2. Головна
  3. АРХІВ НОМЕРІВ
  4. 2026 рік
  5. Том 48, № 2 (2026)
  6. c. 87-102

ТАКСОНОМІЯ РИЗИКІВ ЗНАЧНОГО ВПЛИВУ ТА НИЗЬКОЇ ЙМОВІРНОСТІ (HILP): ВІД ВІДОМИХ ДО ПРИНЦИПОВО НЕПЕРЕДБАЧУВАНИХ

Ф. Коробейніков *, PhD, С. Матвєєв **, PhD,
В. Мохор ***, DrSc, Prof., Corresponding Member NAS of Ukraine, 
G.E. Pukhov Institute for Modelling in Energy Engineering of the NAS of Ukraine 
15 Oleha Mudraka Street, Kyiv, 03164, Ukraine
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., * https://orcid.org/0009-0003-8127-4379;
Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., ** https://orcid.org/0009-0002-4779-9350;
Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., *** https://orcid.org/0000-0001-5419-9332

Èlektron. model. 2026, 48(2):87-105

Cтаття надійшла до редакції / Received 11.03.2026
Прийнята до друку / Accepted 17.04.2026
Опубліковано / Published 05.05.2026

BY© F. Korobeynikov, S. Matvieiev,V. Mokhor, 2026
Стаття поширюється на умовах ліцензії відкритого доступу CC BY 4.0

Повний текст: PDF

АНОТАЦІЯ

Представлено епістемологічну таксономію ризиків значного впливу та низької ймовір­ності (HILP), побудовану на основі матриці Рамсфелда. Дослідження виявляє структурні обмеження логіки прогнозування, яка є фундаментом сучасних підходів до безпеки та ризик-менеджменту. Якщо традиційні концептуальні моделі ґрунтуються на припущенні, що історичний досвід є надійним підґрунтям для ймовірнісного моделювання, то HILP-ризики «з нульовим прецедентом», — тобто такі, що не мають ані історичних аналогій, ані усталеної концептуалізації, спростовують цю тезу. У таких випадках бракує не лише емпіричних даних: невизначеним залишається сам простір подій, необхідний для побу­дови імовірнісних суджень про загрозу.

Шляхом аналізу епістемічної архітектури HILP-ризиків диференційовано чотири ре­жими невизначеності та виокремлено два підкласи в межах домену нульового прецеденту: атемпоральні емерджентні ризики, — ті, що не повʼязані з еволюційними траєкторіями соціотехнічних систем, та протосингулярні ризики, — такі, що виникають ендогенно внаслідок системної еволюції та зростання складності системи. Таке розмежування до­водить, що навіть ті ризики, ймовірність і наслідки яких не можна визначити принципово, не виключають можливості управління ними.

Запропонована таксономія має пряме прикладне значення для управління ризиками, Вона створює системну основу для узгодження стратегій готовності з природою невиз­наченості, зміщуючи фокус із «повноти сценаріїв» та уточнення прогнозів на посилення адаптаційного потенціалу, забезпечення трансморфності (системної реконфігурації без втрати функціональної ідентичності) та розвиток здатностей до самоорганізованого реа­гування. Таким чином, аналіз HILP-ризиків переводиться з площини «кількісної екстре­мальності» в площину епістемічної архітектури, що дозволяє вивести науку про безпеку за межі парадигми прогнозування в умовах радикальної невизначеності.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

управління безпекою, ризики значного впливу та низької ймовірності, HILP-ризики, управління ризиками, зіропрецедентні ризики, адаптивна безпека, менедж­мент ризиків, трансморфність.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Pescaroli, G., McMillan, L., Gordon, M., Aydin, N.Y., Comes, T., Maraschini, M., Oliveira Palmas, J., Torresan, S., Trump, B., Pelling, M., & Linkov, I. (2025). Definitions and taxo­nomy for high impact low probability (HILP) and outlier events. International Journal of Disaster Risk Reduction, 105504. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2025.105504
  2. Buldyrev, S.V., Parshani, R., Paul, G., Stanley, H.E., & Havlin, S. (2010). Catastrophic cascade of failures in interdependent networks. Nature, 464(7291), 1025-1028 https://doi.org/10.1038/nature08932
  3. Duan, D., Lv, C., Si, S., Wang, Z., Li, D., Gao, J., Havlin, S., Stanley, H.E., &Boccaletti, S. (2019). Universal behavior of cascading failures in interdependent networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(45), 22452-22457 https://doi.org/10.1073/pnas.1904421116
  4. Perrow, C. (1999). Normal Accidents: Living with High Risk Technologies - Updated Edition (REV-Revised). Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400828494
  5. Sperstad, I.B., Kjølle, G.H., & Gjerde, O. (2020). A comprehensive framework for vulnerability analysis of extraordinary events in power systems. Reliability Engineering & System Safety, 196, 106788. https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.106788
  6. Taleb, N.N. (2010). The black swan: The impact of the highly improbable (2nd ed.). Random House.ISBN 978–1400063512
  7. Aven, T. (2013). On the meaning of a black swan in a risk context. Safety Science, 57, 44-51 https://doi.org/10.1016/j.ssci.2013.01.016
  8. Mendonça, S., Pina e Cunha, M., Kaivo-oja, J., & Ruff, F. (2004). Wild cards, weak signals and organisational improvisation. Futures, 36(2), 201-218 https://doi.org/10.1016/S0016-3287(03)00148-4
  9. Sytnik, V M. (2024). Expanding foresight methodology to better understand the unknown future and identify hard-to-predict events. European Journal of Futures Research, 12, 20. https://doi.org/10.1186/s40309-024-00244-2
  10. Sornette, D. (2009). Dragon-kings, black swans and the prediction of crises. International Journal of Terraspace Science and Engineering, 2(1), 1-18 https://arxiv.org/abs/0907.4290
  11. Glette-Iversen, I., & Aven, T. (2021). On the meaning of and relationship between dragon-kings, black swans and related concepts. Reliability Engineering & System Safety, 211, 107625. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107625
  12. Ramasesh, R.V., & Browning, T.R. (2014). A conceptual framework for tackling knowable unknown unknowns in project management. Journal of Operations Management, 32(4), 190-204 https://doi.org/10.1016/j.jom.2014.03.003
  13. Diebold, F.X., Doherty, N.A., & Herring, R.J. (2010). The known, the unknown, and the unknowable in financial risk management: Measurement and theory advancing practice. Princeton University Press.
  14. Carrington, R.C. (1859). Description of a singular appearance seen in the sun on September 1, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 20, 13-15.
  15. Tsurutani, B.T., Gonzalez, W.D., Lakhina, G.S., & Alex, S. (2003). The extreme magnetic storm of 1-2 September 1859. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 108(A7), 1268. https://doi.org/10.1029/2002JA009504
  16. Polanyi, M. (1958). Personal knowledge: Towards a post-critical philosophy. University of Chicago Press.
  17. Hadjimichael, D., Ribeiro, R., &Tsoukas, H. (2024). How Does Embodiment Enable the Acquisition of Tacit Knowledge in Organizations? From Polanyi to Merleau-Ponty. Orga­nization Studies, 45(4), 545-570. https://doi.org/10.1177/01708406241228374
  18. Fackler, M. (2011, April 20). Tsunami warnings, written in stone. The New York Times. https://www.nytimes.com/2011/04/21/world/asia/21stones.html (accessed 23 February 2026).
  19. United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). (2022). Words into Action guidelines: Using traditional and indigenous knowledges for disaster risk reduction (PDF). https://www.undrr.org/words-into-action/traditional-and-indigenous-knowledges-drr (accessed 23 February 2026).
  20. Korobeynikov, F., Mokhor, V. (2026). Adaptive security: strategic principles for complex socio-technical systems. Royal Society Open Science, 13(1): 251481. https://doi.org/1098/rsos.251481
  21. Hollnagel, E., Woods, D.D., & Leveson, N. (Eds.). (2006). Resilience engineering: Concepts and precepts (1st ed.). CRC Press.https://doi.org/10.1201/9781315605685
  22. Walker, B., Holling, C.S., Carpenter, S.R., & Kinzig, A. (2004). Resilience, adaptability and transformability in social-ecological systems. Ecology and Society, 9(2), 5. https://doi.org/10.5751/ES-00650-090205
  23. Odum, E.P. (1969). The strategy of ecosystem development. Science, 164(3877), 262–270. https://doi.org/10.1126/science.164.3877.262
  24. Gunderson, L.H., & Holling, C.S. (Eds.). (2002). Panarchy: Understanding transformations in human and natural systems. Island Press.
  25. Nonaka, I. (1994). A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organization Science, 5(1), 14-37 https://doi.org/10.1287/orsc.5.1.14
  26. Leonard, D., &Sensiper, S. (1998). The role of tacit knowledge in group innovation. California Management Review, 40(3), 112-132 https://doi.org/10.2307/41165946
  27. Hiwasaki, L., Luna, E., Syamsidik, & Shaw, R. (2014). Process for integrating local and indigenous knowledge with science for hydro-meteorological disaster risk reduction and climate change adaptation in coastal and small island communities. International Journal of Disaster Risk Reduction, 10, 196-207 https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2014.07.007
  28. Mokhor, V., Korobeynikov, F. (2025). Transmorphance of socio-technical systems: A conceptual framework for adaptive security. International Science Journal of Management, Economics & Finance, 4(4), 71-77 https://doi.org/10.46299/j.isjmef.20250404.07
  29. Gorban, A.N., Tyukina, T.A., Smirnova, E.V., &Pokidysheva, L.I. (2016). Evolution of adaptation mechanisms: Adaptation energy, stress, and oscillating death. Journal of Theoretical Biology, 405, 127-139 https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.12.017
  30. Folke, C., Carpenter, S.R., Walker, B., Scheffer, M., Chapin, T., &Rockström, J. (2010). Resilience thinking: Integrating resilience, adaptability and transformability. Ecology and Society, 15(4), 20. https://doi.org/10.5751/ES-03610-150420
  31. Bruneau, M., et al. (2003). A framework to quantitatively assess and enhance the seismic resilience of communities. Earthquake Spectra, 19(4), 733-752 https://doi.org/10.1193/1.1623497
  32. Helbing, D. (2013). Globally networked risks and how to respond. Nature, 497, 51-59 https://doi.org/10.1038/nature12047
  33. Scheffer, M., et al. (2009). Early-warning signals for critical transitions. Nature, 461, 53-59. https://doi.org/10.1038/nature08227