2025 2(49) 14

ФОРМАЛІЗАЦІЯ ТА КІЛЬКІСНЕ ВИМІРЮВАННЯ СИНЕРГІЇ ЯК ПРОЦЕСУ  І РЕЗУЛЬТАТУ: МЕТОДОЛОГІЧНИЙ ПІДХІД ТА ІНСТРУМЕНТАЛЬНІ РІШЕННЯ

Володимир Давидович Розуменко,
академік Української академії наук, д-р мед. наук, професор,
ORCID https://orcid.org/0000-0002-8774-6942
e-mail: rozumenko.neuro@gmail.com;
Віталій Ігорович Островецький,
канд. екон. наук,
ORCID https://orcid.org/0000-0003-3985-5236
e-mail: v.ostrovetskyy@gmail.com
ДУ «Інститут нейрохірургії імені академіка А.П. Ромоданова Національної академії медичних наук України

Формат цитування
Розуменко В. Д., Островецький В. І. Формалізація та кількісне вимірювання синергії як процесу і результату: методологічний підхід та інструментальні рішення. Вісник економічної науки України. 2025. № 2 (49). С. 120-130. https://doi.org/10.37405/1729-7206.2025.2(49).120-130

Мова статті
Українська

Анотація
У статті представлено комплексний підхід до формалізації синергії як процесу та результату, що забезпечує її функціоналізацію, оцифрування та керованість у складних системах. Наукова новизна полягає у розробці математичної моделі синергії, яка інтегрує кількісні та якісні метрики, зокрема методи Shapley та Partial Information Decomposition, а також варіант архітектури прототипу інформаційного інструмента для збору даних, обчислення синергії та підтримки експериментального циклу управління. Запропонований мультипідхід підвищує точність вимірювання та дозволяє ефективно управляти синергічними ефектами, що має важливе практичне значення у різних сферах, включаючи економіку, біологію, технології та соціальні науки. Обґрунтовано необхідність розроблення окремого стандарту ISO для уніфікації термінології, методів оцінки та принципів управління синергією, що виникає в результаті інтеграції управлінських систем на основі High-Level Structure, з метою підвищення їх ефективності, зменшення дублювання процесів та забезпечення доказової бази для забезпечення сталого розвитку.

Ключові слова
синергія, формалізація, кількісне вимірювання, Shapley, Partial Information Decomposition, управління ресурсами, складні системи, експериментальна валідація, мультипідхід.

Referensces

  1. Aas, K., Jullum, M., & Løland, A. (2021). Explaining individual predictions when features are dependent: More accurate approximations to Shapley values. Artificial Intelligence, 298, 103502. https://doi.org/10.1016/j. 2021.103502
  2. Aiken, L. S., & West, S. G. (1991). Multiple regression: Testing and interpreting interactions. Newbury Park, CA: Sage Publications.
  3. Bevrani, H., Ghosh, A., & Ledwich, G. (2014). Power system monitoring and control. https://doi.org/10.1002/9781118852422
  4. Chatfield, C. (2003). The Analysis of Time Series: An Introduction, Sixth Edition (6th ed.). Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.4324/9780203491683
  5. Chou, T.-C. (2006). Theoretical basis, experimental design, and computerized simulation of synergism and antagonism in drug combination studies. Pharmacological Reviews, 58(3), 621–681. https://doi.org/10.1124/pr.58.3.10
  6. Cialdini, R. B., & Goldstein, N. J. (2004). Social influence: Compliance and conformity. Annual Review of Psychology, 55, 591-621. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.55.090902.142015
  7. Corning, P. A. (1998). “The synergism hypothesis”: On the concept of synergy and its role in the evolution of complex systems. Journal of Social and Evolutionary Systems, 21(2), 133–172. https://doi.org/10.1016/S1061-7361(00)80003-X
  8. Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. https://arxiv.org/abs/1702.08608
  9. Feldman, E. R., & Hernandez, E. (2022). Synergy in mergers and acquisitions: Typology, life cycles, and value. Academy of Management Review, 47(4), 549–578. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0345
  10. Feldman, E. R., & Hernandez, E. (2019). Synergy in mergers and acquisitions: Typology, lifecycles, and value. Journal of Business Strategy, 40(6), 28–38.
  11. Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2020). Regression and Other Stories. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781139161879
  12. Goold, M., & Campbell, A. (1998). Desperately seeking synergy. Harvard Business Review, 76(5), 131-143. https://hbr.org/1998/09/desperately-seeking-synergy
  13. Haken, H. (2004). Synergetics: Introduction and advanced topics. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-10184-1
  14. VanderWeele, T., & Knol, M. J. (2024). A tutorial on interaction. Epidemiologic Methods, 3(1), https://doi.org/10.1515/em-2013-0005
  15. Heer, J., Bostock, M., & Ogievetsky, V. (2010). A tour through the visualization zoo. Communications of the ACM, 53(6), 59–67. https://doi.org/10.1145/1743546.1743567
  16. Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. https://miguelhernan.org/whatifbook
  17. Hutter, F., Kotthoff, L., & Vanschoren, J. (Eds.). (2019). Automated machine learning: Methods, systems, challenges. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05318-5
  18. International Organization for Standardization (n.d.). Geneva, Switzerland: ISO. https://www.iso.org/ html
  19. Kitano, H. (2002). Systems biology: a brief overview. Science, 295(5560), 1662-1664. https://doi.org/10.1126/ 1069492
  20. Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/B testing. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108653985
  21. Loreau, M., et al. (2001). Biodiversity and ecosystem functioning: current knowledge and future challenges. Science, 294(5543), 804-808. https://doi.org/10.1126/science.1064088
  22. Lundberg, S. M., Erion, G., & Lee, S.-I. (2020). Consistent individualized feature attribution for tree ensembles. arXiv preprint arXiv:1802.03888.
  23. Lundberg, S. & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Proceedings of the31st International Conference on Neural Information Processing Systems, Long Beach, 4-9 December 2017, 4766-4777. https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.07874
  24. Matplotlib Development Team. (2023). Matplotlib: Visualization with Python. https://matplotlib.org/ stable/users/index.html
  25. Meyer, C.T., Wooten, D.J., Paudel, B.B., Bauer, J., Hardeman, K.N., Westover, D., Lovly, C.M., Harris, L.A., Tyson, D.R., & Quaranta, (2019). Quantifying Drug Combination Synergy along Potency and Efficacy Axes. Cell Syst., 8(2), 97-108.e16. https://doi.org/10.1016/j.cels.2019.01.003
  26. Meyer, C. T., Wooten, D. J., Paudel, B. B., Bauer, J. A., Gibbons, F. D., & Heiser, L. M. (2021). MuSyC: a consensus framework that unifies multi-drug synergy metrics for combinatorial drug discovery. Nature Communications, 12(1), 4607. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24789-z
  27. Newman, (2018). Networks, 2nd edn. Oxford. https://doi.org/10.1093/oso/9780198805090.001.0001, .
  28. Nowak, M. A. (2006). Evolutionary dynamics: exploring the equations of life. Harvard University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvjghw98
  29. OECD/European Union/EC-JRC (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264043466-en.
  30. Procaccia, A. D., Shah, N., & Tucker, M. L. (2014). On the structure of synergies in cooperative games. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1609/aaai.v28i1.8812
  31. Rocher, L., Hendrickx, J. & Montjoye, Y.-A. (2025). A scaling law to model the effectiveness of identification techniques. Nat Commun, 16, 347. https://doi.org/10.1038/s41467-024-55296-6
  32. Roco, M. C., & Bainbridge, W. S. (Eds.). (2013). The new world of discovery, invention, and innovation: convergence of knowledge, technology, and society. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-5982-7
  33. Rodríguez-Pose, A. (2013). Do institutions matter for regional development? Regional Studies, 47(7), 1034-1047. https://doi.org/10.1080/00343404.2012.748978
  34. Rosas, F. E., Mediano, P. A. M., Gastpar, M., & Jensen, H. J. (2019). Quantifying high-order interdependencies via multivariate extensions of the mutual information. Physical Review E, 100(3), 032305. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.100.032305
  35. Rothman, K.  (1976, May). The estimation of synergy or antagonism. American Journal of Epidemiology, 103(5), 506-511. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a112252
  36. Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. https://doi.org/10.1037/h0037350
  37. Schmidt, P., et al. (2017). Visualizing economic flows in mergers and acquisitions with Sankey diagrams. Journal of Business Research, 75, 101–110.
  38. Shmueli, G., Bruce, P. C., Gedeck, P., & Patel, N. R. (2021). Data mining for business analytics: Concepts, techniques, and applications in Python. Wiley. https://www.wiley.com/
  39. Shwartz-Ziv, R., & Tishby, N. (2017). Opening the black box of deep neural networks via information. https://doi.org/10.48550/arXiv.1703.00810
  40. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2nd ed.). MIT Press.
  41. Timme, N., Alford, W., Flecker, B., & Beggs, J. M. (2014). On the structure of synergies in cooperative games (PDF). University of Toronto. https://www.cs.toronto.edu/~nisarg/papers/synergies.aaai14.pdf?utm_source=chatgpt.com
  42. Varley, T. F. (2024). A scalable synergy-first backbone decomposition of higher-order structures in complex systems. npj Complexity, 1, 1–11. https://doi.org/10.1038/s44260-024-00011-1
  43. Whitelaw, P. A. (2020). Integrating quality and environmental management systems: Synergy and challenges. Journal of Cleaner Production, 258, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120651
  44. Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant graphics for data analysis. Springer-Verlag New York.
  45. Wilkinson, L., & Friendly, M. (2009). The history of the cluster heat map. The American Statistician, 63(2), 179–184. https://doi.org/10.1198/tas.2009.0033
  46. Williams, P. L., & Beer, R. D. (2010). Nonnegative decomposition of multivariate information. arXiv preprint arXiv:1004.2515. https://arxiv.org/abs/1004.2515
  47. Wooten, D.J., Meyer, C.T., Lubbock, A.L.R. et al.(2021). MuSyC is a consensus framework that unifies multi-drug synergy metrics for combinatorial drug discovery. Nat Commun,12, 4607. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24789-z

Повний текст (.pdf)

Надійшла до редакції 29.09.2025
Прийнята до друку 03.11.2025
Опублікована 29.12.2025