доктор технических наук;
doctor of technical sciences;
доктор экономических наук;
doctor of economic sciences;
Статья посвящена критически важной задаче повышения эффективности систем мониторинга и реагирования на чрезвычайные ситуации за счет интеграции и интеллектуального анализа разнородных источников данных. Авторы систематизируют существующие государственные и ведомственные информационные системы МЧС России, выделяя проблему обработки больших массивов неструктурированной информации в условиях дефицита времени. Особое внимание уделяется социальным сетям как крупнейшему источнику оперативных данных, который, однако, характеризуется высоким уровнем информационного шума и низкой достоверностью. В работе обосновывается необходимость применения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации процессов верификации, классификации и прогнозирования. Предлагается комплекс принципов обработки первичной информации, включающий оценку достоверности источников, семантический анализ контента, классификацию чрезвычайных ситуаций и статистическое моделирование их развития. Ключевым результатом является методический подход, направленный на создание единой интеллектуальной платформы, способной обеспечить более оперативное и обоснованное принятие решений для служб экстренного реагирования, что в конечном итоге позволит минимизировать ущерб и спасти жизни.
The article addresses the critically important task of enhancing the efficiency of emergency monitoring and response systems through the integration and intelligent analysis of heterogeneous data sources. The authors systematize existing state and departmental information systems of EMERCOM of Russia, highlighting the challenge of processing large volumes of unstructured information under time constraints. Particular attention is paid to social networks as the largest source of operational data, which, however, is characterized by a high level of information noise and low reliability. The work substantiates the necessity of applying artificial intelligence and machine learning algorithms to automate processes of verification, classification, and forecasting. A set of principles for processing primary information is proposed, including source reliability assessment, semantic content analysis, emergency classification, and statistical modeling of their development. The key result is a methodological approach aimed at creating a unified intelligent platform capable of ensuring more prompt and evidence-based decision-making for emergency response services, which will ultimately minimize damage and save lives.