• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Сотрудники IDLab представили работы на конференции ICEBDA-2025 в Стамбуле

Сотрудники лаборатории IDLab София Паклина - научный сотрудник, и Юлия Найденова, заместитель заведующего лабораторией, приняли участие в Международной конференции ICEBDA-2025 (International Conference on Economics, Business, Data Analytics), которая прошла 11–14 сентября в Стамбуле. Организаторами форума выступили Центр больших данных в экономике и финансах Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» и Стамбульский университет Бильги (кампус Санраль). Конференция собрала более 50 участников из разных стран, объединив исследователей в области эконометрики, бизнес-аналитики, машинного обучения и анализа больших данных.

Сотрудники IDLab представили работы на конференции ICEBDA-2025 в Стамбуле

София Паклина представила исследование в секции «Прикладной ИИ: от спорта к финансам и экономике», посвященное применению методов машинного обучения для детекции эмоционального выгорания и исследованию его взаимосвязи с результативностью на примере киберспорта. Работа выполнена в рамках проекта РНФ 25-18-01037 «Синдром профессионального выгорания: диагностика с использованием методов ИИ и оценка экономических эффектов».

Юлия Найденова выступила в секции «Поведенческая экономика» с докладом «Crowd Size and Prediction Precision: an Analysis of Metaculus Data», в котором проанализировала данные платформы коллективных прогнозов и исследовала, как размер экспертного сообщества влияет на точность предсказаний.

Участие в конференции позволило исследователям не только представить результаты своих проектов, но и обсудить новые подходы в анализе данных с зарубежными коллегами, а также наметить перспективы для дальнейших публикаций и совместных исследований.

По словам Софии Паклиной, «особенно вдохновляюще было услышать пленарный доклад профессора Гвидо Имбенса. Для молодых исследователей встреча с нобелевским лауреатом, который определяет современные подходы к анализу причинно-следственных связей, — это уникальный опыт и сильный мотивирующий фактор».