emanagE-ManagementE-Management2658-34452686-8407State University of Management10.26425/2658-3445-2019-4-30-40emanag-73Research ArticleИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПРОЦЕССАХ УПРАВЛЕНИЯINSTRUMENTAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MANAGEMENT PROCESSESОценка информации об инновационных проектах ранних стадий развития с помощью цветографических изображенийEvaluation of information by early stages innovative projects using colorographic imageshttps://orcid.org/0000-0002-5476-5717КонченковаЕ. И.KonchenkovaE. I.

Конченкова Екатерина Игоревна, канд. экон. наук

Konchenkova Ekaterina, Candidate of Economic Sciences

ekaterin-bragin@yandex.ruФГБОУ ВО «Волгоградский государственный аграрный университет»РоссияVolgograd State Agricultural UniversityRussian Federation201905022020243040Copyright © Конченкова Е.И., 20202020Конченкова Е.И.Konchenkova E.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://e-management.guu.ru/jour/article/view/73

Развитие высокотехнологичных секторов российской экономики невозможно представить без появления и активного роста большого количества малых инновационных предприятий, создающих и продвигающих на российский и международный рынки востребованные конкурентоспособные товары и услуги. Развитие именно такого типа компаний зачастую требует привлечения так называемого «комфортного» венчурного капитала. Основным источником такого капитала на ранних стадиях развития малых инновационных компаний являются бизнес-ангелы. Однако оценка инновационных проектов, находящихся на ранней стадии своего развития и принятие решений бизнес-ангелов об инвестировании являются процессом довольно трудоемким, подразумевающим анализ и систематизацию огромного количества информации.

В статье предложено 56 критериев оценки инновационных проектов ранних стадий развития. Критерии разделены на 8 групп, характерных для оценки проектов. Эти критерии, как правило, используют шкалы оценок. Наиболее часто применяют 10-балльные, 5-балльные, 100-балльные шкалы оценок и шкалу 0…1.

Инновационные проекты ранних стадий развития предложено оценивать не только шкалой оценок, но и с помощью цветов. В исследовании использованы градиенты красного (для отрицательных оценок) и синего (для положительных оценок) цветов. Приведен пример построения цветографической карты на основе вымышленного инновационного проекта. Разработанные цветографические карты дадут возможность инвестору визуально оценить информацию о поступившей на рассмотрение заявке на инвестирование в двумерном изображении (по сути, это таблица).

Представлена визуализация оценок проекта в виде цветного октаэдра. При построении октаэдра также использованы красные, синий и белый (отсутствие оценки) градиенты. Каждая грань октаэдра соответствует группе критериев инновационного проекта. Критерии в группе расположены таким образом, что при отражении на плоскости наиболее значимые критерии будут находиться ближе к центру октаэдра. Таким образом, в случае насыщенной окраски центра октаэдра проект может получить либо отличную, либо неудовлетворительную оценку. Данная визуализация проекта может быть удобна при необходимости проанализировать каждую группу критериев в отдельности.

It is impossible to imagine the development of high-tech sectors of the Russian economy without the emergence and active growth of a large number of small innovative enterprises that create and promote demanded competitive goods and services on the Russian and international markets. The development of this type of company often requires the attraction of so-called “comfortable” venture capital. The main source of such capital in the early stages of development of small innovative companies is business angels. However, the evaluation of innovative projects at an early stage of development and the decision-making of business angels about investing is a rather time-consuming process, involving the analysis and systematization of a huge amount of information.

The article proposes 56 criteria for evaluating innovative projects of early stages of development. The criteria have been divided into 8 groups specific to the evaluation of projects. These criteria typically use grading scales. The most commonly used are 10-point, 5-point, 100-point rating scales and 0…1 scale.

It was proposed to evaluate innovative projects of the early stages of development not only according to the rating scale, but also using colors. Red (for negative assessments) and blue (for positive assessments) colors gradients have been used in the article. An example of constructing a colorographic map based on a fictional innovative project has been adduced. The developed colorographic maps will allow the investor to evaluate visually the information on the investment application submitted for consideration using a two-dimensional image (this is essentially a table).

The visualization of project estimates in the form of a colored octahedron has been presented. In constructing the octahedron, red, blue and white (no grade) gradients were also used. Each face of the octahedron corresponds to a group of criteria of this project. The criteria in the group are located in such a way that when reflected on the plane they will be located closer to the center of the octahedron. Thus, in the case of saturated color of the center of the octahedron, the project can receive either an excellent, or unsatisfactory rating. This visualization of the project can be useful if you need to analyze each group of criteria separately.

Инновацииинвестирование стартаповинновационные проектыкритерии оценкицветографические картыцветографический анализоктаэдрвизуализацияInnovationsstartups investmentinnovative projectsevaluation criteriacolor mapscolorographic analysisoctahedronvisualizationReferencesБрагина Е.И., Гагарин А.Г. (2015). Программная реализация формирования цветографических карт для оценки инновационных проектов ранних стадий развития//Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. № 1. C. 179–182.Bragina E.I., Gagarin A.G. (2015), “Software implementation of the formation of color-graphic maps for evaluating innovative projects of the early stages of development” [“Programmnaya realizatsiya formirovaniya tsvetograficheskikh kart dlya otsenki innovatsionnykh proektov rannikh stadii razvitiya”], Economics, statistics and computer science. Bulletin of UMO [Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO], no.1, pp. 179–182. [In Russian].Гусарова С.А. (2014). Инвестиции бизнес-ангелов и их роль в инновационном развитии стран БРИКС//Экономика и предпринимательство. Вып. 6 (47). С. 130–137.Gusarova S.A. (2014), “Business Angels Investments and their Role in the Innovative Development of BRICS Countries” [“Investitsii biznes-angelov i ikh rol’ v innovatsionnom razvitii stran BRIKS”], Ekonomika i predprinimatel’stvo, no 6 (47), pp. 130–137. [In Russian].Грузман И.С. (1999). Двухэтапная фильтрация бинарных изображений//Автометрия.1999. № 3. С. 31–39.Gruzman I.S. (1999), “Two-stage filtering of binary images” [“Dvukhetapnaya fil’tratsiya binarnykh izobrazhenii”], Avtometriya, no. 3, pp. 31–39 [In Russian].Даджион Д., Мерсеро Р. (1988). Цифровая обработка многомерных сигналов. М.: Мир, 1988. 488 с.Dadzhion D., Mercero R. (1988), Digital processing of multidimensional signals [Tsifrovaya obrabotka mnogomernyh signalov], Moscow, Mir, 1988, 488 p.Демкин И.В. (2005). Управление инновационным риском на основе имитационного моделирования. Часть 1. Основные подходы к оценке инновационного риска//Проблемы анализа риска. Т. 2. № 3. С. 249–273.Demkin I.V. (2005), “Management of innovative risk on the basis of simulation. Part 1. Main approaches to innovative risk assessment” [“Upravlenie innovatsionnym riskom na osnove imitatsionnogo modelirovaniya. Chast’ 1. Osnovnye podkhody k otsenke innovatsionnogo riska”], Issues of risk analysis [Problemy analiza riska], vol. 2, no. 3, pp. 249–273. [In Russian].Джурабаева Г.К., Кручинин М.А. (2007). Система показателей комплексной оценки эффективности инновационных проектов с учетом риска финансирования нововведений//Организатор производства. № 3. С. 68–73.Dzhurabaeva G.K., Kruchinin M.A. (2007), “System of indicators of integrated assessment efficiency of innovative projects taking into account the risk of financing innovations” [“Sistema pokazatelei kompleksnoi otsenki effektivnosti innovatsionnykh proektov s uchetom riska finansirovaniya novovvedenii”], Organizer of production [Organizator proizvodstva], no. 3, pp. 68–73. [In Russian].Конченкова Е.И., Терелянский П.В. (2017). Кластеризация инновационных проектов ранних стадий развития с использованием нейросетевых технологий//Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика: Матер. 1-й междунар. науч.-практ. конф. Вып. 1 / под общ. ред. П.В. Терелянского, С.А. Лукьянова, Е.Н. Смирнова; М.: ГУУ. C. 135–145.Konchenkova E.I., Tereliansky P.V. (2017), “Clusterization of innovative projects of early stages of development using neural network technologies” [“Klasterizatsiya innovatsionnykh proektov rannikh stadii razvitiya s ispol’zovaniem neirosetevykh tekhnologii”], Proccedings of 1st international scientific-practical conf.: “Step into the future: artificial intelligence and the digital economy” [Mater. 1-i mezhdunar. nauch.-prakt. konf.: “ Shag v budushchee: iskusstvennyi intellekt i tsifrovaya ekono- mika”], Moscow, State University of Management, vol. 1, pp. 135–145 [In Russian].Коссов В.В. (2009). Основы инновационного менеджмента. М.: Магистр. 423 с.Kossov V.V. (2009), Fundamentals of innovation management [Osnovy innovatsionnogo menedzhmenta], Moscow, Magistr, 423 p. [In Russian].Прэтт У. (1982). Цифровая обработка изображений. Кн.2. М.: Мир, 1982. 480 с.Pratt W. (1982), Digital image processing. Book 2 [Tsifrovaya obrabotka izobrazhenii. Kn. 2.], Moscow, Mir, 480 p.Тишкина Э.Д., Леонова И.В. (2009). Подходы к оценке рисков инновационного проекта//Вестник РГГУ. № 3. С. 172–179.Tishkina E.D., Leonova I.V. (2009), “Approaches to the risk assessment of the innovative project” [“Podkhody k otsenke riskov innovatsionnogo proekta”], Vestnik RGGU, no. 3, pp. 172–179. [In Russian].Терелянский П.В., Брагина Е.И. (2014). Оптимизация процесса принятия решений представителями неформального рынка венчурных инвестиций//Аудит и финансовый анализ. № 1. С. 441–452.Tereliansky P.V., Bragina E.I. (2014), “Optimization of the decision-making process by representatives of the informal sector of the venture investment market” [“Optimizatsiya protsessa prinyatiya reshenii predstavitelyami neformal’nogo sektora rynka venchurnykh investitsii”], Audit i finansovyi analiz, no. 1, pp. 441–452. [In Russian].Фияксель Э.А., Боков Е.В., Будеско Д.Г. (2012). Развитие региональных объединений бизнес-ангелов//Инновации. № 9 (167). С. 67–72.Fiyaksel E.A., Bokov E.V., Budesko D.G. (2012), “Development of regional associations of business angels” [”Razvitie regional’nykh ob»edinenii biznes-angelov”], Innovations [Innovatsii], no 9 (167), pp. 67–72. [In Russian].Хуанг Т.С. [ред.] (1984) Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. М.: Радио и связь. 224 с.Huang T.S. [Ed.] (1984), Fast algorithms in digital image processing [Bystrye algoritmy v tsifrovoi obrabotke izobrazhenii], Moscow, Radio and communications, 244 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.