Самбуров Э.А. Социальное моделирование, прогнозирование и проектирование

Подождите немного. Документ загружается.

бесполезной. Если результаты моделирования находят подтвер-

ждение, тогда говорят, что модель адекватна объекту.

Если отвлечься от многообразия конкретных моделей и вы-

делить то общее, что их объединяет, то окажется, что единство

этого многообразия состоит в наличии некоторой структуры (ста-

тической или динамической, материальной или идеальной), кото-

рая подобна структуре объекта-оригинала

. Люди осознавали мо-

дельные особенности чертежей, рисунков, карт – реальных объ-

ектов искусственного происхождения, воплощающих абстракции

довольно высокого уровня. Было выявлено, что моделями могут

быть не только реальные объекты, но и абстрактные, идеальные

построения, относящиеся к любым знаниям и представлениям о

мире. Во всех областях науки и человеческой деятельности мо-

дель

стала пониматься как нечто универсальное, хотя и реализуе-

мое различными способами. Модель не просто заменитель ори-

гинала, не вообще какое-то отображение реальности, а отображе-

ние целевое. Она выявляет в оригинале то, что в нем нас

интересует, что соответствует исследовательской цели. А для раз-

ных целей обычно требуются разные модели. Классифицировать

модели можно по-разному, например, выделить теоретические и

практические, статические и динамические и т. д. В первом при-

ближении можно модели подразделить на материальные и иде-

альные (мысленные, логические). Большинство исследователей

придерживаются именно такого деления. Материальные, в свою

очередь, могут быть:

− субстратно (физически) подобные: модель автомобиля, ко-

рабля, модель будущей плотины на реке и т. д.;

– пространственно (геометрически) подобные, т. е. разного

рода муляжи;

– математически подобные модели.

В материальных субстратно подобных моделях реализуется

наиболее полная аналогия между моделью и оригиналом. Дело в

том, что физическая модель сохраняет полностью или частично

природу изучаемого объекта, тогда как муляж копирует только

форму и пространственные размеры. Математическое же подобие

предполагает сходство систем уравнений, описывающих особен-

ности модели и объекта-оригинала. Здесь модель может отли-

чаться от оригинала по своей физической природе.

Идеальные (мысленные) модели подразделяют на

– образные (русалка, кентавр);

– знаковые (H

O, SiO2

и др.);

– смешанные (образно-знаковые), например географическая

карта с ее условными обозначениями.

Образные модели в наглядной форме могут выражать струк-

туру, типы связей и различные взаимодействия компонентов, со-

ставляющих исследуемый объект. Воображение позволяет созда-

вать образ в качественных, количественных и комбинированных

измерениях, т. е. получать новое представление об объекте. Осо

бенность знаковых (символических) моделей заключается в том,

что их элементами являются специальные знаки. Физическая

природа знаковых моделей не совпадает с физической природой

оригинала и в силу этого знаковая модель не обладает наглядно-

стью в смысле пространственного подобия и физической аналогии.

Идеальная (мысленная) модель строится в два этапа. 1. На-

блюдая за

объектом, человек формирует некий мысленный образ

объекта, который называется когнитивной моделью. Она возни-

кает на базе мировоззрения человека, его ценностей и интересов.

2. Второй этап – это построение содержательной модели и ее

анализ. Содержательная модель может быть описательной, объ-

яснительной или прогностической.

Описательной моделью можно называть любое описание

объекта. В социологических исследованиях

до сегодняшнего дня

преимущественно используются именно описательные модели. С

одной стороны, общественные науки недостаточно готовы к стро-

гой формализации, с другой – еще нет специально разработанного

математического аппарата для социологических исследований

Объяснительные модели призваны ответить на вопрос, по-

чему что-либо происходит.

Моделирование – это уже предсказание будущего. Прогно-

стические (прогнозные) модели описывают будущее поведение

объекта, т. е. отвечают на вопрос, к каким изменениям приводит

то или иное воздействие на исследуемый объект. Наиболее эф-

фективная прогнозная модель – это система уравнений. Сущест-

Бестужев-Лада И. В., Г. А. Наместникова. Социальное прогнозирование :

курс лекций. М., 2001. С. 125.

вуют и другие виды прогнозных моделей: сценарии, имитации,

матрицы и т. д.

Прогноз, план, проект – все это модели. Для построения хо-

рошей содержательной модели требуются опыт и интуиция. В

социальных науках когнитивные модели играют ведущую роль,

поскольку они являются частью социальной реальности и во мно-

гом формируют саму эту реальность. Самые важные решения в

управлении принимаются именно на основе когнитивных моделей.

Наглядность

всегда эффективна в познании. Сила визуализа-

ции проявляется и при конструировании причинно-следственных

моделей в виде сетей. Непонимание того, что причинно-следс-

твенные отношения образуют сеть, паутину взаимосвязей неред-

ко приводило к ложным прогнозам и трагическим последствиям.

Немецкий философ Гегель (1770–1831) подарил миру на-

глядный и весьма эффективный образ. Он говорил об

алмазной

сети познания. Чем больше понятий использует исследователь

при описании объекта, тем полнее он отображает объект. Каждый

термин, каждое понятие – это как бы узелок в сети познания.

В функционировании современного общества все большую

роль играют социальные сети: сетевая экономика, сетевые

структуры, сети производства, власти. Современное общество –

это сетевое общество. Любая

социальная общность состоит из

множества взаимосвязанных элементов, поэтому ее целесообраз-

но рассматривать как социальную сеть. В социальной сети нет

единого центра, централизованной структуры управления. В сети

преобладают процессы самоорганизации

и именно это важно. К

сожалению, на сегодняшний день речь идет в основном о качест-

венных характеристиках сетевых связей, так как количественные

оценки этих связей слабо разработаны.

2. Математическое моделирование, его разновидности

Математическое моделирование (или вычислительный экс-

перимент) – это такая организация исследований, при которой на

основе математических моделей изучаются свойства реальных

объектов и проигрывается их поведение в различных условиях.

Там же. С. 119.

Плотинский Ю. М. Модели социальных процессов. М., 2001. С. 102.

Под математическим моделированием понимают описание

реальных процессов в виде уравнений и неравенств.

Математическое моделирование, отражая количественную

сторону изучаемых явлений, позволяет раскрыть их качествен-

ную специфику, показывая тем самым единство количественной и

качественной определенности предметов и явлений.

Есть разные точки зрения на процессы, происходящие в на-

шем обществе в настоящее время. Но

независимо от того, как

различные политические силы воспринимают эти процессы, ни

одна из них не отрицает того, что экономические условия жизни

стали намного сложнее. Сегодня труднее принимать решения,

касающиеся как частных, так и общественных интересов. Эти

трудности обусловили обостренное внимание к математическим

методам, которые позволили бы выбрать наилучшую стратегию

как

на ближайшее будущее, так и на дальнюю перспективу. Сле-

довательно, необходимо оценить роль математических методов –

насколько полно они описывают спектр возможных решений.

Вычислительная техника последних поколений уже позволи-

ла на практике применить множество методов, ранее описанных

лишь теоретически или на простейших примерах. Кроме того,

развитие систем компьютерной обработки, накопления и хране

ния информации создает новую, весьма обширную информаци-

онную базу, которая, возможно, послужит толчком к созданию

новых, ранее неизвестных математических методов поиска и

принятия решений.

Исследование любого объекта математическими методами

может быть начато с того момента, когда получено описание его

свойств на языке математических отношений, т. е. построена его

математическая модель.

Математическая модель представляет собой знаковую струк-

туру, имеет вид уравнения или системы уравнений вместе с необхо-

димыми для ее решения начальными и граничными условиями.

Построением таких моделей мы занимаемся уже в школе,

решая задачи по физике и математике. Мы вникаем в вопрос,

сформулированный в задаче, записываем задачу на языке матема-

тических

символов. Для конкретной задачи можно составить не-

сколько уравнений, т. е. построить несколько моделей, получив

различные варианты решения, а из них надо выбрать лучший,

оптимальный.

Математические модели позволяют исследовать объекты,

имеющие разную физическую природу, но описываемые одина-

ковыми математическими уравнениями, например колебания и

волны различной природы, такие как колебания механического

маятника или колебания тока в электрической цепи. Выбрать хо-

рошую математическую модель довольно трудно, именно в

ее

выборе и заключается главная трудность. Если найдена хорошая

математическая модель, адекватно отражающая основные черты

исследуемого явления, то это означает, что основная часть иссле-

дования уже выполнена и осталась меньшая, более легкая часть –

исследование модели.

Основу вычислительного эксперимента составляет триада:

модель–алгоритм–программа. Математическая модель дает ис-

следователю огромные преимущества,

позволят иметь дело не со

сложной конкретной реальностью, а только с ее абстракцией, ко-

торая легче поддается анализу. Нет необходимости выдерживать

размеры сооружений, нагрузки на элементы конструкций и т. д.

Это дает существенный выигрыш во времени и стоимости иссле-

дования. Вот почему поначалу вычислительный эксперимент ис-

пользовали для изучения таких процессов

, эмпирическое иссле-

дование которых затруднено в силу каких-то причин. В последнее

время термин «математическая модель» стал самым популярным

среди исследователей. Причина этого в возможностях, которые

открывает применение математики в различных отраслях знания,

включая общественные и гуманитарные науки. Задача математи-

ки и состоит в описании того или иного процесса с

помощью ка-

кого-либо математического аппарата, т. е. формально-логическим

способом.

Математические модели можно классифицировать по раз-

личным признакам.

1. По отражению фактора времени модели можно подразде-

лить на статические и динамические. В статических – все зави-

симости относятся к одному моменту или периоду времени. Ди-

намические математические модели характеризуют изменения

процессов

во времени.

2. По характеру отражения причинно-следственных связей

различают модели, учитывающие жесткую детерминацию, и

модели, учитывающие случайность и неопределенность иссле-

дуемых процессов.

3. Модели можно подразделить на модели прогноза и опти-

мизационные модели.

В моделях прогноза мы, зная начальное состояние объекта и

имея информацию о его поведении, даем прогноз о поведении

объекта

во времени. В социологических исследованиях выделя-

ют два вида моделей, используемых для прогнозирования: трен-

довые (экстраполяционные) и факторные (аналитические). Трен-

довые предполагают изучение динамики какого-либо показателя,

выявление тенденций его изменения. В широком смысле «показа-

тель» – это любая поддающаяся эмпирической проверке характе-

ристика объекта. Качество питания, доля экспорта в националь-

ном

доходе, динамика правонарушений и многое другое – все это

показатели функционирования различных сфер жизнедеятельно-

сти общества

. Выявить тенденцию изменения – это значит уста-

новить математическую зависимость, на основе которой можно

рассчитать количественные параметры исследуемого показателя.

В распоряжении исследователя обычно имеется определенный

перечень математических функций и нужно отыскать ту функ-

цию, которая лучше других описывает изучаемый процесс. На

практике чаще всего приходится прибегать к нелинейным трен-

довым моделям.

При прогнозировании большое распространение

получила экспоненциальная модель, которая описывает постоян-

ное удвоение показателя. Трендовые модели чаще всего исполь-

зуются при разработке краткосрочных прогнозов.

Факторные

модели позволяют выявить механизм взаимо-

действия различных факторов, т. е. показать, каков характер зави-

симости выходных данных от тех, что имелись на входе модели.

Однако применение их в социологических исследованиях огра-

ничено в силу сложности определения наиболее существенных

Бестужев-Лада, И. В.Наместникова Г. А. Указ. соч. С. 126.

Факторный анализ — это раздел математической статистики. Первоначаль-

но использовался в психологии для моделирования поведения и способностей

человека. В настоящее время широко применяется в социологии, в технике, в

геологии и т. д.

факторов. При этом сам отбор факторов для анализа превращает-

ся в сложную проблему и требует формирования матрицы взаим-

ного влияния, графа связи или специального опроса экспертов.

Кроме того, существует проблема отграничения зависимых и не-

зависимых переменных, т. е. выявление причинно-следственных

связей и отношений

Оптимизационные модели применяются при проектирова-

нии различных систем и при управлении какими-либо процесса-

ми. Часто их называют методами математического программи-

рования и дифференцируют по разделам:

– линейное программирование,

– нелинейное программирование,

– целочисленное программирование и др.

Таковы, например, обучающие программы для летчиков, мо-

ряков, космонавтов, это и игровые программы, и многое

другое.

Линейное программирование используется для задач опти-

мизации, в которых целевая функция является линейной функци-

ей независимых переменных, а условия, определяющие допусти-

мые значения этих переменных, имеют вид линейных уравнений

и неравенств. Несмотря на широту применения метода линейного

программирования, он учитывает далеко не все особенности рас-

сматриваемых задач. Сущность метода

нелинейного программи-

рования заключается в нахождении или «седловинной» точки,

или общего максимума, или общего минимума функции. Для це-

лочисленного моделирования основная трудность заключается в

сложности подбора целого значения функции. Общим для приме-

нения этих методов на современном этапе является возможность

частичного сведения их к задаче линейного моделирования. Воз-

можно, в недалеком

будущем смогут найти какое-то оригиналь-

ное решение таких задач специфическими методами, более удоб-

ными, чем современные.

4. Возможности современных компьютерных технологий труд-

но описать в нескольких словах. Остановимся только на одной раз-

новидности моделирования – численном моделировании на ком-

Прогнозирование в социологических исследованиях. Методологические

проблемы / отв. ред. И. В. Бестужев-Лада. М., 1978. С. 75–81.

пьютере. Оно применяется в случаях больших объемов вычисле-

ний, необходимых для исследования математических моделей.

Численное моделирование особенно важно там, где не ясна

картина изучаемого явления, не выявлен механизм взаимодейст-

вия элементов системы. Путем расчетов на компьютере различ-

ных вариантов развития системы ведется накопление информа-

ции, что дает возможность в конечном счете

произвести отбор

наиболее реальных и вероятных ситуаций. Использование чис-

ленного моделирования позволяет резко сократить сроки научных

разработок.

Математическое моделирование непрерывно развивается, на

смену одним типам моделей приходят другие. Неизменным оста-

ется одно – важность, актуальность, а иногда и незаменимость

моделирования как метода познания.

Математическое моделирование получило широкое приме-

нение в конце 40-

х гг. ХХ в. Сейчас это самостоятельная отрасль

науки. К сожалению, те, от кого зависело распределение ресур-

сов, часто не осознавали, что математическое моделирование

имеет большое народнохозяйственное значение и от его развития

во многом зависит судьба социально-экономического прогресса

страны. Соответственно, не было достаточной материальной под-

держки исследований и консолидации кадров

на решении ключе-

вых проблем. Остается надеяться, что эти трудности временные,

что математическое моделирование займет заслуженное место в

решении хозяйственных проблем России.

3. Моделирование социальных процессов.

Технология моделирования

В истории социологических теорий можно условно выде-

лить две основные модели социальных систем – функциональную

(Г. Спенсер, Э. Дюркгейм и др.) и конфликтную (К. Маркс, Р. Да-

рендорф и др.). Герберту Спенсеру (1820–1903) принадлежит од-

но из первых в социальных учениях определение общества как

целостной системы. Любая деятельность в обществе ориентиро-

вана

на реализацию каких-то целей людей с помощью определен-

ных средств и способов. Понятие «функция» отражает отношение

соответствия между частью системы и потребностью, которую

она удовлетворяет. С помощью анализа функций можно объяс-

нить специфику каждого конкретного элемента социальной сис-

темы. Конфликтная модель анализа социальных систем базирует-

ся на теории классов и классовой борьбы. Социальные, в том

числе и классовые, конфликты являются, по мнению Карла Мар-

кса (1818–1883) и его последователей, важнейшей особенностью

социальных систем. Конфликты неизбежно

порождаются самими

системами и являются источником их развития. Об этом свиде-

тельствует вся история человечества

. Названные модели – это

всего лишь два среза социальной реальности, призванные допол-

нять друг друга.

Для социальной работы как многофункциональной и меж-

дисциплинарной деятельности характерен, с одной стороны, раз-

брос привлекаемых и используемых ею теорий, с другой – отсут-

ствие собственных фундаментальных теорий, поскольку еще идет

становление этой сферы деятельности и разрабатываются

раз-

личные «пробные» концепции. Основанием для построения

обобщенной модели деятельности социального работника может

служить выявление общей структуры человеческой деятельности

как познавательной, так и практической. В самых разных, каза-

лось бы, жизненных ситуациях и конкретных проблемах, встаю-

щих перед людьми, обнаруживается нечто общее, сходное, повто-

ряющееся. Следовательно, нужно искать то единое, что

присутст-

вует в многообразных проявлениях человеческой деятельности.

Обобщенная модель должна характеризовать последовательность

действий социального работника от постановки социального ди-

агноза до завершения предполагаемых изменений и перемен

Точные количественные методы, которые раньше использо-

вались только в естественнонаучном познании, теперь все шире

используются в познании социальном. Прогресс социальных наук

в немалой степени связан с применением метода социального

экспериментирования и с использованием моделей.

Социальный эксперимент выполняет две функции: иссле-

довательскую и управленческую. Применяется как в обществен-

Резник Ю. М. Введение в социальную теорию: Социальная системология.

М., 2003. С. 62.

Самбуров Э. А. Система социального действия. Иркутск, 2001. С. 14–15.

ных науках, так и в социальном управлении. Это модельное экс-

периментирование.

Сегодня все больше внимания в обществоведении уделяют

изучению так называемых социальных механизмов, которые

представляют собой, по сути дела, причинно-следственные моде-

ли социальных процессов

. Социальные механизмы всегда свя-

заны с распространением благ, перераспределением собственности.

Социальные процессы сложны как из-за большого числа

различных объективных факторов и их взаимных связей, так и из-

за субъективных факторов. Реальный эксперимент в социальной

сфере имеет много ограничений:

– невозможно воздействовать на изучаемые объекты, напри-

мер в исторических исследованиях – события

безвозвратно ушли

в прошлое;

– необходимо считаться с возможными негативными послед-

ствиями, даже если допустимы экспериментальные воздействия

на изучаемый объект;

– реальное вмешательство может нарушить функционирова-

ние объекта исследования;

– невозможно надолго и полностью «отгородить» какую-

либо социальную группу от общественных связей, поставив лю-

дей в особые условия жизни;

– трудно поддаются

экспериментальному изучению чувства,

настроения, действия личностей.

Эти и другие трудности побудили использовать модельный

эксперимент. Здесь мы сталкиваемся еще с двумя разновидностя-

ми математического моделирования: имитационным (А) и гло-

бальным (В).

А. Имитационное моделирование

Применение математических моделей весьма успешно нача-

лось в экономической сфере (циклы конъюнктуры, хозяйственное

прогнозирование). Имитационное

моделирование как новое на-

правление в прикладной математике и кибернетике интенсивно

развивается с 60-х гг. В это время стали широко применяться

Плотинский Ю. М. Модели социальных процессов. М., 2001. С. 3, 120 и др.

Имитация (от лат. imitatio – подражание) – подражание, уподобление кому-

либо, чему-либо, воспроизведение, повторение.