Аннотация:
Статья продолжает серию работ, посвященных технологии поддержки конкретно-исторических исследований (ПКИИ). Технология построена на принципах сотворчества и краудсорсинга и ориентирована на широкий круг не относящихся к профессиональным историкам и биографам пользователей. Статья посвящена дальнейшему развитию технологии за счет интеграции в нее механизма, позволяющего автоматически определить потенциально перспективные направления исследования. Предлагаемый подход заключается в автоматическом заполнении информационных лакун в наборе фактов, описывающих объект исследования, на базе неполной индукции. Проведен анализ базы для индуктивного обобщения, показаны способы ее формирования. Обоснована возможность использования для этой цели процедуры импутации данных, используемой в задачах анализа данных и машинного обучения. Проанализированы методы импутации данных с точки зрения особенностей технологии и специфики конкретно-исторического исследования. Анализ показал целесообразность построения механизма автоматического формирования гипотезы с опорой на такой метод импутации данных, как метод деревьев классификации на базе алгоритма CHAID (Chi Squared Automatic Interaction Detection).