Saugaus ir sveiko būsto didžiųjų duomenų analitinio-rekomendacinio metodo ir rekomendacinės sistemos kūrimas

Abstract

Europos gyventojai daugiau kaip 90 proc. laiko praleidžia uždarose patalpose. Daugiau kaip 40 proc. žmonių, esančių uždarose patalpose skundžiasi sveikata ir dikomfortu. Lauko bei vidaus oro užterštumas gali sukelti kvėpavimo takų ir širdies bei kraujagyslių ligas, vėžį, priešlaikinį gimdymą ir padidėjusį kūdikių mirtingumą, neurologinius ir psichiatrinius sutrikimus, pabloginti imunitetą ir hematologines savybes. Todėl itin svarbu kurti sveikus statinius ir jų aplinką bei gerinti gyvenimo kokybę būstuose gyventojams. Būstuose užtikrinus gyvenimo kokybę išaugtų produktyvumas, sumažėtų sergamumas ir išlaidos sveikatos priežiūrai. Norint prognozuoti ir mažinti neigiamą poveikį, reikia atlikti didžiųjų duomenų analizę, kuri leistų sukurti saugaus ir sveiko būsto rekomendacijų sistemą (angl. Big Data Housing Health and Safety Recommender System, HOSS), leidžiančią suinteresuotiems asmenims prisidėti kuriant saugų ir sveiką būstą bei išsaugant gerą sveikatą. Straipsnyje pristatomas viešojo valdymo institucijų vaidmuo kuriant saugaus ir sveiko būsto didžiųjų duomenų analitinę-rekomendacinę sistemą. Analizuojamos rekomendacinės sistemos kūrimo galimybės taikant žmogiškųjų santykių vadybos bei organizacijų teorijas (sistemų vadyba, kiekybinė vadyba), psichologinius ir kiekybinius vadybos metodus.

European citizens more than 90 percent. time spent indoors. More than 40 per cent. people complain about indoor health and comfort. Outdoor and indoor air pollution can cause respiratory and cardiovascular diseases, cancer, premature birth and infant mortality rate increased, neurological and psychiatric disorders, impair immunity and haematological features. Therefore, it is essential to create healthy buildings and their environment and improve the quality of life for residents in housing. Ensuring a life quality in house could increase productivity, reduce morbidity and healthcare costs. In order to predict and reduce the negative impact, it is necessary carry out extensive analysis of the big data. Big data analysis could provide a safe and healthy housing guidance system (Big Data Housing Health and Safety Recommender System, HOSS), allowing interested parties to contribute a safe and healthy housing and preserve the good health. In article is presented the public administration institutions' role in creating a safe and healthy housing big data analytical-recommender system. Analyzes the recommender system design capabilities applying human relations management and organizational theory (systems management, quantitative management), psychological and quantitative management methods.