Сервис в России и за рубежом, 2021, том 15, № 3 (95)

2021, Vol. 15. Iss. 3 (95)

СЕРВИС

УЧРЕДИТЕЛЬ:  
Федеральное 
государственное 
бюджетное 

образовательное учреждение высшего образования 
«Российский государственный университет туризма и 
сервиса». Журнал основан в 2007 г.  
ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ О ЖУРНАЛЕ 
Журнал зарегистрирован в Федеральной службе по 
надзору за соблюдением законодательства в сфере 
массовых 
коммуникаций 
и 
охране 
культурного 

наследия (свидетельство о регистрации СМИ Эл № 
ФС77-31755 от 25.04.2008).  
Включён
в 
Перечень 
ведущих 
рецензируемых 

научных журналов и изданий ВАК РФ (распоряжение 
Минобрнауки России № Р-11 от 08.02.2016), в которых 
могут 
быть 
опубликованы 
основные 
результаты 

диссертационных исследований, по группе специально-
стей 08.00.00 «Экономические науки».
Журнал включён в наукометрические базы РИНЦ, 
Google Scholar, UlrichsWeb и др., индексируется в базах 
данных научных электронных библиотек eLibrary.ru, 
SCIARY, Киберленинка, EZB и др. 
Публикации журнала находятся в открытом доступе и 
распространяются на условиях лицензии Creative 
Commons «Attribution-ShareAlike» 4.0 International.
Ссылки на журнал при цитировании обязательны.
Редколлегия 
не 
всегда 
разделяет 
высказанные 

авторами публикаций мнения, позиции, положения, но 
предоставляет возможность для научной дискуссии.

АДРЕС РЕДАКЦИИ: 
141221, РФ, МО, Пушкинский гор.окр., д.п. Черкизово, 
ул. Главная, 99, к. 1217. 
Тел.: +7(967)246-35-69, 8(495)940-83-63 доб. 395
e-mail: editor@spst-journal.org, redkollegiamgus@mail.ru

PUBLISHER

Russian State University of Tourism and Service (RF, 
Moscow). Founded in 2007.

BASIC INFORMATION ABOUT THE JOURNAL

Journal registered by the Federal Service for Supervision of 
Legislation in Mass Communications and Cultural Heritage 
Protection, RF (Reg. Эл №ФС77-31755 from April 25, 2008).
The journal was included in the list of the leading peer-
reviewed scientific journals recommended by the Higher 
Attestation Commission for publication of thesis results
(Economics sciences).
The journal is included in the Russian Science Citation 
Index, Google Scholar, UlrichsWeb, eLibrary.ru, SCIARY, 
CyberLeninka, EZB etc.
Full text files of all archived and current issues of the 
journal are in open access on the site and partner sites. 
Publication in the journal «Service and Tourism: Current 
Challenges» are available under license Creative Commons 
«Attribution-ShareAlike» («Attribution – on the same 
conditions») 4.0 International.
All rights reserved.
Authorial opinions, attitudes, positions, points of view on 
events and processes in Russia and in the world that have 
been said on the pages of the journal are not always 
shared by the editorial board. Editorial board is not 
responsible for the content and the accuracy of any given 
digital, illustrative, and cited materials in the publications 
of authors of the journal. 

CONTACTS

Editorial office: 141221, Russia, Moscow region, Pushkino 
district, vill. Cherkizovo, 99 Glavnaja str., build. 1, room 1217.
Tel./fax: +7.495.940 8363, add. 395; mob. +7.967.246 3569
e-mail: editor@spst-journal.org, redkollegiamgus@mail.ru

SERVICES
IN RUSSIA AND ABROAD

В РОССИИ
И ЗА РУБЕЖОМ

ISSN 1995-042X
Сетевой научный журнал

Т. 15, No 3 (95)

2021

https://spst-journal.ru/ruservices

РЕДАКЦИЯ ЖУРНАЛА

Главный редактор:
Афанасьев О.Е. – Российский гос. ун-т туризма и 
сервиса (РФ, Москва), лауреат Государственной премии 
Украины в области образования, д.геогр.н., проф.

Редакционный совет:
Новикова Н.Г. – Российский гос. ун-т туризма и сервиса 
(РФ, 
Москва), 
первый 
проректор, 
д.э.н., 
проф.; 

Председатель Редакционного совета
Ананьева Т.Н. – Российский гос. ун-т туризма и сервиса 
(РФ, Москва), д.соц.н., проф.
Гладкий А.В. – Киевский нац. торгово-экономический 
ун-т (Украина, Киев), д.геогр.н., проф.
Неделиа А.-М. – Сучавский ун-т им. Штефана чел Маре 
(Румыния, Сучава), д-р философии (PhD), доц.
Пиментель Т.Д. – Федеральный университет Жуис-де-
Фора (Бразилия, Жуис-де-Фора), к.соц.н. (PhD), доц.
Погребова Е.С. – Российский гос. ун-т туризма и сервиса 
(РФ, Москва), к.э.н., доц.
Пулидо-Фернандес Х.И. – Ун-т Хаэна (Испания, Хаэн),
д-р философии (PhD), доц.
Фу Я.-И. – Индианский ун-т – Ун-т Пердью в Индиана-
полисе (США, Индианаполис), д-р философии (PhD), доц.

Редакционная коллегия: 
Бушуева И.В. – Российский гос. ун-т туризма и сервиса 
(РФ, Москва), д.э.н., проф.
Василенко В.А. – Крымский федеральный университет 
имени В.И. Вернадского (РФ, Симферополь), д.э.н., проф.
Дышловой И.Н. – Крымский федеральный университет 
имени В.И. Вернадского (РФ, Симферополь), д.э.н., проф.
Климова Т.Б. – Белгородский государственный нац.
исследовательский ун-т (РФ, Белгород), к.э.н., доцент
Коновалова Е.Е. – Российский гос. ун-т туризма и 
сервиса (РФ, Москва), к.э.н., доц.
Михеева Н.А. – Санкт-Петербургский гос. экономичес-
кий ун-т (РФ, Санкт-Петербург), д.соц.н., доц., проф.
Морозов М.А. – Российский экономический ун-т им.
Г.В. Плеханова (РФ, Москва), д.э.н., проф.
Морозова Н.С.
–
Российский новый университет 

(РФ, Москва), д.э.н., доц.
Оборин М.С. – Российский экономический ун-т им. Г.В.
Плеханова, Пермский филиал (РФ, Пермь), д.э.н., проф.
Петрик Л.С. – Поволжская гос. академия физической 
культуры, спорта и туризма (РФ, Казань), к.э.н., доц.
Трухачев А.В. – Ставропольский гос. аграрный ун-т 
(РФ, Ставрополь), д.э.н., проф.
Харитонова Т.В. – Финансовый ун-т при Правительстве 
Российской Федерации (РФ, Москва), к.э.н., доц.
Якименко М.В. – Южный федеральный ун-т (РФ, 
Ростов-на-Дону), к.э.н. доц.

Ответственный секретарь:
Афанасьева А.В. – Российский гос. ун-т туризма и 
сервиса (РФ, Москва), к.геогр.н., доц.

EDITORS

Editor-in-Chief:
Oleg E. Afanasiev – Russian State University of Tourism
and Service (RF, Moscow), PhD (Dr.Sc.) in Geography, 
Professor, Laureate of the Education State Prize of Ukraine

Editorial Council:
Natalia G. Novikova – Russian State University of Tourism 
and Service (RF, Moscow), First Vice Rector, PhD (Dr.Sc.)
in Economics, Prof.; Chairman of Ed. Council
Tatiana N. Ananyeva – Russian State University of Tourism 
and Service (RF, Moscow), PhD (Dr.Sc.) in Sociology, Prof.
Alexander V. Gladkey – Kyiv National University of Trade and
Economics (Ukraine, Kyiv), PhD (Dr.Sc.) in Geography, Prof.
Alexandru-M. Nedelea – Stefan cel Mare University of 
Suceava (Romania, Suceava), PhD in Marketing, Assoc. Prof.
Thiago D. Pimentel – Federal University of Juiz de Fora 
(Brazil, Juiz de For a), PhD in Social Sciences, Assoc. Prof.
Elena S. Pogrebova – Russian State University of Tourism 
and Service (RF, Moscow), PhD in Economics, Assoc. Prof.
Juan I. Pulido-Fernandez – University of Jaen (Spain, Jaen),
PhD in Economics, Assoc. Prof.
Yao-Yi Fu – Indiana University – Purdue University Indiana-
polis (USA, Indianapolis), PhD in HRIM, Assoc. Prof.

Editorial Board:
Irina V. Bushueva – Russian State University of Tourism 
and Service (RF, Moscow), PhD (Dr.Sc.) in Economics, Prof.
Valentin A. Vasilenko – V. I. Vernadsky Crimean Federal
University (RF, Simferopol), PhD (Dr. Sc.) in Economics, Prof.
Igor N. Dyshlovoj – V. I. Vernadsky Crimean Federal
University (RF, Simferopol), PhD (Dr. Sc.) in Economics, Prof.
Tatiana B. Klimova – Belgorod State National Research 
University (RF, Belgorod), PhD in Economics, Assoc. Prof.
Elena E. Konovalova – Russian State University of Tourism 
and Service (RF, Moscow), PhD in Economics, Assoc. Prof.
Natella A. Mikheeva – Saint Petersburg State University of 
Economics (RF, St. Petersburg), PhD (Dr.Sc.) in Sociology, Prof.
Mikhail A. Morozov – Plekhanov University of Economics
(RF, Moscow), PhD (Dr.Sc.) in Economics, Prof.
Natalia S. Morozova – Russian New University (RF, Moscow), 
PhD (Dr.Sc.) in Economics, Prof.
Matvey S. Oborin – Perm Institute of Plekhanov University of 
Economics (RF, Perm), PhD (Dr.Sc.) in Economics, Prof.
Lyudmila S. Petrik – Volga Region State Academy of Physical 
Culture, Sport and Tourism (RF, Kazan), PhD, Assoc. Prof.
Aleksandr V. Trukhachev – Stavropol State Agrarian 
University (RF, Stavropol), PhD (Dr.Sc.) in Economics, Prof.
Tatiana V. Kharitonova – Financial University (RF, Moscow),
PhD in Economics, Assoc. Prof.
Marianna V. Yakimenko – Southern Federal University (RF, 
Rostov-on-Don), PhD in Economics, Assoc. Prof.

Executive Secretary:
Alexandra V. Afanasieva – Russian State University of Tourism
and Service (RF, Moscow), PhD in Geography, Assoc. Prof.

СОДЕРЖАНИЕ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОНОМИКИ И ТУРИСТСКОГО СЕРВИСА

Альмухамедова О.А. Применение нейросетевых систем искусственного 
интеллекта в достижении устойчивого развития туризма
Кумова Д.М. Использование платформ на базе искусственного интеллекта 
в сфере туризма
Якименко М.В., Русева О.З. Обзор современного состояния и перспективы развития 
инклюзивного туризма в России: формирование комплексного представления

АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В СФЕРЕ УСЛУГ         .

Кушнир К.В. Межрегиональные туристские маршруты как модель 
территориального сотрудничества: европейский и российский опыт
Коэльо М.Ф., Вада Э.К., Парра-Лопес Э. Изучение базовых ценностей 
гостеприимства с помощью мобильных технологий
Диаш М.К., Пиментель Т.Д. Официальные исследовательские структуры и 
государственная политика в области туризма на федеральном уровне в Бразилии: 
сферы взаимодействия
Квадрос В.Л., Барбоза Х.Д.А., Гонсалвеш Ф.С. Модель множественных потоков 
и анализ государственной политики в сфере туризма в Бразильской Амазонии

АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО, МУНИЦИПАЛЬНОГО 
И КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В СФЕРЕ УСЛУГ                                                                .

Жертовская Е.В., Удовенко И.О. Разработка мастер-плана туристско-
рекреационного кластера по развитию экологического туризма 
(на примере Ростовской области)
Пшеничных Ю.А. Актуальные проблемы неравномерного распределения 
туристских потоков и пространственного развития туризма в Ростовской области
Сухов Р.И. Особенности и проблемы формирования и развития туристских 
кластеров на Нижнем Дону

МАРКЕТИНГ УСЛУГ И ТЕРРИТОРИЙ                                                                                               .

Козлова Д.А. Историко-культурное наследие города в контексте организации 
туристско-экскурсионного обслуживания (на примере г. Ростова-на-Дону)
Григоренко Т.Н. Проблемы и перспективы развития религиозного туризма 
в Ростовской области
Ивлиева О.В. Современное состояние и перспективы развития 
экологического туризма в Ростовской области
Маслак Е.Н., Мельникова Е.А. Роль музейной педагогики в повышении туристской 
привлекательности малого города (на примере города Зверево)

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛЕЙ, КОМПЛЕКСОВ, 
ПРЕДПРИЯТИЙ И ОРГАНИЗАЦИЙ СФЕРЫ УСЛУГ                                                                        .

Стасев М.А. Вопросы безопасности туризма в России в условиях пандемии COVID-19
Ханина А.В. Пандемия COVID-19 и санкции: особенности влияния 
на туристическую отрасль России
Шмыткова А.В. Территориальная организация средств размещения 
в Ростовской области

7

7

18

27

37

37

51

60

78

106

106

119

131

147

147

156

165

177

188

188

199

209

В РОССИИ
И ЗА РУБЕЖОМ
СЕРВИС

Т. 15, No 3 (95)

2021

CONTENT

THEORETICAL ASPECTS OF ECONOMICS AND TOURIST SERVICE

Almukhamedova O. A. Appliyng the artificial intelligence neural network systems in 
achieving sustainable tourism development
Kumova D. M. The use of artificial intelligence-based platforms in tourism
Yakimenko M. V., Ruseva O. Z. Review of the current state and development prospects 
of inclusive tourism in Russia: creating an integrated representation

INTERNATIONAL COOPERATION IN SERVICES SECTOR: CURRENT ISSUES
.

Kushnir K. V. Cross-regional itineraries as a way of territory cooperation: 
European and Russian experiences
Coelho M. de F., Wada E. K., Parra-López E. Core values of hospitality 
experience through mobile technology
Diaz M. C., Pimentel T. D. Formal Structures of Tourism Research (EFIT) 
and Tourism Public Policies (TPP) at the Federal Level in Brazil: 
a common agenda in policy-making processes?
Quadros V. L., Barbosa H. D. A., Gonçalves F. S. The Multiple Streams Model 
and The Analysis of Tourism Public Policies in the Brazilian Amazon

STATE, MUNICIPAL AND CORPORATE GOVERNANCE 
IN SERVICES SECTOR: CURRENT ISSUES                   

Zhertovskaja E. V., Udovenko I. O. Creating master plan for tourism and recreation 
cluster for ecological tourism development (the case of Rostov region)
Pshenichnykh J. A. Topical problems of uneven distribution of tourist flows 
and spatial tourism development in Rostov region
Sukhov R. I. Tourist clusters on the Lower Don: 
peculiarities and problems of development

MARKETING OF SERVICES AND TERRITORIES                    

Kozlova D. A. Historical and cultural heritage of the city in tourist 
and excursion service (the case of Rostov-on-Don)
Grigorenko T. N. Religious tourism in Rostov region: the problems 
and development prospects
Ivlieva O. V. Ecological tourism in Rostov region: the current state 
and development prospects
Maslak E. N., Melnikova E. A. Museum pedagogy in the improving small city 
tourist attractiveness (the case of the city of Zverevo)

SOCIO-ECONOMIC ASPECTS OF DEVELOPING INDUSTRIES, COMPLEXES,
BUSINESSES AND ORGANIZATIONS OF SERVICES SECTOR                  

Stasev M. A. Issues of tourism safety in Russia in COVID-19 pandemic
Khanina A. V. The COVID-19 pandemic and sanctions: features of the impact 
on the tourism industry
Shmytkova A. V. Spatial organization of accommodations establishments
in Rostov region

7

7
18

27

37

37

51

60

78

106

106

119

131

147

147

156

165

177

188

188

199

209

INTERPRETER: Alexandra V. Afanasieva, PhD in Geography, Assoc. Prof.
The author of the cover photo: sfedu.ru, 2021

IN  RUSSIA
AND ABROAD
SERVICES

Vol. 15. Iss. 3 (95)

2021

ДОРОГИЕ ДРУЗЬЯ, КОЛЛЕГИ И ЧИТАТЕЛИ!

Перед Вами – уникальный выпуск журнала, подготовленный 

профессорско-преподавательским составом Высшей школы биз-
неса Южного федерального университета. Забегая вперед, сразу 
оговорюсь, что страницы данного издания – это синергия научно-
го подхода, методологии, бизнеса и практики. Этот эффект опре-
деляется, в первую очередь, тем направлением подготовки спе-
циалистов и сопутствующими ему научными изысканиями, кото-
рые составляют основу нашей деятельности, и, не побоюсь этого 
слова – нашей жизни. Имя этому направлению – туризм и госте-
приимство.

Думается, никто не станет отрицать, что сегодня туризм и 

гостеприимство – уникальный общественный феномен, проник-
ший практически во все сферы человеческой деятельности и 
определяющий развитие многочисленных инноваций, техноло-
гий и бизнес-процессов. Не случайно именно туризм и гостепри-
имство определены как главный драйвер развития националь-
ной экономики России в действующей стратегии её социально-
экономического развития. Решение этих задач, как и осмысление 
влияния сферы туризма и гостеприимства на все стороны нашей 
жизни в наступающей «экономике впечатлений», безусловно, 
невозможно без серьезного научного анализа всех указанных 
выше процессов.

Не первый год мои коллеги – ученые и преподаватели Выс-

шей школы бизнеса разрабатывают ключевые вопросы развития 
сферы туризма и гостеприимства, «переплавляя» свои исследо-
вания в лучшие практики, которые нашли применение в масшта-
бах всей страны. Не в последнюю очередь это связано с тем, что 
сама Ростовская область – тоже уникальный и весьма перспек-
тивный объект для отработки самых разноплановых научных 
идей. Все виды туризма, формирование новых кластеров, инно-
вационные технологии, необычные ресурсы, IT-сфера, гибридный 
интеллект – все это давно стало или становится неотъемлемой 
части экосистемы туризма и гостеприимства. В этой связи возни-
кает множество вопросов и идей, ответы на значительную часть 
которых вы и найдете в представленных нами исследованиях.

Сергей Геннадьевич Горяйнов

директор Высшей школы бизнеса ЮФУ, к.и.н., доц.

ПРИВЕТСТВЕННОЕ

СЛОВО

УВАЖАЕМЫЕ КОЛЛЕГИ!

Мы рады вам представить публикации ученых Южного 

федерального университета, в которых отражен ряд результатов 
проводимых исследований.

Актуальность научного сопровождения проблемных областей 
и перспектив развития туризма обусловлена его многоотраслевым 
характером и тесной факторной взаимозависимостью 
с другими подсистемами народного хозяйства, что инициирует
необходимость проведения фундаментальных и прикладных 
научных исследований с учетом территориальных особенностей 
и функций в существующих условиях неопределенности и неустойчивости 
внутренней и внешней среды.

В ходе многолетней исследовательской работы учеными 

Высшей школы бизнеса Южного федерального университета 
получены результаты по ряду направлений, среди которых:

− моделирование сложных систем на основе синтеза моделей 
и методов когнитивного моделирования, в том числе 
применительно к процессу управления развитием туристского 
комплекса;

− оценка потенциала и сценарное прогнозирование развития 
туристско-рекреационных кластеров в условиях территориальной 
дифференциации;

− оценка неравномерности развития и межрегиональной 

конвергенции территории с использованием статистических 
характеристик дифференциации;

− особо охраняемые природные территории как организационный 
ресурс перспективных и инновационных направлений 
развития экологического туризма

− и многие другие.

Мы приглашаем к сотрудничеству ученых, заинтересованных 
в развитии науки посредством проведения совместных исследований 
по туристской проблематике и публикации полученных 
результатов.

Марианна Владимировна Якименко
заведующая кафедрой технологий управления в индустрии 
туризма, заместитель директора Высшей школы бизнеса 
ЮФУ по научной деятельности, к.э.н., доц.

ПРИВЕТСТВЕННОЕ

СЛОВО

НАУЧНЫЙ
ЖУРНАЛ

СЕТЕВОЙ

Альмухамедова О.А.
Применение нейросетевых систем искусственного интеллекта 
в достижении устойчивого развития туризма

УДК 332.14+004.032.26

DOI: 10.24412/1995-042X-2021-3-7-17

АЛЬМУХАМЕДОВА Ольга Анатольевна

Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону, РФ)

кандидат экономических наук; e-mail: oaalmuhamedova@sfedu.ru

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 

В ДОСТИЖЕНИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА

Искусственный интеллект обладает возможностями для проведения анализа больших 
наборов данных, принятию решений, прогнозированию устойчивого поведения различ-
ных систем. Нейронные сети, как один из способов реализации искусственного интел-
лекта, являются перспективной технологией, адаптивной к реальным процессам, поз-
воляющей изучать многомерные явления, а также работать с неполными данными, ха-
рактеризующимися неопределенностью и неопределенным их взаимовлиянием. 
Нейронная сеть Кохонена, применимая к поиску закономерностей в наборах данных, вы-
явлению признаков, прогнозированию, моделированию, может быть использована для 
поддержки устойчивого развития туризма. В статье были использованы индикаторы, 
влияющие на устойчивое развитие туризма на территории Российской Федерации, ха-
рактеризующие период 5 лет. Также для анализа были включены экологические, эконо-
мические, социальные показатели достижения целей устойчивого развития России, 
утвержденных Генеральной Ассамблеей ООН в 2017 г. Всего в анализе было задейство-
вано 24 показателя. С помощью метода самоорганизующихся карт (одна из версий 
нейронных сетей Кохонена), основанной на неконтролируемой сети (обучение без учи-
теля) была решена задача кластеризации и проецирования многомерного простран-
ства в двумерное. С помощью программного пакета Neural Network Toolbox for MATLAB 
была дана графическая интерпретация топологии, расстояний, совпадений выборки и 
входных плоскостей веса самоорганизующейся карты. В результате были определены 
коррелированные классы индикаторов устойчивого развития, которые дают возмож-
ность проводить дальнейшие исследования для прогнозирования устойчивого разви-
тия туризма и принимать обоснованные управленческие решения.

Ключевые слова: туризм, устойчивое развитие, искусственный интеллект, нейронные 
сети, самоорганизующиеся карты Кохонена, SOM, визуализация многомерных данных.

Для цитирования: Альмухамедова О.А. Применение нейросетевых систем искусственного интел-
лекта в достижении устойчивого развития туризма // Сервис в России и за рубежом. 2021. Т.15. №3. 
С. 7–17. DOI: 10.24412/1995-042X-2021-3-7-17.

Дата поступления в редакцию: 11 июля 2021 г.
Дата утверждения в печать: 6 сентября 2021 г.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ  АСПЕКТЫ 
ЭКОНОМИКИ  И  ТУРИСТСКОГО  СЕРВИСА
THEORETICAL ASPECTS OF ECONOMICS AND TOURIST SERVICE

В РОССИИ

И ЗА РУБЕЖОМ
СЕРВИС

Т. 15, No. 3 (95)

2021

UDC 332.14+004.032.26

DOI: 10.24412/1995-042X-2021-3-7-17

Olga A. ALMUKHAMEDOVA

Southern Federal University (Rostov-on-Don, Russia)

PhD in Economics; e-mail: oaalmuhamedova@sfedu.ru

APPLIYNG THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE NEURAL NETWORK SYSTEMS 

IN ACHIEVING SUSTAINABLE TOURISM DEVELOPMENT

Abstract. Artificial intelligence has the capabilities to analyze large data sets, make decisions, 
and predict the stable behavior of various systems. Neural networks as one of the ways to imple-
ment artificial intelligence are a promising technology adaptive to real processes. It allows us to 
study multidimensional phenomena and work with incomplete data characterized by uncertainty 
and their uncertain mutual influence. The Kohonen neural network is applicable to finding pat-
terns in data sets, identifying features, forecasting, modeling, and can be used to support the 
tourism sustainable development. The article uses indicators that affecting the tourism sustain-
able development on the territory of the Russian Federation for the period of 5 years. Environ-
mental, economic, and social indicators of achieving the sustainable development goals of the 
Russian Federation, approved by the UN General Assembly in 2017, are also included for the 
analysis. The analysis encompasses 24 indicators. Using the method of self-organizing maps (one 
of the versions of Kohonen neural networks) based on an unsupervised network (unsupervised 
learning), the problem of clustering and projecting a multidimensional space into a two-dimen-
sional one was solved. With the help of the Neural Network Toolbox for MATLAB software pack-
age, a graphical interpretation of the topology, distances, sample matches and input weight 
planes of the self-organizing map was given. As a result, correlated classes of indicators of sus-
tainable development were identified, which make it possible to conduct further research to pre-
dict the tourism sustainable development and make informed management decisions.

Keywords: tourism, sustainable development, artificial neural networks, Kohonen self-organiz-
ing maps, SOM, visualization of multidimensional data.

Citation: Almukhamedova, O. A. (2021). Appliyng the artificial intelligence neural network systems in 
achieving sustainable tourism development. Servis v Rossii i za rubezhom [Services in Russia and Abroad], 
15(3), 7–17. doi: 10.24412/1995-042X-2021-3-7-17. (In Russ.).

Article History
Received 11 July 2021
Accepted 6 September 2021

Disclosure statement
No potential conflict of interest was reported 
by the author(s).

© 2021 the Author(s) 
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY-SA 4.0). 
To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

НАУЧНЫЙ
ЖУРНАЛ

СЕТЕВОЙ

Альмухамедова О.А.
Применение нейросетевых систем искусственного интеллекта 
в достижении устойчивого развития туризма

Введение

В настоящее время Организация объеди-

ненных наций выделяет 17 фундаментальных 
целей1, которые определяют так называемую 
зеленую экономику в трех измерениях − эко-
номическом, экологическом и социальном. Со-
здание условий для роста благосостояния 
граждан, определяющееся уровнем система-
тического и комплексного развития каждого из 
этих измерений, гарантирующим устойчивость 
ресурсосбережения, является одной из основ-
ных целей политики государства. Безответ-
ственное потребление ограниченных ресурсов 
и глобальное экологическое положение вещей 
могут привести к ситуации, когда будущие по-
коления могут столкнуться с критической 

нехваткой основных ресурсов.

Искусственный интеллект, являющийся 

инновационным открытием последних десяти-
летий, программным обеспечением, обладаю-
щим функциями к осуществлению анализа 
огромных массивов данных, построению про-
гнозов, осуществлению работы вместо чело-
века, принятию решений и обучению, спосо-
бен трансформировать многие отрасли, в 
числе которых и туризм, а также может ак-
тивно использоваться для решения различного 
рода задач в области устойчивого развития [4].

Достижение Целей устойчивого разви-

тия, связанных напрямую или косвенно с ту-
ризмом, возможно посредством применения 
искусственного интеллекта [10] (рис. 1).

Рис. 1 – Взаимосвязь искусственного интеллекта и Целей устойчивого развития

1 Официальный сайт Организации объединенных наций. URL: https://www.un.org/sustainabledevelopment/ru/

sustainable-development-goals/ (Дата обращения: 20.06.2021)

В РОССИИ

И ЗА РУБЕЖОМ
СЕРВИС

Т. 15, No. 3 (95)

2021

Быстрое экономическое развитие и повышение 
качества жизни достигаются в тесной 
связи с устойчивым развитием, но требуют эффективного 
управления природными и технологическими 
ресурсами на всех уровнях: глобальном, 
региональном, национальном или 
местном [1].

Постоянное появление новых вызовов и 

показателей устойчивого развития требует 
принятия решения о приоритетности каждой 
проблемы. Поскольку эти показатели характеризуются 
неопределенностью, расплывчатым 
видением возникающих новых проблем и взаимовлияниями 
между показателями, предпочтительно, 
чтобы они были проанализированы 
с использованием моделей прогнозирования, 
которые дают скрытую информацию, которая 
не может быть воспринята с помощью классического 
анализа.

На основе анализа различных библиографических 
источников можно говорить о возможности 
применения искусственных нейронных 
сетей для прогнозирования устойчивого 
развития, как всей исследуемой системы (экономической, 
экологической и социальной), так 
и её части [9].

Развитие нейронных сетей началось в XX

в. Первые рабочие алгоритмы нейронной сети 
были созданы Хеббом Д., Розенблаттом Ф., 
Видроу Б., Бонгардом М., Вербосом П., Галушкиным 
А., Кохоненом Т., Хопфилдом Дж., Ру-
мельхартом Д., Барцевым С., Охониным В. [5].

Нейронные сети – это современная технология, 
дающая новые подходы к изучению 
комплекса многомерных явлений. Они предоставляют 
возможность нелинейного моделирования 
процессов, работу с так называемыми 
шумными данными (поврежденными, искаженными), 
и могут быть адаптированы к реальным 
процессам. 

Так, если посмотреть на цель устойчивого 

развития №13 (Борьба с изменением климата), 
то есть свидетельства [7] того, что достижения 
искусственного интеллекта будут способствовать 
пониманию изменения климата и моделированию 
его возможных последствий. 

Искусственный интеллект также может 

быть использован для улучшения здоровья 
экосистем (цель устойчивого развития №14 –
Сохранение морских экосистем) с помощью 
алгоритмов 
автоматического 
определения 

возможных разливов нефти.

Цель устойчивого развития №15 (Сохранение 

экосистем 
суши) 
предусматривает 

борьбу с опустыниванием и восстановление 
деградированных земель и почв. Нейронные 
сети здесь могут использоваться для определения 
типа растительного покрова на основе 
спутниковых снимков. Это поможет выявить 
тенденции опустынивания на больших территориях, 
информацию, имеющую отношение к 
экологическому планированию, принятию решений 
и управлению. 

Методологическая основа исследования

На сегодняшний день теории устойчивости, 
моделированию устойчивого развития, 
выбору 
количественных 
параметров 
для 

оценки устойчивости уделяется пристальное 
внимание в работах многих исследователей 
[3].

Совершенно очевидно, что успешный 

анализ и прогноз устойчивости основан на 
установлении основных показателей, определяющих 
эту устойчивость, выявлении корреляций 
между ними и оценке факторов, которые 
на них влияют [6]. Затем можно продолжить 
моделирование как таковое − установление 
формы корреляции и выражение этой корреляции 
как математической закономерности.

Среди таковых показателей можно выделить 
следующие блоки индикаторов (экологические, 
экономические и социальные показатели), 
которых характеризуют период, например, 
20 лет [2].

Экономический аспект устойчивости может 
быть оценён, например, по следующим 
показателям:

1. Внешнеторговый оборот;
2. Валовой региональный продукт;
3. Доход на душу населения;
4. Количество 
экономически 
активного 

населения;

НАУЧНЫЙ
ЖУРНАЛ

СЕТЕВОЙ

Альмухамедова О.А.
Применение нейросетевых систем искусственного интеллекта 
в достижении устойчивого развития туризма

5. Уровень безработицы;
6. Естественный прирост;
7. Индекс промышленного производства;
8. Индекс сельскохозяйственного производства;


9. Индекс потребительских цен.

Социальный аспект устойчивости может 

быть оценён, например, по следующим показателям:


1.
Индекс человеческого развития;

2.
Количество больниц и медицинских 
учреждений для взрослых;

3.
Количество больниц и медицинских 
учреждений для детей;

4.
Количество центров досуга на 1000 человек;


5.
Количество школ и средних учебных заведений;


6.
Количество средних и высших профессиональных 
учебных заведений;

7.
Количество высших учебных заведений;

8.
Скорость развития транспортной сети в 
процентах от общего количества территорий;


9.
Количество вокзалов и аэропортов;

10. Количество пользователей мобильной 

телефонной системы;

11. Количество пользователей Интернета.

Экологический аспект устойчивости может 
быть оценён по следующим показателям:

1.
Уровень выбросов CO2;

2.
Загрязнение атмосферы;

3.
Уровень загрязнения питьевой воды;

4.
Уровень загрязнения питьевых и рекреационных 
водных ресурсов;

5.
Уровень загрязнения почвы в жилых 
районах;

6.
Процентное изменение геологической 
среды;

7.
Средняя продолжительность жизни;

8.
Процентное изменение заболеваемости;

9.
Доля раковых заболеваний;

2 Метод Self-organizing map (SOM) предложен финским ученым Теуво Кохоненом в 1984 г.
3 Коннекционизм − один из подходов в области искусственного интеллекта, когнитивной науки, нейробиологии, 

психологии и философии сознания моделирует мыслительные или поведенческие явления процессами становления 
в сетях из связанных между собой простых элементов.

10. Доля промышленных предприятий к их 

общему количеству;

11. Эффективная доза облучения;
12. Деформация земной поверхности;
13. Процент утраты биоразнообразия.

Важно отметить, что [8]: 

−
индикаторы должны иметь возможность 
учитывать разные особенности: дестина-
ции, население, культуру и предприятия;

−
наборы индикаторов со временем разви-
ваются;

−
наборы индикаторов редко бывают до-
статочными;

−
измерение показателей имеет тенден-
цию к снижению неопределенности, но 
не устраняет ее;

−
индикаторы могут сыграть важную роль в 
том, как деятельность человека влияет на 
окружающую среду;

−
изменение индикаторов также может из-
менить систему.
Применение самоорганизующихся карт 

Кохонена2, проиллюстрированных в работе 
[10], показало, как методы SOM, основанные 
на неконтролируемой сети, могут быть исполь-
зованы для поддержки устойчивого развития 
разных сред. 

В статье [10] подробно рассматривается, 

как методология самоорганизующихся карт в 
рамках коннекционистских парадигм3 искус-
ственных нейронных сетей может быть приме-
нена для анализа разрозненных данных в двух 
разных масштабах: региональном (использо-
вание данных мониторинга качества речной 
воды для оценки реакции экосистемы на влия-
ние человека) и глобальном (для моделирова-
ния данных экологических и экономических 
систем) в рамках интегрированной структуры 
для информирования устойчивого управления 
окружающей средой.

Самоорганизующаяся 
карта 
является 

В РОССИИ

И ЗА РУБЕЖОМ
СЕРВИС

Т. 15, No. 3 (95)

2021

одной и версий нейронных сетей Кохонена, ре-
зультат обучения которых зависит от структуры 
входных данных (метод обучения без учителя), 
решает задачу кластеризации и проециро-

вания многомерного пространства в двумер-
ную регулярную сетку узлов. Таким образом, 
самоорганизующаяся карта уменьшает раз-
мерность данных, отображая их (рис. 2).

Рис. 2 – Архитектура сети Кохонена

Обозначение векторных элементов (ин-

дикаторов устойчивого развития), которые 
подлежат кластеризации, представлено как:

𝑋⃗ = (𝑋1
⃗⃗⃗⃗⃗, 𝑋2
⃗⃗⃗⃗⃗, 𝑋3
⃗⃗⃗⃗⃗ … 𝑋𝑛
⃗⃗⃗⃗⃗) 𝑅𝑛
(1)

Число выходов 𝑊
⃗⃗⃗⃗ задает число классов, 

на которое должно быть разделено входное 
множество узлов.

При использовании Евклидового рассто-

яния в качестве меры непохожести векторов 
определяется нейрон с минимальным расстоя-
нием между выходным образом 𝑊𝑗
⃗⃗⃗⃗⃗ и весовым 

вектором этого нейрона 𝑋𝑛
⃗⃗⃗⃗⃗:

𝛿𝑖𝑗 = √∑
(𝑥𝑖 − 𝑤𝑖𝑗)

2
𝑛
𝑖=1
(2)

Приложения интеллектуального анализа 

данных, основанные на методах SOM, оказа-
лись успешными во многих дисциплинах, од-
ной из которых является экологическая инфор-
матика. Анализ с графической интерпретацией 

может быть проведен с использованием раз-
личных программных пакетов, реализующих 
нейронные сети, среди которых, например,
Neural Network Toolbox for MATLAB.

Результаты исследования

Каждый набор индикаторов 𝑋𝑛
⃗⃗⃗⃗⃗ устойчи-

вого развития Российской федерации является 
входными узлом наборов данных, среди кото-
рых экологические, экономические, социаль-
ные показатели с различными размерностями 
и шкалами измерений (табл. 1).

Существенным 
моментом 
создания 

набора данных является нормализация, т.е. из-
менение диапазонов в данных без изменения 
формы распределения, преобразование дан-
ных в универсальное значение.

Представление набора данных после 

нормализации на координатном плане в трёх-
мерном пространстве представлено на рис. 3.