Лобанова Полина Александровна

Заведующий отделом:Институт статистических исследований и экономики знаний / Отдел информационно-аналитических систем

Начала работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.

Полномочия / обязанности

Выявление и анализ трендов на основе данных семантического анализа
Проведение отраслевых исследований
Координация работы аналитиков и стажеров
Работа с системой интеллектуального анализа больших данных iFORA

Образование

2017
Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», факультет: Факультет социальных наук, специальность «Социология», квалификация «Магистр»
2015
Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», факультет: Факультет социальных наук, специальность «Социология», квалификация «Бакалавр»

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Организация работы на платформе Webinar.ru (2022)

Подробнее о платформе Webinar.ru

Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс (2020)

Удостоверение о повышении квалификации: Python

Анализ и визуализация данных в Power BI: Getting Started with Power BI Desktop, Coursera Project Network (2020)

Сертификат: Getting Started with Power BI Desktop

Анализ и визуализация данных в Tableau: Visualizing Citibike Trips with Tableau, Coursera Project Network (2020)

Cертификат: Visualizing Citibike Trips with Tableau

Всероссийский мастер-класс по использованию Writefull в работе с научными данными, Digital Science (2020)

Сертификат: Мастер-класс по использованию Writefull в работе с научными данными

Всероссийский мастер-класс по использованию Dimensions для определения тематики исследований и оценки научных стратегий, Digital Science (2020)

Сертификат: Мастер-класс по использованию Dimensions для определения тематики исследований и оценки научных стратегий

Всероссийский мастер-класс по использованию Figshare для создания датасетов, портала открытой науки и увеличения цитируемости публикаций, Digital Science (2020)

Сертификат: Мастер-класс по использованию Figshare для создания датасетов, портала открытой науки и увеличения цитируемости публикаций

Всероссийский мастер-класс по использованию Overleaf для написания и публикации статей в соответствии с требованиями ведущих научных журналов и издательств, Digital Science (2020)

Сертификат: Мастер-класс по использованию Overleaf для написания и публикации статей в соответствии с требованиями ведущих научных журналов и издательств

Курсы повышения квалификации "Основы дизайна", МГТУ им. Н. Э. Баумана (2019)

Удостоверение о повышении квалификации: Основы дизайна

Курсы повышения квалификации "Adobe Illustrator CC/CS6 для MAC и PC. Расширенные возможности", МГТУ им. Н. Э. Баумана (2019)

Удостоверение о повышении квалификации: Adobe Illustrator. Расширенные возможности

Курсы повышения квалификации "Adobe Illustrator CC/CS6 для MAC и PC. Углубленные возможности", МГТУ им. Н. Э. Баумана (2019)

Удостоверение о повышении квалификации: Adobe Illustrator. Углубленные возможности

Курсы повышения квалификации "Adobe Illustrator CC/CS6. Основы работы с AI", МГТУ им. Н. Э. Баумана (2019)

Удостоверение о повышении квалификации: Adobe Illustrator. Основы работы с AI

Тренинг "Матаппарат для науки о данных (Data Science)", Агентство стратегических инициатив (2019)

Программа тренинга: Матаппарат для науки о данных (Data Science)

Семинар «Правила организации данных в Excel и их роль в обработке информации», МГТУ им. Н. Э. Баумана (2018)

Программа семинара: Организация данных в Excel

Курсы повышения квалификации "Microsoft Excel 2016/2013. Анализ и визуализация данных", МГТУ им. Н. Э. Баумана (2018)
Сертификат: Microsoft Excel 2016/2013. Анализ и визуализация данных
Data Culture: культура работы с данными; основы анализа данных и искусственного интеллекта (интенсивный семинар), НИУ ВШЭ (2018)

Программа обучения Data culture

Курсы повышения квалификации "Microsoft Excel 2016. Расширенные возможности", МГТУ им. Н. Э. Баумана (2017)

Сертификат: Microsoft Excel 2016. Расширенные возможности

Тренинг Британского Совета по академическому письму на английском языке "Researcher Connect" (2017)

Сертификат: "Researcher Connect"

Мастер-класс для руководителей и экспертов по оценке заявок и проектов по программному комплексу «Система экспертиз» ФЦП "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы" под эгидой Минобрнауки России (2017)

План мастер-класса по программному комплексу «Система экспертиз»

Профессиональные интересы

стратегическая аналитика тренд-споттинг тренд-анализ текст-майнинг автоматическая обработка текста контент-анализ семантический анализ машинное обучение анализ больших данных методология анализа данных кластерный анализ цифровая экономика методы анализа социологической информации визуализация данных

Достижения

Кадровый резерв «Перспективные эксперты» (2019-2020)

Достижения и поощрения

Благодарность Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ (март 2022)

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2022-2023)

Экспертно-аналитические проекты

НИУ "Высшая школа экономики". Институт статистических исследований и экономики знаний. Отдел информационно-аналитических систем
2017 - 2020

Разработка методики и проведение анализа социально-экономического развития субъектов Российской Федерации на основе статистического анализа и семантического анализа больших объемов данных (ЦФИ НИУ ВШЭ, 2020)

Разработка отчуждаемого модуля в виде набора файлов и семантический подбор на его основе ключевых слов для контекстной рекламной кампании продукта «Дебетовые карты» с помощью системы интеллектуального анализа больших данных Intelligent Foresight Analytics (iFORA) (для крупной маркетинговой компании, 2020)

Исследование перспективных направлений научно-технологического развития ряда ключевых отраслей с применением методов анализа больших данных из открытых источников информации (ЦФИ НИУ ВШЭ, 2020)

Воздействие науки, технологий и инноваций на структурную трансформацию экономики (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2020)

Разработка новых подходов к выявлению глобальных технологических трендов на основе интеллектуального анализа данных (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2020)

Оказание услуг по комплексному анализу уровня развития исследовательских компетенций, научных и технологических заделов отечественных компаний и организаций по «сквозным» цифровым технологиям, оценке потребностей секторов экономики в применении решений на основе «сквозных» цифровых технологий и связанных с ними исследований и разработок и подготовке аналитического доклада о развитии цифровой экономики Российской Федерации (для Минкомсвязи России, 2019-2020)

Проведение комплекса аналитических исследований текущих и перспективных направлений развития крупного банка на среднюю и долгосрочную перспективу по сегментам АПК (2019-2020)

Разработка технологического форсайта Холдинга «Вертолеты России» (для холдинга «Вертолеты России», 2019 - 2020)

Аналитическая поддержка Инновационного кластера Москвы (для Правительства Москвы, 2019 - 2020)

Форсайт-исследование будущего статистики внешней торговли товарами в условиях глобальной цифровизации (для Международной организации Евразийской экономической комиссии, 2019)

Инструменты повышения результативности форсайт-исследований в сфере науки, технологий и инноваций (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2019)

Развитие методов анализа больших данных для исследования глобальных технологических трендов (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2019)

Развитие количественных методов выявления и анализа глобальных технологических трендов (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2018)

Исследование инструментов прогнозирования процессов цифровой трансформации экономики и общества (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2018)

Анализ основных документов стратегического планирования и их проектов, иной информации на основе использования технологий искусственного интеллекта и технологий обработки больших массивов данных (Big Data) (для Правительства РФ, в рамках госзадания НИУ ВШЭ, 2018-2019)

Исследование вопросов создания математических моделей интеллектуального анализа «больших» данных с учетом требований по обеспечению информационной безопасности для применения в перспективной автоматизированной системе прогнозирования, мониторинга и управления научно-технологическим развитием (для ведущего отраслевого научного центра, 2018)

Разработка системы научно-технологического прогнозирования перспективных рынков, технологий и компетенций кадров в интересах устойчивого инновационного развития на средне – и долгосрочную перспективу: анализ и прогноз перспективных рынков и технологий по ключевым технологическим направлениям развития (для крупного российского банка, 2018)

Подготовка первичных материалов для разработки технологической дорожной карты авиационного двигателестроения на основе текст-майнинга с использованием системы iFORA (для системообразующей машиностроительной компании, 2018)

Прикладные научные исследования в жилищной сфере (для системообразующей организации рынка недвижимости, 2018)

Комплексные аналитические исследования развития судостроительной отрасли и подготовка материалов и предложений в проект стратегии развития судостроительной промышленности. Выработка предложений по уточнению текущих и перспективных программ и планов судостроения, включая определение рынков сбыта, оценку экспортного потенциала, формирование программ подготовки кадров, институциональных преобразований (для ведущего отраслевого научного центра, 2017-2019)

Разработка национального плана технологий в судостроении и форсайта развития судостроительной науки и технологий (для ведущего отраслевого научного центра, 2017-2018)

Анализ глобальных и российских трендов в металлургии и некоторых смежных отраслях (для системообразующей производственной компании, 2017-2018)

Выполнение экспресс-анализа трендов, оказывающих влияние на городское экологическое благополучие города Москвы (для ведущего проектного института, 2017-2018)

Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза по приоритету 20б "Переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников, способов транспортировки и хранения энергии" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере энергетики, 2017-2018)

Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза по приоритету 20в "Переход к персонализированной медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных)» Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере медицины, 2017-2018)

Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза реализации приоритета научно-технологического развития, определенного пунктом 20г "Переход к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяйству, разработку и внедрение систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранение и эффективную переработку сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере биотехнологий, 2017-2018)

Разработка методологии интегрированной системы оценки потребности в научных кадрах высшей квалификации (для Минобрнауки России, 2017)

Исследование глобальных технологических трендов: развитие количественных методов анализа трендов (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2017)

Совершенствование методов прогнозирования для формирования доказательной научно-технической и инновационной политики (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2017)

Разработка системы научно-технологического прогнозирования перспективных рынков, технологий и компетенций кадров в интересах устойчивого инновационного развития на средне – и долгосрочную перспективу: экспресс-исследование глобальных трендов по ключевым технологическим направлениям развития (для крупного российского банка, 2017)

Повышение объективности экспертизы центров компетенции научных организаций с помощью методов интеллектуального анализа «больших данных» (для головного отраслевого научного центра, 2017)

Исследование по эффективности нормативной правовой базы РФ в области образования на основе выявления взаимосвязей между отраслевыми документами стратегического планирования и программами высшего профессионального образования ведущих технических вузов страны (для одного из крупнейших российских книжных издательств, 2017)

Публикации²¹

Статья Lobanova P., Bakhtin P., Sergienko Y. Identifying and Visualizing Trends in Science, Technology, and Innovation Using SciBERT // IEEE Transactions on Engineering Management. 2024. No. 71. P. 11898-11906. doi
Статья Sokolova A., Lobanova P., Kuzminov I. Identifying emerging trends and hot topics through intelligent data mining: the case of clinical psychology and psychotherapy // Foresight. 2024. Vol. 26. No. 1. P. 155-180. doi
Статья P. A. Lobanova, I. F. Kuzminov, E. Yu. Karatetskaia, E. A. Sabidaeva, V. V. Anpilogov. Trend Detection Using NLP as a Mechanism of Decision Support // Scientific and Technical Information Processing. 2023. Vol. 50. No. 5. P. 440-448. doi
Книга Бредихин С. В., Гершман М. А., Кузнецова Т. Е., Лобанова П. А., Логинова И. В., Сварчевская М. В. Научно-техническая политика: семантический атлас / Науч. ред.: Л. М. Гохберг. М. : Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2023. doi
Статья Анташева М. С., Исаева Ю. К., Лобанова П. А., Сабидаева Е. А., Пиекалнитс А. С., Логинова И. В. Сентимент-анализ как метод исследования информационной повестки и общественного мнения (на примере СМИ и социальных сетей КНР) // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2023. № 54. С. 1-1. (в печати)
Книга Гохберг Л. М., Сварчевская М. В., Хабирова Е. Е., Пиекалнитс А. С., Лобанова П. А., Логинова И. В. Тренды трансформации образования и рынка труда: семантический атлас / Отв. ред.: Л. М. Гохберг; под общ. ред.: Н. Б. Шугаль, Л. М. Гохберг. М. : Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2023. doi
Книга Гохберг Л. М., Веселитская Н. Н., Вишневский К. О., Гребенюк А. Ю., Грибкова Д. Е., Коцемир М. Н., Лобанова П. А., Логинова И. В., Мильшина Ю. В., Радомирова Я. Я., Соколов А. В., Стрельцова Е. А., Сычев С. В., Чулок А. А., Шашнов С. А. Форсайт: методы и практики / Рук.: А. В. Соколов; под общ. ред.: Л. М. Гохберг, А. В. Соколов. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2023. doi
Статья Thurner T., Kuzminov I., Lobanova P. The Russian forest industry: declining wood production and emerging opportunities in bioenergy // Baltic Forestry. 2022. Vol. 28. No. 2. Article 623. doi
Статья Лобанова П. А., Кузьминов И. Ф., Каратецкая Е. Ю., Сабидаева Е. А., Анпилогов В. В. Выявление трендов с помощью NLP как механизм поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 4. С. 88-98. doi
Статья Kuzminov I., Lobanova P. Economic and Geographical Analysis of the Current State of the Pulp and Paper Industry of European Russia: How Is Text Mining Helpful? // Regional Research of Russia. 2021. Vol. 11. No. 4. P. 477-489. doi
Статья Kuzminov I., Bakhtin P. D., Timofeev A., Khabirova E., Lobanova P., Zurabyan N. Modern Natural Language Processing Technologies for Strategic Analytics // Scientific and Technical Information Processing. 2021. Vol. 48. No. 6. P. 467-475. doi
Статья Кузьминов И. Ф., Лобанова П. А. Использование текст-майнинга в экономико-географическом отраслевом анализе целлюлозно-бумажной промышленности Европейской России // Региональные исследования. 2021. № 1 (71). С. 18-33.
Книга Вишневский К. О., Гохберг Л. М., Дементьев В. В., Дранев Ю. Я., Клубова М. А., Коцемир М. Н., Кузьминов И. Ф., Лола И. С., Приворотская С. Г., Рудник П. Б., Соколов А. В., Стрельцова Е. А., Туровец Ю. В., Фурсов К. С., Хабирова Е. Е., Алтынов А. И., Евтушенко В. Е., Кучин И. И., Лобанова П. А. Цифровые технологии в российской экономике / Под общ. ред.: Л. М. Гохберг, К. О. Вишневский, М. В. Паршин, П. Б. Рудник. М. : Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2021. doi
Глава книги Вишневский К. О., Гохберг Л. М., Дементьев В. В., Дранев Ю. Я., Клубова М. А., Коцемир М. Н., Кузьминов И. Ф., Лола И. С., Приворотская С. Г., Рудник П. Б., Соколов А. В., Стрельцова Е. А., Туровец Ю. В., Фурсов К. С., Хабирова Е. Е., Алтынов А. И., Евтушенко В. Е., Кучин И. И., Лобанова П. А. Цифровые технологии в российской экономике // В кн.: XXII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. Издательский дом НИУ ВШЭ, 2021. С. 1-116.
Книга Алешкевич А. А., Бахтин П. Д., Клубова М. А., Кузьмин Г. Н., Кузьминов И. Ф., Лобанова П. А., Логинова И. В., Тимофеев А. А., Хабирова Е. Е. Перспективные технологии для нефтегазового сектора: глобальные тренды / Под общ. ред.: Л. М. Гохберг, М. А. Клубова, И. Ф. Кузьминов, В. С. Салун. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2020.
Статья Кузьминов И. Ф., Лобанова П. А., Логинова И. В., Бахтин П. Д. Система научно-технологического прогнозирования и стратегического планирования в лесном комплексе Российской Федерации // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2020. № 1. С. 54-73. doi
Статья Кузьминов И. Ф., Бахтин П. Д., Тимофеев А. А., Хабирова Е. Е., Лобанова П. А., Зурабьян Н. И. Современные технологии обработки естественного языка для решения задач стратегической аналитики // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 1. С. 3-16. doi
Глава книги Кузьминов И. Ф., Бахтин П. Д., Незнанов А. А., Лобанова П. А. Исследования структуры научного сообщества на основе семантического анализа: выявление и кластеризация центров компетенций и тематик // В кн.: Управление научными исследованиями и разработками. Государство и наука: новые модели управления – 2018. Труды Четвертой научно-практической конференции (26 ноября 2018 г., Москва). ИПУ РАН, 2019. С. 128-137.
Статья Кузьминов И. Ф., Логинова И. В., Беликов А. А., Лобанова П. А. Перспективы использования семантического анализа для стратегической аналитики отрасли // Труды ВНИРО. 2019. Т. 177. С. 197-203.
Статья Кузьминов И. Ф., Лобанова П. А., Логинова И. В. Технология анализа больших данных для стратегической аналитики отрасли // Комбикорма. 2019. № 4. С. 46-52. doi
Статья Кузьминов И. Ф., Логинова И. В., Лобанова П. А. Перспективы использования технологий анализа больших данных для стратегической аналитики агропромышленного комплекса // Сахарная свекла. 2018. № 9. С. 2-7.

Конференции и мероприятия

Открытая форсайт-сессия НИУ ВШЭ и Unisender «Технологические тренды в сфере финансовых технологий, интернет-маркетинга и Web 3.0», доклад по результатам исследования на основе анализа больших данных (Москва, 31 марта 2023)

Вебинар в рамках деятельности НЦМУ "Центр междисциплинарных исследований человеческого потенциала", выступление с докладом "Исследование человеческого капитала в КНР на основе интеллектуального анализа больших данных" (Москва, 7 октября 2022)

VII Международная научно-практическая конференция памяти А.О. Крыштановского «Методы и процедуры социологических исследований», выступление с докладом "Классификация онлайн-покупателей мобильных телефонов (по данным OMI)" (Москва, 23-24 сентября 2016)

X Всероссийская научная конференция памяти Юрия Левады "Современное российское общество и социология", выступление с докладом "Использование поведенческих онлайн-данных: покупка товаров в интернете (на примере мобильных телефонов)" (Москва, 26 апреля 2016)

ноя

2022

Центр стратегической аналитики и больших данных провел осеннюю серию вебинаров на тему исследований человеческого потенциала

Осенью 2022 года Центр стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в рамках деятельности НЦМУ «Центр междисциплинарных исследований человеческого потенциала» провел серию из трех вебинаров, под разным углом представляющих исследование человеческого капитала на основе интеллектуального анализа больших данных. Спикеры поделились опытом работы с большими данными на разных языках, в том числе китайском, а также продемонстрировали широкий функциональный спектр системы iFORA через призму исследования человеческого капитала и его составляющих.

июл