<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="JATS-archive-oasis-article1-4.xsd" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="ru">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-title-group>
        <journal-title>Журнал Современные наукоемкие технологии</journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>1812-7320</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Общество с ограниченной ответственностью &amp;quot;Издательский Дом &amp;quot;Академия Естествознания&amp;quot;</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">ART-37419</article-id>
      <title-group>
        <article-title>ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ СЛОЖНОСТИ ИНФРАСТРУКТУРЫ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА МЕТОДАМИ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ ГРАФОВ</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Наумов</surname>
              <given-names>В.Н.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Naumov</surname>
              <given-names>V.N.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>naumov122@list.ru</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Кучеренко</surname>
              <given-names>Д.В.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Kucherenko</surname>
              <given-names>D.V.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>kucherenko.dmitry@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff id="aff1">
        <institution xml:lang="ru">Северо-Западный институт РАНХиГС</institution>
        <institution xml:lang="en">SZIU RANEPA</institution>
      </aff>
      <pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2019-02-06">
        <day>06</day>
        <month>02</month>
        <year>2019</year>
      </pub-date>
      <issue>2</issue>
      <fpage>114</fpage>
      <lpage>122</lpage>
      <permissions>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri content-type="url" hreflang="ru">https://top-technologies.ru/article/view?id=37419</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru" lang-variant="original" lang-source="author">
        <p>В данной статье рассмотрено использование методов анализа социальных графов при исследовании существующей инфраструктуры государственных информационных систем на примере Санкт-Петербурга, как современного, динамично развивающегося мегаполиса, который проводит активную работу по автоматизации деятельности исполнительных органов государственной власти за счет создания новых и развития уже существующих государственных информационных систем. В работе представлены результаты анализа выборки государственных информационных систем. С помощью методов анализа социальных графов проведен анализ информационной инфраструктуры Санкт-Петербурга и установлено, что граф информационных систем является связным, а значит, имеется возможность интегрировать все государственные информационные системы, создав единое информационное пространство города, выявлены системы, которые можно рассматривать как центральные вершины графа, на основе которых можно реализовать задачи совершенствования инфраструктуры. В результате анализа также выявлены сообщества систем, которые также имеют свою внутреннюю структуру и отраслевую направленность, что свидетельствует о том, что автоматизация сквозных процессов в одной отрасли требует организации активного межведомственного информационного обмена и, как следствие, приводит к интеграции отраслевых систем. На основании результатов сформулирована потребность в разработке и закреплении единых правил управления развитием ИТ архитектурой органов власти Санкт-Петербурга (формирования целевой ИТ архитектуры).</p>
      </abstract>
      <abstract xml:lang="en" lang-variant="translation" lang-source="translator">
        <p>This article discusses the use of methods of analysis of social graphs in the study of the existing infrastructure of state information systems on the example of St. Petersburg, as in the modern, dynamically developing metropolis, which is actively working to automate the activities of the executive bodies of state power through the creation and development of existing state information systems. The paper presents the results of the analysis of a sample of state information systems. With the help of methods of analysis of social graphs in this article, the analysis of information infrastructure of St. Petersburg and found that the graph of information systems is connected, and therefore it is possible to integrate all state information systems to create a single information space of the city, identified systems that can be considered as the Central vertices of the graph, on the basis of which it is possible to implement the task of improving the infrastructure. As a result of the analysis, the communities of systems that also have their own internal structure and industry orientation are also identified, which indicates that the automation of end-to-end processes in one industry requires the organization of active interdepartmental information exchange, and as a consequence leads to the integration of industry systems. Based on the results articulated the need for the development and consolidation of common rules of management development of the it architecture of the government of St. Petersburg (the formation of the target it architecture).</p>
      </abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>электронное правительство</kwd>
        <kwd>государственные информационные системы</kwd>
        <kwd>региональная информатизация</kwd>
        <kwd>планирование ИТ архитектуры</kwd>
        <kwd>кластерный анализ</kwd>
        <kwd>граф взаимодействия систем</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>e-government</kwd>
        <kwd>state information systems</kwd>
        <kwd>regional IT architecture</kwd>
        <kwd>IT architecture planning</kwd>
        <kwd>cluster analysis</kwd>
        <kwd>graph of interaction of systems</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <ref>
        <note>
          <p>1.	Комитет по информатизации и связи. Реестр государственных информационных систем Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. URL: https://reestr-gis.spb.ru/ (дата обращения: 05.01.2019).</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>2.	Blondel V.D., Guillaume J., Lambiotte R., Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. IOP Publishing Ltd. 2008. vol. 2008. oct. 2008 [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/0803.0476 (дата обращения: 05.01.2019). DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>3.	Гусарова Н.Ф. Анализ социальных сетей. Основные понятия и метрики. СПб.: Университет ИТМО, 2016. 68 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>4.	Руководство пользователя iGraph [Электронный ресурс]. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/igraph/igraph.pdf (дата обращения: 05.01.2019).</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>5.	Форман Дж. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel. М.: Альпина Паблишер, 2016. 263 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>6.	Clauset A., Newman M.E.J., Moore C. Finding community structure in very large networks. Physics Reports. American Physical Society. 2004. Vol. 70 [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/cond-mat/0408187 (дата обращения: 05.01.2019). DOI: 10.1103/PhysRevE.70.066111.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>7.	Рапаков Г.Г., Горбунов В.А. Экспериментальное сравнение методов анализа социальных сетей в задаче обнаружения сообществ // Вестник Воронежского государственного университета, серия: системный анализ и информационные технологии. 2017. № 3. С. 94–102.</p>
        </note>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
