автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Математическое моделирование информационных процессов в социальных системах

/

Ордена Ленина

Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша

Российской Академии Наук

На правах рукописи

МИТИН Николай Алексеевич

Математическое моделирование информационных процессов

в социальных системах

диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

специальность 05.13.16 "Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях"

»водитель

доктор физико-математических наук Георгий Геннадьевич Малинецкий

Москва 1999

Оглавление.

Введение. 3

1. Математические методы в гуманитарных науках. 5

2. Моделирование информационных потоков

в социальной среде. 8

3. Структура диссертации. 18 Глава 1. Математическая модель системы образования,

как процесса формирования специалиста. 22

1.1. Простейшая математическая модель образования. Микроуровень. 22

1.2. Феномен высшего образования. 29

1.3. Моделирование профессиональной жизни специалиста. 36 Глава 2. Новый подход к описанию информационных

потоков и теория самоорганизованной критичности. 50

2.1. Модель роста информационного потока. 50

2.2. Модели распространения инноваций, утечки информации

и базовые модели теории самоорганизованной критичности. 59 Глава 3. Самоорганизация при информационном взаимодействии в клеточных сетях с переменной структурой связей. 81

3.1. Описание ансамбля людей при информационном взаимодействии. Постановка задачи. 81

3.2. Клеточные сети с переменной структурой связей как математическая модель информационных потоков в социальных средах. 85

3.3. Качественный анализ моделей и особенности самоорганизации в таких системах. 93

Заключение. Основные результаты диссертации. 112

Литература. 113

ВВЕДЕНИЕ.

Развитие методов математического моделирования и междисциплинарных исследований позволяет по-новому взглянуть на некоторые проблемы современных научных исследований. Активно

происходит интеграция научного знания. Ее характерной чертой является математизация и компьютеризация научно-исследовательской деятельности практически во всех областях современного знания. Развитие, так называемого, "мягкого моделирования", в котором модели строятся, опираясь не на строгие, в первую очередь, количественные законы, а на качественные закономерности, тенденции развития моделируемых систем, правдоподобные гипотезы, позволило подойти к исследованиям в таких науках как психология, социология, история и т.п. с несколько другой точки зрения, нежели это ранее было принято в этих науках.

В процессе становления математического моделирования и работы над большими научно-исследовательскими проектами была выработана концепция иерархии упрощенных моделей. Опыт показал, что детальная проработка и моделирование отдельных подсистем изучаемой системы, а потом объединение этих частей в единую модель далеко не всегда приводит к хорошему результату [85,86]. Бывает значительно важнее построить более простую модель и даже наиболее простую, но отражающую ключевые механизмы исследуемого явления, и только потом, выяснив все особенности этой простой модели, строить более сложные, добавляя более подробное описание изучаемых закономерностей. Такие простейшие модели, как правило, называют базовыми. Из них, как из кирпичиков, пытаются строить более реалистичное описание изучаемых объектов и процессов. Во

многих случаях оказывается, что уже при анализе базовых моделей удается получать новую информацию об исследуемом явлении, не проходя всю иерархию упрощенных моделей снизу вверх от самых простых моделей к самым сложным.

Подобный подход позволяет осмысливать пройденный исследователями путь, фиксируя основные идеи, позволяющие формулировать новые обобщения и нетривиальные подходы к решению поставленных проблем.

Развитие синергетики и нелинейной динамики продемонстрировало новое видение единства мира, заключающееся в том, что существует очень небольшое число различных сценариев самоорганизации и переходов порядок - хаос в нелинейных открытых диссипативных системах, которые возникают практически везде при моделировании явлений, связанной с живой природой или социумом и являющимися основными объектами мягкого моделирования. Это обусловлено, в первую очередь, тем, что в процессе самоорганизации происходит выделение, так называемых, параметров порядка - ведущих переменных, которые определяют динамику всех остальных величин, характеризующих описываемый объект, и поведение многомерных, а часто и бесконечномерных, систем можно представить как поведение системы, описываемой малым числом переменных, - базовой моделью [87-89]. Такой подход позволяет надеяться на то, что возможно успешное моделирование сложнейших процессов, изучаемых науками о человеке. При этом важно правильно ставить проблему, корректно формулировать вопросы, на которые хочется получить ответ, и оценивать те рамки, в которых полученный ответ имеет смысл. Последнее может оказаться гораздо более сложной и творческой частью работы, чем в случае естественных наук.

1. Математические методы в гуманитарных науках.

Процесс математизации науки, практически всегда, можно разделить на три этапа, которые можно охарактеризовать как этап первичного накопления эмпирического материала и количественной

его обработки, этап построения простейших моделей и формализации и этап анализа моделей и построения теории. Естественные науки прошли первые два этапа и находятся на разных стадиях третьего, а различные гуманитарные науки находятся либо в конце первого, либо в начале второго [1,2].

Первый этап математизации характеризуется применением различных методов обработки результатов наблюдений и экспериментов, широким применением, в первую очередь, статистических методов для анализа данных и разработкой методов проведения измерений в соответствующих предметных областях. Сложность проведения измерений в гуманитарных науках определяется следующими обстоятельствами:

- существование сильной зависимости между измеряемой величиной и самой процедурой измерения этой величины;

- многомерность измеряемой величины, т.е. зависимость от большого количества параметров;

- необходимость использования различных шкал для проведения измерений.

Второй этап математизации содержит процесс построения различных частных моделей процессов, изучаемых в исследуемой предметной области. Проработка деталей частных моделей позволяет более глубоко проникнуть в исследуемую область и начать формализацию понятий, идей и методов исследования. Как отмечает

известный методолог науки Маркс Вартовский: "Модели - суть предлагаемые возможные истины. Выдвижение гипотез об истинности - это человеческое средство получения знания. И именно это делает возможным построение теории. Модель является наилучшим посредником между теоретическим языком науки и здравым смыслом исследователя." [3]. И эта мысль особенно значима для гуманитарных наук.

Следует отметить, что математическое моделирование в гуманитарных науках, так же как и в естественных, - это улица с двусторонним движением. Не только математика помогает получить новые результаты в области гуманитарного знания, но и построение прикладных моделей дает новые задачи математикам [4,5]. Не говоря уже о таких чисто человеческих корнях теории вероятностей, как азартные игры, отметим, что и теория массового обслуживания, и теория игр [90], и теория конечных автоматов, и имитационное моделирование возникли и развивались во многом благодаря моделированию и осмыслению тех или иных процессов, изучаемых гуманитарными науками.

Моделирование в гуманитарных науках, кроме внутринаучного познавательного значения, имеет и прогностический смысл, несколько отличающийся от прогностического смысла в естественных науках. При моделировании социальных систем сам факт наличия и знания результатов прогноза может поменять параметры моделируемой системы, то есть в социальных системах существует еще и такая специфическая обратная связь. В ряде социологических работ это явление называется эффектом Эдипа.

При обсуждении значимости результатов прогнозирования (моделирования) высказываются мнения от полного отрицания

прогностических возможностей моделирования социальных процессов до их полного признания. Основываясь на представлениях синергетики

и нелинейной динамики, мы можем, в принципе, найти аттракторы системы и области их притяжения, но, из-за чувствительности к начальным данным, локальной неустойчивости систем, непрогнозируемых случайных возмущений, влияния самого прогноза на систему и т.д., сколько-нибудь точного прогноза всего процесса эволюции системы получить не удастся, хотя качественные тенденции развития системы и варианты возможного будущего вполне прогнозируемы или, как сказал социолог И.В.Бестужев-Лада: "Будущее предвидимо, но не предсказуемо" [6].

Вместе с тем принципиальная ограниченность возможности получения динамического прогноза не является прерогативой объектов, которые изучают гуманитарные науки. И говоря о трудностях описания личности, организации, социального института, социума следует отметить и преимущества, которыми обладают специалисты в этих областях знания.

В точных науках мы не можем изменить законы и должны действовать по тем правилам, которые диктует нам Природа. Возможности "игры с правилами" весьма ограничены. В социальных науках, напротив, система воспитания, нормы морали, установки разных социальных институтов оказываются гораздо более гибкими. Они неоднократно менялись в исторической ретроспективе и продолжают меняться до сих пор. Поэтому "игры по разным правилам" приобретают здесь иной, гораздо больший , чем в точных науках, смысл.

Кроме того, здесь есть возможность "строить" организации, структуры, стратегии, исходя из теоретических представлений, и

достаточно быстро выяснять, насколько они хороши. Обычно каждая "выигрышная стратегия" получает очень высокую социальную оценку. Поэтому в этой области имеется огромный эмпирический материал, теоретическое осмысление которого только начато. В восьмидесятые годы поток работ, посвященных математическому моделированию в социальной психологии, социологии и истории, резко увеличился. Оказалось, что основные идеи синергетики, такие как нелинейность, самоорганизация, порядок и хаос в открытых диссипативных системах, системность имеют самое непосредственное отношение к социальным и психологическим структурам, а результаты, полученные при изучении диссипативных структур, и наличие параметров порядка в таких системах позволяют рассматривать задачи моделирования социальных и психологических явлений в рамках синергетической парадигмы [16]. Актуальность этих работ подтверждает и создание Международного общества теории хаоса в психологии и науках о жизни, которое проводит регулярные международные конференции и с 1997 года издает журнал "Nonlinear dynamics, Psychology, and Life Sciences".

2. Моделирование информационных потоков в социальной среде.

Мир стоит на пороге информационной цивилизации. Стремительное развитие компьютерных сетей и информационной инфраструктуры породили огромные скорости доставки и обмена информацией. Если еще совсем недавно уровень развития государства определялся количеством природных ресурсов и возможностью

полноценного их использования, затем уровнем владения передовыми производственными технологиями, то теперь все чаще во главу угла ставятся создание и владение информацией, новейшие способы ее обработки, разработка новых парадигм и технологий. Таким образом

совершенствование работы с информацией становится главным ресурсом современного общества, а образовательная и научная политика - важнейшей частью государственной политики. По данным министерства науки и технологий РФ информационная сфера во всем мире производит товаров и услуг на сумму порядка 4 трл. долларов в год, тогда как весь транспортно-энергетический комплекс - только 2 трл. долларов*

В этой ситуации становится актуальным изучение феномена информации и свойств информационных потоков не с точки зрения computer science, а с точки зрения междисциплинарного подхода. Другими словами изучение структуры и свойств процесса производства информации, взаимодействия информационных потоков с социальной средой, адаптации человека к жизни в таком "информатизированном" обществе. Мы видим, например, насколько большие возможности влиять на общественное мнение и настроение дало телевидение, вещающее для всех одинаково. Сейчас мы движемся к новой информационной революции, связанной с развитием телекоммуникационных сетей и интерактивных средств массовой информации. Задача оценить, хотя бы качественно, возможности перспективных интерактивных средств массовой информации, которые через кабельные и компьютерные сети смогут адресно доносить ту или иную информацию, конкретно ориентированную на разные группы населения, до соответствующей аудитории, представляется чрезвычайно актуальной. Понимание механизмов влияния на

общество, его структурирование, возможностей управления, как отдельными социальными группами, так и обществом в целом, может оказаться одной из важнейших задач ближайшего будущего, а создание базы для развития этого направления является актуальнейшей задачей уже сейчас.

Понятие "информации" в научных исследованиях возникло в работах К.Шеннона [44] при анализе проблем связи и передачи сообщений. В этих исследованиях рассматривались количественные вопросы и было дано определение "количества информации". Очень быстро стала понятна ограниченность такого подхода к информации и невозможность на его основе решать большинство задач, к которым информация имеет непосредственное отношение.

Новый толчок развитию нетрадиционных исследований, связанных с информацией и ее ролью в различных системах, дала нелинейная динамика и синергетика, которые ввели новую точку зрения на порядок и хаос, детерминированность и случайность, процессы организации и самоорганизации. Один из основоположников синергетики, Г.Хакен посвятил этому направлению исследований книгу, которая так и называется "Информация и самоорганизация" [14]. Анализу использования информации для описания и изучения действительности посвящено огромное количество работ. Обратим внимание на некоторые направления исследований. Н.Н.Моисеев связывает информацию с такими фундаментальными понятиями, как живое и неживое, и полагает, что именно при описании живого возникает необходимость вводить понятие информации. Д.С.Чернавский [61,94] исследует проблемы переработки информации в биологических системах и выдвигает концепцию ценностного подхода к проблеме информации. С.П.Капица

[28] отмечает ключевое значение информационного взаимодействия в

демографии. В.В.Кульба [95] разрабатывает теорию информационного управления социальными процессами. И.В.Мелик-Гайказян [21] предлагает философско-методологический взгляд на информационные процессы и реальность.

В книге "Вероятностная модель языка" [96] В.В.Налимовым собрано большое количество различных определений понятия "информация", из которых следует, что авторы этих определений исходили, прежде всего, из рассматриваемых ими задач и частных моделей, и это только подтверждает многогранность и существенность понятия "информация" в самом широком круге исследований.

Анализируя задачи, связанные с моделированием информационных потоков в социальной среде и их влиянием на эту среду, следует выделить несколько аспектов:

1. Влияние информационных потоков на социальную среду (вообще говоря среду непрофессионалов, т.е. лиц, профессионально не занимающихся созданием, обработкой и формированием информации и информационных потоков, хранением и распространением информации и т.п.);

2. Подготовка специалистов по работе с информацией во всех ее формах (и вообще подготовка любых специалистов);

3. Структуры информационных потоков и их изменения в среде профессионалов, работающих с информацией;

4. Проблемы утечки или распространения информации в социальных группах;

5. Моделирование роста объемов информации и возможностей ее обработки;

6. Особенности поведения систем при учете возможности получения неполной информации, неточной или искаженной информации, существования периода времени для обработки полученной информации и принятия решения о дальнейшем поведении;

7. Особенности кооперации и конфликтов с учетом информационных процессов.

Возможно, при дальнейшем анализе возникающих здесь задач, придется выделить и другие аспекты рассматриваемой проблемы.

При моделировании любых процессов в социальных средах необходимо основываться на результатах, в перву�