Текст книги "Методология моделирования и прогнозирования современного мира"

Политический прогноз обладает эффектом суггестивного воздействия на общественное сознание, что позволяет успешно применять его для достижения заданных политических целей, решения конкретных политических задач.

Необходимо отметить, что прогнозная аналитика не всегда имеет научно обоснованный характер и зачастую носит политически ангажированный, тенденциозный характер, обслуживая интересы конкретного заказчика. Политическое прогнозирование может носить манипулятивный характер и может быть направлен на формирование ложных взглядов и представлений, культивирование в сознании людей некоего мифа, иллюзии относительно будущего политического развития.

Значение политического прогнозирования в современной политике возрастает, что требует дальнейшего исследования этого направления политической науки.

Литература

1. Григорьев Е. С. Механизм политического прогнозирования: теоретико-методологические принципы: Автореферат. – Саратов, 2006.

2. Константиновская Л. В. Прогнозирование [Электронный ресурс]. – URL: http://www.astronom2000.info (дата обращения: 03.05.2012).

3. Карадже Т. В. Политическая философия. – М.: Мысль, 2007.

Деева Н. В.
Моделирование как метод политического исследования

Усложнение политических систем и процессов, протекающих в сфере политики, с очевидностью требует применения инструментария, позволяющего анализировать и, более того, прогнозировать политические изменения, не затрагивая непосредственно большие массы граждан тех или иных государств. Тесная взаимосвязь и взаимообусловленность политических и экономических процессов также позволяет успешно использовать для исследования политики методов, широко распространенных в технических, естественных и экономических науках.

Речь идет о методе политического моделирования. Сама по себе модель (фр. modиle, от лат. modulus – «мера, аналог, образец») – это упрощенное представление реального устройства и/или протекающих в нем процессов, явлений. Применительно к политической сфере это исследование явлений на основе замещения реальных политических процессов их условными образами, аналогами, опирающимся на возможности компьютерной техники, информатики [3].

Многие политические решения включают в себя и экономическую составляющую, поэтому вполне закономерно, что модели, разработанные применительно к экономической науке, успешно работают и в политической аналитике. Модели являются не только мощным фактором упорядочения больших объемов эмпирической информации, но и становятся самостоятельным средством изучения политики. Моделирование предполагает особый подход к исследовательской процедуре и качествам исполнителя: аналитик должен быть готов к работе с фактологическими данными, соблюдать основные правила системности и уметь проводить междисциплинарные исследования.

Моделирование как аналитический метод обладает рядом отличительных черт:

• ориентация на эмпирические данные;

• системность в более жестком или относительно упрощенном варианте [1].

Большинство исследователей отмечают, что процесс моделирования состоит из двух основных этапов:

– на первом определяется объект моделирования и информационное обеспечение исследования;

– на втором происходит операционализация имеющейся информации, варианты которой постоянно совершенствуются, то есть информация приводится в вид, удобный для обработки.

Современная политическая наука широко использует метод моделирования для решения теоретических и эмпирических задач, основываясь на дисциплинарной матрице Т. Куна.

Модели можно типологизировать по различным ключевым моментам. Так, по способу построения они могут быть:

• эмпирические (данные собираются на основе гипотезы);

• нормативные (создаются на основе одной теории или сочетании теорий). По масштабам выделяют:

• макромодели, в которых рассматривается абстрактное и всеобъемлющее представление реального политического явления;

• микромодели, где внимание концентрируется на его отдельных аспектах.

Можно классифицировать модели и по другим основаниям: в зависимости от степени квантификации включенных показателей, типов политического поведения, динамического статуса и т. д.

Математические модели могут быть:

– детерминированными (представлены в форме уравнений и неравенств, описывающих поведение изучаемой системы);

– моделями оптимизации (содержащими выражение, которое следует максимизировать или минимизировать при определенных ограничениях);

– вероятностными (выражающимися в форме уравнений и неравенств, где решение основано на стремлении к максимизации среднего значения полезности).

Математическое моделирование вызывает особую сложность у неподготовленного исследователя, поскольку количественные измерения здесь являются основой, а не дополнением качественных характеристик исследуемых объектов.

Методологической базой моделирования в сфере политического знания является системный подход. Системный подход стал широко применяться в моделировании благодаря Д. Истону, чья модель, ставшая классической, представлена в виде графической схемы (рис. 1):

Рис. 1. Модель политической системы

Используя системное моделирование, исследователю необходимо:

1. Выявить наиболее важные проблемы наблюдаемого явления, ситуации или процесса.

2. Определить ведущих и второстепенных акторов, оказывающих поддержку системе или выдвигающих по отношению к ней определенные требования.

3. Проанализировать взаимодействия (то есть процесс принятия решений).

4. Провести анализ результатов политической деятельности, определяя их эффективность по сравнению с вызовами, с которыми сталкивается система.

5. Включить анализ «ответной реакции» среды на изменения комплекса взаимодействий.

Наиболее распространенным является противопоставление нормативных и эмпирических моделей, которое проводится на основе сравнения представлений, используемых при обобщении исходного материала.

Предпосылками нормативных теорий служат императивы (утверждения) и нормативными моделями признаются модели, построенные «сверху», использующие категории политической философии и ориентированные на дедукцию как способ получения конечных выводов. Главную роль играет адекватный выбор теоретической основы исследования, которая позволит осуществить операционализацию предметной фактологии в пределах, не изменяющих ее качественные характеристики.

Предпосылки эмпирической (позитивистской, неопозитивистской) теории содержат декларации, которые необходимо проверять. Эмпирическими называют модели, которые формируются путем количественной обработки большого массива данных и предполагающие преобладание индукции при формулировании итоговых заключений. Эти модели открывают самые широкие возможности обобщения фактологического материала и проведения междисциплинарного эксперимента с применением методов научного наблюдения, отработанных в сфере точных дисциплин.

Как нормативное, так и эмпирическое моделирование не может проводиться на основе гипотезы о том, что политические феномены нужно различать или объединять по чисто формальным признакам в интересах построения конкретной модели. Поэтому сочетание эмпирического и нормативного моделирования в рамках комплексных проектов представляется перспективным направлением не только в развитии прикладных политических исследований, но и для верификации результатов применения моделирования.

При выборе модели важно учитывать, какая из них лучше отвечает на интересующий вопрос, при этом не зависимо от применения нормативного или эмпирического подхода ключевым моментом моделирования является ориентация на исследуемый предмет. Модель бессмысленна, если она из инструмента исследования превращается в его главный результат.

К. П. Боришполец выделяет три стадии построения моделей: логико-интуитивный анализ, формализацию и квантификацию, которые определяют соответственно три класса моделей: содержательные, формализованные и квантифицированные, каждый из которых может быть и частью комплексного проекта, и итоговым результатом менее масштабной разработки.

Логико-интуитивный анализ – по существу, традиционная исследовательская практика. Эта модель конструируется на основе систематизации содержательных понятий, тесно связанных с предметной спецификой изучаемого явления и эмпирическим массивом относящихся к нему информационных данных. Однако данные модели не дают возможности следить за серьезными изменениями, происходящими в исследуемом объекте. Для перехода к решению задач слежения или последовательного наблюдения за обстановкой необходима формализация содержательной модели.

Формализация предусматривает преимущественно графическую форму представления материала и повышение его компактности путем отображения явлений (объектов) с помощью символов.

Формализованные модели обладают аналитическим потенциалом, однако они не обеспечивают полное слежение за изменением внешнеполитических ситуаций и существенных колебаний динамики международных процессов. Для этого необходимы преобразования формализованной модели в квантифицированную. Построение квантифицированных моделей предполагает 3 этапа:

1. Проработать концептуальную схему, подлежащую квантификации и способную отразить большинство свойств реального конфликта (или иного динамичного объекта наблюдения).

2. Точно описать вводимые переменные и единицы их измерения, при этом поведение объектов наблюдения должно быть выражено количественно.

3. Моделируемая в ходе эксперимента ситуация должна разлагаться на ряд более простых экспериментальных ситуаций, которые по возможности должны быть либо предварительно изучены, либо близки к уже изученным [1].

В этой связи трансформация вербальной формы информации в графическую и числовую предполагает не только логическую стройность исходных концептуальных построений, но и учет некоторых ограничений:

– концептуальные модели должны позволять формализовать имеющийся информационный массив до количественно измеряемых показателей;

– при построении прогнозов на основе использования формализованных методик следует учитывать, что с их помощью можно просчитать лишь ограниченное количество вариантов в строго определенных сферах приложения.

Основными компонентами формализации являются следующие:

1. Разработка гипотез и выработка системы категорий.

2. Выбор способов получения выводов и логика преобразований теоретических знаний в практические следствия.

3. Выбор математического отображения, адекватно применяемой теории.

К. П. Боришполец обращает внимание на то, что в формализации особенно важны два момента. Гипотеза должна адекватно отображать качественные стороны объекта исследования, и одновременно предусматривать расчленение объекта на формализуемые и измеряемые единицы либо вычленение системы индикаторов, адекватно отражающих состояние объекта и происходящие в нем изменения. Категории, применяемые в процессе формализации, должны соответствовать не только теоретическим подходам и системе гипотез, но и критериям математической четкости, то есть быть операциональными [1].

Наибольшую трудность представляет собой перевод качественных категорий в количественную (измеряемую) форму, который, по существу, сводится к оценке значимости каждой категории. Построение формализованной модели предполагает продолжение исследования путем применения квантифицированных методик, основанных на математических средствах обработки и анализа информации.

Ф. А. Шродт отмечает, что математические модели имеют четыре потенциальных преимущества по сравнению с естественно-языковыми моделями. Во-первых, они упорядочивают те ментальные модели, которыми мы обычно пользуемся. Во-вторых, они лишены неточности и неоднозначности. В-третьих, математическая запись в отличие от естественно-языковых выражений позволяет оперировать на очень высоком уровне дедуктивной сложности. И, наконец, математические модели способствуют нахождению общих решений для проблем, кажущихся на первый взгляд разнородными [4].

Математическая модель представляет собой формальный образ реального явления и при определенных условиях может заменять оригинал в компьютеризированном аналитическом исследовании его природы и поведения. Модель может служить основой и для решения обычных вычислительных задач, которые представляют интерес с точки зрения разработки возможных сценариев развития политических ситуаций. Например: каким образом данный набор значений одних параметров влияет на значения других, какие значения параметров возможны при данном наборе ограничений, какие сочетания значений параметров являются оптимальными для данного критерия при данном наборе ограничений и т. п.

К. П. Боришполец приводит описание групп простых и сложных индикаторов (индексов): внутриэкономические индикаторы, внешнеэкономические индикаторы, финансовые ресурсы правительств, социальные индикаторы, индексы национальных и религиозных различий, индексы динамики политического процесса, индексы репрессивного потенциала режима и т. д. Факторы, соотнесенные с выделенными показателями, в дальнейшем используются аналитиками в моделях различной сложности и разного уровня квантификации.

К наиболее распространенным математическим средствам, в частности, в сфере прикладного анализа внутриполитических и международных отношений, исследователь относит следующие.

1. Анализ при помощи простых и сложных индикаторов. Данный метод положен в основу создания большинства современных информационных банков, в которые постоянно вносятся сведения о событиях, происходящих в определенной стране, регионе или мире.

2. Факторный анализ. Применяется в тех случаях, когда имеются причины для ограничения количества индикаторов (переменных). Индикаторы, тесно скоррелированные друг с другом, указывают на одну и ту же причину. Среди имеющихся индикаторов при помощи компьютера отыскиваются такие их группы, которые имеют высокий уровень корреляции и создаются так называемые комплексные переменные, объединенные единым коэффициентом корреляции. Для выполнения какой-либо разновидности факторного анализа необходимо использовать компьютерные программы.

3. Анализ корреляций. При необходимости доказать наличие или отсутствие зависимости между двумя переменными, первоначальное значение имеет сам факт наличия отношений зависимости, а также ее степень. Если исследователь располагает достаточным объемом информации, то при помощи ЭВМ он в состоянии выяснить наличие корреляции и вычислить ее коэффициент, т. е. степень взаимодействия.

4. Анализ регрессий. Данный метод используется для выяснения причины (независимой переменной) и следствия (зависимой переменной). Составляется уравнение функциональной зависимости, где х зависим от у с соответствующими коэффициентами регрессии. Регрессия может быть линейной (чем больше х, тем больше у; график выражен прямой, идущей вверх). При анализе нелинейных регрессий, то есть функцией, описывающей более сложные отношения зависимости, график имеет форму параболы.

5. Анализ тенденций используется в основном в прогностических целях для описания будущих отношений причины и следствия (взаимосвязи двух переменных, одна из которых является независимой). Для анализа тенденции собирают возможно большее число данных с возможно малыми временными интервалами и вычисляют скорость эволюции системы, после чего строят график, на основе которого составляют уравнение регрессии и оценивают его параметры. Для прогнозирования вычисляют будущие значения показателя следствия с помощью уравнения регрессии, и продолжают график, после чего осуществляют интерпретацию результатов.

6. Спектральный анализ. Методика показывает фундаментальные колебания в сложных эволюционизирующих структурах, с ее помощью вычисляется частота и продолжительность фазы. Основой метода служит выделение структуры колебательного процесса (например, популярность правительства) и построение графика синусоидальных колебаний. Для этого собирают хронологические данные, вычисляют уравнение колебания и создают циклы, на базе которых строятся графики.

7. Экстраполяция. Методика представляет собой экстраполяцию событий и явлений прошлого на будущий период, для чего осуществляется сбор данных в соответствии с избранными индикаторами по определенным временным промежуткам (неделям, месяцам и т. д.), после этого проводится подсчет среднего значения индикатора, в соответствии с которым строится хронологический график. Как правило, экстраполяция делается только в отношении небольших временных промежутков в будущем, поскольку при более длительном сроке существенно возрастает вероятность ошибки.

Математические подходы в анализе политических отношений используются двояко – для решения тактических (локальных) вопросов и для анализа стратегических (глобальных) проблем. В этой связи математика часто выступает как незаменимый инструмент построения сложных прогностических моделей различного уровня.

Важным отличием математического способа обработки данных, применяемых в процессе прикладного политического моделирования, является то, что результаты достигаются в ходе долгих формальных вычислений, непредсказуемых и, следовательно, объективных. Субъективность может проявиться на предварительном этапе при построении содержательных гипотез использования количественных измерений и формализации, но сам математический анализ следствий модели объективен.

Еще одной разновидностью математических моделей может служить динамическое моделирование. К его достоинствам как методического средства следует отнести то, что оно позволяет строить прогнозы не просто с учетом действующих тенденций и факторов, а принимать во внимание неоднозначность весомости конкретных факторов на различных стадиях политического процесса. Динамические модели могут выглядеть как система взаимосвязанных уравнений.

Динамическое моделирование включает наработки из разных сфер прогностики и моделирования, такие как:

– эконометрические модели национальных экономик;

– исследования операций;

– игровое симулирование;

– искусственный интеллект;

– модели гонки вооружений;

– имитационные игры;

– системный анализ и др.

Эти исследования имеют различную методологическую природу и выбор того или иного варианта исследовательского инструментария определяется ситуативно на основе первоначально заявленной парадигмы.

На протяжении ХХ века большинство динамических моделей, изучавшихся политологами, отражали систематические, «правильные» процессы. И только в последнее десятилетие прошлого века была проделана большая работа по «хаотическим моделям», которые являются более сложными и не имеют случайных компонентов, но во временном отношении генерируют поведение, которое кажется случайным. Таким образом, динамический хаос объясняет, как постоянный политический процесс порождает нестандартное, «неправильное» поведение, например, гражданскую войну или парламентскую нестабильность [4].

Ф. А. Шродт описывает различные типы математических моделей. Можно говорить о принятии решений относительно ожидаемой полезности той или иной меры; такое принятие решений является способом моделирования соответствующих ситуаций, сопряженных с риском или неопределенностью. Эти модели очень широко используются в анализе, проводимом в целях выбора той или иной государственной политики. Такие модели часто применяются в политической практике в качестве прескриптивных моделей (помогающих решить, какие меры следует предпринять), но в дескриптивном моделировании (предсказывающем, что люди будут делать на самом деле) они оказываются фактически бесполезными, поскольку большинство индивидов, принимая свои решения, этим моделям не следуют.

К моделям ожидаемой полезности близки модели оптимизации, которые по большей части были заимствованы политологией из экономической науки и инженерного дела. Почти всякое рациональное поведение включает в себя процессы своего рода минимизации и максимизации. Эти модели детально разработаны и носят весьма общий характер, поэтому представляют собой потенциально мощные средства изучения проблем, связанных с политическим поведением.

Компьютерные модели основываются на программировании с использованием не уравнений, а алгоритмов (строго сформулированных последовательностей инструкций). Компьютерные модели бывают особенно эффективны при изучении ситуаций, сопряженных с обработкой большого количества информации, например процессов поиска в памяти, обучения, нечисловых процессов.

Наиболее употребительной формой компьютерной модели является экспертная система, в которой используется большое количество установок типа «если… то». Экспертные системы проявили свои возможности в точном воспроизведении поступков людей в самых разнообразных областях и особенно привлекательны тем, что позволяют моделировать политическое поведение. Компьютерное моделирование является также основным моментом в изучении особо сложных систем, являющихся относительно новой областью. В этих моделях не только уровни переменных изменяются во времени, но также меняются и лежащие в основе математические процессы [4].

При формулировании динамической модели внешнеполитического процесса он описывается конечным набором измеримых переменных (предполагается при этом, что для каждой переменной указывается методика ее измерения); скорость изменения каждой (или некоторых) из этих переменных представляется в виде функций от некоторых переменных как в настоящий, так и в предшествующий момент времени. Вид этих функций может быть найден, исходя из общих теоретических соображений, и уточнен на основании анализа фактического материала, характеризующего переменные за некоторый промежуток времени.

Моделью такого рода выступает модель гонки вооружений Ричардсона, которая популярно описывается в работах Т. Саати, Ф. Шродта, К. Шмидта и других авторов. Сходные по структуре модели применяются некоторыми исследователями в настоящее время и для описания хода дипломатических переговоров.

Иного типа динамическая модель, использующая нелинейные уравнения – взаимодействия между государствами. В ее рамках каждое из государств описывается некоторой особой динамической моделью, состоящей из системы связанных между собой дифференциальных уравнений. Конечным результатом выступает сложная кривая развития глобальной ситуации, складывающаяся из набора наиболее вероятных форм политического процесса на уровне составных элементов международной системы (моделей отдельных государств).

Существует несколько областей политической жизни, где моделирование признается особенно полезным. Если в исследованиях внутренней политики наиболее распространенными случаями применения моделирования являются выборы и законодательный процесс, то в международных исследованиях более широко моделирование используется при изучении конфликтов и переговоров.

Модели используются для анализа внешнеполитических ситуаций (прежде всего, международных конфликтов – для оценки процесса взаимного контроля и достижения соглашений между конфликтующими субъектами международных отношений), для непосредственного принятия управленческих решений, применительно к переговорному процессу. Использование сложных систем показателей позволяет выявлять изменения стабильности политического положения различных стран.

Современные отечественные исследователи используют модели и моделирование как метод анализа явлений и процессов применительно к широкому спектру политических проблем в России и за рубежом.

Ряд работ связан с теоретико-прикладными аспектами: анализируются формальный подход к моделированию динамики политических процессов; количественные аспекты моделирования политической реальности; современные проблемы оценки и теоретического моделирования политических рисков; теоретико-прикладные аспекты моделирования российского федерализма.

Рассматривая феномен демократии, говорят как о ее теоретических моделях в постсоветской России, так и в целом о моделях демократия в России и тенденциях ее развития.

Много работ посвящено политическому взаимодействию государственной власти и бизнеса в России. Речь идет о становлении корпоративистской модели, об оптимизации и управлении в моделях «власть – общество – экономика».

Большое внимание уделяется моделям политического лидерства, моделям государственной, кадровой, социальной политики. Анализируются модели политической компетентности и профессионализма в системе государственного управления.

Применительно к проблемам гражданского общества и государства рассматриваются российская модель их взаимодействия, модели и технологии формирования политической идентичности граждан постсоветской России.

При анализе зарубежной проблематики уделяется внимание различным моделям: модели консоциативной демократии Ливана и Ирака; эволюции испанской модели демократии; модели национального развития разных стран; интеграционным моделям Европейского Союза и Содружества Независимых Государств; принципам теоретического моделирования и политического проектирования Европейского Союза.

Внедрение математики позволяет существенно повысить эффективность конкретных исследований политической проблематики, обеспечивая строгость и точность результатов. Однако моделирование не может считаться панацеей при решении любых проблем в области политологического знания.

Применение количественных методов в исследовании политических процессов осложнено рядом обстоятельств. Большинство существующих политологических концепций и вытекающих из них способов анализа ситуации с трудом поддаются формализации. Кроме того, в такой области знаний, как политология, часто приходится учитывать наличие достаточно большого числа субъективных моментов, объектов, которые не поддаются расчленению, большую степень неопределенности и высокий уровень динамизма. Необходимо также иметь в виду, что в ряде случаев труднопреодолимым препятствием для формулирования корректных выводов может стать недостаток информации.

При построении многих комплексных моделей, потребность в которых усиливается пропорционально усложнению современного мира, обычно возникает нехватка данных, что снижает степень их корректности и возможности верификации. По своим результатам глобальные модели оказывались либо тривиальными, либо не поддавались практической верификации именно в силу огромного объема данных.

Кроме того, построение моделей с помощью различных систем индикаторов и подготовки аналитических заключений на основании корреляции между одномодульными или разномодульными индикаторами также вызывает много критических замечаний.

Модели строятся, исходя из устанавливаемых количественных характеристик выделенных предметных индикаторов, наборы которых бесконечны. Такие индексы, факторы или компоненты вычленяются на основе политологических концепций достаточно произвольно, на что также необходимо делать поправку при оценке конечных результатов. Число факторов, влияющих на политическое поведение, столь велико, что выдвигаемые гипотезы могут оказаться недостаточно полными, к тому же гуманитарные исследования обычно включают большое число переменных и, как правило, лишь небольшое число изученных примеров, что осложняет установление причинно-следственных связей.

Вместе с тем моделирование опирается на сложные математические процедуры и требует специальной профессиональной подготовки исполнителей проекта, без предварительной теоретической проработки концептуальной схемы исследования математический анализ его результатов может оказаться весьма сомнительным и даже некорректным. А увлечение цифрами и подмена явления его моделью также может привести к искажению результатов.

Именно поэтому в междисциплинарных исследованиях необходимо учитывать главное: выбор метода и адекватное или неадекватное его применение.

Литература

1. Боришполец К. П. Методы политических исследований: Учебное пособие. – М.: Аспект Пресс, 2005.

2. Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций. – М., 1977.

3. Халипов В. Ф., Халипова Е. В. Власть. Политика. Государственная служба: Словарь. – М.: Луч, 1996.

4. Шродт Ф. А. Математическое моделирование // В кн.: Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология: Методы исследования. – М.: Издательство «Весь Мир», 1997.