тому или иному стилю изложения материала. В этом отношении наш подход к работе с текстом стратегий имеет прямо противоположный характер. В рамках данной работы было сформулировано несколько запросов:

• 1)    оценка частоты упоминания слов и степени их связанности в тексте;

• 2)    отбор слов и более глубокий анализ контекста и окраски (положительной или отрицательной) при их упоминании;

• 3)    фиксация некоторых слов, словосочетаний или смысловых конструкций и отслеживание, как меняется контекст к ним с течением времени.

Выделенные понятия:

• 1)    ценности, декларируемые в стратегическом документе;

• 2)    мероприятия, направленные на развитие и укрепление этих ценностей;

• 3)    эффекты, которые отразят действенность мероприятий.

Для анализа была отобрана Стратегия социально-экономического развития Свердловской области на период до 2030 г. (далее – Стратегия) [Закон Свердловской области ... , 2023], которой предусматривается развитие трех агломераций: Екатеринбургской, Нижнетагильской и Северной. В этих агломерациях проживает более 60 % населения Свердловской области.

Екатеринбургская агломерация включает в себя так называемый фактический Большой Екатеринбург – Екатеринбург и его ближайшие города-спутники: Арамиль, Березовский, Верхняя Пышма, Среднеуральск. Екатеринбургская агломерация – шестая по величине в России, с численностью населения более 1,8 млн чел. и перспективой роста к 2035 г. до 2,1 млн чел. [Юрлов, 2019].

Нижнетагильская агломерация объединяет 12 муниципальных образований Горнозаводского управленческого округа – Нижний и Верхний Тагил, Нижнюю и Верхнюю Салду, Верхнюю Туру, Новоуральск, Кировг-рад, Кушву, Невьянск и ЗАТО Свободны. Численность населения – почти 0,6 млн человек.

Северная агломерация (Серовский городской округ и городской округ Краснотурь-инск) – логистический потенциал и рынки нефтегазовых регионов. Общая численность их населения составляет около 160 тыс. человек.

Вопросы исследования согласованности ориентиров пространственного развития различных агломераций исследуются в работе [Суворова, 2023]. Фокусируя внимание на по- вышении эффективности процесса стратеги-рования, автор отмечает, что стратегические документы в основных целевых установках демонстрируют схожесть, однако обладают и рядом схожих недостатков, как то унификация принципов развития территорий различных по своей хозяйственной специфике. Это, в свою очередь, создает риски того, что реализуемые региональными и городскими властями трансформации отдельных территорий не повысят, а, напротив, снизят синхронность процессов, направленных на комплексное пространственное развитие территорий всех типов.

Обоснование данной позиции можно найти в ряде практикоориентированных работ. В работе [Ижгузина, 2017] автор предлагает методику оценки синергетического эффекта скоординированного развития муниципалитетов агломерации. Однако, по нашему мнению, такая работа должна предваряться процессом практического согласования направлений и инструментов развития в рамках документов стратегического планирования. В частности, формированию функционального подхода, направленного на согласование локальных приоритетов посвящена работа [Прядеин и др., 2023]. Это актуально, поскольку долгое время процесс стратегического планирования осуществлялся сепарировано для каждой отдельной территории (муниципалитета) без задачи увязать цели и приоритеты в более полную и согласованную картину на уровне города, региона, страны. В этом отношении автоматизированный анализ и концентрация смыс- лов могут являться инструментом предпланового анализа и согласования ориентиров, закладываемых в документы стратегического планирования, что будет способствовать решению весьма актуальных задач регионального и пространственного управления.

Исследование особенностей данной Стратегии особенно интересно с точки зрения выделения наиболее актуальных направлений и аспектов развития, которые целесообразно внести в программу социально-экономического развития современных агломерация.

Реализацияполуавтоматического анализа текста стратегии: результаты

Простейший анализ текста может быть выполнен с помощью ДИСКАНТа – ДИалоговой Системы Классификации и АНализа Текста, прообразом которой явилась система ВЕГА [Боярский и др., 2011]. Система предназначена для обработки, как русскоязычных текстов, так и текстов, набранных латинскими буквами. Она обеспечивает составление различного вида словарей, пермутационный вывод информации, ее классификацию и кластерный анализ.

Воспользуемся системой ДИСКАНТ для анализа текста Стратегии. Составим вначале алфавитный словарь. Из приведенного ниже фрагмента такого словаря (табл. 1) видно наличие того или иного слова и частота его употребления в исследуемом тексте, однако

Таблица 1. Фрагмент алфавитного словаря

Table 1. Fragment of an alphabetical dictionary

Слово	Частота встречаемости	Слово	Частота встречаемости
Автоматики	1	Автотранспортом	1
Автоматических	1	Агентства	1
Автомобилей	1	Агломераций	1
Автомобили	2	Агломерационными	1
Автомобилизации	1	Агломерация	2
Автомобильная	1	Агломерациях	2
Автомобильного	2	Агропродовольственного	1
Автомобильной	2	Агропромышленного	4
Автомобильных	21	Агропромышленном	1
Автономного	2	Агропромышленный	3
Автономные	2	Агрофирма	4
Авторитета	1	Адаптации	4

Примечание . Составлено авторами.

на данном этапе сложно сделать содержательные практические выводы.

Более интересным с этой точки зрения является частотный словарь (составлен с использованием морфоанализатора), верхний фрагмент которого приведен в таблице 2. Из-нее можно видеть, что имеют место как рамочные слова ( область , Свердловский , год ), так и слова, предполагающие какие-то смысловые конструкции, связанные с реализацией мероприятий ( развитие , уровень , технология ) и получением определенных эффектов ( продукция , повышение ).

Используем полученный частотный словарь для подбора терминов к введенным ранее понятиям, расположив их по частоте встречаемости лексем в тексте Стратегии.

Для понятия ЦЕННОСТИ: образование (в смысле знаний), приоритет, работа (занятость), труд, жизнь, жилье, безопасность, доход, обучение, общество, занятость, культура, доступность, семья, культурный.

Для понятия МЕРОПРИЯТИЯ: реализация, обеспечение, создание, строительство, увеличение, поддержка, модернизация, привлечение, внедрение, использование, содействие, снижение, включать, расширение, решение, стимулирование, освоение, совершенствование, сохранение, оказание, создать, улучшение, обеспечивать, усиление, сотрудничество, создавать, сформировать, укрепление, помощь, ориентировать.

Для понятия ЭФФЕКТ: повышение, результат, занятость, создать, обеспечить, привести, реализовать, последствие, преимущество, достигнуть, обеспеченность, увеличить, сохранить, построить, улучшить, внедрить, диверсифицировать, модернизировать, расширить, снизить, открыть, повысить, укрепить, усилить.

Следует отметить, что в терминах понятия ЭФФЕКТ глаголы используются в прошедшем времени, причем в большинстве случаев в виде кратких причастий совершенного вида. Ситуация считается эффектом, если перед глаголом или причастием не стоят слова не , будет , будучи , может быть , должен быть и т. п. Так, например, приведенное ниже предложение описывает полученный эффект: «В результате в Свердловской области создана мощная производственная база предприятий промышленности строительных материалов...».

В то же время наличие слова будет перед словом создано позволяет отнести это предложение к понятию МЕРОПРИЯТИЯ: «В их планах увеличить выпуск продукции на 25 % к 2015 г. при этом дополнительно будет создано около 600 новых рабочих мест».

Однако сам по себе словарь и частота упоминания отдельных слов являются малопоказательными для концентрации смысла и сущности предлагаемых в стратегии решений. И в этом отношении инструментарий ДИСКАНТа предлагает дополнительные возможности. В частности, он обеспечивает пермутационный вывод – выборку всех вхождений в документ интересующего нас слова (выделенного прописными буквами) и некоторого количества окружающих его слева и справа символов. На рисунке 1 представлен фрагмент такого вывода для слова СОЗДАНИЕ.

Таблица 2. Фрагмент алфавитного словаря

Table 2. Fragment of an alphabetical dictionary

Слово	Частота встречаемости	Слово	Частота встречаемости
Область	515	Реализация	117
Свердловский	458	Население	114
Год	438	Повышение	103
Развитие	342	Комплекс	101
Производство	185	Основной	100
Инновационный	146	Технология	100
Предприятие	137	Обеспечение	98
Уровень	132	Российский	98
Продукция	123	Образование	96
Государственный	120	Рынок	96

Примечание . Составлено авторами.

е страны ставят СОЗДАНИЕ новых материалов (материаловедение) в число вызов является СОЗДАНИЕ благоприятных условий и механизмов для разв лительное время СОЗДАНИЕ машиностроительных предприятий опиралось на способствовать СОЗДАНИЕ собственного Инжинирингового центра электро задач является СОЗДАНИЕ специализированных инжиниринговых центров п едусматривающих СОЗДАНИЕ на территории Свердловской области современ качества жизни, СОЗДАНИЕ максимально комфортной конкурентной среды. шением является СОЗДАНИЕ условий для мобильности трудовых ресурсов. ика нацелена на СОЗДАНИЕ условий для повышения конкурентоспособности направленных на СОЗДАНИЕ условий для повышения удельного веса числен ый направлен на СОЗДАНИЕ модели подготовки специалистов для сферы ма направленных на СОЗДАНИЕ условий для повышения удельного веса числен енных пунктов и СОЗДАНИЕ резервных источников водоснабжения (на осно бласти, а также СОЗДАНИЕ устойчиво функционирующей системы участия о овской области, СОЗДАНИЕ новых рабочих мест в результате реализации мерациях Урала. СОЗДАНИЕ высоких технологий в научно-инновационных ц округа является СОЗДАНИЕ в городе Екатеринбурге Большого Евразийског

Рис. 1. Фрагмент пермутационного вывода

• Fig. 1.    Fragment of permutation output

Примечание. Составлено авторами.

Рассматривая этот фрагмент пермута-ционного вывода, стоит обратить внимание на повторяющееся 4 раза сочетание слов создание условий, а также на наличие словосочетания создание благоприятных условий. Очевидно, что многократное повторение таких словосочетаний каким-то образом характеризует планы развития данных агломераций. Используя введенный выше набор терминов, можно путем визуального анализа пер-мутационного вывода составить набор парных словосочетаний (биграмм), многие из которых будут разрывными, то есть между двумя связанными по смыслу словами в тексте могут присутствовать какие-нибудь другие слова (в вышеприведенном примере таким словом является одно прилагательное благоприятных ). Например, в предложении, приведенном ниже, выделенные слова как раз и образуют такую разрывную биграмму: «...основные задачи до 2015 года: строительство новых генерирующих мощностей и объектов электросетевого хозяйства Свердловской области...».

Нам удалось выделить около 50 различных биграмм для выбранных ранее терминов (без учета, к каким понятиям они относятся). Очевидно, что многие из них являются стандартными и не помогают выяснению смысла и значения основных положений Стратегии. В таблице 3 приведены наиболее значащие смысловые биграм- мы, отобранные из общего списка экспертным образом (в скобках приведены некоторые варианты написания, имеющие тот же смысл).

Можно предположить, что в исследуемом тексте имеются и другие разрывные биграммы, непосредственно не связанные с приведенными выше терминами. Однако их поиск визуальным образом требует достаточно много усилий и времени. Для автоматизации поиска таких биграмм воспользуемся семантико-синтаксическим анализатором SemSin, сочетающим в себе функции лемматизатора, синтаксического и семантического анализаторов [Боярский и др., 2015]. Парсер включает в свой состав словари с классификатором, блок морфологического анализа, лексический анализатор и блок продукционных правил, использующих собственную систему команд. В результате анализа предложения выполняется построение синтаксического дерева зависимостей, состоящего из слов анализируемого предложения и связей между ними. Удобная система команд позволяет легко настроить парсер на различного вида поиски, в том числе на поиск триплета, состоящего из двух слов и связи между ними. После обработки всего текста достаточно преобразовать полученный список триплетов в таблицу и после сортировки отобрать необходимые биграммы.

Таблица 3. Набор основных биграмм

Table 3. The set of basic bigrams

Биграммы	Частота встречаемости
КАЧЕСТВО ЖИЗНИ	31
ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ	27
РЫНОК ТРУДА	25
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА	24
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ	19
ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА	16
ОТРАСЛЕВОЙ ПРИОРИТЕТ	16
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ТРУДА	15
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЖИЛЬЕМ (или жилыми помещениями)	14
ЖИЛИЩНОЕ СТРОИТЕЛЬСТВО	12
ПОДДЕРЖКА ИННОВАЦИОННОЙ (ого)	11
ПОВЫШЕНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ	10
ПРИВЛЕЧЕНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ	9
СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПРИОРИТЕТ	9
СТРОИТЕЛЬСТВО и РЕКОНСТРУКЦИЯ	9
СОЗДАНИЯ ПРОИЗВОДСТВ (а)	8
СОЗДАНИЯ РАБОЧИХ МЕСТ	8
СТРОИТЕЛЬСТВО ОБЪЕКТА (ов)	7
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕСУРСОВ	6
КУЛЬТУРНОЕ НАСЛЕДИЕ	6
СОЗДАНИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ	6
МОЛОДАЯ СЕМЬЯ	5
ПОДДЕРЖКА ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА	5
ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ	5
РАСШИРЕНИЕ РЫНКА (ов)	5

Примечание . Составлено авторами.

Действительно, если ограничиться частотой встречаемости более 9 и не учитывать названия (например, биграмма СВЕРДЛОВСКАЯ ОБЛАСТЬ, которая встречается в тексте 443 раза), то описанным выше способом можно выделить некоторые дополнительные биграммы, состоящие из прилагательного и существительного (см. табл. 4).

Конечно, и тут имеются биграммы, которые не позволяют сделать каких-либо интересных выводов (типа МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ или ГОРОДСКОЙ ОКРУГ), однако их набор позволяет создать вполне определенное общее впечатление о Свердловской области и, в частности, об агломерациях.

Количество одинаковых словосочетаний существительного с дополнением в виде существительного в родительном падеже, представленных во втором наборе дополнительных биграмм, существенно меньше. В таблице 5 представлены такие биграммы с частотой встречаемости более 4-х. Здесь также присутствует много биграмм, отражающих стандартные связи и практически не позволяющих сделать какие-либо значительные выводы об особенностях развития Свердловской агломерации. Однако появление в этом списке биграмм, относящихся к дорогам и населению указывает на особое внимание, уделяемое этим понятиям.

Однако и пермутационный вывод, и биграммы являются малопоказательными для концентрации смысла и сущности предлагаемых в стратегии решений. Гораздо более продуктивным является путь построения так называемого облака слов (с использованием инструментария открытого доступа 2), предполагающего учет не только частоты, но и тесноты связи слов в тексте.

На рисунках 2 и 3 представлены облака слов без учета и с учетом пермутацион-ных выводов. Отметим, что рамочные ( Свердловская область , год , тысячи , является ) и служебные слова были исключены из анализа.

Таблица 4. Первый набор дополнительных биграмм

Table 4. The first set of additional bigrams

Биграммы	Частота встречаемости
МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ	46
ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ	26
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ	24
АВТОМОБИЛЬНАЯ ДОРОГА	23
ГОРОДСКОЙ ОКРУГ	23
МАЛОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО	21
ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ	20
ОСНОВНАЯ ЗАДАЧА	19
СТРОИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ	19
ТРУДОВЫЕ РЕСУРСЫ	18
ПРОМЫШЛЕННОЕ ПРОИЗВОДСТВО	16
ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОЛИТИКА	15
ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПРОГРАММА	15
ИННОВАЦИОННАЯ ПРОДУКЦИЯ	14
ПИЩЕВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ	14
МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС	13
СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ	13
ХИМИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС	13
ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС	12
ОБЩИЙ ОБЪЕМ	12
ВНЕДРЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ	11
ФИНАНСОВЫЕ РЕСУРСЫ	10

Примечание . Составлено авторами.

Таблица 5. Второй набор дополнительных биграмм

Table 5. The second set of additional bigrams

Биграммы	Частота встречаемости
РАЗВИТИЕ ОБЛАСТИ	31
КОМПЛЕКС ОБЛАСТИ	22
ПРИОРИТЕТ РАЗВИТИЯ	15
ПРОГРАММА ОБЛАСТИ	13
НАПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЯ	10
ПОЛИТИКА ОБЛАСТИ	9
ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ОБЛАСТИ	9
РАЗВИТИЕ ФЕДЕРАЦИИ	8
ВИД ПРОДУКЦИИ	7
ДОРОГА (общего) ПОЛЬЗОВАНИЯ	7
ПРОИЗВОДСТВО ОБЛАСТИ	7
СЕКТОР ЭКОНОМИКИ	7
РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ	6
СЦЕНАРИЙ РАЗВИТИЯ	6
УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ	6
ДОРОГА (регионального) ЗНАЧЕНИЯ	5
ДОХОД НАСЕЛЕНИЯ	5
МЕРЫ ПОДДЕРЖКИ	5
ОБЪЕМ ПРОДУКЦИИ	5
СЕТЬ (автомобильных) ДОРОГ	5
ЧИСЛЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ	5

Примечание . Составлено авторами.

обеспечение^{ПОВЬ|шение} производство экономика инновационная население

Создание1рудгеРР"™РХпРЗДпРиятия условий государственный реализация технологии П<омплекс продукция деятельность промышленность

Рис. 2. Облако слов, построенное по тексту Стратегии Свердловской области

• Fig. 2.    The word cloud based on the text of the strategy for the Sverdlovsk region

Примечание. Составлено авторами с использованием инструментария открытого доступа WordItOut граждане качество Территории материалы инновационный труд реализация у™ниепеРи°д инвестиции промышленность управление

развитие

■ I            I и 1рабочий средства время увеличение Отрасли региональный зав°Д инфраструктура РЬ1Н0К организации

производство

UHRKIY I        значение           ■   ■ основа федеральный ДвЯТбЛЬНОСТЬ оборудование профессиональный р0СТреСурСЫ мировой политика                _

Рис. 3. Облако слов, построенное по подготовленному с использованием системы ДИСКАНТ пермутационному выводу текста Стратегии Свердловской области

• Fig. 3.    The word cloud based on the permutation output of the strategy text of the Sverdlovsk Region prepared using the DISCANT system

Примечание . Составлено авторами с использованием инструментария открытого доступа WordItOut

Сопоставляя рисунки 2 и 3, первое, на что стоит обратить внимание это расширение смыслового поля (выражается через большее количество слов, попавших в облако) и появление определенных сгустков (кластеров) слов, объединенных сильной связью. Так, выделяется слово развитие, которое не попало в облако, построенное по неструктурированному тексту. С ним связаны понятия: проекты развития, развитие сетей дорог, развитие отраслей и организаций, управление как основа развития промышленности. С одной стороны, несколько нивелируется связь слова производство, которая интенсивнее на рисунке 2. Но с другой, мы также получаем диверсификацию смыслов, относительно которых предполагается производство: инфраструктура, заводы, отрасли и орга- низации, ориентированные на производства оборудования. Также можно выделить ряд условий, определяющих параметры производства: рост значения федеральных ресурсов для стимулирования производства и необходимость повышения производства как результат действия мировой политики.

На рисунке 3 можно выделить отдельный блок (вверху), который мало связан с двумя описанными выше понятиями. Можно предполагать, что эти термины описывают комплекс общесистемных условий, которые обеспечивают эффективную реализацию всех конкретных мероприятия. Здесь выделяется условие реализации потенциала территорий, инноваций и труда. И стоит отметить, что эти аспекты довольно полно представлены и на рисунке 2.

Заключение

Из сказанного выше можно сделать вывод, что инструментарий предобработки текстов стратегий и построения семантических карт в виде облаков слов действительно позволяет выделить содержательные конструкции в тексте, оценить ключевые треки взаимосвязи отобранных смысловых конструкций (ценности, мероприятия и эффекты) и меру их связанности в текстах стратегических документов. На этой основе возможна широкая аналитическая работа по обогащению и согласованию смыслов, закладываемых в стратегии различных территорий, что будет способствовать совершенствованию процесса стратегического планирования.