автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.17, диссертация на тему:Развитие ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для его применения при анализе социологических данных типа "Субъект-поведение"

РГо ОД 1 Д!£К 1338

На правах рукописи

МИХЕЕНКОВА Мария Анатольевна

РАЗВИТИЕ ДСМ-МЕТОДА АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОРОЖДЕНИЯ ГИПОТЕЗ

ДЛЯ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ТИПА "СУБЪЕКТ=>ПОВЕДЕНИЕ"

Специальность - 05.13.17 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАТИКИ

АВТОРЕФЕРАТ

ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА ТЕХНИЧЕСКИХ НАУК

Москва - 1998

Работа выполнена

во Всероссийском институте научной и технической информации

Научный руководитель:

доктор технических наук,

профессор Финн Виктор Константинович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук,

профессор Белоногов Герольд Георгиевич

кандидат технических наук, профессор Лахути Делир Гасемович

Ведущая организация:

Институт системного анализа РАН

Защита состоится "^Г" декабря 1998 г. в У^часов на заседании диссертационного совета Д 003.02.01 во Всероссийском институте научной и технической информации по адресу: 125219, Москва, ул.Усиевича, д.20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке

Всероссийского института научной и технической информации.

Автореферат разослан ноября 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор биологических наук,

профессор

М.А.Каменская

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Данная работа вызвана к жизни непосредственно особенностями социального знания (характерными, впрочем, для гуманитарного знания в целом [24, 25]): отсутствием аксиоматического подхода, сложностями формирования точных понятий, необходимостью применения правдоподобных рассуждений (в частности, индуктивного вывода и аналогии) с последующим анализом их правдоподобия, трудностями построения каузального объяснения. Таким образом, налицо потребность в логической систематизации социологических знаний, т.е. выделении исходных отношений и установлении зависимостей между ними, разработке логического языка для представления знаний, формализации рассуждений и образования понятий. Этим задачам (с опорой на использование экспериментальных социологических данных) и призвана служить предлагаемая работа.

Наши исследования основаны на логико-комбинаторном ДСМ-методе автоматического порождения гипотез. Метод получил название по имени Джона Стюарта Милля, предложившего описание схем правдоподобного вывода [8], существенное обобщение, уточнение л расширение которых средствами современной логики и составляет ядро ДСМ-метода. ДСМ-метод формализует тип рассуждений с процедурно порождаемыми фальсификаторами, расширяющий возможности исследователя для построения аргументации на достаточном (в определенном смысле) основании в условиях неполноты информации, и представляет собой логико-комбинаторный метод обнаружения причинно-следственных зависимостей на основе правдоподобных рассуждений.

Актуальность работы определяется как теоретическими, так и практическими трудностями решения задачи детерминации социального поведения.

Начать с того, что развитие гуманитарных наук как системы знаний (а не только как феноменологических дисциплин) требует логической систематизации этих знаний и формирования понятий на основе этой систематизации. Этот этап должен предшествовать этапу дальнейшего изучения эмпирического материала. Таким образом, специфика гуманитарного (социологического) знания требует решения двух задач. В первую очередь должна быть решена задача представления отношений, что достигается повышением формализации уже на уровне представления данных, структуризацией этих данных. И лишь затем возможно

дальнейшее изучение представленных отношений, которое может осуществляться любыми адекватными средствами - как логическими, так и статистическими, в зависимости от представления исследователя о характере причинности в изучаемой области.

Статистические методы, традиционно используемые в социологии и социальной психологии, зачастую не способствуют выявлению реальных причинно-следственных зависимостей в социальной действительности, ограничиваясь лишь корреляционными связями.

Мы предлагаем использовать альтернативный подход, который, на наш взгляд, позволяет решить как задачу формирования отношения "субъект-поведение" вкупе со структурацией социологических данных, тчк и задачу его изучения. Логико-комбинаторный ДСМ-метод автоматического порождения гипотез представляется нам адекватным средством построения детерминистской теории для открытой предметной области с обширным эмпирическим материалом и плохоформализованными знаниями. Метод формализует тип рассуждений, наиболее адекватный междисциплинарным исследованиям и расширяющий инструментарий гуманитария.

Особенно следует подчеркнуть, что, в отличие от традиционных социологических способов анализа, где мы имеем дело с усредненным субъектом, обезличенной типической моделью, предлагаемые средства представления социологических данных предусматривают учет индивидуальности (субъект здесь выступает явным образом, и прогноз поведения осуществляется с учетом индивидуальных характеристик субъекта).

В процессе работы над диссертацией получены следующие научные результаты.

1. Разработана архитектура интеллектуальной ДСМ-системы (ИнтС-ДСМ), реализующей ДСМ-рассуждение, для анализа социологических данных.

2. Получено экспериментальное подтверждение адекватности ДСМ-метода тем эмпирическим областям (в совокупности называемым "науками о жизни"), где несложно добиться выполнения специфических условий применимости ДСМ-метода.

В качестве примера рассмотрена задача "структура химического соединения=>биологическая активность", в частности, для множества активностей и сложного (так называемого, "обобщенного") характера причинной зависимости.

3. Предложены средства структурации социологических данных, т.е. формализованного описания языка представления психологических и социологических данных (полученных методами формализованного интервью) с последующим синтезом отношения "субъект=>поведение" для задачи изучения солидарного поведения.

4. Сформулированы ДСМ-правила, адекватные выбранной модели.

5. Получено экспериментальное обоснование применимости ДСМ-метода для решения некоторых задач социологии и социальной психологии.

Практическая значимость работы заключается в создании нового инструментария для анализа социологических данных, помогающего формировать понятия исследуемой предметной области и даже - шире -фрагменты социологических теорий. Обзор данных логическими средствами, привлечение формальной аргументации и построение индуктивных обобщении обеспечивают формальное подтверждение первоначальной интуитивной концепции. В этой связи используемые методы могут рассматриваться как средства формализации исследовательских эвристик социолога.

По теме диссертации в настоящее время опубликовано 8 статей и 15 тезисов докладов.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель и предмет работы, с формулированы основные результаты исследований и их практическая значимость, описана структура диссертации и дана краткая характеристика ее содержания.

Традиционно для обработки результатов социологических исследований применяются методы, основанные на статистических моделях принятия решений1. При этом речь, как правило, не идет о предварительном построении модели предметной области на основе логической систематизации данных и знаний. Такой подход обеспечивает, в основном, установление ассоциативно-корреляционных связей (отнюдь -не причинно-следственных отношений) и определение основных тенденций изучаемых явлений. При этом многие существенные аспекты социологических исследований (к примеру, формирование социальных

' Так, широко используемый в практической социологии пакет прикладных программ SPSS - Statistic Programs' for Social Scienccs - пключает в себя методы факторного анализа, регрессионного анализа, корреляционного анализа, кластерного анализа.

кластеров) основывается на сравнении разного рода численных характеристик.

Используемая для построения предварительной социологической модели аргументация по большей части интуитивна и не опирается на достижения формального аппарата логики аргументации.

Нам кажется более естественной точка зрения, согласно которой формирование формализованных (или полуформализованных) гуманитарных понятий и описание структуры системы отношений, основанное на изучении сходств событий, аналогий и т.п., должно предшествовать созданию численной модели в гуманитарных науках, более того - в иных случаях может заменять его. Можно сказать, что перед исследователем-гуманитарием в самом общем случае стоят трудные задачи - необходимость логической систематизации данных и знаний, построение модели мира (синтез взглядов, установок исследователя и материальных свидетельств - творческий, скрупулезный этап . знания), и лишь затем - построение помологических правил. Однако упоминавшиеся выше особенности гуманитарного знания, объективно затрудняют решение этих задач.

Обращаясь к проблемам социологического знания, мы можем апеллировать к авторитету классиков социологической науки - еще Э.Дюркгейм считал совершенно оправданным применение методов Д.С.Милля в социологии [6]. П.Сорокин [13], сравнивая историю и социологию, противопоставляет описанию исторических событий в их уникальности поиск закономерностей в социологии путем сравнения сходных черт социальных феноменов. В более близкой к нам по времени работе "Нищета ксторицизма" [11] К.Поппер высказывает свою точку зрения: "Социология по сути своей является причинной теорией". И далее: "...причинные законы в социальных науках...являются качественными, а не количественными и математическими. Если социологические законы и определяют степень чего-либо, то используют при этом весьма неопределенные понятия и в лучшем случае дают очень грубую оценку".

Но и современные исследователи социологических проблем не могут не ощущать недостаточности статистического подхода. Именно этим объясняется в настоящее время столь заметный интерес к качественным методами анализа [16]. Однако, как указывается в этой же работе, наибольшую трудность при применении качественных методов представляет переход от единичного факта к общим закономерностям, и здесь, по-видимому, не обойтись без логико-комбинаторных методов.

Нельзя сказать, что логические средства для анализа социологических проблем не используются вовсе, однако их применение носит, по большей части, теоретический характер, не опирающийся на экспериментальные социологические данные (см., например, [27]).

Предлагаемое в работе применение правдоподобных ДСМ-рассуждений к экспериментальным социологическим данным (опирающееся на представление о социальных системах, как системах с детерминистскими многофакторными влияниями) позволяет устанавливать причинно-следственные отношения в социальной сфере, а также переходить к содержательному формированию понятия "социальная группа". Это достигается информативным описанием субъекта (системой дифференциальных признаков, что позволяет учитывать как общие факторы, так и индивидуальные особенности субъекта) с последующим исчерпывающим анализом вариантов логико-комбинаторными методами (на основе сходства субъектов).

Общей характеристике ДСМ-метода, описанию интеллектуальной системы типа ДСМ (ИнтС-ДСМ) как системы, реализующей ДСМ-рассуждение, посвящена Глава I.

Интеллектуальной системой (ИнтС), следуя [3, 20], будем называть человеко-машинную систему, предназначенную для решения таких задач, что без использования компьютера это решение либо невозможно, либо возможно с очень большими временными и другими затратами.

В ДСМ-системе, как системе искусственного интеллекта (ИнтС-ДСМ), действующей в открытом "мире", частично формализуются знания о предметной области (как объективные, так и субъективные), причем формализация объединяет логические и вычислительные средства, достаточные для проведения рассуждений о предметной области и превосходящие комбинаторные возможности человека.

Данные, к которым применим ДСМ-метод, характеризуются рядом особенностей (которые являются онтологическим» допущениями - и достаточно сильными - и могут быть аксиоматизированы).

1. Знания о предметной области слабо формализованы, однако данные хорошо структурированы (операция сходства рассматриваемых объектов должна быть алгебраически определена [5]).

2. Требование (±)-квазисимметричности изучаемого мира: в начальном состоянии базы данных должны быть представлены как позитивные (+), так и негативные (-) примеры изучаемого явления (отношения "объект обладает множеством свойств"), а также примеры неопределенности такого отношения ((т)-примеры).

3. В начальном состоянии БД в неявном виде должны содержаться эмпирические зависимости причинно-следственного типа ((±)-причины, т.е. примеры отношения "подобъект есть причина наличия (отсутствия) множества свойств").

Мир таких данных мы называем (±)-миром \У(±) [28].

Для представления данных и знаний об открытых (т.е. пополняемых во времени новыми сведениями) предметных областях (в том числе -социологических) используется специальный инструмент квазиаксиоматические теории (КАТ) [17, 19] 3 = (2, Е', 91), объединяющие множество принципов Е (аксиом), частично характеризующих \У(±), открытое множество элементарных

высказываний о фактах и гипотезах предметной области, 9? - множество правил вывода, 91 = У^иЭДр, где % - множество правил достоверного (дедуктивного) вывода, а 9?р - множество правил правдоподобного вывода (ППВ), формализующих эвристику и представляющих собой синтез познавательных процедур - взаимодействие индукции, аналогии и абдукции [22]. Средством формализации этого синтеза (называемого ДСМ-рассуждением) является специальный аппарат многозначных логик [17, 19]. В случае представления субъективных социологических данных КАТ дополняются схемой аргументации для объективизированного представления этих данных.

В ДСМ-системе множество аксиом £ разбивается на два подмножества: ядро Ем, инвариантное для всех допустимых \У(±) (удовлетворяющих условиям прменимости ДСМ-метода) и включающее декларативные и процедурные аксиомы, а также аксиомы управления выводом, и спецификацию £$> которая включает в себя аксиомы структуры данных и аксиомы рассматриваемой предметной области и зависит от нее.

Рассмотрим 2 частично определенных отношения: =>]* и =>2*-Соответствующие им предикатные символы =>| и =>2 интерпретируются следующим образом. Х=>| У - "объект X обладает (не обладает) множеством свойств У ", - это часть описания базы данных с неполной информацией (БДНИ). - "подобъект V есть причина наличия

(отсутствия) множества свойств \У', - это часть описания базы знаний (БЗ).

Вводятся следующие типы внутренних истинностных зн ний (для представления фактов): +1 - "фактическая истина", -1 - "фактическая ложь", 0 - "эмпирическое противоречие" ("конфликт"), т недоопределенность.

Типы внешних истинностных значений (для представления фактов с оценками и ППВ): г - логическая истина,/- логическая ложь.

Пусть JVФ - оператор, J^lФ = г, если v(Ф) = v, ДФ = /, если у(Ф) ф v ,

ц »

где у[Ф] - функция оценки, У(у, п> Ф = о Ф>

г= [

У<у.п>(Х=>1У) означает, что высказывание "объект X обладает множеством свойств У" на п-м шаге рассуждений имеет оценку V.

Общая схема ДСМ-рассуждений описывается следующим образом.

(1). Порождение гипотез о причинах наличия (отсутствия) свойств объектов ((±)-причинах) - применение правил правдоподобного вывода 1-го рода (ППВ-1). Гипотезы о причинах являются фрагментами пополняемой БЗ (утверждениями с =>г) и порождаются на основе анализа примеров из БДНИ (утверждений с =>!)•

(2). Порождение гипотез о (±)-эффектах - применение правил правдоподобного вывода 2-го рода (ППВ-П). Вывод осуществляется на основе структурной аналогии с использованием гипотез о причинах , полученных на предыдущем этапе. Таким образом, предсказание неизвестных свойств объектов БДНИ (=>0 происходит с использованием фрагментов БЗ (=>г)- В соответствии с этой схемой правила правдоподобного вывода 9?р делятся на 2 класса: = ЧЛ] иЭТц, где 91] -ППВ-1, 9?ц - ППВ-И.

(3). Итерация (1)&(2) до стабилизации. При этом оценки вновь порождаемых утверждений не формулируются априорно, а конструктивно порождаются на основе данных (что отличает ДСМ-рассуждение от методов, основанных на нечетких множествах [31]).

(4). Применение критерия достаточного основания принятия заключений (кд.о.п.з.) - управление выводом. На этом этапе система автоматически порождает фальсификаторы для БДНИ. В случае, когда фактов в БД недостаточно для объяснения, система указывает на необходимость ее расширения. Отсюда видно, в частности, что означивание в КАТ и правдоподобном рассуждении не эквивалентно принятию гипотезы - принимается только то, что прошло проверку метасредствами - к.д.о.п.г..

Применение ДСМ-метода для решения различных естественнонаучных задач имеет уже многолетнюю историю (достаточно подробный обзор этих применений можно найти в [19, 26, 30]). Основные результаты были получены при решении задач фармакологии (изучение зависимости "структура химического соединеш1я=>биологическая активность"), установления канцерогенности лекарственных препаратов, технической

диагностики. Для всех этих областей выполняются онтологические допущения (±)-мира

Решение задачи прогнозирования биологических активностей химических соединений (задачи "структура=>активность") опирается на представление о "фармакофорах" - определенных фрагментах химической структуры, - являющихся носителями (источниками) наличия или отсутствия биологической активности. Это допущение соотносится с условием 1. применимости ДСМ-метода - требованием формализуемости отношения сходства объектов, наиболее трудоемким для экспериментальной деятельности. Именно поэтому в первой версии ИнтС-ДСМ структуры химических соединений были представлены в виде покрытий химических графов множеством дескрипторов - булевой структурой данных, для которой алгебраическая операция сходства определяется стандартным образом.

В [3, 4]а2 описаны эксперименты по установлению психотропных активностей химических соединений из ряда изатинов, гае впервые множество рассматриваемых активностей содержало более одного элемента: здесь изучались одновременно противосудорожная, антидепрессивная, седативная и стимулирующая активности. Полученные результаты потребовали затем использования тернарного предиката причинности - "подобъект V есть причина наличия ^ гсутствия)

множества свойств при отсутствии помех ("тормозов") из множества X' - взамен бинарного что было одним из первых примеров

экспериментального применения так называемого "обобщенного метода" [18], [13]а. Тормозами биологической активности здесь также являются фрагменты химической структуры.

В дальнейшем была начата разработка версии, имеющей в качестве алгебры данных дистрибутивную решетку, элементами которой являются множества химических графов.

Прогнозирование химической канцерогенности веществ [4], так же, как - в дальнейшем - изучение социологических данных, потребовало модификации ДСМ-метода, т.е. настройки его на предметную область (изменения аксиом спецификации Еб при неизменности структуры правил правдоподобного ДСМ-вывода - аксиом из ядра Ем), т.к. элементом БДНИ дня этой задачи является кортеж (химическое соединение, суммарная доза, способ введения, вид животного). Алгебра этих" кортежей есть квазирешетка для операций сходства П и соединения 1_1. Аналогичная

Литературные ссылки с литерой "а" отсылают к сииску работ диссертанта.

структура данных рассматривалась и в задаче выявления скрытых дефектов технических изделий.

Излишне говорить, что ничем подобным в смысле представления данных эмпирическая социология не располагает, хотя детерминистская природа задачи соответствует представлению о наличии причин в (±)-мире \У(±>. Тем самым, возможность применения ДСМ-метода ставится в зависимость от решения проблемы структурации социологических данных. Существование этой проблемы как таковой, разумеется, осознается как в теоретических, так и в прикладных исследованиях социологов - здесь можно сослаться на работы [1] и [10]. Мы попытались подойти к ее решению, ориентируясь как на потребности ДСМ-метода, так и на возможности существующей компьютерной версии системы, о чем говорится в Главе II.

Мы рассматриваем социальные системы как системы с детерминированными многофакторными разнонаправленными

позитивными и негативными (±)-влияниями (когда факты являются сильно зависимыми и не образуют системы случайных событий), в которых, однако, возможны случайные возмущения3. В этом случае наиболее существенные и устойчивые влияния рассматриваются как причины (т.е. сложные ■ функциональные связи между факторами [25]) тех или иных социальных явлений. Средством обнаружения этих существеннных и устойчивых влияний, а, следовательно, и порождения причин рассматриваемых объектов и событий, является для нас анализ сходства этих событий. Полученные таким образом гипотезы о причинах используются в дальнейшем при прогнозировании новых событий (явлении) на основе структурной аналогии.

Традиционный подход к обработке социологических данных таков, что фундаментальное условие применимости ДСМ-метода -

(1). сходство социальных субъектов может быть определено как алгебраическая операция (при заданной структуре представления информации о субъекте) - не выполнено.

При этом описанное выше представление о причинности в социальных системах позволяет говорить о выполнении двух других главных условий применимости ДСМ-метода:

(2). предполагается, что в изучаемом фрагменте социальной действительности существуют позитивные (-н)-примеры, негативные (-)-примеры и неопределенные (т)-примеры рассматриваемого отношения

3В настоящей версии ДСМ-метода мы пренебрегаем последними.

"субъект => поведение". Наличие (т)-примеров (отсутствие информации о том или ином поведении изучаемых субъектов) характеризует неполноту информации в базе данных;

(3). детерминистский характер исследуемой области: предполагается, что в изучаемом фрагменте социальной действительности в неявном виде существуют позитивные и негативные зависимости ("влияния") причинно-следственного типа (это требование реализует представление о наличии разнонаправленных (±)-влияний).

Таким образом, возможность или невозможность структурирования данных с интерпретацией сходства (являющегося креативным при порождении причин), т.е. возможность или невозможность добиться выполнения условия (1), и определяет успешность или неуспешность изучения отношения "субъект=>поведение" с использованием ДСМ-метода.

Для анализа отношения "субъект=>поведение" мы используем структурное описание субъектов (индивидуумов) в виде множества дифференциальных признаков. Часть из них описывает социальные характеристики субъекта (в соответствии с идеей Э.Фромма о социальном характере [23]), часть - индивидуальные черты, не зависящие от социальной принадлежности индивидуума, и, наконец, третья часть -детали биографии, существенные для изучаемого предмета. Поведение описывается множеством поведенческих готовностей (или поведенческих актов, если поведение уже реализовалось в действительности).

Такое представление дает возможность при анализе поведения опереться на так называемый "постулат поведения" - предположение, что подмножество объединения этих трех множеств дифференциальных признаков, характеризующих субъекта, детерминирует его поведение в конкретной ситуации. Следует сказать, что подобного взгляда на поведение придерживался и сам Д.С.Милль [8], вообще являвшийся сторонником "психологизма" в социологии. Принятый постулат поведения можно рассматривать как аналог представления о фармакофорах -фрагментах структуры как (±)-причинах биологической активности. Оба допущения представляют собой реализацию принципа структурализма в анализе данных: сходство на объектах - и на системах отношений в том числе - есть фактор для распознавания детерминаций.

Относительно слабый детерминизм (±)-влияний, присущий рассматриваемой области, конечно же, не идет ни в какое сравнение с объективным характером зависимостей, представленных экспериментальным материалом "наук о жизни". Отсюда - изменение

дели исследований: если прежде нашей задачей был поиск эмпирических закономерностей и предсказание свойств новых объектов, теперь же сферой наших интересов становится поиск детерминаций и формирование на их основе индуктивных понятий - в рамках синхронии. Далее, в рассматриваемой задаче прямое предсказание поведения требует валидацин во времени - слабого аналога экспериментальной проверки в естествознании - что уже можно рассматривать как некий учет историзма или диахронии.

В качестве модельной задачи нами была выбрана задача изучения личностных и социальных детерминаций социального поведения на основе анализа социологических опросов.

Пусть и(1) = {иь—. иг} - множество дифференциальных признаков, описывающих индивидуальные особенности субъектов, их социальные характеристики и биографические данные, заданные в соответствии с постулатом поведения; X, (I = 1,.., к) - объекты (индивидуумы, субъекты социологического исследования), X,- б 2и'". и(2) = {Ьь..., Ь5} - множество поведенческих готовностей, У, (< = I,..., к) - множество поведенческих готовностей 1-го субъекта, У, е 2и"'.

Множества дифференциальных признаков, характеризующих индивидуума (субъекта), формируются методом формализованного интервью как результат социологических опросов, включающих вопросы социального характера и биографические данные, и психологических тестов. Таким образом, исходные данные представляются в виде матриц, первая из которых - матрица описания субъектов, вторая - матрица представления частично определенного отношения =>1* (матрица представления частично определенного отношения =>2* в начальном состоянии содержит только значения т - "неопределенность").

п, п, .. П, =>1 Св: Си к Свг

с, С,

с, а„ с,-

с„ с„

Здесь С; - субъекты (индивидуумы), / = 1,..., л, П; - индивидуальные

признаки субъекта,; = 1..... С<ц - изучаемые свойства субъектов, / =1,...,

г.

В этих обозначениях утверждение "субъект С обладает множеством свойств (поведенческих готовностей) Пг" (С=>1Пг) записывается в виде {а,ь а,г,..., cx,j} =>j{u,(, |д,2,-", )х,>}, гае i - номер субъекта С в исходной матрице, а-ц - значение j-го признака /7, у 1-го субъекта, - значение к-го свойства Свк (поведенческой готовности) у i-ro субъекта.

Специфика построения описания субъекта на основе анализа социологических опросов потребовала расширения множества типов внутренних истинностных значений: a,j €{+1, +1/2, 0, -1/2, -1, т}, цл е{+1, +1/2, 0, -1/2, -1, т}. Здесь +1 интерпретируется как ответ "да" в социологической анкете, +1/2 - ответ "скорее, да", 0 - противоречивый ответ ("и да, и нет"), -1/2 - ответ "скорее, нет", -1 - ответ "нет", т -отсутствие информации ("нет ответа"), причем сами эти оценки есть результат содержательной интерпретации, порожденной интуицией экспертов (социологов и психологов), ответов респондентов на более сложные комплексы вопросов. Примеры построения таких оценок приведены далее - в части, касающейся описания Главы III.

Операция сходства субъектов в этом случае задается матрицей

о + 1 + 1/2 0 -1/2 -1 X

+1 + 1 + 1/2 X 0 0 X

+ 1/2 + 1/2 + 1/2 г 0 0 X

0 X х 0 г X X

-1/2 0 0 X -1/2 -1/2 X

-1 0 0 X -1/2 -1 X

г X X X X X X

Для устранения субъективизма в представлении предлагается [17, 18, 20]а использовать нестандартный логический аппарат - логику аргументации [21], которая в таком случае является средством для формализации и структурирования интуиции исследователя-экспериментатора, т.е. повышения уровня формализации социологических данных,- При этом щ оказывается результатом оценивания средствами лотки аргументации (и представляет объективизированные субъективные данные), использующей пространство аргументов "за" и "против". ±1/2 понимается тоща как отношение мощностей множеств аргументов "за" и "против" (например, +1/2, если аргументов "за" больше: чем аргументов "против", в противном же случае - -1/2.

Представление самого отношения =>(* также может осуществляться двумя способами.

1). Оценка отношения =>i*, как и характеристики субъекта, представляет собой экспертную интерпретацию ответов респондента на специально подобранный комплекс вопросов. В данном, самом простом

случае, оценка высказывания С,=>1С7/£ ("¡-й субъект обладает к-м

свойством") совпадает с ¡.¡ц.

2). Опенка высказываний вида представляющих отношение

=>!*, где субъект С, представляется в виде &„(/7,1,..., Пх) (определение

неассоциативной конъюнкции &„ см. в [21]) совпадает со значением

(&п(/7, ,..., Пх)^>Сик) по таблице истинности (см.ниже) для импликации э

в лотке аргументации из [21]. Для элиминации традиционных

"парадоксов" импликации з (а. из лжи (-1) следует все, что угодно; б.

истина (+1) следует из всего), которые могут быть неинтерпретируемыми

а.

в эмпирическом массиве данных, вводятся слабо релевантная з и сильно с*,

релевантная з (см.таблицу) каузальные импликации. Минимизируя количество неинтерпретируемых в рамках рассматриваемой задачи импликаций, мы получаем средство объективизации отношения =>]* [20]а.

3 1 -1 О г с,. 13 1 -1 0 г г.1, 3 1 -1 0 г

1 1 -1 0 г 1 1 -1 0 г 1 1 -1 0 г

-1 1 1 1 1 -1 1 Г г г -1 г т г г

0 1 -1 1 г 0 1 -1 г г 0 г -1 г г

т 1 -1 0 1 г 1 -1 0 г г г -1 0 г

Таким образом, объективизация субъективных данных требует изменения архитектуры ИнтС-ДСМ для социолошческих исследований. Построение оценок наличия или отсутствия признака средствами логики аргументации и синтез самого отношения с помощью релевантной импликации, т.е. приведение исходной БД к виду, аналогичному таблице эксперимента в науках о жизни, необходимо осуществить до использования ДСМ-рассуждения (ППВ-1 и ППВ-П).

Располагая структурированным описанием субъекта, его установок и поведения, мы можем последовательно рассматривать 2 типа задач: а), задачу социальной психологии "субъект=>установки"; б), задачу собственно социологии "субъект=>поведение" (с учетом установок).

Применение ДСМ-метода в области социального анализа требует еще одного фундаментального дополнения: адекватной модификации используемых процедур (при неизменности правил вывода ППВ). Для гуманитарных исследований очевидно недостаточно традиционно используемых в ДСМ-логике 4-х типов внутренних истинностных значений. Мы начали с введения нового типа истинностного значения 8 -отсутствие информации, "не знаю" [11, 12, 15, 16]а, которая интерпретируется как отсутствие у опрашиваемого информации о

предмете (в противоположность конфликту аргументов "за" и "против", который означивается нулем 0). Таким образом, используемая логика типов истинностных значений оказывается 5-значной.

Введенное истинностное значение 8 процедурно интерпретируемо в рамках ДСМ-метода, причем для обработки 9-данных J(ea)Qt=>\Y) вводится специальный предикат M°a,„(V,W), который используется в ППВ-1 (для поиска причин) и определяется< аналогично M+an(V,W) из [19] для обработки положительных примеров J(+i,n)(X=>iY). Для ППВ-Н также вводится специальный предикат nen(V,W), формулируются аксиомы каузальной полноты (смысл аксиомы: "по завершении вычислений мы должны для каждого примера из начальной БД иметь объясняющую этот пример гипотезу") и каузальной непротиворечивости (смысл: "никакие примеры из начальной БД не должны включать причин ни для каких иных значений"), репрезентирующие критерий достаточного основания принятия гипотез к.д.о.п.г.

Следующий раздел Главы II посвящен применению ДСМ .етода для анализа шкалированных данных: с новыми типами ....утренних истинностных значений - +1/2 и -1/2 - для характеризации степеней наличия или отсутствия у объекта свойств. Возможны три стратегии изучения таких эмпирических данных.

1). Предполагается, что различие в степени несущественно, важна лишь направленность (+ или -). Тогда истинностные значения +1/2 и +1 (равно как и -1/2 и -1) сливаются, и мы возвращаемся к традиционным для ДСМ-метода четырем типам истинностных значений (см. выше).

2). ±1/2 рассматривается как слабая (недостаточно выраженная) ±1 соответственно, VXVY(y(1,0)(X=>iY)->/<i,o>(X=>iY)). В этом случае для получения гипотез, причинно обуславливающих отношение =>i* с оценкой +1/2, мы, наряду с примерами, имеющими оценку +1/2, обозреваем и примеры с оценкой +1. Формально этот процесс описывается предикатом M^„(V,W,k), распознающим локальное сходство на (+1/2)- и (+1)-примерах ./(-^(Z/r^iUj) и ./(i,n)(Z/=>iUy), i = 1,..., р, j = р+1,..., к, где к - переменная (1 < р < к, к > 2) (ср. [19]); для -1/2 -симметрично.

Аналогично, предикат для (+1/2)-правил 2-го рода (правил предсказания ранее неизвестных свойств новых объектов) n*'(V,W,k) включает подформулы, выражающие утверждение, что V содержит положительные (+1/2)- и (+1)- причины Х\,...,Хр и Хр+],...,Х^ наличия

свойств У ],..., Уд. соответственно, причем V/ полностью покрывается этими множествами свойств (для -1/2 - симметрично).

3). Механизмы проявления различных степеней наличия или отсутствия свойств различны. Тогда УХУУ-чС/ц.о^Х^У)—к/<-*-,о)(Х=>1У)), для обработки фактов У<1,П)(Х=>1У) (п - номер шага вычислений) вводятся

~ 4-1 ~ +

специальные предикаты М^С^^к), аналогичные Мап(У,\У,к) для

фактов /(1,„>(Х=^1У) (см [19]), и П^ЛУ.к), аналогичные П;(У,\У,к) (для -1/2 и -1 - симметрично), и далее применяется стандартная схема ДСМ-рассуждения.

Наконец, последний раздел главы посвящен варианту ситуационного анализа поведения - контекстному анализу.

Выше уже говорилось, что потребности ряда эмпирических приложений привели к созданию так называемого "обобщенного метода" [18], ■ [13]а, формализующего тернарное представление причинно-следственного отношения: Т(\,Ху/) - "подобъект V есть причина наличия (отсутствия) множества свойств У/ при отсутствии помех ("тормозов") из множества Х\ Следствием фармакологической интерпретации является рассмотрение в обобщенном методе в качестве элементов множества тормозов X (контекста проявления причины) и самой причины V объектов одной природы (переменных сорта 1).

Очевидно, однако, что (социальное) поведение субъекта осуществляется в неких внешних обстоятельствах, т.е. факторы, способствующие или препятствующие тому или иному поведению, лежат и вне личности. Это соображение, отнюдь не отменяющее охарактеризованный прежде "постулат поведения" и согласующееся с представлением о задаче изучения поведения как задаче макросоциологической, привело нас к необходимости переосмысления контекстного анализа. Наш подход может рассматриваться как первый шаг к изучению ситуационного поведения, т.е. отношения "(субъект, ситуация)=>поведение".

Пусть и(5) = {сь..., ср} - множество сопутствующих (способствующих или сдерживающих) факторов, Z,• - внешние факторы, сопутствующие поведению /-го субъекта, 7,-, е2""'

Вместо бинарного предиката Х=>)У введем тернарный предикат Е(Х,7,У) - "объект X в обстоятельствах (при наличии факторов) Ъ обладает (не обладает) множеством свойств У". Бинарный предикат У=>2\У заменим на тернарным предикат Тр1(УД\У) - "подобъект V в

обстоятельствах (при наличии факторов) из множества 2 есть причина наличия (отсутствия) множества свойств

Для описания условий, характеризующих наличие (+)-причины V для множества свойств при наличии способствующих факторов из 2 определяется предикат М* рг>„(У ,2,У/) (для (-)-причины - М ;,,,,„( V,2, \У) соответственно) - аналогично предикату обобщенного сходства Мд£>п(УД>У) из [18], [13]а. Однако, подчеркнем еще раз, что

существенная разница между этими предикатами заключается, прежде всего, в характере контекста 2 и X . Элементы множества тормозов X из Мдг п(У,%,"\У) суть подсбъекты (из 2и<"), тоща как элементы множества факторов 2 из М^„(У^) представляют внешние обстоятельства (из

2и"), в которых реализуются причинно-следственные отношения.

В существующей версии интеллектуальной системы практически реализована пока что простая схема ДСМ-метода - без учета контекста.

Экспериментальное обоснование адекватности предлагаед э подхода изучению социального поведения нашло свое отражение в Главе III.

Проблема детерминации социального поведения субъекта является одной из ключевых и труднейших теоретико-практических проблем в социологии и социальной психологии. Известен парадокс Лапьера, обнаружившего явное противоречие между намерениями (социальными установками) личности и фактическим поведением, что объясняется множеством детерминирующих ■ социальное поведение факторов (социальных и индивидуально-личностных). Мы попытались подойти к решению этой проблемы, опираясь на описанный выше подход к моделям предметной области и моделям принятия решений.

С точки зрения социальной психологии и социологии основой рассматриваемого подхода является диспозиционная теория регуляции социального поведения личности [29]. Согласно этой теории, социальное поведение субъекта детерминировано иерархической системой его предрасположенностей (диспозиций) к определенному восприятию условий деятельности и реагированию на социальную ситуацию в протяженном и кратком временном континууме.

Высшие уровни диспозиционной иерархии (системы ценностей), обусловленные социокультурной принадлежностью индивида, регулируют социально поведение личности в смысле общей стратегии, направленности.

Обобщенные социальные установки (в ряду которых и нормативные установки как результат аккумуляции жизненного опыта в типичных социальных ситуациях) несут ответственность за выбор тактики социального действия.

Ситуативные социальные установки - итог множественных воздействий. Это - непосредственно поведенческая готовность к реагированию на конкретную социальную ситуацию.

Рассматривая поведение субъектов как проявление регулятивных свойств диспозиционной системы, мы предприняли попытку выдвижения гипотез о структурировании и детерминации причинно-следственных связей отношения "субъект=>поведение".

В экспериментальной деятельности мы опирались на исследования проф.В.А.Ядова и его сотрудников [7, 12, 14, 15].

Как уже говорилось, мы используем структурное описание субъектов (индивидуумов) в виде множеств дифференциальных признаков -биографических, индивидуальных и социальных характеристик, реализующее постулат поведения. Эти множества формируются как результат специальной обработки данных социологических опросов, куда, соответственно, включаются

• данные (вопросы) об объективном статусе респондентов (возраст, материальное положение и т.п.);

• данные об индивидуально-психологических характеристиках испытуемых;

• данные об обобщенных социальных установках ценностно-нормативного характера.

Первичные (исходные) данные, непосредственно полученные как ответы на вопросы интервью и тестов агрегируются и представляются таким образом, что определенная комбинация ответов характеризует обобщенный признак (свойство).

N и содержание вопроса значения ответов итог

58. Те, кто судится с администрацией, -сутяги и выскочки. 60. Тот, кто конфликтует с начальством, мешает всем работать. 76. Лучше не конфликтовать с администрацией , а подождать, пока предприятие выйдет из кризиса. 81. Если кому-то не правятся порядки на предприятии - пусть увольняется. 1. Если не менее, чем на 3 вопроса ответ "да" (+1) +1

2. Если не менее 2 ответов "да", остальные противоречив!.'! (0) + 1/2

3. Если любые два "да" и два "нет" 0

4. Если не менее 2 ответов "пег", остальные противоречивы (0) -1/2

5. Если не менее, чем на 3 вопроса ответ "нет" (-1) -1

6. Если все противоречивы (0) т

В таблице приведен пример формализации пространства признаков -построение дифференциального признака 8.3. "Зависимость от администрации".

Для анализа был рассмотрен частный случай социального поведения -коллективное поведение рабочих (на примере участия или неучастия в забастовках). Эмпирической базой эксперимента были данные, полученные в исследовании рабочих двух предприятий: завода "Арсенал" в Санкт-Петербурге (157 респондентов) и завода тракторных гадроагрегатов в г.Ельце (132 респондента). Выборку составили производственные рабочие, в основном среднего возраста. Эти предприятия существенно отличаются друг от друга по социо-культурным параметрам, по состоянию трудовых отношений и стадии развития трудового конфликта (о наличии конфликтов на предприятиях было известно заранее). Это позволяет в дальнейшем (при анализе поведения не просто ограничиться описанием субъекта, но и включить такой параметр, как "социальный контекст" [20]а, что можно рассматривать как некоторое приближение к изучению отношения "(субъект, ситуация) => поведение".

Логико-комбинаторная основа подхода неизбежно сказывается на чувствительности метода к случайным данным. Если эмпирический материал не включает в себя знаний о предметной области (пусть и плохо формализованных), а представляет собой по большей части набор несистематизированных данных, результаты экспериментов приобретают характер "комбинаторного взрыва"..

В результате эксперимента с исходными данными, подготовленными для традиционной (статистической) обработки, было получен^ около 10 тыс. гипотез о характеристиках личности, определяющих т». ши иные поведенческие готовности (ситуативные социальные установки). Такие совершенно неудовлетворительные результаты потребовали, прежде всего, упорядочения, систематизации данных, т.е. уточнения социологической модели причинно-следственных отношений: были обобщены некоторые комплексные характеристики (дифференциальные признаки) субъекта; для ряда характеристик было уточнено понятие сходства. Слабая представленность негативных примеров в исходном массиве данных побудила нас сформировать симметричную модель социального поведения (в соответствии с требованиями (±)-мира W(±)) на основе противопоставления содержательно антагонистических поведенческих установок. Так, поведенческие установки 7.1. "Войду в забастовочный комитет" и 7.5. "Поступлю, как большинство", репрезентирующие 2

противоположных типа поведения - инициативное и подражательное, соответственно, - были объединены в одну установку 7.7.

Таким образом, уже на этом этапе метод оказался полезным инструментом повышения уровня формализации знаний и уточнения социологической концепции.

При переструктурировании данных, применении более строгих критериев отбора и построения пространства признаков, число гипотез уменьшилось до нескольких сотен. Таким образом, представленные структуры данных прошли своеобразный тест на организованность и упорядоченность.

Полученные результаты позволяют рассматривать ДСМ-метод как высокоформализованнын вариант качественного анализа социальных данных и уточнения моделей.

1. Предлагаемый метод стимулирует логическую систематизацию как самих данных, так и собственно социологических моделей. Выяснилось, например, что признаки, характеризующие восприятие рабочими разных аспектов трудовой ситуации, свидетельствуют о существовании одних и тех же комплексов. Так, признаки "лояльность к директору, зависимость от предприятия, установка на патернализм, на переговоры, отсутствие потребности в рабочих организациях", в разных сочетаниях свидетельствуют о существовании комплекса "корпоративизм социалистический коллективизм". Установка на переговоры и непризнание закона - о наличии комплекса "консенсуализм".

2. Этот метод позволяет выработать более высокий уровень формализации данных и знаний - из большого набора разнородных признаков на основе содержательной интерпретации, стимулированной требованиями его применимости и опирающейся на социологические концепции, а в дальнейшем - и на аргументационные модели, - строится пространство агрегированных характеристик (дифференциальных признаков);

3. В отличие от традиционных социологических способов анализа, где мы имеем дело с усредненным субъектом, обезличенной типической моделью, при использовании данного метода субъект выступает явным образом, и построение гипотез и прогноз осуществляется конкретно для каждого отдельного субъекта. Кроме того, при использовании методов статистического анализа всегда существует проблема вычленения прямых, косвенных и мнимых связей между признаками. Невозможно также сделать достоверные выводы о причинно-следственных связях между признаками. Соответственно, объект изучения "рассыпается" на признаки,

и адекватность социологического описания социальной реальности становится задачей не метода, а воображения исследователя.

На первом этапе, основной задачей которого была отработка методических средств и стратегий анализа, были получены и содержательные результаты, позволяющие сформулировать некоторые гипотезы для построения типологии социальных субъектов с определенными поведенческими намерениями.

Были выявлены эмпирические зависимости, характерные для тех или иных типов социального поведения. Так, были получены гипотезы о поведенческой готовности: положительные (к участию в забастовке) и отрицательные (к неучастию в забастовке).

(+)-гипотеза (-)-гипотеза

3.1. ощущение себя наемным работником +1

3.3. ощущение себя совладельцем -1 3.3. ощущение себя совладельцем +1

4.7. нонконформизм +1 4Л. индивидуалистская ориентация +1

4.8. зависимость от администрации -1 5.2. установка на силовые методы -1

5.4. потребность в рабочих организациях +1 6.4.1. низкий уровень материального положения +1

6.1.3. возраст 46-55 лет +1 6Л.З. возраст 46-55 лет +1

Иными словами, предлагаемый подход делает возможным индивидуальное предсказание поведения, когда комбинаторный анализ недоступен (в силу значительного объема информации) человеку.

Результатом стала совокупность сходных индивидуальных типов, выделяемых анализом вариантов поведения с помощью логико-комбинаторного метода. Совокупности признаков, формирующие пространство детерминации поведенческих готовностей, свиде-лпьствуют о наличии социальных типов. Были выделены и проинтерп! • "ированы признаки некоторых социальных типов, представляющих собой социологические обобщения (условно называемые "метафорами"), что позволяет говорить об используемом методе как о средстве полуавтоматического формирования социологических понятий с использованием экспериментальных данных. Примеры таких совокупностей признаков, вкупе с метафорическими их характеристиками, приведены ниже.

С другой стороны, полученные гипотезы о (±)-причинах можно рассматривать как характеристические признаки устойчивых кластеров ("квази-социальных групп"). Тем самым, ДСМ-метод используется как метод классификации, и возникает задача сравнения такого подхода с

классическими (статистическими) методами классификации и кластеризации социологических данных.

Таким образом, существенной особенностью предлагаемого подхода является использование машинного обучения для формирования понятий предметной области (социологии) и кластеризации экспериментальных данных.

Типы социальных субъектов, не участвующих в забастовках, выделенные с помощью ДСМ-метода

Используемые признаки Комплексы Метафоры

СПб

Низкий уровень материального положения, отсутстпие агрессивности, ощущение себя совладельцем ма предприятии, индивидуализм изолированность, социальная дезориентация, дефицит социальных ресурсов, жизненная пассивность Миролюбивый бедняк, простодушно верующий в справедливость

Отсутствие зависимости от администрации, ощущение себя совладельцем, индивидуализм, стремление к кооперации, непризнание закона, низкий уровень материального положения адаптированность, профессионализм, личностная автономия, способность к социальному взаимодействию, склонность к стабильности Сам по себе (левак)

Индивидуализм, непризнание закона, ощущение враждебного окружения, низкий уровень материального положения фрустрация, отчуждение Обиженный бедняк

Индивидуализм, непризнание закона в сочетании с желанием "договариваться", средний уровень материального положения индивидуализм-конссисуализм Крестьянин, потерявший опору ("Хуторянин в столице")

Елец

Зависимость от предприятия, ощущение себя совладельцем, лояльность к директору, низкий уровень материального положения коллективизм-корпоративизм Советский рабочий

Отсутствие потребности в опеке со стороны сильного (директора), отсутствие потребности в рабочих организациях индивидуализм Потерянный одиночка

Пролетарская солидарность, лояльность к директору, непризнание закона но и отсутствие экстремизма, низкий уровень материальною положения солидарный копсепсуалнзм Честолюбивый подхалим

Зависимость от предприятия, коллективизм, непризнание закона в сочетании с установкой на коллсктнвизм-корноразивизм, социальное одиночество Советский коллективист

переговоры, отсутствие потребности в рабочих организациях

СПб, Елец вместе

Зависимость от предприятия, лояльность к директору, установка на переговоры, отсутствие потребности в рабочих организациях зависимость, социальное одиночество, конформизм Крепостной директора

Осуждение забастовок, установка на переговоры, низкий-срсдний уровень материального положения зависимость и лояльность Боязливый одиночка, обыватель

Осуждение забастовок и экстремистских действий в сочетании с непризнанием закона, коллективизм, низкий уровень материального положения пассивность, коллективизм, коисенсуализм Мирный коллективист

коллективистская солидарность, патернализм, лояльность к директору, низкий уровень материального положения зависимость, коллективизм- корпоративизм Жаждущий опеки

Применение правил 2-го рода ППВ-Н для предсказания поведения может заинтересовать исследователя, если возможна валидация этого предсказания во времени - что трудно осуществить практически. По счастливому стечению обстоятельств для части респондентов из Санкт-Петербурга мы располагали информацией о реальном их участии в предыдущей забастовке, не имея при этом информации об их поведенческих установках ((т)-примеры из БД). Это позволило провести как эксперимент по установлению адекватности поведения установкам (ср. упоминавшийся выше парадокс Лапьера) (изучение гношения "(субъект, установки)=>поведение"), так и косвенную валидацию доопределения (т)-примеров средствами ДСМ-метода - сравнением предсказанных поведенческих готовностей респондентов с опытом их реального участия в коллективных акциях.

Так, из 157 респондентов 32 имели оценку х для поведенческой готовности (ПО 7.2. "Буду участвовать в забастовке" и +1 для реального участия (РУ). Из них 31 были доопределены как положительные для ПГ, 1 - как противоречивый. Из 16 респондентов с оценкой х для ПГ и -1 для РУ 2 были доопределены как противоречивые, 14 - как положительные (при этом 3 из этих отрицательных по РУ примера не удовлетворяют критерию достаточного основания, т.е. не объяснены). Такой результат не вызывает удивления, если вспомнить, что и в исходных данных есть субъекты, интенции которых не совпадают с их реальным поведением (парадокс Лапьера).

Несовпадение намерений (поведенческих готовностей) с реальным поведением может, помимо прочего, также свидетельствовать о необходимости уточнения социологической модели, в частности, выбора пространства признаков.

Анализ полученных результатов позволяет говорить о взаимной стимулирующей роли используемого метода и решаемой задачи. В отличие от традиционных для социологии методов, ще мы имеем дело с усредненным субъектом, ДСМ-метод предусматривает учет индивидуальности. Необходимая для успешной работы метода логическая систематизация данных, влекущая, в частности, уточнение социологической модели, служит целям повышения уровня формализации предметной области. И, наконец, метод оказывается инструментом формирования эмпирических понятий, примером чему служат упомянутые выше "метафоры" социологических типов, и, как следствие, может рассматриваться как полезное подспорье для порождения социологических концепций.

С другой стороны, потребности решаемой задачи привели к необходимости заметного развития теории ДСМ-рассуждений [20]а. В рамках самого метода (внутреннее расширение) возникла необходимость увеличения числа типов внутренних истинностных значений: оценка отношений =>,* (/=1, 2) расщепляется, вводятся степени истинности + ^ -

"скорее, да" - и - "скорее, нет". Кроме того, возникает представление

о "контексте поведения" (описывающем внешние обстоятельства), вводятся переменные нового сорта, характеризующие факторы, которые способствуют или препятствуют тому или иному поведению. Но и этап подготовки данных потребовал существенного изменения аппарата (это изменение может быть названо внешним). Сюда относится использование логики аргументации [21] при построении оценок наличия или отсутствия признака [17 - 20]а, а также построение оценки самого отношения с помощью релевантной импликации [9], [17 - 20]а (пока что оценка отношения =>1* извлекается непосредственно из эмпирических данных -она формируется на основе экспертного анализа ответов респондентов, проводимого социологами и психологами).

Можно добавить еще, что общий успех работы зависит от усилий обеих сторон: социологи обеспечивают адекватное представление эмпирических данных и знаний, разработчики ИнтС-ДСМ - адекватный способ извлечения этих знаний.

В Заключении приводятся основные результаты работы, а также обсуждаются открытые проблемы.

В то время, как в науках о жизни основой рассуждений являются эмпирические данные, в гуманитарных науках данные зависят от субъективных оценок и неточных описаний. Формальная аргументация объективизирует субъективные данные, в результате чего такие данные могут рассматриваться как исходные для дальнейшего правдоподобного рассуждения, которое порождает эмпирические зависимости, относящиеся к социальной и социопсихологической реальности.

Другой непростой частью этой задачи является создание логических средств для представления (или, в дальнейшем, синтеза) отношения "субъект=>поведение" с последующей валидацией предложенного представления.

Использование средств логики аргументации для организации знаний социолога открывает новые возможности формализац трудно формализуемых областей гуманитарного знания, в том числе, и социологического. Однако практическое осуществление этой формализации с неизбежностью потребует применения комбинаторных возможностей вычислительной техники.

Описание субъекта в виде множества дифференциальных признаков, использованное в описанных экспериментах, есть лишь первый шаг к более сложному описанию субъекта в виде системы отношений (которые пока наличествуют в описании имплицитно, как основанные на интуиции социолога агрегированные признаки из выбранных систем вопросов).

Наконец, включение ситуации (и как вырожденного ее случая -контекста) в круг рассматриваемых факторов сближает предлагаемую формализацию с представлением К.Поппера [11] о логике социальных наук, как логике ситуационной.

Поэтому учет ситуации и использование тернарного отношения причинности представляется необходимым этапом в развитии интеллектуальной системы типа ДСМ

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана система представления знаний для задачи "субъект=>поведение". Созданы начальные элементы языка представления социологических данных и знаний и построения гипотез о поведении средствами машинного обучения.

2. Сделаны необходимые модификации ДСМ-метода для анализа социологических данных. Решена в первом приближении задача структурации эмпирических социологических данных. Созданы

формальные рамки для развития аргументации (которая в гуманитарных науках весьма часто заменяет доказательство) и объективизации субъективных данных.

3. Разработана архитектура интеллектуальной системы типа ДСМ для задачи "субъект=>поведение". Сделаны первые шага в создании средств формализованного анализа данных о социальном поведении индивида и малых групп, создан аппарат установления детерминант индивидуального поведения, а также обнаружена возможность косвенной валидации прогноза поведения.

4. Экспериментальными результатами подтверждена адекватность предлагаемого подхода рассматриваемым задачам социологии. Выделение социальных типов, представляющих собой социологические обобщения, позволяет рассматривать метод как средство автоматизированной поддержки индуктивного формирования социологических понятий.

В самом общем смысле результатом работы можно считать создание рамок конструктивной метатеории в социологии, что можно рассматривать как основание для последующего использования вычислительных процедур на основе предварительной логической систематизации социологических данных и знаний.

Формальный аппарат, предложенный в настоящей работе, может служить не только логическим средством анализа эмпирических социологических данных о поведении социальных субъектов (индивиды, малые группы), но может быть также применен для построения формальной теории каузального объяснения социального поведения индивидуального субъекта (в смысле "понимающей социологии" М.Вебера [2]). Это обстоятельство позволит средствами современной лотки и интеллектуальных систем уточнить некоторые понятия, относящиеся к характеризации социального поведения.

Основные результаты работы изложены в следующих публикациях.

[1] Забежайло М.И., Михеенкова М.А., Финн В.К. ДСМ-метод и экспертные информационные системы // Школа-семинар "Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности". Телами, 29 октября - б ноября, 1983, Тезисы докладов. Москва. ВИНИТИ. 1983, с.53-56.

[2] Михеенкова М.А., Забежайло М.И. О программной реализации одного метода порождения гипотез // Школа-семинар "Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности", Телапи, 29 октября - 6 ноября, 1983, Тезисы докладов,, Москва, ВИНИТИ, 1983, с.92-95.

[3] Михеенкова М.А., Авндон В.В., Суханова С.А. Распознавание эмпирических закономерностей па массиве психотропных соединений // "Проблемы искусственного

интеллекта и распознавания образов". Тезисы докладов конференции. Киев. Май 1318, 1984, т.2, с.82-85.

[4] Михеенкова М.Л., Авидон В.В., Суханова С.А. О программной реализации ДСМ-метода автоматического формирования гипотезе неодноэлсмснтпым множеством признаков// НТИ, еер.2. 1984, № 11. с.20-26.

[5] Михеенкова М.А. О программной реализации ДСМ-метода автоматического порождения гипотез // Школа-семинар "Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности", Кутаиси, Апрель 22-28, 1985, Тезисы докладов, Москва, ВИНИТИ, 1985, с. 153-156.

[6] Михеенкова М.А., Финн U.K. Об одном классе экспертных систем с неполной информацией // Известия АН СССР, сер.Техническая кибернетика, 1986, № 5, с.82-103.

[7] Михеенкова М.А. Об экспертных системах тина ДСМ // НТИ, сер.2, 1987, № 9, с.23-31.

[8] Забежайло М.И., Ивашко В.Г., Кузнецов С.О., Михеенкова М.А., Хазановский К.П., Аншаков О.М. Алгоритмические и программные средства ДСМ-метода автоматического порождения гипотез II НТИ, сср.2, 1987, № 10, с.1-14.

[91 Михеенкова М.А. Представление вопросов в ЭС тина ДСМ // II Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект-90", Минск, Октябрь 22-25, 1990, Труды конференции, т.З, с.73-76.

[10] Михеенкова М.А., Финн В.К. Обобщенный ДСМ-мстод как реализация контекстуального причинно-следственного отношения // III Всесоюзная нференция "Искусственный интсллект-92", Тверь, Октябрь 19-25, 1992, Труды копд. . ;нции, т.1, с. 84-85.

[11] Finn V.K., Mikheyenkova М.А. Logical frameworks for intellectual systems of public opinion poll analysis II East-West Conference on Artificial Intelligence, Moscow, September 7-9, 1993, Proceedings, pp.319-323

[12] Finn V.K., Mikheyenkova M.A. On the application of JSM-mcthod of automatic hypotheses generation in sociological investigations // Artificial Intelligence News, special issue. Moscow, 1993, pp.91-98.

[13] Финн B.K., Михеенкова М.А. Некоторые проблемы обобщенного ДСМ-метода автоматического порождения гипотез // Семиотика и информатика, выи. 33, Москва, Наука, 1993, с. 136-163.

[14] Финн В.К., Михеенкова М.А. Отражение рефлексии в ДСМ-системе автоматической) порождения гипотез // Международный симпозум "Рефлексивные процессы", Москва, Май 14-18, 1994, Материалы симпозиума, с.59.

[15] Михеенкова М.А. Особенности применения ДСМ-метода автоматического порождения гипотез в гуманитарных исследованиях // IV Национальная конференция с международным участием "Искусственный ннтсллект-94". Рыбинск, Сентябрь 15-21, 1994, Труды конференции, т.2, с.281-286.

[16] Mikheyenkova М.А. Application of JSM-rcasoning to problems of sociology // 10-th IEEE international Symposium on intelligent Control, Proceedings of the 1995 1SIC Workshop, Monterey, California, August 27-29, 1995, pp.429-433.

[17] Mikheyenkova M.A., Daniliova E.N., Finn V.K., Ivashko V.G., Yadov V.A. Application of JSM-methoil of automatic hypotheses generation to some problems of

sociology // Workshop on Applied Scmiolics, European Confercncc on Artificial Intelligence-95, Budapest, August 12-16, 1996, p.22-25.

[18] Данилова E.H., Ивашко В.Г., Климова С.Г., Михеенкова М.А., Финн В.К., Ядов В.А. Применение ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для исследования социального действия (соотношение индивидуально-личностных и социальных факторов) Н V Национальная конференция с международным участием "Искусственный интеллект-96", Казань, Октябрь 5-11, 1996, Труды конференции в 3 томах, т.2, с.329-335.

[19] Finn V.K., Mikheyenkova М.А. Application of JSM-Theory of Plausibe Reasoning to Social Data Analysis and Social Actions Prediction // International Conference on Intelligent Systems and Scmiotics, Gaithcrsburg, MD. September 22-25, 1997, Proceedings, p.92-95.

[20] Михеенкова М.А. ДСМ-мстод правдоподобного рассуждения как средство анализа социального поведения // Известия РАН, сср.Теория и системы управления,

1997, № 5, с.62-70.

[21] Михеенкова М.А. Изучение социального поведения средствами ДСМ-метода правдоподобного рассуждения // 3-я международная конференция "Информационные ресурсы. Интеграция. Технологии. НТИ-97", Москва, Ноябрь 26-28, 1997, Материалы конференции, часть вторая, с. 3.

[22] Данилова E.H., Михеенкова М.А., Московский С.С., Финн В.К. Об одной модели детерминации социального поведения // VI Национальная конференция с международным участием "Искусственный инто1лект-98", Пушино, Октябрь 5-11,

1998, Труды конференции в 3 томах, т.2, с.617-625.

[23] Данилова E.H., Климова С.Г., Михеенкова М.А. Возможности применения логико-комбинаторных методов для анализа социальной информации // Социология-4М, 1998 (в печати).

ЛИТЕРАТУРА

[1] Арчер М. Реализм и морфогенез // Социологический журнал, 1994, № 4, с.50-

68.

[2] Вебер М. Понимающая социология // Избранные произведения, М., 1990.

[3] Гергей Т., Финн В.К. Об интеллектуальных системах // в сб.: "Экспертные системы: состояние и перспективы", М.: Наука, 1989.

[4] Гусакова С.М., Панкратова Е.С. Принципы построения интеллектуальной системы типа ДСМ для прогнозирования канцерогенности химических веществ // НТИ, сер.2, 1996. № 11, с. 16-20.

[5] Гусакова С.М., Финн В.К. Сходство и правдоподобный вывод И Известия АН СССР, сер.Техническая кибернетика, 1987, № 5, с.42-63.

[6] Дюркгейм Э. Метод социологии, в кн. "Социология", М.: Канон, 1995.

[7] Климова С.Г,, Данилова E.H. Формирование солидарного сознания в рабочей среде II М.: ИНИОН РАН, 1998.

[8] Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной. М.: Книжное дело, 1900.

[9] Панкратов Д.В. О двух проблемах, возникающих при поиске закономерностей в социологических данных с иомошыо ДСМ-метода // НТИ, сер.2, 1998, №4, с.

[10] Парсонс Т. Функциональная теория изменения // Антология американской социологической мысли, М.: Наука, 1997.

[11] Поппер К. Нищета историцнзма. М.: Издательская группа "Прогресс", 1993.

[12] Солидаризация в рабочей среде. Социальное и индивидуальное (под ред. В.А.Ядова), М., Изд-во ИС РАН, 1998.

[13] Сорокин П. Человек. Цивилизация.Общество. М.: Изд-во Политической литературы, 1992.

[14] Социальная идентификация личности (под ред.В.А.Ядова), ? Изд-во ИС РАН, 1993.

[15] Социальная идентификация личности-2 (под ред.В.А.Ядова), М., Изд-во ИС РАН, 1994.

[16] Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии М.: Стратегия, 1998.

[17] Финн В.К. Правдоподобные выводы и правдоподобные рассуждеиия // Итоги науки и техники. сер. "Теория вероятностей. Математическая статистика. Теоретическая кибернетика.", Т.28, 1988, с.3-84.

[18] Финн В.К. Об обобщенном ДСМ-методе автоматического порождения гипотез // Семиотика и информатика, вып.29, М.: Наука, 1989, с.93-123.

[19] Финн В.К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ // Итоги науки и техники, сер. "Информатика", Т.15, 1991, с.54-101.

[20] Финн В.К. Об интеллектуальных системах автоматизированной поддержки научных исследований // НТИ, сер.2, 1996, № 5-6, с.1-2.

[21] Финн В.К. "Об одном варианте логики аргументации", НТИ, сер.2, 1996, № 5-6, с.3-19.

[22] Финн В.К. Синтез познавательных процедур и проблема индукции // НТИ, сер.2, 1999, № 1-2 (в печати).

[23] Фромм Э. Из плена иллюзий. Душа человека. М.: Республика, 1992.

[24] Хвостова К.В., Финн В.К. "Гносеологические и логические проблемы исторической науки", М.: Наука, 1995.

[25] Хвостова К.В., Финн В.К. "Проблемы исторического познания в светс современных междисциплинарных исследований", М.: Из-во РГТУ, 1997.

[26] Сб."Экспертиыс системы: состояние и перспективы", М.: Наука, 1989.

[27] Balzer W., Tuomela R. A fixed point approach to collective attitudes // Contemporary Action Theory, vol.11, 1997, pp.115-142.

128] Finn V.K. JSM-reasoning for control in open (±)-worlds // 10-th IEEE international Symposium on intelligent Control, Proceedings of the 1995 ISIC Workshop, Monterey, California, August 27-29, 1995, pp.75-79.

[29] Yadov V.A. The Concept of dispositional Regulation of Individual Social Behaviour // Soviet Psychology. Vol.XXIV. N4. Summer, 1986.

[30] Zabezhailo M.I., Finn V.K. et al. "Plausible Application of Intellectual Systems of JSM-type", 10-th IEEE international Symposium on intelligent Control, Proc. of the 1995 ISIC Workshop, Monterey, California, August 27-29, 1995, pp.99-108.

[31] Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory possibility // Fuzzy Sets and Systems, 19(76 - 93) v.l, pp.3-28.

51 ■ УУ

РОССИЙСКАЯ МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ

АКАДЕМИЯ НАУК РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ИНСТИТУТ НАУЧНОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

На правах рукописи

МИХЕЕНКОВА Мария Анатольевна

Развитие ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для его применения при анализе социологических данных

типа "субъект=>поведение".

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

специальность 05.13.17 "Теоретические основы информатики"

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор В.К.ФИНН

Москва - 1998

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3 I. ГЛАВА I

1.1. Строение Интеллектуальных систем типа ДСМ. 24

1.2. Экспериментальное обоснование ДСМ-метода на примере задачи "структура химического соединения=>биологическая активность". 36

И. ГЛАВА II 42

2.1. Основные принципы ДСМ-метода

в применении к социологии. 47

2.2. Проблемы представления данных. 48

2.3. Анализ общественного мнения. Новый тип истинностного значения: 9 - "не знаю". 54

2.4. ДСМ-метод со шкалированной оценкой причинно-следственных отношений. 59

2.5. Контекстный метод. 67

III. ГЛАВА III 74

3.1. Представление данных. 76

3.2. Эмпирическая база и процедуры эксперимента. , 77

3.3. Методические результаты. 83

3.4. Содержательные результаты

и проблемы социологической интерпретации. 86

IV. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 94

V. ЛИТЕРАТУРА 98

ВВЕДЕНИЕ

Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель и предмет работы, сформулированы основные результаты исследований и их практическая значимость, описана структура диссертации и дана краткая характеристика ее содержания. Охарактеризованы роль и место интеллектуальных ДСМ-систем (ИнтС-ДСМ) в ряду других интеллектуальных систем (с апелляцией к проведенным ранее экспериментальным исследованиям средствами ДСМ), очерчены особенности социального знания (подчеркивающие недостаточность традиционного статистического подхода) и вызванные ими потребности модификации ДСМ-метода. Полученные экспериментальные результаты представляются нам достаточно нетривиальными (пожалуй, что, до некоторой степени, и пионерскими) и открывающими вполне обнадеживающие перспективы изучения эмпирического материала социологии и социальной психологии логико-комбинаторными средствами.

Данная работа вызвана к жизни непосредственно особенностями социального знания (характерными, впрочем, для гуманитарного знания в целом [55, 56]): отсутствием аксиоматического подхода, сложностями формирования точных понятий, необходимостью применения правдоподобных рассуждений (в частности, индуктивного вывода и аналогии) с последующим анализом их правдоподобия, трудностями построения каузального объяснения. Таким образом, налицо потребность в логической систематизации социологических знаний, т.е. выделении исходных отношений и установлении зависимостей между ними, разработке логического языка для представления знаний, формализации рассуждений и образования понятий. Этим задачам (с опорой на использование экспериментальных социологических данных) и призвана служить предлагаемая работа.

В основу предлагаемого подхода положен логико-комбинаторный ДСМ-метод автоматического порождения щпотез. Метод получил название по имени Джона Стюарта Милля, предложившего описание схем правдоподобного вывода [18], существенное обобщение, уточнение и расширение которых

средствами современной логики и составляет ядро ДСМ-метода. ДСМ-метод формализует тип рассуждений с процедурно порождаемыми фальсификаторами, расширяющий возможности исследователя для построения аргументации на достаточном (в определенном смысле) основании в условиях неполноты информации, и представляет собой логико-комбинаторный метод обнаружения причинно-следственных зависимостей на основе правдоподобных рассуждений.

Важной особенностью формализации ДСМ-рассуждений является использование логических средств, а не средств теории вероятностей и математической статистики, ибо вместо вероятностной меры (которая эффективно применима для выборок случайных событий) используется степень правдоподобия как истииностное значение при оценивании эмпирических фактов. Это обстоятельство приобретает решающее значение в тех предметных областях, где факты являются сильно зависимыми и не образуют системы случайных событий - именно к таким областям (науки о жизни, геология, социология) применима интеллектуальная ДСМ-система

Актуальность работы определяется как теоретическими, так и практическими трудностями решения задачи детерминации социального поведения.

Начать с того, что развитие гуманитарных наук как системы знаний (а не только как феноменологических дисциплин) требует логической систематизации этих знаний и формирования понятий на основе этой систематизации. Этот этап должен предшествовать этапу дальнейшего изучения эмпирического материала. Таким образом, специфика гуманитарного (социологического) знания требует решения двух задач. В первую очередь должна быть решена задача представления отношений, что достигается повышением формализации уже на уровне представления данных, структуризацией этих данных. И лишь затем возможно дальнейшее изучение представленных отношений, которое может осуществляться любыми адекватными средствами - как логическими, так и статистическими, в зависимости от представления исследователя о характере причинности в изучаемой области.

Статистические методы, традиционно используемые в социологии и социальной психологии, зачастую не способствуют выявлению реальных причинно-следственных зависимостей в социальной действительности, ограничиваясь лишь корреляционными связями. Кроме того, при таком подходе мы имеем дело со статистическим субъектом, обезличенной типической моделью.

Мы предлагаем использовать альтернативный подход, который, на наш взгляд, позволяет решить как задачу формирования отношения "субъект=>поведение" вкупе со структурацией социологических данных, так и задачу его изучения. Логико-комбинаторный ДСМ-метод автоматического порождения гипотез представляется нам адекватным средством построения детерминистской теории для открытой предметной области с обширным эмпирическим материалом и плохоформализованными знаниями. Метод формализует тип рассуждений, наиболее адекватный междисциплинарным исследованиям и расширяющий инструментарий гуманитария.

В процессе работы над диссертацией получены следующие научные результаты.

1. Разработан план архитектуры интеллектуальной ДСМ-системы (ИнтС-ДСМ) как системы, реализующей ДСМ-рассуждение и поддерживаемой интерфейсом.

2. Получено экспериментальное подтверждение адекватности ДСМ-метода тем эмпирическим областям (в совокупности называемым "науками о жизни"), где несложно добиться выполнения специфических условий применимости ДСМ-метода.

В качестве примера рассмотрена задача "структура химического соединения=>биологическая активность", в частности, для множества активностей и сложного (так называемого, "обобщенного") характера причинной зависимости.

3. Предложены средства структурации социологических данных, т.е. формализованного описания языка представления психологических и социологических данных (полученных методами формализованного интервью) с последующим синтезом отнбшения "субъект=>поведение" для задачи изучения солидарного поведения.

4. Сформулированы ДСМ-правила, адекватные выбранной модели.

5. Получено экспериментальное обоснование применимости ДСМ-метода для решения некоторых задач социологии и социальной психологии.

Практическая значимость работы заключается в создании нового инструментария для анализа социологических данных, помогающего формировать понятия исследуемой предметной области и даже - шире - фрагменты социологических теорий. Обзор данных логическими средствами, привлечение формальной аргументации и построение индуктивных обобщений обеспечивают формальное подтверждение первоначальной интуитивной концепции. В этой связи используемые методы могут рассматриваться как средства формализации эвристики.

Структура диссертации и краткая характеристика ее

содержания.

Традиционно для обработки результатов социологических исследований применяются методы, основанные на статистических моделях принятия решений1. При этом речь, как правило, не идет о предварительном построении модели предметной области на основе логической систематизации данных и знаний. Такой подход обеспечивает, в основном, установление ассоциативно-корреляционных связей (отнюдь - не причинно-следственных отношений) и определение основных тенденций изучаемых явлений. При этом многие существенные аспекты социологических исследований (к примеру, формирование социальных кластеров) основывается на сравнении разного рода численных характеристик.

Используемая для построения предварительной социологической модели аргументация по большей части интуитивна и не опирается на достижения формального аппарата логики аргументации.

Нам кажется более естественной точка зрения, согласно которой формирование формализованных (или

квазиформализованных) гуманитарных понятий и описание структуры системы отношений, основанное на изучении сходств ] : ~~~ 4

Так, широко используемый в практической социологии пакет прикладных программ SPSS - Statistic Programs for Social Sciences - включает в себя методы факторного анализа, регрессионного анализа, корреляционного анализа, кластерного анализа.

событий, аналогий и т.п., должно предшествовать созданию численной модели в гуманитарных науках, более того - в иных случаях может заменять его. Можно сказать, что перед исследователем-гуманитарием в самом общем случае стоят трудные задачи - необходимость логической систематизации данных и знаний, построение модели мира (синтез взглядов, установок исследователя и материальных свидетельств - творческий, скрупулезный этап познания), и лишь затем - построение номологических правил. Однако существуют особенности гуманитарного знания, объективно затрудняющие решение этих задач [55, 56]:

1). существование метафорических понятий ("социализм", "нация");

2). отсутствие точного языка описания гуманитарных явлений и невыразимость в точных терминах законов гуманитарного знания;

3). антропоморфизм и разнородность гуманитарного знания (факты, литературные источники, опросы, интроспекции и т.п.);

4). целостность объекта, контекстная зависимость описания событий и их индивидуальность;

5). сложная структурированность знаний: событие - ситуация -явление;

6). историзм как последовательность , событий, ситуаций и явлений;

7). необходимость правдоподобных выводов (например, структурных аналогий);

8). трудности формализации детерминизма как приближенной модели, в которой реальность есть система (±)-влияний.

Обращаясь вновь к проблемам социологического знания, мы можем апеллировать к авторитету классиков социологической науки - еще Э.Дюркгейм считал совершенно оправданным применение методов Д.С.Милля в социологии [13]. П.Сорокин [38], сравнивая историю и социологию, противопоставляет описанию исторических событий в их уникальности поиск закономерностей в социологии путем сравнения сходных черт социальных феноменов. В более близкой к нам по времени работе "Нищета историцизма" [33] К.Поппер высказывает свою точку зрения: "Социология по сути своей является причинной теорией". И далее: "...причинные законы в социальных науках...являются качественными, а не количественными и математическими. Если социологические

законы и определяют степень чего-либо, то используют при этом весьма неопределенные понятия и в лучшем случае дают очень грубую оценку".

Но и современные практические и теоретические социологи не могут не ощущать недостаточности статистического подхода. Именно этим объясняется столь заметный рост, переживаемый в наше время качественными методами анализа [41]. Однако, как указывается в этой же работе, наибольшую трудность при применении качественных методов представляет переход от единичного факта к общим закономерностям, и здесь, по-видимому, не обойтись без логико-комбинаторных методов.

Нельзя сказать, что логические средства для анализа социологических проблем не используются вовсе, однако их применение носит, по большей части, теоретический характер, не опирающийся на экспериментальные социологические данные [62, 63].

В работе предлагается принципиально иной подход как к моделям предметной области, так и к моделям принятия решений. Применение правдоподобных рассуждений к экспериментальным социологическим данным (опирающееся на представление о социальных системах, как системах с детерминистскими многофакторными влияниями) позволяет устанавливать причинно-следственные отношения в социальной сфере, а также переходить к содержательному формированию понятия "социальная группа". Это достигается информативным описанием субъекта (системой дифференциальных признаков, что позволяет учитывать как общие факторы, так и индивидуальные особенности субъекта) с последующим исчерпывающим анализом вариантов логико-комбинаторными методами (на основе сходства субъектов).

Особенно следует подчеркнуть, что, в отличие от традиционных социологических способов анализа, где мы имеем дело со статистическим субъектом, обезличенной типической моделью, предлагаемые средства представления социологических данных предусматривают учет индивидуальности (субъект здесь выступает явным образом, и прогноз поведения осуществляется индивидуально). I

Общей характеристике ДСМ-метода, описанию интеллектуальной системы типа ДСМ (ИнтС-ДСМ) как системы, реализующей ДСМ-рассуждение, посвящена Глава I.

Достаточно распространенной является точка зрения, согласно которой компьютер "мыслит", если он способен порождать гипотезы [6]. Однако в ДСМ-системе реализуются более глубокие способности интеллектуальной системы - способность обосновывать (а не только демонстрировать) свои результаты, а также фальсифицировать их или требовать расширения исходной базы фактов (проверкой выполнения специального критерия достаточного основания принятия гипотез к.д.о.п.г. и указанием примеров из базы фактов, которые надо "окружить" новыми сходными фактами). Последнее свойство явным образом указывает на существеннейшую особенность правдоподобного рассуждения -здесь правдоподобное означивание (приписывание истинностного значения) на эквивалентно правдоподобной доказуемости, которая имеет место лишь при выполнении к.д.о.п.г.

Для самой общей характеристики ДСМ-метода автоматического порождения гипотез следует указать две его важнейшие особенности. Метод включает

(а) правдоподобные рассуждения (теорию и автоматизированные процедуры), называемые ДСМ-рассуждениями и

(б) квазиаксиоматические теории (КАТ), являющиеся средством представления данных и знаний об открытых (т.е. пополняемых во времени новыми сведениями) предметных областях.

ДСМ-рассуждения представляют собой синтез трех познавательных процедур [51]: индукции, аналогии и абдукции (в смысле Ч.С.Пирса). Средством формализации этого синтеза является специальный аппарат многозначных логик [45, 48].

Посредством индукции из эмпирических данных, представляющих отношение "объект=>свойства" (в рассматриваемом случае - "субъект=>поведение") порождаются причины наличия (или отсутствия) свойств - точнее, гипотезы о (±)-причинах.

Посредством аналогии неопределенные высказываний вида "объект X обладает множеством свойств У" доопределяются как фактически истинные, фактически ложные, фактически противоречивые ("конфликтные") или остаются неопределенными.

Посредством абдукции начальное состояние эмпирических данных объясняется, т.е. показывается, что каждый (+)-факт имеет (+)-причину, а каждый (-)-факт имеет (-)-причину (при этом случаи конфликта - столкновения (+)- и (-)-причин рассматриваются отдельно). В случае, если такого объяснения нет, то начальное состояние требуется пополнить соответствующими (±)-фактами.

Процесс расходится, если при пополнении появляются вновь необъясненные факты.

Данные, к которым применим ДСМ-метод, таким образом, содержат (±)-причины явлений и допускают формализацию операции сходства субъектов. Мир таких данных мы называем (±)-миром \У(±) [64].

Для представления данных (в том числе - социологических) используется специальный инструмент - квазиаксиоматические теории КАТ [45, 48] 3 = (Е, £', 91), объединяющие множество принципов Е (аксиом), частично характеризующих \¥(±), открытое множество Е' элементарных высказываний о фактах и гипотезах предметной области, - множество правил вывода, 91 = 91^9^, где 91(1 - множество правил достоверного (дедуктивного) вывода, а 91р - множество правил правдоподобного вывода (ППВ), представля�