.svg)
DATA-BASED MACHINE DIAGNOSTICS OF LOCAL TERRITORIAL DEVELOPMENT: THE CASE OF LATVIAN MUNICIPALITIES
Komarova V., Ruža O., Kudiņš J., Čižo E., Kokarēviča A. Data-Based Machine Diagnostics of Local Territorial Development: The Case of Latvian Municipalities. Daugavpils: Daugavpils Universitātes Akadēmiskais apgāds “Saule”, 2025, 182 lpp.
Veras Komarovas, Oksanas Ružas, Jāņa Kudiņa, Edmunda Čižo, Anitas Kokarēvičas (Latvija) pētījums “Datos balstīta vietējās teritoriālās attīstības mašīndiagnostika: Latvijas pašvaldību piemērs” (izstrādāts Pizas Universitātes profesora Antonio Frandžioni (Itālija) zinātniskajā vadībā un Augšdaugavas novada pašvaldības izpilddirektora Pētera Dzalbe (Latvija) praktiskajā vadībā) ir vērsts uz statistiskās programmatūras (IBM SPSS) un AI rīka (ChatGPT 4o) spēju analīzi datos balstītai vietējās teritoriālās attīstības mašīndiagnostikai, par piemēru izmantojot Latvijas pašvaldības. Autori izvirza pētījuma hipotēzi: statistikas programmatūra (IBM SPSS) un AI rīks (ChatGPT 4o) ir spējīgi un ļoti produktīvi datos balstītā vietējās teritoriālās attīstības mašīndiagnostikā, un kontekstuālie dati ir nepieciešams ievads šādai diagnostikai. Izskatās, ka kontekstuālās implicētas zināšanas (“dati gaisā”) ir obligāts ievads jebkurā analīzē kopā ar izmērāmiem precīziem datiem (“datiem datubāzēs”), un pirmais ir ārpus datu zinātnes un datorzinātnes kompetences, bet ir pieejams tikai ekspertiem, kuri ir reāli iesaistīti analizējamā jautājuma kontekstā. Pētījuma informatīvo bāzi veido Latvijas pašvaldību statistikas dati (2022.g.–2023.g.), to gada publiskie pārskati (2023.g.), kā arī pašu savāktie par ikgadējo publisko pārskatu veidošanu atbildīgo vai šajā procesā aktīvi iesaistīto administratīvo darbinieku socioloģiskās aptaujas dati (n = 43, 2024.g. maijs–jūnijs) Latvijas pašvaldībās. Pētījumā izmantotās metodoloģiskās pieejas un datu analīzes metodes: diskursanalīze, lai diagnosticētās teritorijas iekļautu plašākā to ilgtspējīgas attīstības kontekstā; korelācijas analīze, lai kvantitatīvi noteiktu sakarības starp galvenajiem potenciālajiem Latvijas teritoriju tipoloģiju noteicošajiem faktoriem; klasteranalīze, lai diskursanalīzes metodoloģiskās pieejas ietvaros identificētu Latvijas teritoriju empīriskos tipus; SVID analīze, lai izprastu katras konkrētās pašvaldības stiprās un vājās puses, iespējas un draudus Latvijas pašvaldību tipoloģisko klasteru kontekstā; biznesa procesu modelēšanas brieduma līmeņu izvērtēšana datos balstītai vietējās teritoriālās attīstības mašīndiagnostikai Latvijas pašvaldībās. Galvenais ar pētījuma hipotēzi saistītais rezultāts ir sekojošs: kontekstuālos datus par Latvijas pašvaldībām, tostarp tikai vietējiem ekspertiem pieejamās implicētas zināšanas, var efektīvi analizēt, izmantojot statistikas programmatūru un MI rīkus. Šis konstatējums apstrīd sākotnēji izvirzīto pētījuma hipotēzi, uzsverot izmērāmo un implicēto datu apvienošanas potenciālu datos balstītai vietējās teritoriālās attīstības mašīndiagnostikai.
