Давыдов А.А. Конкурентные преимущества системной социологии

Подождите немного. Документ загружается.

25. Human Development Report 2007/2008. Fighting climate change: Human

solidarity in a divided world. N.Y.: UNDP, 2007.

(http://hdr.undp.org/en/reports/global/hdr2007-2008/).

26. Кэхилл Л. Его мозг, ее мозг//В мире науки, 2005, №8.

(http://www.sciam.ru/2005/8/neyrobiology.shtml)

27. Darlington C. The Female Brain. N.Y.: CRC, 2002.

28. Hines M. Brain Gender. N.Y.: Oxford University Press, 2005.

29. Brizendine L. The Female Brain. N.Y.: Broadway, 2007.

30. Matlin M. The Psychology of Women. N.Y.: Wadsworth Publishing, 2007.

31. Irwing P., Lynn R. Intelligence: Is there a sex difference in IQ scores?// Nature,

2006, №442.

32. Геодакян В.А. Эволюционная теория пола//Природа, 1991,№8.

(http://vivovoco.rsl.ru/VV/PAPERS/NATURE/VV_SC30W.HTM)

33. Немировский В.Г., Невирко Д.Д. Социология человека: от неклассических к

постнеклассическим подходам. М.: УРСС, 2007.

34. Bernarda L. The multidimensional aspects of masculinity-femininity//Journal of

Personality and Social Psychology. 1981, Vol. 41, Issue 4, P. 797-802.

35. Lippa R. On Deconstructing and Reconstructing Masculinity-Femininity// Journal

of Research in Personality. 2001, Vol. 35, Issue 2, P. 168-207.

36. Hofstede G. Masculinity and Femininity. The Taboo Dimension of National

Cultures. L.: Sage Publications, 1998.

37. http://www.geert-hofstede.com/hofstede_dimensions.php

38. Jackson М. Systems Approaches to Management. N.Y.: Springer, 2000.

39. Ziegenfuss J. Organization and Management Problem Solving: A Systems and

Consulting Approach. L.: Sage Publications, 2001.

40. Dettmer H. Strategic Navigation: A Systems Approach to Business Strategy.

Wisconsin.: ASQ Quality Press, 2003.

41. Gharajedaghi J. Systems Thinking, Second Edition: Managing Chaos and

Complexity: A Platform for Designing Business Architecture. L.: Butterworth-

Heinemann, 2005.

42. Kerzner H. Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling

and Controlling. N.Y.: Wiley, 2005.

43. Barrett R. Building a Values-Driven Organization: A Whole System Approach to

Cultural Transformation. Oxford.: Butterworth-Heinemann, 2006.

44. http://www.un.org

45. http://www.un.org/womenwatch/daw/cedaw/committee.htm

46. http://www.hdr.undp.org/reports

47. Hanson B. Systems theory and the spirit of feminism: grounds for a

connection//Systems Research and Behavioral Science. 2001, Vol. 18, Issue 6 ,

P. 545 - 556.

48. Hennessy R. Materialist Feminism: A Reader in Class, Difference and Women's

Lives. N.Y.: Routledge, 1997.

49. Checkland P., Scholes J. Soft Systems Methodology in Action. N.Y.: John Wiley

& Sons, 1999.

50. Wilson B. Soft Systems Methodology: Conceptual Model Building and Its

Contribution. N.Y.: John Wiley & Sons, 2001.

51. Langs R. A Systems Theory for Psychoanalysis//Contemp. Psychoanal., 1989,

Vol.25, P. 371-392.

52. Feminist management practice in the social services. In Olsson, S. & Stirton,

N. (Eds), Women and Leadership: Power and Practice. International

Conference Proceedings (pp. 205 – 220). New Zealand: Massey University.

53. Flood R., Romm N. Critical Systems Thinking: Current Research and Practice.

L.: Plenum Publishing Corporation, 1996.

54. Checkland P. Systems Thinking, Systems Practice: A 30 - Year Retrospective.

N.Y.: John Wiley and Sons, 1999.

55. Flood R., Creative Problem Solving - Systems Intervention 2e. N.Y.: John Wiley

and Sons, 2001.

56. Midgley G. Systemic Intervention: Philosophy, Methodology and Practice:

Contemporary Systems Thinking. N.Y.: Plenum US, 2001.

57. Weinberg G. An Introduction to General Systems Thinking. N.Y.: Dorset House

Publishing Company, 2001.

58. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: законы социальных систем.

М.: Эдиториал УРСС, 2004.

ВИЗУАЛЬНАЯ СОЦИОЛОГИЯ

В последние годы в рамках так называемого «культурного поворота» в

социологии [цит. по 1], интереса социологов к изучению повседневности,

уникального (единичного), признании ценности индивидуального субъективного

мнения, увеличении количества фото и видео в Интернете, мобильной телефонии

и т.д., наблюдается «визуальный поворот» [2], направленный на более широкое и

активное изучение визуальных данных, которые отображают и конструируют

социальную реальность. Получила распространение Visual Sociology (визуальная

социология). Создана International Visual Sociology Association [3]. При Британской

социологической ассоциации существует исследовательская группа визуальной

социологии [4]. Издается международный журнал Visual Studies [5], известный

социолог П.Штомка [6] опубликовал учебник по визуальной социологии,

проводятся ежегодные международные конференции [3]. На первом

социологическом форуме в Барселоне (2008), которую проводит международная

социологическая ассоциация (МСА), работала Ad Hoc сессия Visual Sociology [7].

В России также наблюдается интерес к визуальной социологии. Так, например, в

Центре независимых социологических исследований (Санкт-Петербург)

проводятся исследования по визуальной социологии, в Саратове в 2006 г. была

проведена летняя школа «Визуальные методы социологических исследований»

[8], в 2007 г. издан сборник работ по визуальной социологии [9]. В Высшей школе

экономики (ГУ-ВШЭ) на факультете социологии под руководством профессора

Н.Покровского развивается визуальная социология. В частности, по приглашению

Н.Покровского в 2006 г. Петр Штомка провел мастер-класс по визуальной

социологии на факультете социологии в ГУ-ВШЭ. В Институте социологии РАН Е.

Мещеркина - Рождественская

[10] развивает визуальную социологию, в

частности, в 2007 г. был издан тематический номер журнала «INTER» [11],

посвященный визуальной социологии. В январе 2008 г. в Институте социологии

РАН прошел семинар, посвященный визуальной социологии, на котором

А.Печурина (PhD Манчестерского Университета) сделала доклад о современных

направлениях развития визуальной социологии в Великобритании.

Визуальная социология изучает визуальные данные социальной жизни, а

именно, фотографии, фильмы, видео, компьютерные визуальные изображения,

Автор выражает признательность сотруднице Института социологии РАН к.филос.н. Е.Ю.Мещеркиной -

Рождественской за обсуждение данного раздела.

рекламные изображения, визуальные информационные средства коммуникации,

семейные фото и видео альбомы, татуировки, позы и т.д. Производство,

потребление и смысл визуальных изображений трактуются как визуальная

продукция общества. Основной очевидный постулат, на котором базируется

визуальная социология - создание, понимание и потребление визуальных

изображений обусловлено социальными условиями и символическими кодами,

смыслами и т.д. визуальной культуры. Поэтому в визуальной социологии

визуальное изображение трактуется как множество смыслов, культурных кодов,

символов, норм и т.д. При этом постулируется, что многие фрагменты социальной

реальности не могут быть выражены словами, а только визуальными образами.

Визуальная социология базируется на теориях визуальной культуры [2,12],

понимающей социологии, визуальной методологии [13] и использует

разнообразные методы визуального исследования [14-18], в частности, методы

визуальной антропологии [19], визуальной этнографии [20], социальной семиотики

[21-22], качественного контент-анализа [23], искусствоведения,

деконструкционизма, визуального эссе, метод photo-elicitation и т.д. При

интерпретации визуальных изображений интерпретаторы стремятся учитывать

разнообразные социологические аспекты изображения, например, социальный

статус персонажей, взаимодействия между людьми, символы, социальные

проблемы, «дух эпохи» и т.д., вытекающие из принятой исследователем какой-

либо социологической теории, например, гендерной теории. В рамках визуальной

социологии проведено множество исследований, например [9,11, 24-25]. В целом,

визуальная социология развивается в русле направления, которое В.Дильтей

обозначил как «Понимание», направленное на выявление социокультурных

смыслов, кодов, символов и т.д. В.Дильтей полагал, что понимание ближе к

искусству, чем к науке, что находит свое отражение в визуальной социологии

[6,10-11,16].

Системная социология

В системной социологии [26-27] давно, активно и успешно изучаются

визуальные изображения, например, фото и видео данные в Интернете, в

частности, 3D анимации, Интернет-ТВ, визуальные MMS (Multimedia Messaging

Services) - сообщения в мобильной телефонии, визуализированные

количественные эмпирические данные, в частности, пространственные данные

(данные, приуроченные к географическому пространству), визуализированные

тексты, визуализированные знания, социальные сети, в частности,

визуализированные взаимодействия пользователей Интернета, использование

визуальных метафор для описания сложных динамических социальных систем,

рисуночные методики в опросе респондентов, используются визуальные

изображения в международных сравнительных опросах общественного мнения и

т.д. Системная социология исходит из следующих постулатов. Визуальные

изображения являются объективными социальными системами (существуют

элементы изображения и связь между ними), которые имеют разнообразные

характеристики (размер, разрешение, цвет, текстуры, форма, перспектива,

композиция, значение, смыслы, цель создания и т.д.). Визуальные системы

обладают системными свойствами и отношениями, в частности, свойствами

целостности, эквифинальности (достижение одной и той же цели с помощью

разных законов композиции частей), эмерджентности (невыводимости свойств

целого из свойств частей), симметричности (асимметричности) композиции

элементов, частей и т.д. Визуальные системы взаимосвязаны с другими

социальными системами - культурной, политической и другими подсистемами

общества, создателем и потребителями визуальной информации, в частности,

положением индивида в обществе, субъективными Образами Мира,

потребностями, психологическими особенностями индивидов и т.д.

В системной социологии существуют общая социологическая теория

социальных «фрагментов» [28], теория социологических алгоритмов [29],

разнообразные системные теории [26,29], алгебра оценочных суждений [29] и т.д.,

которые позволяют теоретически изучать визуальные изображения. Алгоритм

системного анализа визуального изображения представлен в Приложении к

данному разделу. Эмпирический анализ визуальных данных в системной

социологии проводится с помощью визуальной аналитики [30-31], (см.рис.1),

основанной на математической, естественнонаучной, компьютационной и

социально-инженерной методологических парадигмах.

Рис.1

Разделы визуальной аналитики

[Цит. по 30]

В рамках математической методологической парадигмы используются

математические теории зрительного восприятия и машинного зрения [32-34],

когнитивной психологии [35], теории обработки, анализа, распознавания и

понимания изображений [36-37], теории геометрического моделирования [38],

фрактальной геометрии [39], теории вейвлетов [40], сложности [32], теории

гранулярных вычислений (сегментации) [41-42], теории принятия решений [32],

теории симметрии, Image Processing (трансформация визуальных изображений) и

т.д. Используются различные «вычисления» (алгоритмы переработки

информации) [цит. по 29], например, Visual Computing (визуальные вычисления),

Cognitive Computing (когнитивные вычисления), Context Computing

(контекстуальные вычисления), Soft Computing («мягкие» вычисления), Affective

Computing (эмоциональные вычисления) и т.д. Особо отметим, что при разработке

и использовании различных «вычислений» в системной социологии,

исследователи опираются на широко известное высказывание Хемминга - целью

вычислений являются не только числа, главное - понимание (проникновение в

суть, интуиция, инсайт). Используется множество математических методов,

например, морфологический анализ изображений [32-34,42], 2D вейвлет-

декомпозиция [40], методы «нечеткой» логики [42], методы Artificial Intelligence

(искусственного интеллекта) [43], многомерные статистические методы, в

частности, Visual Pattern Analysis [44-45], предназначенный для визуальной и

семантической кластеризации визуальных изображений и т.д. Данные методы

реализованы в различных компьютерных пакетах, например, в пакете ImageJ [46]

реализовано более 100 математических методов для анализа цифровых

визуальных изображений. В этой связи отметим, что пакет ImageJ имеется в

свободном доступе и обладает открытой архитектурой, что позволяет

многочисленным специалистам по анализу визуальных изображений из

различных стран мира программировать на Java дополнительные Plugins (модули

анализа) и предоставлять их для общего пользования.

В рамках естественнонаучной парадигмы усилия системных социологов

направлены на эмпирическое выявление законов соответствия между

визуальными изображениями (фрагментами) изображения и смыслами, кодами

визуальной культуры и т.д. В частности, эмпирически выявляется, по каким

субъективным стратегиям приписывается смысл визуальному изображению

(фрагментам изображения), по каким правилам формируются образы, ощущения

и т.д. у потребителя визуального изображения, осуществляется соответствие

между словами (текстами) и визуальными изображениями, между эмоциями,

желаниями, идеалами, ценностям и визуальными символами, между визуальными

изображениями и т.д. Для решения данных исследовательских задач

используются экспериментальные данные психологии зрительного восприятия

[47], когнитивной психологии [35], в частности, визуального мышления, теорию

каузальной атрибуции (субъективного приписывания причин) [цит. по 29],

проективные методики, результаты многочисленных эмпирических исследований,

в ходе которых с помощью математических методов анализируется множество

интерпретаций визуальных изображений, в частности, количество и содержание

интерпретаций, изменение интерпретаций с течением времени, глубину,

общность (уровень обобщения), согласованность (противоречивость -

непротиворечивость), соответствие (не соответствие) действительности или

принятым образцам интерпретации, группировка интерпретаций, наиболее часто

встречающиеся интерпретации, связь социально-демографических характеристик

интерпретатора (пол, возраст, образование, страна проживания и т.д.) с

содержанием и количеством интерпретаций и т.д. В последние годы для изучения

переработки визуальной информации человеком используется раздел системной

социологии - Social Neuroscience (социальная нейронаука)[48], где с помощью

сканеров-томографов изучают функционирование мозга человека в режиме

реального времени, в частности, нейробиологические различия в переработке

визуальной информации мозгом мужчин и женщин, неосознаваемое

интерпретатором эмоциональное восприятие визуальных образов и т.д.

В рамках компьютационной методологической парадигмы используются

системы компьютерной графики, Image Processing, машинного зрения [32-34],

многочисленные компьютерные системы для анализа и моделирования

визуальных данных, поступающих в режиме реального времени, например, Visual

Information Retrieval (VIR) system Marvel [45]. В последние годы разрабатываются и

внедряются Visual Mining and Knowledge Discovery systems (VMKDS) [49], в

которых используются направления Artificial Intelligence (искусственного

интеллекта) - Image Understanding и Scene Understanding - понимание и

интерпретация визуальных образов и сцен. VMKDS предназначены для

автоматического интеллектуального хранения, поиска, фильтрации,

классификации, контент-анализа, распознавания содержания и смысла

визуальных изображений, в частности, автоматической идентификации лиц и

эмоций человека из видео в режиме реального времени. В данных системах

используются, в частности, искусственные «нейронные» сети, основанные на

нечеткой логике, генетических методах обучения сетей на эталонных визуальных

примерах, «примитивах» (базовых элементарных фрагментах изображения) и т.д.,

предназначенные для интерпретации визуальных изображений [50]. В последние

годы для реализации визуальной аналитики (см. рис.1) используют визуальный

суперкомпьютинг [51-52] на основе суперкомпьютеров и Grid-технологии [53],

например, в Centre for Advanced Visual Analytics (United Nations Office at Geneve,

Швейцария), Max-Planck Center for Visual Computing (Германия), National

Visualization and Analytics Center - объединяет суперкомпьютерные центры

визуальной аналитики Университетов США.

В рамках социально-инженерной парадигмы разработка и анализ

визуальных изображений опирается на результаты, полученные в

рамках

математической, естественнонаучной и компьютационной методологических

парадигм и преследует управленческие цели, связанные с анализом содержания

телевизионных программ, созданием компьютерных фото и видео архивов, в

частности, хранением, поиском, классификацией, контент-анализом,

распознаванием содержания и смысла визуальных изображений,

эффективностью фото и видео рекламы, визуальным тестированием товаров в

маркетинговых исследованиях, техническим дизайном, наглядностью и

стандартизацией информационных коммуникаций и т.д. Например, внедрены

Интернет - поисковые системы визуальных изображений Google Image Search,

Altavista ImageSearch, All the Web Picture Searcher, PanImages, PixLogic и т.д. В

частности, Google Image Search осуществляет поиск визуальных изображений по

семантическому контексту, PixLogic [54] осуществляет логический поиск и

логическое сравнение визуальных изображений.

В целом, анализ визуальных данных в системной социологии

осуществляется, преимущественно, в русле направления, которое В.Дильтей

обозначил как «Объяснение», направленное на выявление объективных законов,

точность описания и прогнозирования, адекватность объяснения, эффективность

практических приложений.

Сравнение визуальной социологии и системной социологии

Если визуальная социология, по мнению некоторых исследователей,

например, О.Запорожец (55, с.42) находится на этапе самоопределения, то в

системной социологии изучение визуальной информации - давно и успешно

развивающееся направление, основанное на общей теории систем, методах

системного анализа и моделирования, в рамках которого накоплен значительный

опыт успешного решения многих теоретических, методических и практических

проблем.

Хотя в визуальной социологии декларируется интерпретация любых

визуальных изображений, на практике наиболее часто интерпретацию

осуществляют на основе небольшого количества документальных фотографий,

имеющих неочевидный социологический смысл (смыслы), а в некоторых случаях

интерпретацию осуществляют по одной фотографии [10]. Напротив, в системной

социологии анализируют любые визуальные изображения, в частности,

сверхбольшие объемы визуальной информации, поступающей в режиме

реального времени, например, визуальные MMS - сообщения в мобильной

телефонной связи [56].

Хотя в визуальной социологии признается, что визуальные изображения

являются системами [57,с.19], однако, математические и компьютационные

методы системного анализа изображений, хорошо зарекомендовавшие себя в

практике, используются редко, в результате чего визуальная социология

существенно ограничивает свои теоретические и методические возможности, по

сравнению с системной социологией. Например, известный специалист по

визуальной социологии Р. Брекнер [57, с.19] для интерпретации фотографий

разработала и использует секвенционный анализ, в котором, в соответствии с

психологией зрительного восприятия, изображение сегментируется на ряд

сегментов и по каждому сегменту производится интерпретация. Вместе с тем, в

системной социологии успешно используются Granular Computing (гранулярные

вычисления) [41]. Гранулярные вычисления - это разработанная в Computer

Science (компьютерной науке) на основе методологии Systems Science (науки о

системах), современная парадигма, методология и методика информационного

анализа неочевидно структурированных систем. По гранулярным вычислениям

проводятся ежегодные международные конференции, например «The 2007 IEEE

International Conference on Granular Computing(GrC 2007)» [58], «Rough Sets, Fuzzy

Sets, Data Mining and Granular Computing: 10th International Conference» (RSFDGrC

2005) [59]. В частности, в теории «нечеткой» информационной грануляции (TFIG),

разработанной Л.Заде [60], информационная гранула - это общее понятие,

которое обобщает следующие термины: часть, подсистема, подмножество, класс,

группа, кластер и т.д. Гранула состоит из элементов, при этом, элемент может

быть гранулой, а гранула может быть элементом другой гранулы. Объединение

элементов в гранулу определяется исходя из сходства элементов, «близости»

элементов и т.д. Каждая гранула обладает внутренними, внешними и

контекстуальными свойствами. Процесс грануляции представляет собой

итеративную алгоритмическую процедуру последовательного выделения частей

различного уровня общности и согласования уровней абстракции и редукции при

анализе неочевидно структурированных систем. Отношения между гранулами

описываются с помощью fuzzy graphs («нечетких» графов) и fuzzy if - then rules

(«нечетких» логических правил «если …, то …»). Грануляция осуществляется с

помощью гранулярной логики Generalized Decision Logic Language(GDL) и

гранулярной математики [41-42,58-62], основанной на топологии, степенных

операторных алгебрах, интервальных алгебрах, алгебрах fuzzy sets («нечетких»

множеств), rough sets («грубых» множеств), shadowed sets, «мягких» множеств и

т.д. При грануляции используются методы многокритериальной оптимизации. В

качестве критериев оптимизации используют различные формальные и

содержательные критерии, например, оптимизационный принцип минимакса,

критерии информационной важности и т.д. В целом, гранулярные вычисления

позволяют дать множественное многоуровневое «нечеткое» описание,