В современном мире с каждым годом количество информации возрастает в геометрической прогрессии. Для структурированного хранения таких объёмов широко используется технология баз данных, которые сегодня не обходят стороной ни одну сферу жизни человека, в том числе и медицину. В медицине базы данных помогают структурировать данные о пациенте и обеспечить медицинскому персоналу быстрый доступ к этим данным, в объёме своих полномочий. Базы данных нужны для любых современных медицинских учреждений, в том числе и для стоматологий, проектированию электронной системы поддержки которых и посвящена настоящая работа. В работе представлены некоторые этапы проектирования такой системы с использованием технологии баз данных. А именно: постановка задачи, описание групп пользователей с их полномочиями, перечень объектов базы данных и связей между ними, с их характеристиками, а также построение концептуальной и реляционной схем базы данных.

В этой работе мы представляем результаты измерения и анализа динамики мотивации участников протеста против объявленных результатов президентских выборов в Республике Беларусь в 2020 г. Кампания рассматривается на всем протяжении ее активного развития: с августа по декабрь. Опираясь на достижения социальной психологии протестных движений, мы разработали авторскую методику анализа сообщений в социальных медиа. Она предполагает соотнесение наиболее популярных (набравших наибольшее число репостов) постов с тремя ключевыми мотивациями (антецедентами) протестного участия: гневом, идентификацией с протестным движением и верой в его успех. Такое соотнесение осуществлено посредством формализованной кодировочной процедуры с участием 12 независимо работавших кодировщиков. Полученные динамические ряды, соответствующие выраженности каждого из антецедентов в последовательные моменты времени, мы сравниваем с развитием уличной протестной активности. Для измерения последней мы также предлагаем авторскую методику расчета индекса явки, или T-индекса (turnout index, T-index). В качестве базового временно́го периода – и для мотивации, и для уличного протеста – выступает одна неделя; всего проанализировано 18 недель. Ключевой результат состоит в том, что наиболее тесную связь с динамикой уличной активности имеет динамика веры в успех протестного движения. Для обоих процессов наблюдается значительный рост в первые недели протестной кампании, за которым следует постепенное затухание. Антецедент “гнев” сохраняется в целом на постоянном уровне, а антецедент “протестная идентичность” имеет скорее положительную либо n-образную динамику.

При разработке системы стратегического планирования научно-технологического развития (НТР) высокотехнологичных отраслей следует учитывать взаимосвязи данных отраслей со смежными отраслями – отраслями-производителями альтернативной высокотехнологичной продукции, отраслями-поставщиками ресурсов, отраслями-производителями услуг на основе продукции отраслей высокотехнологичной промышленности, отраслями-потребителями услуг и работ, а также населением как конечным потребителем. Взаимодействие между перечисленными отраслями и населением описывается системой моделей связей. Перечисленные отрасли характеризуются своими параметрами НТР – параметрами технологий: как производственных, характеризующих процессы производства продукции, так и продуктовых, характеризующих свойства продукции.