Вероятностно-статистический метод прогнозирования социальных явлений

Мукин Владимир Антонович кандидат физико-математических наук доцент, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова 428010, Россия, Республика Чувашская, г. Чебоксары, проспект Московский, 15 Mukin Vladimir Antonovich PhD in Physics and Mathematics Docent, the department of Philosophy, Sociology and Pedagogy, I. N. Ulianov Chuvash State University 428010, Russia, the Chuvash Republic, Cheboksary, Prospekt Moskovsky 15 mukin-va@yandex.ru Другие публикации этого автора

Ефремов Олег Юрьевич кандидат философских наук доцент, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова 428010, Россия, Республика Чувашская, г. Чебоксары, проспект Московский, 15 Efremov Oleg Yurevich PhD in Philosophy Docent, the department of Philosophy, Sociology and Pedagogy, I. N. Ulianov Chuvash State University 428010, Russia, the Chuvash Republic, Cheboksary, Prospekt Moskovskiy 15 hulgu@bk.ru Другие публикации этого автора

«Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Кабинета Министров Чувашской Республики в рамках научного проекта № 16-46-210140«р_а».

Проблема социального прогнозирования в истории науки и философии существует достаточно давно. Одним из первых подходов здесь следует отметить поиск идеальных форм государственного и общественного устройства от Платона до утопистов и последователей консерватизма. Основная идея заключается в знании необходимых абсолютов и их сочетаний, к которым следовало продвинуть государственное или общественное устройство. Другой подход связан идеей изменения, развития. Базовые положения здесь так же достаточно давно известны: изменчивость мира, цикличность изменений и пр. Базовые принципы и первого, и второго подхода представлены принципиальными положениями и философскими рассуждениями. Третий подход основан на парадигме развития и формируется в эпоху Нового времени: линейность, выделение этапов изменения, закономерности и т. д. Сюда можно причислить идеи начиная с географического детерминизма Монтескье, позитивистов (линейное развитие), марксистов, последователей цивилизационной концепции (О. Шпенглер, А. Тойнби) вплоть до современных авторов теорий в рамках теорий управления (И. Адизес) и принятия решений (В. Диев). Особенность данного подхода заключается в попытках использования научных оснований, научных законов и положений для составления прогноза.

В данной статье рассматривается проблема социального прогнозирования в рамках возможности применения математических моделей и методов.

Какие основания нам необходимы для прогнозирования социальных явлений с использованием математических методов? Парадигмальными для данного исследования являются идеи развития, системности. В рамках естественно-научных дисциплин использования системного подхода позволяет прогноз сложные явления и их состояния, для чего разработаны многочисленные модели.

Объект исследования – социальные явления, представляющие собой совокупность сложившихся взаимодействий людей в группе, обществе.

Предмет –метод прогнозирования.

Актуальность объекта – интенсивность развития социальных явлений, трансформация общепринятых оснований, активируют необходимость их тщательного исследования, включающего систематизацию, сопоставление структуры и анализ содержания для прогнозирования и определения динамики целостной картины развития общества.

Актуальность предмета – для исследования социальных объектов, имеющих масштабы трудно сопоставимые на уровне макропроцессов, с большим количеством параметров, используются различные модели. В частности, это социокультурные и эконометрические модели описания социальных явлений. В этом ключе актуализируется необходимость комбинации различных моделей для комплексного исследования и предметом становится оптимизация вероятного прогнозирования с использованием математического аппарата.

Новизна объекта – социальные явления классифицируются и выстраиваются в иерархической структурной последовательности.

Новизна предмета – методология оценок степени риска по принимаемым управленческим решениям.

Цель исследования - разработка методологии вероятностно-статистического прогнозирования социальных явлений

Как следует рассматривать социальные явления, чтобы их возможно было использовать в вероятностно-статистическом методе? То есть каковы должны быть те факторы, которые могут быть использованы в данной методологии?

Здесь необходимо исходить из положения о системности общества целом и его процессов. Соответственно, социальные явления представляются в виде взаимодействия людей по поводу чего-либо. Учитывая системный подход, следует иметь ввиду, что совокупность взаимодействий формируется в зависимости от определенных факторов. Очевидно существование связи между взаимодействиями людей и некими факторами, определяющими данные взаимодействия. Отсюда, нас интересуют такие факторы, которые определяют протекание интересующих нас процессов в обществе.

Рассмотрим примеры в рамках масштабах явлений всего общества. В проекте «Пределы роста» ^[2] использовались следующие факторы развития человеческого общества:

• невозобновляемые ресурсы,
• промышленный капитал,
• сельскохозяйственный капитал,
• капитал сферы услуг,
• свободная земля,
• сельхозугодья,
• городская и промышленная земля,
• не удаляемые загрязнители,
• народонаселение. ^[2]

Взаимосвязи между данными факторами были выражены в виде 10 (12) сценариев.

Д. Форрестер в уже математической модели (взаимоотношения между факторам были выражены в виде уравнений) использовал следующие факторы:

• ресурсы,
• основные фонды,
• доля фондов в сельском хозяйстве,
• качество жизни,
• уровень загрязнения ^[3]

Для примера установления взаимосвязей (пример составления модели для всего общества в целом) возьмем обобщенные базовые для всего общества факторы:

• войны и военные конфликты,
• климат и климатические изменения,
• сельско-хозяйственное производство (площади используемых земель),
• промышленность и её изменения,
• энергетика и её ресурсы,
• наука и её показатели (технологии),
• транспорт и транспортные пути (инфраструктура),
• количество населения, его структура,
• качество жизни населения: медицина, образование, культура.

Рассмотрим примерные сценарии взаимоотношений факторов. Для неразвитого сельского хозяйства или промышленности климат играет решающую роль, однако развитие науки позволяет снизить его влияние. Развитие промышленности может положительно повлиять на качество жизни населения и в то же время снизить энергетические ресурсы, ухудшить климат. Войны и конфликты являются катализаторами промышленного роста, науки и угнетателями населения и его качества жизни. Наличие энергетических ресурсов без развитой промышленности негативно влияет на население, качество жизни и развитие науки. Значительные климатические изменения ухудшают практически все базовые факторы. В свою очередь развитие науки и технологий (при их применении) может позитивно влиять практически на все базовые факторы. И т. д.

Достаточно важная проблема — объективное определение движущих сил, используемых в прогнозировании трансформации социокультурных оснований, к которым возможно применить выбранную методологию. Под движущими силами общественного развития мы будем понимать наиважнейшие факторы, оказывающие влияние на устойчивые взаимодействия (т. е. социокультурные основания) людей в обществе или социальной группе.

Один из способов выявления таких наиважнейших факторов рассмотрим на примере классификации и ранжирования в результате применения сценирования (взаимосвязей) всей совокупности факторов. Важность и значимость фактора здесь возможно определить через количественное измерение зависимых от него других факторов.

Так наблюдение достаточно простых взаимосвязей позволяет выделить и ранжировать факторы по значимости и влиянию. Можно определить, что изменение климата и развитие науки могут иметь достаточно сильные последствия для всей системы, т. е. Можно сделать вывод, что это наиважнейшие факторы. Из них только развитие науки подвластно управлению и направлению человеком. Вторыми по важности факторами являются изменение сельского хозяйства, промышленности и энергетических ресурсов. Народонаселение, качество жизни, транспортная инфраструктура следующие по важности факторы.

Таким образом, возможно построить модель взаимосвязи социальных факторов и их роли в развитии общества.

Отсюда, можно обоснованно предположить, что математическая модель, оперирующая объективными данными может показать необходимые факторы и воздействия на них в количественном выражении для получения эффективных результатов. Для этих же целей применим метод графов, основанный на количественном анализе связей исследуемых объектов. Подобное минимальное моделирование можно увидеть на примере компьютерных игр типа «Civilization» и др. Выделение наиважнейшего (ключевого) фактора и использование его для анализа развития общества можно увидеть на примере закона Мура и работы Рея Курцвейла «Сингулярность уже близка» («The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology») ^[4], модели Джейя Форрестера «Мировая динамика» ^[3] или Германа Кана «Год 2000» ^[4]

Применение математического моделирование социальных явлений и процессов так же имеет давнюю историю. Это классический пример работы С. П. Капицы «Общая теория роста населения Земли». ^[5]

В физической картине мира математика играет решающую роль в описании явлений, а так же их изменений. Элементы физической картины мира, рассматриваемые здесь, порой аналогичны процессам, происходящим в обществе, экономике, культуре, политике и т. д. Соответственно, возникает вопрос о принципиальной возможности использования математических методов в описании социальных явлений и их развития (т. е. Прогнозрования). Существующие мнения вполне позволяют предполагать такую возможность. ^[6-9] Так, например, математик В.И. Арнольд, рассматривая применимость мягких и жестких математических моделей, в том числе в гуманитарных сферах, описывает действие закона первых цифр, которое распространяется практически на многие феномены реального мира, включая население и площади стран мира ^[6]

Рассмотрим проблему на примере математических и статистических методов, которые дают возможность составить наиболее вероятные виды и направления действия всех элементов системы. Суть методов сводится тому, чтобы представить социальное пространство в виде сложной саморегулируемой системы из множества подсистем и элементов, где описывается модель изменения взаимоотношений каждого элемента и подсистемы представлена в виде вероятностей, и где взаимодействие системы зависит от определенных факторов внешней среды.

Использование данного метода предполагает решение некоторых гносеологических проблем. В частности, проблемы применимости метода к социальным системам. Сам метод разработан в рамках естественно-научных дисциплин и изначально не предназначался для исследования социальных объектов.

Существует критическое отношение к данной проблеме, связанное с ролью субъективности в поведении человека. ^[10] Так же критика связана с сомнением в возможности предсказать поведение отдельно взятого человека. Метод решает данную проблему путем представления поведения каждого отдельного человека как статистической величину. В свою очередь, все данные вероятности поддаются математическим методам изучения и позволяют зафиксировать взаимосвязи и объективные данные. К тому же в науке накоплен огромный опыт применения статистических методов в социальных исследованиях. Аналогичный пример подхода существует в социологических исследованиях с 30-х гг. XX в., когда были разработаны методы всеобщих социологически опросов. Суть метода там сводится к тому, правильно сформированная выборка позволяет проводить опрос минимального количества респондентов и получать объективные результаты. Например, для всероссийского опроса выборка составляет около двух с половиной тысяч человек во всех регионах страны на всю численность населения. То есть, статистические методы по отношению к социальным проблемам позволяют получать объективные результаты.

Так же социальные институты, университет, возможно представить в виде сложной саморегулируемой системы. Математические методы исследования подобных систем в естествознании существуют достаточно давно. Возможно ли их применить к социальным объектам? Точнее, возможно ли социальные объекты рассматривать как сложные саморегулируемые системы? В социальных науках опыт применения системного подхода с 60-х гг. XX в. накоплен огромный, с тех пор как Девид Истон начал применять понятие система к политике и обществу. То есть социальные объекты успешно изучаются именно в качестве систем. Сам математический аппарат описывает взаимосвязи в системе (математическая модель) и не зависит самого объекта исследования.

Здесь существует проблема правильного формирования социального объекта, как системы, чтобы удовлетворять критериям системности, для применения к нему (объекту) математического аппарата. Проблема эмпирической части исследования.

Соответственно, если объект изучения взять в виде данной модели (саморегулируемая система), математические методы применимы и для социальных исследований, где система так же состоит из множества элементов и взаимодействует с внешней средой, которую для упрощения удобно представить в виде совокупности факторов (параметров). То есть позволит объективно зафиксировать/установить связь объекта с внешней средой. Таким образом, возможно применить математическую модель исследования сложной системы и применительно к университетскому пространству. Отсюда возможно установить необходимые факторы, которые оказывают наиболее важное, критическое или иное воздействие на систему, в зависимости от задач исследователя. Знание необходимых факторов среды и возможность воздействовать на них, открывает возможность изменения системы в целом, а также достижения поставленных управленческих целей. То есть, в нашем случае университетское пространство как саморегулируемая система, состоящая из множества взаимодействий всех участников, определенным образом зависит от факторов внешней среды, которые необходимо найти.

Такой опыт существует и связан с применением математических методов исследования социальных систем. ^[11] В основном здесь используются статистические методы принятия решений. Образовательное пространство здесь представляется в качестве системы, находящейся в условиях изменений. Вероятностно-статистический метод, применяемый в промышленности и в других отраслях для исследования больших партий деталей и работающего с ними оборудования, рассматривает вероятность успешного применения сложившихся знаний и умений в учебно-профессиональной деятельности как критерий оценки поведенческого компонента компетенции. Авторы описывают ситуацию, когда все обучающиеся разные и действуют в зависимости от своих возможностей и желаний. Преподавателю же здесь крайне сложно ориентироваться и и достигать поставленных целей. При стандартном варианте преподаватель выбирает некий среднестатистический уровень, который слишком сложен для слабых учащихся и слишком прост для сильных. Метод на основе математических уравнений описывает формирование данного пространства. Соответственно, зная основные факторы среды (переменные), возможно достаточно точно контролировать ситуацию и достигать поставленных показателей.

Проанализируем применимость рассматриваемого нами метода на примере университета как части сферы образования.

Университетское пространство «мы мыслим как схему-образ действительных социальных явлений, проистекающих в рамках научных, образовательных и культуросообразных параметров». ^[12] То есть совокупность взаимодействий студентов, преподавателей в форме научных, образовательных и культурных отношений по поводу... Развитие университетского пространства, соответственно, совокупное изменение взаимодействий студентов, преподавателей и администрации.

Основные факторы:

• промышленность и её изменения,

• наука и её показатели (технологии),

• количество населения, его структура,

• культура и традиции (в том числе внутриуниверситетские),

• образовательная политика государства,

• (качество жизни? населения: медицина, образование, культура).

Основная задача показать взаимоотношения науки, культуры и образования в развитии университета.

Рассмотрим связи данных факторов с университетским пространством. От состояния наука (технологий) зависит востребованность университета в обществе (а значит и студентами), области изучения и преподавания, техническое оснащение (его использование) и т. д. Развитие науки (технологий) положительно сказывается на состоянии университетской среды, так как дает предмет преподавания и изучения. Изменение образования (образовательной политики государства) влияет на взаимодействие студентов, преподавателей и администрации негативно вне развития науки (технологий), а также при отсутствии изменений в условиях развития науки. Изменение культуры при игнорировании развития науки влияет негативно. То есть, данные три фактора можно проранжировать и выделить наиважнейшим развитие науки. В дальнейшем математическая модель с данными факторами описывает изменение университетского пространства, как рассматривалось выше.

Таким образом, возможно объективно выделить и определить факторы, влияющие на исследуемое социальное явление, анализируя их роль во влиянии на социальное явление. Данные факторы возможно объективно ранжировать по значимости по отношения к исследуемому социальному явлению. Анализ философских оснований вероятностно-статистического метода показывает, что его возможно применить к изучению социальных явлений на основе выделенных и проранжированных факторов. Полученный результат описывает развитие предмета исследования и является объективным, то есть позволяет принимать решения.