3.1. Эволюция информационно-аналитических технологий (ИАТ)
В настоящее время имеется огромное количество компьютерных средств, предназначенных для аккумулирования информации о социально-экономических и политических процессах, анализа и прогнозирования развития таких процессов, планирования деятельности, контроля за выполнением решений и т.п. Использование подобных компьютерных средств позволяет автоматизировать проведение социологических, экономических и политических исследований, компьютеризировать аналитическую деятельность, разработку альтернатив управленческих решений, моделирование их вероятных последствий, выбор окончательного решения и его документальное оформление, что позволяет говорить о существовании особого вида методик обеспечения управленческой деятельности – информационно-прогнозных технологий (ИПТ).
Первые попытки моделирования социальных процессов, в частности, политических начались практически сразу же после появления ЭВМ. Уже в начале 50-х годов подобное моделирование проводилось рядом американских университетов и знаменитой «Rand Corporation» по заказу военных и государственного департамента. Первоначально разработки по данному направлению имели особо секретный характер, но уже вскоре накопленный опыт компьютерного моделирования стал широко применяться. Среди многочисленных работ такого плана следует отметить труды исследовательского центра «Young & Rubicam» (США), математического факультета Ланкастерского университета (Англия) и «Concorde» (Франция). За первыми попытками практического применения компьютерных моделей последовало серьёзное теоретическое и методологическое осмысление моделирования в гуманитарной области. Особого внимания заслуживают работы американских учёных Т.Саати (М,15) и Дж. Проктора (16), где рассматриваются проблемы формирования принципов и подходов к исследованию социосистем методом анализа иерархических структур и средствами организационной психологии, а также предлагаются и обосновываются методы решения системных задач, в т.ч. социально-экономических и общественно-политических, базирующихся на обработке экспертной информации. Моделью показывается образ объекта или структуры, объяснение или описание системы, процесса или ряда связанных между собой событий. Ч. Лейв и Дж. Марч дают следующее определение модели: «Модель – это упрощённая картина реального мира, обладающая некоторыми, но не всеми его свойствами. Она представляет собой множество взаимосвязанных предположений о мире. Как и любая картина, модель проще тех явлений, которые по замыслу, она отображает или объясняет». (17). Одни модели строятся по принципу внешнего сходства с отображаемыми объектами, другие являются аналогами или имитаторами таких объектов по свойствам или сущности, третьи дают символическую картину моделируемых объектов или явлений. Моделирование в социальной сфере представляет собой описание социопроцессов с помощью ограниченного числа значимых факторов. Сокращение числа факторов производится за счёт абстрагирования от тех из них, чьим влиянием на процесс можно пренебречь.
Моделирование обеспечивает получение опыта, позволяя делать ошибки и исправлять их, при этом материальные и моральные потери, даёт возможность производить проверку предлагаемых модификаций систем и процессов; изучать организацию и структуру систем в динамике ещё до реального воплощения «в металл», воспроизводить события прошлого, настоящего, а также вероятного будущего и проверять действие сил в тех процессах, реальное протекание которых осуществить в современных условиях и обстановке трудно или вообще невозможно (18, с.111).
По логическом уровням модели подразделяются на макро- и микромодели. Под макромоделированием обычно понимается абстрактное и широкое, всеобъемлющее представление процессов. Микромоделирование – это представление отдельных подробностей явления или концентрация внимания на некоторых частях процесса (18, с.114). Моделирование политических и социально-экономических процессов предполагает определённый алгоритм. Один из вариантов такого алгоритма был предложен американцем Ф.А. Шродтом: Первый шаг такого алгоритма связан с формулировкой проблемы, т.е. с принятием решения относительно того, что следует учитывать, а чем стоит пренебречь. Второй шаг заключается в переходе от определения проблемы к построению неформальной модели, которую Ф. Шродт определяет как набор таких инструментов, которые способны объяснить отобранные наблюдения, но при этом определены недостаточно строго, что не позволяет точно выявить степень их логической взаимоувязанности. Третий шаг – создание формальной модели, отличающейся от неформальной тем, что все допущения в ней представлены в математической форме. Четвёртый шаг – компьютерная обработка формальной модели. Это – дедуктивная стадия моделирования, заключающаяся в поиске нетривиальных и непредвиденных выводов из правдоподобных допущений. После завершения компьютерной обработки полученные результаты снова подвергаются переводу – с языка математики на обычный язык (19, см. схема 1). Ф. Шродт занимался, активным, политическим моделированием.
Более «технологический» алгоритм моделирование был разработан в 1992 г. американским системным аналитиком Дж. Проктором в ходе создания модели ORET (16, с. 1-18). Речь идёт об исследовании так называемого «организма» (О), имеющего компоненты, и систему связей (R) в заданной среде (Е) и во времени (Т). На первом этапе создания модели рассматривается исходная конфигурация социально-экономического или политического механизма (организма), определяется его сверхзадача (mission, С-цель, см(Книга 1)), а также текущее и прогнозируемое состояние среды. Далее проверяется соответствие сверхзадачи и среды (основное противоречие). Если противоречия нет, уточняется формулировка сверхзадачи; если же оно есть, среда декомпозируется на элементы, выявляется система связей через стратегические цели (goals) и тактические задачи (obgectives). Затем проводится сопоставление элементов среды и системы связей. Если элементы среды противоречат отобранным связям, осуществляется повторная проверка соответствия сверхзадачи и среды. При отсутствии противоречия элементы организма разбиваются на функциональные группы. Между этими группами определяются иерархические связи. В результате получается функциональная структура исследуемого организма (см. схема 2).
При сравнении алгоритмов Ф.А. Шродта и Дж. Проктора между ними нетрудно обнаружить некоторые расхождения. Тем не менее, исходные позиции у них имеют много общего и опираются на близкие методологии. Подход Дж. Проктора конкретизирует методику Ф.А. Шродта и позволяет на более глубоком логическом уровне определить внутреннюю структуру объекта моделирования и систему связей между объектом и средой, в которой он действует. Метод анализа иерархий (МАИ), разработанный американским математиком Т.Саати (6) имеет ряд преимуществ вперед алгоритмами Ф.А.Шродта и Дж. Проктора, связанных прежде всего с более целенаправленной декомпозицией проблемы на все более простые составляющие и дальнейшей численной обработке суждений ЛПТ по парным сравнениям.
В сфере социального анализа применяются и более прагматичные подходы, основанные на использовании экспертных систем – компьютерных программ для специализированных, профессиональных предметных областей (20, с.14-40). Именно поэтому данное учебное пособие ориентируется на МАИ как методику более широкого профиля. Среди отечественных разработок в области моделирования выделяются подходы Д.М.Гвишиани (21) и В.Б. Тихомирова (22). Предлагаемая последним процедура ориентирована на исследование общественно-политической ситуации и формулировку стратегии социального поведения. При этом автор исходит из того, что одним из главных моментов системного анализа является определение общей проблемы, характеризующей ситуацию, и выбор среди нескольких возможных вариантов действий в рамках соответствующей стратегии (см. схема 3).
Последним словом российского социального моделирования является алгоритм политического моделирования НИП «Конкорд», позволяющим не только учитывать текущее состояние политической системы, но и давать возможность ретроспективного анализа (см. схема 4): в нём более детализированные процедуры конструирования моделей, которые легче «встроить» процесс принятия политического решения (23).
Опыт практической работы в среде политического консультирования показал, что процедура политического моделирования должна начинаться с неформального («художественного»), описание предыстории текущего политического процесса (см. Пример 13). На втором этапе производится отбор значимых факторов, в достаточной степени описывающих рассматриваемый процесс, и абстрагирование от малозначимых факторов. Затем происходит анализ предыстории и текущей политической ситуации и их формализация. Итогом является, в частности, выявление участников процесса, выделение неполитических сил (национальных, социальных, финансовых, экологических и т.п.), стоящим за каждым из таких участников или влияющих на процесс в целом, а также оценка уровней политического влияния и других ресурсов каждого из участников событий и поддерживающих его сил. На основе полученных результатов в ходе следующего этапа устанавливаются стратегические цели и тактические интересы участников политического процесса. Далее следует конструирование модели развития политической ситуации, исходя из оценки расстановки политических сил и распределение их интересов с учётом стратегических целей и задач.
В алгоритме особо выделяется этап диагностики аналитической ситуации, который подразумевает формальное изложение истории политического процесса путём описания (с временной или событийной привязкой), изменений, расстановки политических сил и модификаций целей и интересов участников политического процесса. Кроме этого, производится формальная оценка текущей политической ситуации путём её сопоставления с историей политического процесса.
Суть следующего этапа заключается в прогнозировании развития политической ситуации: определение критериев успешности политических действий, выяснение возможных стратегических союзов и вероятных тактических коалиций, оценке характера реакции акторов политического процесса, участвующих в таких или иных союзах и коалициях, на различные сценарии развития политической ситуации. На этой основе осуществляется построение модели развития политической ситуации. Компьютерная обработка исходной информации даёт возможность оценки вероятности успеха в случае тех или иных действий.
За заключительном этапе производится синтез вариантов политических решений, включающий в себя выбор оптимальных вариантов политических действий с учётом прогноза развития политической ситуации, а также средств и ресурсов для их реализации. На этой базе создаются документы (проекты указов, распоряжений, приказов и т.п.), формализующие оптимальные варианты действий. Эти документы предоставляются ЛПР. После принятия политического решения осуществляется контроль за его реализацией, данные контроля используются для осуществления нового цикла политического моделирования (см. схему 4, [24]). Разумеется, алгоритмы политического моделирования Ф.А.Шродта, Дж. Проктора, Т. Саати, В. Тихомирова и НИП «Конкорд» И. Яковлева могут успешно применятся в различных областях человеческой деятельности – экономике, социологии, психологии, военном деле, административном управлении, поскольку принципы и подходы, лежащие в их основе, едины для всех социальных процессов. Повторим ещё раз, что выбор авторами алгоритма Т.Саати (метод анализа иерархий) для решения слабо структуризованных и неструктуризованных проблем основан на его относительной простоте, ясности и всеобщности. Другие алгоритмы, по мнению авторов, являются более узкоспециализированными т.е. ориентированными на конкретные предметные области.
Алгоритмы моделирования являются лишь частью более системных информационных конструкций, так называемых информационных технологий. Технологию можно определить как объединённую в общую систему и обеспечивающую наибольшую эффективность той или иной деятельности совокупность разнородных элементов: знаний, методов, операций и правил, а также энергетических, сырьевых, технических, кадровых, организационных, информационных и прочих ресурсов (В.Глушков, Ю.Каныгин, Г. Поспелов, см. [25]).
Особым видом технологий являются технологии информационные (аналитические и прогнозные). Информационно-аналитические технологии (ИАТ) – это совокупность методов сбора и обработки информации об исследуемых процессах, специфических приёмов их диагностики, анализа и синтеза, а также оценка последствий принятия различных вариантов решений. Информационно-прогнозные технологии (ИПТ) представляют собой частную разновидность ИАТ. Методологические принципы ИАТ и ИПТ аналогичны, но если ИАТ ориентированы в основном на ретроспективу (анализ уже свершившихся событий), то ИПТ предназначены для экстраполяции в будущее информации, полученной в результате применения ИАТ. СППР МАИ, о которой идёт речь в учебном пособии, относится к ИАТ (см. рис. 4). Агрегируя отдельные информационные фрагменты в системный вид, ИАТ позволяют создать целостную картину происходящего и спрогнозировать на перспективу действия различных сил, структур, мотивов, групп интересов и т.п. существуют различные способы классификации ИАТ по:
а) методу сбора информации (анкетирование респондентов, интервьюирование экспертов, тестирование, контент и/или ивент-анализ материалов прессы или официальных документов, сочетание всех способов сбора информации);
б) способу обработки информации (ручная, механизированная, автоматизированная, автоматическая);
в) степени приспособленности к решению различных задач (универсальная, гибкая, специализированная);
г) степени завершённости технологического цикла (реализующая единый цикл, связывающая между собой независимые технологические участки).
Использование ИАТ не только сокращает время, необходимое для сбора и обработки информации, но и открывает новые возможности для её осмысления, например, за счёт компьютерного моделирования всех возможных вариантов развития процесса. Более того, стандартизированная информация позволяет создавать связанные базы данных, а также сопоставлять данные, полученные в разных исследованиях.
3.2. Системы поддержки принятия решений
В 1970-80 гг. появился новый класс человеко-машинных систем - системы поддержки принятия решений (СППР). Первые реализации СППР относились главным образом к деловой сфере. В дальнейшем СППР стали применяться и в других областях деятельности: науке, технике, медицине и т.д. , где человеку или группе людей необходимо проанализировать альтернативы, сравнить их, сделать выбор. Круг практического применения СППР стремительно расширяется. Это обусловлено следующими причинами.
Во-первых, пройден определенный этап в использовании вычислительных машин в задачах организационного управления. Стали яснее причины провалов и неудач АСУ для обеспечения потребностей руководителей (ЛПР).
Во-вторых, накопились свидетельства о малом использовании классических моделей исследования операций, построенных специально для задач принятия решений. Стало очевидно, что невозможно получить в полном объеме всю объективную информацию, необходимую для их успешного применения. Пришло осознание того, что следует создавать программные системы, ориентированные не на автоматизацию функций ЛПР, а на предоставление ему помощи в поисках "хорошего" решения.
В-третьих, к настоящему времени накопились данные многочисленных психологических исследований ЛПР в принятии решений. Выяснилось, что человеческая система переработки информации достаточно ограничена. Человеку, принимающему решения, нужно помогать, специальным образом организуя процесс получения информации.
Все эти причины объективно обусловили потребность в системах, объединяющих возможности современных компьютеров и умения людей при решении сложных проблем организационного управления. СППР являются человеко-машинными системами, которые позволяют ЛПР использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабо структуризованных и неструктуризованных проблем.
Концептуальная модель СППР приведена на рис. 5 [26].
