автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Метод проективной структуризации объекта социальной природы

кандидата технических наук
Любутов, Александр Сергеевич
город
Москва
год
2000
специальность ВАК РФ
05.13.16
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Метод проективной структуризации объекта социальной природы»

Оглавление автор диссертации — кандидата 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 2000 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Любутов, Александр Сергеевич

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 диссертация на тему "Метод проективной структуризации объекта социальной природы"

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.

Библиография Любутов, Александр Сергеевич, диссертация по теме Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)

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