Modeling of Cluster Structure and Digital Development Trajectories of EU Countries Using Machine Learning Methods

Simple item page
dc.contributor.authorШабельник, Тетяна Володимирівна
dc.contributor.authorПрокопович, Світлана Валеріївна
dc.contributor.authorГвоздицький, Віталій Сергійович
dc.contributor.authorТесленко, Даніїл Андрійович
dc.date.accessioned2026-08-12T08:04:37Z
dc.date.available2026-08-12T08:04:37Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractСтрімкий розвиток цифрових технологій докорінно трансформує економічні системи, моделі бізнесу та суспільні процеси. Цифровізація стає ключовим чинником підвищення конкурентоспроможності держав, сприяє інноваційному зростанню, ефективнішому управлінню ресурсами та формуванню нових форм взаємодії між громадянами, бізнесом і державою. Проте наразі рівень цифрового розвитку серед країн всередині ЄС є нерівномірним. Відрізняється як цифрова інфраструктура, так і рівень цифрових навичок населення та бізнесу. Тому стає актуальною розробка та впровадження комплексного підходу до аналізу процесів цифрової трансформації та механізмів цифрової еволюції, що дозволить виявити структурні закономірності та класифікувати групи країн, а також проводити моніторинг, як країни переміщуються між різними рівнями цифрового розвитку та під впливом яких факторів. Метою роботи є виявлення структурних закономірностей цифрової трансформації та оцінка позиціонування країн у цифровому просторі ЄС, а також простеження траєкторії цифрової еволюції держав. У роботі було обґрунтовано, що методи машинного навчання, а саме – ієрархічні методи кластеризації та метод матриць переходів, дозволяють комплексно дослідити багатовимірну структуру цифрової трансформації, розподілити країни із подібними профілями цифровізації та простежити траєкторії руху країн у часі, що, своєю чергою, дозволить оцінити ефективність політики ЄС у рамках визначених стратегій розвитку, коригувати та оптимізувати її. За допомогою розробленої моделі кластерного аналізу було оцінено диференціацію країн ЄС за рівнем цифрового розвитку у визначеному багатовимірному інформаційно-цифровому просторі. Було реалізовано модель аналізу траєкторій цифрового розвитку країн ЄС на основі дослідження кластерної структури за допомогою матриці переходів, що дозволяє оцінити тенденції, стабільність і швидкість цифрових змін. За результатами дослідження було оцінено поточний стан цифрового розвитку країн ЄС, виявлено як загальні довгострокові тенденції, так і індивідуальні траєкторії окремих країн, визначено фактори впливу та можливі сценарії подальшої цифрової еволюції, що дозволить розробити рекомендації щодо підвищення ефективності державної політики у сфері цифрового розвитку.
dc.identifier.citationShabelnyk, Tetiana V. et al. (2026) “Modeling of Cluster Structure and Digital Development Trajectories of EU Countries Using Machine Learning Methods.” Business Inform 5:266–276. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-5-266-276
dc.identifier.urihttps://www.business-inform.net/article/?year=2026&abstract=2026_5_0_266_276
dc.identifier.urihttps://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/2678
dc.language.isoen
dc.publisherНауково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Economics
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Business studies
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Social sciences::Political science::Research on Europe
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Human geography, economic geography::Economic geography
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Human geography, economic geography
dc.titleModeling of Cluster Structure and Digital Development Trajectories of EU Countries Using Machine Learning Methods
dc.title.alternativeМоделювання кластерної структури та траєкторій цифрового розвитку країн ЄС методами машинного навчання
dc.typeArticle
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
business-inform-2026-5_0-pages-266_276.pdf
Size:
1.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Журнал «Бізнес Інформ», 2026, № 5