Внедрение технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием

Цель исследования. Целью написания научной статьи выступает формирование инструментария, позволяющего оценить целесообразность внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием на основе учета текущего состояния развития территории. Достижение поставленной цели регламентировано процессами рассмотрения особенностей концепции Smart City в аспекте развития муниципального образования, формированием авторских индикаторов оценки целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием, разработкой имитационной модели оценки целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием. Сформированная цель исследования позволит подтвердить или опровергнуть гипотезу о целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием.
Материалы и методы. Инструментарный аппарат исследования базируется на использовании следующих методов: выделения сущностных характеристик, теоретического представления, группировки данных, оценки, имитационного моделирования, диффузии по Бассу, графических представлений. Применение методов теоретического характера направлено на исследование существующих индикаторов оценки целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием. Методы имитационного моделирования и диффузии по Бассу сфокусируют внимание на возможности прогнозирования действий механизма управления муниципальным образованием в соответствии с концепцией Smart City.
Результаты. На сегодняшний день постулаты концепции Smart City не используются в рамках механизма управления муниципальным образованием. Проведенное исследование позволило сделать вывод, что концепция Smart City применяется для развития некоторых направлений муниципального образования (например, городской инфраструктуры). Отсутствие нормативно-правовой базы на местном уровне в области Smart-управления и Smart-проектирования продуцировала невозможность оценки целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием. В целом, стоит отметить, что на муниципальном уровне отсутствует эффективный инструментарий, позволяющей оценить целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием. Имитационное моделирование выступает инструментом, который, с одной стороны, направлен на аккумулирование и упрощение параметров оценки целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием. С другой стороны, имитационное моделирование концентрирует внимание на процессе прогнозирования развития направлений механизма управления муниципальным образованием после внедрения технологий Smart City. В целом проведенное исследование сформировало следующие выводы: концепция Smart City не адаптирована под современные условия развития механизма управления муниципальным образованием; отсутствие методики оценки целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием не позволяет реализовать эффективные мероприятия по развитию малых территорий; имитационное моделирование выступает достаточно интересным инструментом среднесрочного прогнозирования в области целесообразности внедрения технологий Smart City в механизм управления муниципальным образованием.
Заключение. Для внедрения в механизм управления муниципальным образованием технологий Smart City необходимо использовать современные инструменты оценки и имитационного моделирования, позволяющие наиболее точно сформировать представление о результате проведенных действий в текущем периоде и среднесрочной перспективе.

1. Anthopoulos L., Janssen M., Weerakkody V. A unified Smart City model (USCM) for Smart City conceptualization and benchmarking // International Journal of Electronic Government Research. 2016. № 2. С. 77–93.

2. Barriga J.K.D., Romero C.D.G., Molano J.I.R. Proposal of a standard architecture of IOT for Smart Cities // Communications in Computer and Information Science. 2016. № 620. С. 77–89.

3. Cao X. H., Wang F.Z. Research on e-commerce platform and modern logistics management system based on knowledge management platform // Applied Mechanics and Materials. 2011. № 50–51. С. 145–149.

4. Chan C.S., Peters M., Pikkemaat B. Investigating visitors’ perception of Smart City dimensions for city branding in Hong Kong // International Journal of Tourism Cities. 2019. № 4. С. 620-638.

5. De Domenico M., Arenas A., Lima A., González M.C. Personalized routing for multitudes in Smart cities // EPJ Data Science. 2015. № 1. С. 1–11.

6. Glebova I.S., Yasnitskaya Y.S., Maklakova N.V. Possibilities of "Smart city" concept implementing: Russia’s cities practice // Mediterranean J. of Social Sciences. 2014. № 12. С. 129–133.

7. Habib A., Prybutok V.R., Alsmadi D. Factors that determine residents’ acceptance of Smart City technologies // Behaviour and Information Technology. 2020. № 6. С. 610–623.

8. Hämäläinen M. A framework for a Smart City design: digital transformation in the Helsinki Smart City // Contributions to Management Science. 2020. С. 63–86.

9. Horejsi P., Novikov K., Simon M. A smart factory in a Smart City: virtual and augmented reality in a Smart assembly line // IEEE Access. 2020. № 8. С. 94330–94340.

10. Ishkineeva G., Ishkineeva F., Akhmetova S. Major approaches towards understanding smart cities concept // Asian Social Science. 2015. № 5. С.70–73.

11. Junior S., Silvestre B., Oliveira-Jr A., Borges V., Riker A., Moreira W. Dynasti–dynamic multiple RPL instances for multiple IOT applications in Smart City // Sensors. 2020. № 11. С. 3130.

12. Khatoun R., Zeadally SSmart cities: concepts, architectures, research, opportunities. Association for Computing Machinery // Communications of the ACM. 2016. № 8. С. 46–57.

13. Khorov E., Gushchin A., Safonov A. Distortion avoidance while streaming public safety video in smart cities // Lecture Notes in Computer Science. 2015. № 9305. С. 89–100.

14. Komarevtseva O.O. Simulation of data for determining the readiness of municipalities to implement smart city technologies // CEUR Workshop Proceedings. Moscow. 2017. С. 129–135.

15. Medvedev A., Fedchenkov P., Zaslavsky A., Anagnostopoulos T., Khoruzhnikov S. Waste management as an IOT-Enabled service in smart cities // Lecture Notes in Computer Science. 2015. № 9247. С. 104–115.

16. Meissner D., Proskuryakova L., Rudnik P. Technology planforms as science, technology and innovation policy instruments: learnings from industrial technology platforms // STI Policy Review. 2015. № 1. С. 70–84.

17. Merlino G., Bruneo D., Longo F., Puliafito A., Distefano S. Software defined cities: a novel paradigm for smart cities through IOT clouds. 12th IEEE Int. Conf. on Ubiquitous Intelligence and Computing. 2015. С. 909–916.

18. Min W., Bao B.–K., Xu C., Hossain M.S. Cross–platform multi–modal topic modelling for personalized inter–planform recommendation // IEEE Transactions on Multimedia. 2015. № 17. С. 1787–1801.

19. Poxrucker A., Bahle G., Lukowicz P. Simulating adaptive, personalized, multi–modal mobility in smart cities // Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Tele–communications Engineering. 2016. № 166. С. 113–124.

20. Scornavacca E., Paolone F., Martiniello L., Z S. Investigating the Entrepreneurial perspective in Smart City studies // The International Entrepreneurship and Management Journal. 2020.

21. Svítek M., Skobelev P.O., Kozhevnikov S. Smart City 5.0 as an urban ecosystem of Smart services // Studies in Computational Intelligence. 2020. № 853. С. 426–438.

22. Tan S.Y., Taeihagh A. Smart City governance in developing countries: a systematic literature review // Sustainability. 2020. № 3. С. 899.

23. Zhuhadar L., Thrasher E., Marklin S., de Pablos P.O. The next wave of innovation – review of smart cities intelligent operation systems // Computers in Human Behavior. 2017. № 66. С. 273–281.