Применение самоорганизующихся нейросетевых карт для кросс-культурного анализа

Работа посвящена актуальной проблеме международного делового общения. Когда сотрудничество выходит на мировой уровень, в ком- муникации возникают особенные трудности из-за появления нового свойства — межкультурных характеристик и национальных качеств. Взаимодействующие люди оперируют совершенно разными поняти- ями о, казалось бы, обычных вещах, и могут не понять друг друга в принципе. Знание и понимание этой проблемы позволяют уважитель- но и с пониманием относиться к другим социальным группам и пред- восхищать их ожидаемую реакцию. Учет культурной составляющей при ведении бизнеса помогает людям более эффективно общаться с представителями других стран и легче призывать их к сотрудни- честву. Акцентирование на «действительном» взаимопонимании с иностранным коллегой, нахождение правильного ключа к общению с разными ментальными конъюнктурами является важной частью успешного международного бизнеса. Авторы изучают возможности количественной системы выявления формализуемых параметров у культуры по методу социокультурных индексов Хофстеде и разрабатывают систему анализа близости куль- тур на основе самоорганизующихся карт Кохонена. В работе изучены парадигмы локальных цивилизаций, их характеристики и особенно- сти, а также произведен анализ цивилизаций современности. Описа- но содержание и особенности социокультурных индексов, принципы их составления, произведен их расчет для отдельных государств и обобщение для существующих в настоящее время цивилизаций. Представлена сущность и структура нейросетевых подходов. Предъ- явлены результаты работы нейросети, проверена адекватность мо- дели и сделаны выводы по результатам экспериментов. Проанализи- рованы схожие характеристики выявленных цивилизационных групп, итоговые социокультурные паттерны и изучена их применимость в практических целях.

The Use of Self-Organizing Neural Network Maps for Cross-Cultural Analysis

The article addresses the problem of international business communication. When cooperation goes global, communication becomes difficult due to differences in cross-cultural characteristics and national values as well as different notions of seemingly ordinary things. Knowledge and understanding of this problem promote respect and sympathy to other social groups and to anticipate their expected reaction. The inclusion of the cultural component in business communication help to communicate more effectively with representatives of other countries and it is easier to encourage them to cooperate. The emphasis on “real” understanding with foreign counterpart, finding the right key to communicate with representatives of various national mentalities is an important part of successful international business. The authors analyze the possibility of a quantitative detection system of formalized parameters of culture by the method of socio-cultural indices of Hofstede and develop a system of analysis of cultural proximity based on self-organizing Kohonen maps. In this paper, the authors examine the paradigm of local civilizations, their characteristics and features, as well as the analysis of the civilizations of modernity. The article 1) describes the contents and features of sociocultural indexes, principles for their preparation and their calculation produced for individual states and for generalization of the currently existing civilizations; 2) describes the essence and structure of neural network approaches; 3) presents the results of neural network. The authors analyzed similar characteristics of identified civilization groups and the outcome of socio-cultural patterns, studied their adequacy for practical purposes, checked the adequacy of the model and drew conclusions based on the results of the experiments.

Авторы
Дроговоз П.А. 1 , Садовская Т.Г.1 , Шиболденков В.А.1 , Чурсин А.А. 2
Издательство
Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
Номер выпуска
2
Язык
Русский
Страницы
8-15
Статус
Опубликовано
Том
6
Год
2017
Организации
  • 1 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
  • 2 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
civilization; national culture; national values; intercultural interaction; neural networks; Self-organizing kohonen map; цивилизация; национальная культура; организационная культура; национальные ценности; межкультурное взаимодействие; нейронные сети; самоорганизующаяся карта Кохонена; визуализация данных; интеллектуальный анализ данных
Цитировать
Поделиться

Другие записи

Самуйлов К.Е., Чукарин А.В., Гайдамака Ю.В., Зарипова Э.Р.
T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. Общество с ограниченной ответственностью Издательский дом Медиа паблишер. Том 11. 2017. С. 37-44