🩵 Как я пришла к кабинетным исследованиям (и почему это моё призвание)

Мой путь в профессии развивался странно и непредсказуемо. Я поступила на библиотечный факультет, хотя изначально хотела быть филологом. Обучение было интересным, но к выпуску я поняла, что меня гораздо больше увлекает анализ информационных потоков и поиск связей между разрозненными фактами, чем классическая работа с книгами.

Со школы меня притягивала возможность собирать разбросанные «кусочки» данных в единую картину. Мне нравилось часами переходить со страницы Википедии на другую, искать архивы, изучать новые темы. Взаимодействие с людьми не было моей сильной стороной, поэтому журналистика отпала сама собой. Если бы я тогда знала о кабинетных исследованиях в бизнесе, скорее всего, сразу бы занялась этим.

К моей нынешней деятельности меня привёл постоянный эксперимент: я училась работать и с количественными данными, и с качественными методами анализа, пробовала разные инструменты, читала чужие отчёты, разбиралась в методологиях. Со временем я поняла: мне нравится сама суть процесса — собирать факты, анализировать их, превращать в понятные выводы. Это позволяет другим принимать решения не наугад, а опираясь на достоверную информацию.

Совет для тех, кто хочет заниматься кабинетными исследованиями: изучайте чужие работы, разбирайтесь в методах, повторяйте их. Как художник срисовывает чужие картины, так и аналитик может повторять чужие исследования, оттачивая навыки. Чем больше вы пробуете, тем шире ваш кругозор и надёжнее методологический багаж.

Сегодня я знаю: кабинетные исследования — это то, что я люблю и умею. И мне нравится делиться своими находками с теми, кто тоже хочет превратить хаос данных в стройную, убедительную картину.

❓Какую удалённую профессию может выбрать бывший библиограф?

По разным причинам может быть нужно расширить свои горизонты за пределы классической библиографии. Ведь опыт систематизации, анализирования и аккуратной организации информации может быть востребован далеко за стенами читальных залов.

Библиограф, благодаря своим навыкам, может успешно перейти в роли, связанные с управлением данными, информационным консалтингом и онлайн-исследованиями.

🟣Фриланс-исследователь: Подготовка специализированных обзоров литературы для авторов, учёных или компаний; помощь в работе с источниками и управлении цитированием.
🟣Метаданные и архивы: Создание и поддержка структур данных, работа с цифровыми архивами и онлайн-библиотеками, упорядочивание материалов для удобства пользователей.
🟣Обучение и наставничество: Проведение вебинаров по информационной грамотности, консультации по эффективному поиску и управлению источниками, помощь студентам и исследователям в удалённом формате.
🟣Контент-менеджмент и редактирование: Организация контента для онлайн-платформ, подготовка материалов к публикации, редактирование и проверка на соответствие стандартам цитирования.
🟣Цифровое издательство и индексирование: Работа с инструментами для автоматизации библиографических процессов, консультации по выбору и внедрению программного обеспечения (Zotero, EndNote, Mendeley), участие в проектах по созданию и поддержке цифровых ресурсов.
🟣Управление знаниями (Knowledge Management): Создание, поддержка и развитие внутренних баз знаний организаций, определение систем классификации и структуры информации, обучение сотрудников работе с корпоративными информационными ресурсами.

А какие варианты подобных профессий кажутся вам наиболее перспективными? Поделитесь своим мнением в комментариях!

🆕🆕🆕 Гайд для студентов по поиску и анализу научной информации

〰️ О чем этот гайд?
Этот материал поможет вам эффективно работать с научной литературой, начиная от постановки цели и поиска источников до их анализа и систематизации.

〰️ Ключевые разделы гайда:

- Зачем нужна научная литература?
- Поиск информации для научной работы
- Использование сетей цитирования и ИИ-инструментов
- Международные базы (Scopus, Web of Science, BASE)
- Тематические ресурсы для гуманитарных, естественных и технических наук
- Российские базы данных: РИНЦ, КиберЛенинка, НЭБ
- Легальные и альтернативные способы получения статей
- Как выбрать релевантные источники
- Оценка качества изданий, авторов и контекста цитирования.
- Библиографические менеджеры

🔤 Для кого этот гайд?

Для студентов, которые хотят писать курсовые и дипломные работы быстро и качественно. Для тех, кто ищет оптимальные способы работы с научной информацией.

Скачайте гайд и начните свой путь к научным успехам!
📍 Ссылка на гайд
〰️ Агент в ChatGPT, который тоже умеет консультировать по работе с научной литературой.

У кого сессия, рассказывайте, как дела вообще 🔞

🦔Методика и примеры создания майнд-карт для реферирования

Майнд-карты — мощный инструмент, который помогает не только организовать мысли, но и структурировать информацию для создания качественных рефератов.

⭕️Что такое майнд-карта?
Майнд-карта — это визуальная схема, где центральная идея располагается в центре, а ключевые аспекты и детали отходят от нее в виде ветвей.

Это позволяет:
🔴Быстро выделить главное.
🔴Понять взаимосвязи между элементами текста.
🔴Запомнить информацию наглядно.

▶️Как я работаю с майнд-картами
Майнд-карты — не только инструмент для реферирования, но и важный элемент в моих кабинетных исследованиях. Я создаю их вручную, начиная с зарисовок на бумаге.

Этот подход позволяет:
🔴Связывать концепты и факты из разных источников.
🔴Отмечать темы, которые должны быть в исследовании, но пока не отражены в имеющихся документах.

Например, я размещаю центральную тему в середине страницы и строю вокруг нее ветви с концепциями. Когда возникает связь между идеями из разных источников, я добавляю линии и стрелки, фиксируя взаимосвязи. Это помогает увидеть пробелы в анализе и определить, какие аспекты требуют дополнительного изучения.

На основе черновой карты, созданной в блокноте, формируется структурированный обзор, который становится фундаментом для дальнейшей работы.

Промт для написания текста научного обзора

Этот промт помогает автоматизировать написание обзоров литературы для академического сообщества. Он работает на основе предоставленных данных и структуры плана. Об этом я писала выше!

〰️ Промт подходит для любых тем — просто замените исходные данные и задайте новую структуру обзора!

Промт помогает:
🟣 Структурировать информацию из таблиц и статей.
🟣 Писать связные и логичные тексты академического уровня.
🟣 Ускорять процесс написания, соблюдая все требования к стилю и оформлению.
🟣 Формировать текст, адаптированный к вашей целевой аудитории.

Промт 🔥

Ты — опытный исследователь и автор научных обзоров. Твоя задача — написать обзор литературы на заданную тему, основываясь на предоставленном плане, таблице с данными из статей и приложенных файлах с полными текстами этих статей.

**План обзора:** [Пользователь вставит сюда план обзора]

**Таблица с данными:** [Пользователь вставит сюда таблицу с данными или ссылку на нее]

**Файлы со статьями:** см. приложенные файлы

**Тема обзора:** Влияние депрессии на симптомы астмы. Ключевой вопрос: влияет ли депрессия на симптомы бронхиальной астмы у больных?

**Инструкция:**

1. **Строго следуй предоставленному плану.**  Каждый раздел и подраздел обзора должен соответствовать пунктам плана.

2. **Используй данные из таблицы и полные тексты статей из приложенных файлов для написания каждого раздела.**  Обращайся к цитатам из таблицы и расширяй их, добавляя контекст, анализ и собственные интерпретации на основе полных текстов статей.  Убедись, что информация в обзоре соответствует данным в таблице и файлах.

3. **Пиши связно и логично, используя академический стиль.**  Обеспечь плавные переходы между разделами и подразделами.

4. **Учитывай целевую аудиторию обзора:** академическое сообщество.

5. **Соблюдай правила академического цитирования.**  Ссылки на источники должны быть оформлены в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5-2008.

6. **Объем обзора:** примерно 2000 слов.

**Формат ответа:**  Предоставь готовый текст обзора литературы на русском языке.

〰️Видеоинструкция для промта доступна по ссылке на Бусти.

▶️Снижение затрат на разработку заказного ПО: рубрика "Как было проведено это исследование"

В условиях стремительного развития технологий разработка заказного программного обеспечения (ПО) становится все более сложной и дорогостоящей. Статья предлагает экспертный анализ современных стратегий снижения затрат на разработку ПО, фокусируясь на методологии кабинетного исследования.

Исследовательский вопрос: Какие стратегии и технологии позволяют снизить затраты на разработку заказного ПО без ущерба для качества и эффективности?

💬Методология

🔴Выявление источников
Для формирования базы данных использовались публикации международных организаций (ООН, Lloyd's), отраслевые отчеты, научные статьи, аналитические материалы ведущих экспертов в области разработки ПО, данные финансовой прессы, кейс-стади успешных компаний.

🔴Систематизация данных
Собранная информация была классифицирована по следующим категориям:
Технологии: low-code/no-code платформы, искусственный интеллект (ИИ), open-source решения, облачные технологии.
Методологии: Agile, DevOps.
Стратегии: модульный дизайн, повторное использование компонентов.
Факторы затрат: трудозатраты, лицензирование, инфраструктура, обучение.
Риски: безопасность, совместимость, квалификация персонала.

🔴Анализ данных
Проведен сравнительный анализ традиционных методов разработки ПО и современных подходов с точки зрения затрат, эффективности, масштабируемости и окупаемости инвестиций (ROI). Особое внимание уделено выявлению зависимостей между используемыми технологиями, методологиями и достигнутыми результатами. Проанализированы кейсы успешного применения cost-reduction стратегий в различных секторах, включая государственный сектор и крупные предприятия.

💬Источники данных
Официальные отчеты и публикации международных организаций (ООН, Всемирный банк), государственных органов, регулирующих органов в сфере IT.
Научные публикации и аналитические материалы, включая исследования Gartner, Forrester, IDC, статьи в рецензируемых журналах.
Отраслевые данные от компаний-разработчиков ПО, поставщиков облачных услуг, консалтинговых фирм.
Данные из финансовой прессы, включая Bloomberg, Wall Street Journal, Financial Times, предоставляющие информацию о рыночных трендах, инвестициях в IT-сектор и финансовых показателях компаний.
Кейс-стади компаний, успешно внедривших стратегии снижения затрат, опубликованные в Harvard Business Review, McKinsey Quarterly и других изданиях.

🆕🆕🆕 Друзья, у меня для вас супер-новость! Веду трек по ИИ в кабинетных исследованиях на AI Mindset!

Команда канала @ai_mind_set пригласила меня провести трек в рамках своей большой программы про ИИ.

🟣 21 января 2025 года стартует программа лаборатории. В рамках нее пройдет и мой трек по использованию искусственного интеллекта в desk research для изучения инноваций и технологических рынков! Это часть шестого потока онлайн-лаборатории AI Mindset от крутых ребят из @ai_mind_set.

На моем треке мы:

🟣 Разберемся, как AI помогает в кабинетных исследованиях: анализировать тонны информации, находить тренды и инсайты.

🟣 Научимся использовать AI-инструменты для структурирования данных и создания базы сигналов трендов.

🟣 Рассмотрим практические кейсы применения AI в исследованиях, которые помогают запускать новые продукты и понимать больше о рынках.

Кому будет полезно:
🟣 Ресерчерам (в первую очередь кабинетникам)
🟣 Аналитикам и маркетологам
🟣 Всем, кто хочет использовать AI для анализа социально-экономических данных

📍

🗓 Старт 21 января 2025 (VI поток). А 13 января стартует поток AI mindset [knowledge] по управлению знаниями в Obsidian - рекомендую!
🖥 Формат: Онлайн.
✔️Регистрация: https://knowledge.aimindset.org/ai-mindset-v