Метод проективной структуризации объекта социальной природы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, кандидат технических наук Любутов, Александр Сергеевич

• Любутов, Александр Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Любутов, Александр Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1.

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ И ВЫБОР СПОСОБА ДЛЯ ЕЕ РЕШЕНИЯ.

1.1. Постановка проблемы.

1.2. Сравнительный анализ методов исследования и формулирование центрального вопроса проблемы.

1.3. Проективная структуризация как способ решения поставленной проблемы.

1.4. Моделирование как основной способ познания объектов социальной природы.

1.5. Проективно-структурное моделирование.

1.6. Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ СТРУКТУРНЫХ МЕТОД

2.1. Выбор методов для комплексирования.

2.2. Структурно-таксономическое моделирование и его модификация.

2.3. Структурно-логическое моделирование и ранжированные сценарии.

2.4. Структурно-когнитивное моделирование.

2.5. Информационно-логическая схема метода проективной структуризации.

2.6. Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ «ОБЩЕСТВЕННО

ПОЛИТИЧЕСКАЯ СИТУАЦИЯ В РЕГИОНЕ»

С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ПРОЕКТИВНОЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод проективной структуризации объекта социальной природы»

Актуальность темы исследования

Совершенствование социального управления в условиях повышенной динамики процессов, разнообразные социальные, экономические, политические и другие исследования создают ситуацию повышенного спроса на использование эффективных наукоемких технологий и методов прикладной математики, доступных для практического использования в практике управления. Анализ результатов исследований объектов социальной природы показывает, что уровень и успешность анализа таких объектов во многом определяется техникой их измерения. Сегодня явно наблюдается противоречие между ростом общественной потребности в эффективном инструментарии для мониторинга и управления объектами социальной природы, в первую очередь в связи с острыми потребностями государственного и политического управления, и наличием методов, методик и технологий, отвечающих требованиям оперативности и адекватности получаемой с их помощью информации.

Актуальность выбранной для диссертационного исследования темы обуславливается острой потребностью в создании эффективных методов исследования объектов социальной природы в целях мониторинга и управления.

Степень научной разработанности проблемы

В настоящее время в нашей стране и за рубежом используются разные методы для исследования объектов социальной природы. Приемлемость методов в значительной степени определяется характером исследуемой проблемы. Традиционно используется математическое моделирование [71,44] статистическая обработка данных и статистическое моделирование [1,2,10,77]. В теории и практике принятия решений используются структурно-логические методы, основанные преимущественно на использовании экспертных оценок и на эвристических предпочтениях ЛПР [13,14,47,50,52,53,68], метод когнитивной структуризации [43,45], сценарный метод [61]. Также используются методы распознавания образов [11,12,23,25,26,27, 29,36,38,39,55] - «обучение с учителем» [5,6,7,8,15,21,22,56] и «самообучение ЭВМ» [9,17,18,19,20,24,28,32,33,34,35,37,49,65,66,67]. Кроме того используется имитационное моделирование [3].

Каждый метод имеет свои достоинства и недостатки. Адекватным считается любой метод, эффективный в условиях ограничений, накладываемых ситуацией исследования, тем не менее, общим недостатком всех этих методов является их фрагментарность, трудность сравнительного анализа полученных с их помощью результатов.

В диссертации представлен метод, позволяющий разрабатывать комплексные многоуровневые модели объектов социальной природы на основе учета большого числа измеримых параметров, характеризующих объект. Метод дает возможность совместного применения дедуктивного и индуктивного подходов для решения сложных проблем: первого для построения структурно-логических и структурно-когнитивных карт для выбора решений и получения количественных оценок вероятных событий по конкретным задачам, а второго - для получения целостного, в рамках исследуемой проблемы, представления о состоянии и динамике объекта, а также для управления ситуациями таким образом, чтобы наиболее вероятное развитие проблемной ситуации могло быть направлено в желаемую сторону. Метод проективной структуризации базируется на комплексировании методов структуризации разного уровня, позволяющей согласовать концептуальный, стратегический и оперативный уровни анализа. Дедуктивный подход представлен методом структурно-логического моделирования (т.е. построения частных экспертиз исходя из целостного, на уровне проблемы, представления об объекте) и методом построения когнитивных карт для оценки и выбора варианта решения. Методы структурно-таксономического и структурно-когнитивного моделирования (на уровне концептуальной модели) представляют индуктивный подход.

Основные принципы проективной методологии исследования объектов социальной природы и их гносеологического моделирования можно найти в работах В.А.Штоффа [58,59,75], Д.П.Горского [73],

A.Е.Уемова [51]; теоретические разработки структурно-таксономического метода даны в трудах Lenis [62], Л.К.Выханду [9], П.В.Терентьева [48], В.А.Леванского и др. [32,37,38,39]; структурно-логического метода - в трудах Т.Саати [47], В.Б.Тихомирова [68],

B.Н.Игнатущенко, М.И.Дзлиева [13,14], структурно когнитивного метода - в трудах Ф.С.Робертса [45], Э.А.Трахтенгерца [50], Ю.М.Плотинского [43]. Основы системного подхода к исследованию объектов социальной природы заложены в работах Н.Н.Моисеева [41], А.В.Петрова [42], Ю.И.Шемакина, [55] A.A. Федулова, Ю.Г.Федулова и В.Н.Цыгичко [50, 51, 59], К.Э.Плохотникова [44], Д.Н.Хорафаса [54]. Проблеме выбора, моделирования и прогнозирования показателей объектов социальной природы посвящены монографии В.М.Матросова и др.[40] и Ю.И.Саенко [48].

В связи с поставленной проблемой формулируется центральный вопрос проблемы: как создать комплексный метод, отвечающий требованиям существующего социального заказа и обеспечивающий согласованное использование разного уровня анализа - от концептуального до оперативного, от научных теоретических представлений до практического применения в практике социального управления.

Исходя из проблемы и сформулированного выше главного вопроса ставится цель исследования, выбирается объект и предмет исследования.

Целью данного исследования ставится разработка комплексного метода оценивания состояния и динамики изменений объекта социальной природы в соответствии с требованиями мониторинга и управления.

Объект исследования сознательно выбирается не конкретным, а достаточно обобщенным, поскольку разрабатывается метод для решения широкого круга задач. Для исследования выбран объект социальной природы.

В качестве предмета исследования рассматривается проективная структуризация измеримых параметров объекта социальной природы.

Исходя из сформулированной цели поставлены следующие задачи:

1. Разработка метода проективной структуризации объекта социальной природы.

2. Выбор базовых структурных методов и их комплексирование.

3. Модификация выбранных базовых структурных методов.

4. Решение конкретной научно-практической задачи с помощью разработанного метода.

5. Создание методики структуризации объекта социальной природы.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Любутов, Александр Сергеевич

Основные результаты работы

1. Разработан новый комплексный метод проективной структуризации измеримых параметров для оценивания состояния и динамики изменений объекта социальной природы при согласовании концептуального, стратегического и оперативного уровней анализа в рамках единого метода.

2. Предложено и обосновано использование новой угловой меры близости - «косинус угла между векторами, представляющими параметры объекта».

3. Предложен новый метод расчета матриц близости для получения дополнительных структурно-таксономических карт - «метод спутника».

4. Разработана методика получения количественных оценок распределения социальной напряженности среди населения региона на основе структурно-логического моделирования и ранжированных сценариев социальной напряженности, увязанных с результатами структурно-таксономического моделирования экономико-политической ситуации в регионе.

5. Предложена пошаговая методика информационно-аналитической поддержки принятия решений на основе метода проективной структуризации.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Леванский В.А., Любутов A.C. Политические партии и их ориентации (Моделирование взаимодействия методом распознавания образов - «самообучение ЭВМ»), //Сб.тр. Политологического центра РАУ «Политические партии: история, теория, практика». Вып.1. -М.: «Луч», 1993,. с.90-104.

2. Компьютерное моделирование социально-политических процессов (в соавторстве). М.: Интерпракс, 1994. - 112 с.

3. Леванский В.А., Любутов A.C. Политический спектр РФ: структурно-таксономический анализ (Партии, фракции, выборы в 1993-1996 гг.). //ГОСУДАРСТВО И ПРАВО, 1997, №9, с.87-94.

4. Любутов A.C. Изменение ориентаций молодежи в современных социально-политических условиях: структурный анализ. //Материалы Международной научно-практической конференции «Человек и общество: тенденции социальных изменений», Санкт-Петербург-Минск-Ростов-на-Дону, 24-26 сентября 1997 года. Вып.2. Проблемы молодежи и образования (в 2-х частях). Часть 1. Молодежь и общество, с.95-98.

5. Любутов A.C. Проблема проективной визуализации и гносеологического моделирования сложных систем социальной природы. //Анализ систем на рубеже тысячелетий: теория и

160 практика. Тезисы Международной научно-практической конференции. Москва, 16-18 декабря 1997 г., с. 207-208.

6. Любутов A.C. Оценка и оптимизация расстановки кадров государственной службы (Структурно-аналитический подход). //Материалы межкафедральной научно-практической конференции «Становление государственной службы в России и подготовка высшего административно-управленческого персонала». Секция «Актуальные вопросы правового и кадрового обеспечения государственной службы», Москва, 28 февраля 1998 года. Тезисы докладов и выступлений, с.93-95.

7. Любутов A.C. Технология социоскопа в социально-политических исследованиях. //Анализ систем на рубеже тысячелетий: теория и практика - 1998. Международная научно-практическая конференция, Москва, 15-17 декабря 1998 г. Тезисы, с.22.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сравнительный анализ результатов, полученных при проективно-структурном исследовании проблемы «Экономико-политическая ситуация в регионе и проблема социальной напряженности» с помощью применения метода проективной структуризации объекта социальной природы (региона), с результатами традиционного (социологического) интуитивно-логического анализа таблиц сопряженности.

Ниже в таблице 9 приведены результаты сравнения выводов проективно-структурного моделирования, проведенного в рамках диссертационного исследования, и интуитивно-логического анализа таблиц сопряженности, сделанного исследователями-социологами. Буквой «И» обозначим сжатые выводы из интуитивно-логического анализа ситуации в регионе, а буквой «М» - выводы, полученные с помощью применения метода структурно-проективного моделирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Любутов, Александр Сергеевич, 2000 год

1., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

2. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. -М.: Мир, 1982. 488 с.

3. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. -М.: Гл.ред. физ.-мат. лит. изд-ва «Наука», М., 1977.-240 с.

4. Вабищевич П.Н. Численное моделирование. -М.: Изд-во МГУ, 1993,- 152 с.

5. Вапник В.Н. Задача обучения распознаванию образов. М.:«Знание», 1971.

6. Вапник В.Н., Лернер А.Я., Червоненкис А.Я. Системы обучения распознавания образов при помощи обобщенных портретов. //Известия АН СССР. Техническая кибернетика, №1, 1965.

7. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения). -М.: Наука, 1974. -415 с.

8. Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. -Киев: Наукова думка, 1983. -422 с.

9. Выханду Л.К. Об исследовании многопризнаковых биологических систем. // В сб. «Применение математических методов в биологии», T.III, Л., 1964.

10. Гаврилов O.A. Математические методы и модели в социально-правовом исследовании. М.: Наука, 1980. -184 с.

11. Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания. Некоторые аспекты. -М.: Радио и связь, 1985.

12. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. -М.: Высшая школа, 1989. -232 с.

13. Дзлиев М.И, Игнатущенко В.Н. Электронный помощник: компьютер прогнозирует ситуацию в регионе. //Народный депутат, №9, 1992 г.

14. Дзлиев М.И. Информационно-анализирующая система оценки социально-политической обстановки в регионе (методическое пособие). -М.: РАУ «Луч», 1992.

15. Дмитриев А.Н., Журавлев Ю.И., Кренделев Ф.Н. О математических принципах классификации предметов и явлений. //В сб.«Дискретный анализ», вып.7, Новосибирск, 1966.

16. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. -М.: Изд-во МГУ, 1995.-320 с.

17. Дорофеюк A.A. Алгоритмы автоматической классификации (обзор). //«Автоматика и телемеханика», №12, 1971.

18. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. -СПб.: Изд-во «Братство», 1994. -364 с.

19. Елкина В.Н., Загоруйко Н.Г. Алгоритмы таксономии, основанные на использовании кратчайшего незамкнутого пути. // Материалы II Всесоюзной конференции «Вычислительные системы», Секция III, СО АН СССР, Новосибирск, 1969.

20. Елкина В.Н., Загоруйко Н.Г. Количественные критерии качества таксономии и их использование в процессе принятия решений. // В сб. «Вычислительные системы», вып.36, «Наука», Новосибирск, 1969.

21. Журавель A.A., Трошко Н.В., Эджубов А.Г. «Использование алгоритма обобщенного портрета для опознавания образов в судебном почерковедении». В кн. «Правовая кибернетика», М., «Наука», 1970.

22. Журавлев Ю.И. Непараметрические задачи распознавания образов // Кибернетика, 1976. №6. с.93-103.

23. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связей). -М.: «СТАТИСТИКА», 1977.- 144 с.

24. Загоруйко Н.Г. Методика оценки информационной эффективности независимых параметров речевого сигнала // Тр. ИМ СО АН СССР: Вычислительные системы, Новосибирск, 1964. Вып.10. -с.77-89.

25. Загоруйко Н.Г. Какими решающими функциями пользуется человек. // Сб. трудов ИМ СО АН СССР. Вычислительные системы, Новосибирск, 1967. Вып. 28.

26. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Сов.радио, 1972. -206 с.

27. Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н.„ Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. -Новосибирск: Наука, 1985. -110 с.

28. Заимских А.Н., Лейбкинд А.Р., Рудник Б.Л. Проблема выбора коэффициентов близости и алгоритмов автоматической классификации в процедурах структуризации. Препринт. -М.: ЦЭМИ, 1979.-65 с.

29. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. -Киев: Техника, 1969. -392 с.

30. Карташев В.А. Система систем. Очерки общей теории и методологии. -М.: «Прогресс-Академия», 1995. -416 с.

31. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. -М.: Наука, 1968.

32. Леванский В.А. Моделирование в социально-правовых исследованиях. -М.: Наука, 1986. -158 с.

33. Леванский В. А., Любутов A.C. Политический спектр РФ: структурно-таксономический анализ (Партии, фракции, выборы в 1993-1996 гг.). // ГОСУДАРСТВО И ПРАВО, 1997, №9, с.87-94.

34. Любутов A.C. Изменение ориентаций молодежи в современных социально-политических условиях: структурный анализ. // Материалы Международной научно-практической конференции «Человек и общество: тенденции социальных изменений»,

35. Санкт-Петербург -Минск -Ростов-на-Дону, 24-26 сентября 1997 года. Вып.2. Проблемы молодежи и образования (в 2-х частях). Часть 1. Молодежь и общество, с.95-98.

36. Любутов A.C. К вопросу о применении читающих устройств для подготовки исходных данных. //Сб. «Автоматизированные информационно-анализирующие системы в структуре социального управления. Методические разработки». -М., 1982, с.98-107.

37. Любутов A.C. Технология социоскопа в социально-политических исследованиях. //Анализ систем на рубеже тысячелетий: теория и практика-1998. Международная научно-практическая конференция, Москва, 15-17 декабря 1998 г. Тезисы, с.22.

38. Матросов В.М., Головченко В.Б., Носков С.И. Моделирование и прогнозирование показателей социально-экономического развития области. Новосибирск: Наука. СО АН СССР, 1991. -144 с.

39. Моисеев H.H. Математик задает вопросы. (Приглашение к диалогу), М.: «Знание», 1975. 192 с.

40. Петров A.B. Информационные системы в структурах государственной службы: концепции и возможности /Ежегодник-96, Государственная служба России. -М.: РАГС, 1997. -221 с.

41. Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. -М.: Издательская корпорация «Логос», 1998.-280 с.44