СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД

И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

В ПОЛИТОЛОГИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ

Опубликовано: Шабров О.Ф. Системный подход и компьютерное моделирование в политологическом исследовании // Общественные науки и современность. 1996. №2. С.100-110.

Системный подход

Компьютерное моделирование

Модели и методы моделирования

Проблема моделирования в социально-политической сфере актуализировалась не случайно. Это – не дань моде и не при­митивная рефлексия политолога на новые возможности ЭВМ. Сама политическая жизнь в России усложнилась настолько, что адек­ватная оценка происходящего стала невозможной без применения специальным образом формализованных процедур.

Еще в преддверии краха прежнего авторитарного режима появился устойчивый спрос на социологов. То была естествен­ная, хотя и не вполне осознанная реакция системы на усложне­ние условий социального управления, появление существенной неоднородности общественного настроения. Будучи, однако, чрезмерно бюрократизированной, система эта использовала по­лученный инструментарий с присущим ей формализмом и потому малоэффективно.

Сегодня же и традиционных социологических опросов ока­зывается недостаточно. Сказывается, во-первых, нестабиль­ность, требующая учета всей совокупности существенных факто­ров в динамике: ни один из них не может априорно быть причи­слен к числу безусловных констант. Во-вторых, в условиях "революции сверху" политические элиты явно "ушли в отрыв" от основной части населения, основные политические события слабо коррелируют с его настроениями. В-третьих, ди­намизмом отличается не только скорость, но и направленность процессов, что лишает эффективности прогноз, основанный на интуиции, опыте, экстраполяции. Не может не сказываться и неоднозначность возможной интерпретации, ставящая результат исследования в зависимость от идеологической предвзятости, материальной зависимости, личной преданности аналитика.

Все это делает малоэффективными многие апробированные методы исследования, включая гадание на простых и парных ра­спределениях ответов на вопросы не всегда добросовестно составленных и распространенных анкет. Необходимость учета полной совокупности аспектов, участников и факторов полити­ческого процесса и их устойчивости требует системного подхо­да. А невоспроизводимость условий в динамично изменяющемся социуме заставляет прибегать к моделированию реальной ситуации. Возникающие же при этом модели, отражающие сложные со­циально-политические объекты, сами до такой степени сложны, что их эффективное использование трудно представить вне ма­тематических описаний и применения компьютерной техники.

Системный подход

Понимание необходимости системного подхода к исследова­нию общества созрело не сегодня. Сам термин "система" вошел в обиход политологов и стал даже модным в последние годы, но далеко не всегда употребляется к месту. Нелишним поэтому представляется вкратце напомнить о сути подхода.

Как правило, учитывается два действительно необходимых признака системы: наличие элементов числом, как минимум, бо­лее одного и взаимосвязи, отношений между ними. Но все в этом мире взаимосвязано, и при таком определении, если бы ему следовали в практическом анализе, понятие любой системы было бы применимым к чему угодно, а стало быть, пустым.

На деле же, явно или неявно, мы всегда принимаем во внимание еще один критерий, называя системой лишь такую совокупность взаимосвязанных элементов,  которой соответствует некая качественная определенность. Иными словами, совокуп­ность элементов образует систему только в том случае, когда отношения между ними порождают системное, или интегративное, качество, по которому данную совокупность отличают от окру­жающей среды. Существенно, что качество это является таким свойством совокупности, которое "помечает" собой каждый из принадлежащих ей элементов, присваивается им.

Один  из  классиков   отечественной  теории управления В.Афанасьев рассматривает интегративное качество как отличи­тельный признак системы целостной[1]. Никто, однако, не назы­вает системой простую совокупность – результат сложения ад­дитивного, не порождающего нового качества. Именно целостную совокупность и называют системой. Целостность можно при этом рассматривать как степень консолидации системы, меру интег­ративного качества.

Учет такого качества, присущего элементам лишь в систе­ме, является одним из критериев системного подхода: он дает необходимый признак, по которому объект при моделировании должен быть отнесен либо к системе, либо к окружающей ее среде. Этого зачастую не учитывают исследователи, и в резу­льтате трудно найти, например, двух политологов, одинаково отвечающих на вопрос о структуре политической системы и сос­таве ее элементов. Одни относят к ней лишь закрепленную пра­вом совокупность общественных институтов, причастных к влас­ти, другие – и социальные группы, а индийский политолог П.Шаран – даже экономическую и географическую среду[2].

Что касается политической системы, то ее интегративным качеством является политическая власть. Все и только те реа­лии, которые в данный момент причастны к ее осуществлению, должны быть отнесены к такой системе и становиться объектом исследования в качестве элементов политики. Все остальное – среда, с которой система взаимодействует[3].

Итак, необходимыми компонентами системы являются совокупность ее структурных элементов,  соединяющие их отношения и системное качество. Важно при этом иметь в виду, что ника­кая система не является абсолютно замкнутой, изолированной от остального мира. Совокупность взаимосвязанных систем, по­рождающая свое системное качество, представляет собой систе­му более высокого порядка, гиперсистему, где данная система играет роль элемента, подсистемы. В свою очередь, каждый из элементов данной системы может быть рассмотрен как ее подси­стема, т.е. система более низкого порядка.

Осуществление системного подхода предполагает исследо­вание явления в различных его аспектах, – во всех или в не­которых из них[4]. Наиболее освоенным и часто применяемым на практике является системно-компонентный аспект, в рамках ко­торого выявляются элементы или компоненты системы, ее подси­стемы, и их функциональное назначение. В свою очередь, системно-структурный аспект предполагает рассмотрение системы, главным образом, с точки зрения межкомпонентных взаимосвя­зей, отношений между ее элементами, а также между элементами и системой в целом. Оба они используются в случаях, когда встает проблема реорганизации системы. Их самостоятельное применение эффективно, однако, лишь в условиях относительной стабильности исследуемого объекта, его внешних связей и ок­ружающей его среды, гиперсистемы.

При исследовании нестабильных систем на первый план вы­ходит проблема гомеостазиса, сохранения. Когда становится возможным распад системы, т.е. утрата ею интегративного ка­чества, актуализируется системно-интегративный аспект, ис­следование системного качества и его проявлений в функциони­ровании как всей системы, так и каждого из ее элементов. При существенном поражении внешних связей рассматриваемой систе­мы, если она перестает удовлетворительно выполнять свои ос­новные функции, в центр внимания следует поставить ее взаи­модействие с другими подсистемами и гиперсистемой в целом, рассмотреть проблему в системно-функциональном аспекте.

Можно вычленить, наконец,  системно-коммуникативный аспект,  исследование  обмена  информационными сигналами между системой и окружающей ее средой,  а  также  внутри  системы.

Применение этого аспекта в исследовании социально-политичес­ких процессов тем актуальнее, чем более открытой становится политическая сфера и чем сильнее взаимозависимость сигналов прямой и обратной связи в управлении обществом.

Многие аналитики давно уже и с полным основанием харак­теризуют обстановку в современной России как системный кризис. Эта ситуация несет в себе опасность разрушения, реаль­ность которой подтверждена уже опытом Советского Союза. Лю­бой ответственный политик вне зависимости от его идеологиче­ских пристрастий должен осознавать необходимость надежного функционирования политической системы в любой момент динами­чного состояния, когда прежние ее элементы упразднены, а но­вые еще не сформированы. При этом важно всерьез воспринимать реакцию общества, способную разрушить неустойчивую полити­ческую систему, а вместе с ней и весь общественный организм. Изменение политических структур нельзя осуществлять, не ис­ходя из их нового функционального назначения.

Иными словами, отечественная политика нуждается сегодня в надежном аналитическом инструментарии, дающем возможность оперативно проводить многоаспектные, комплексные системные исследования. Без этого даже добросовестная политическая де­ятельность способна привести Россию к финалу, постигшему СССР.

Компьютерное моделирование

При рассмотрении социально-политических процессов ис­следуемой системой становится, как правило, один из субъек­тов политики – политическая система, государство, государст­венный институт, партия, политический лидер. Каждому субъек­ту соответствует своя среда и объединяющая их гиперсистема – страна, административно-территориальная общность, производс­твенный коллектив, законодательный орган, аппарат, партия и т.п.). Целью исследования может стать выявление условий устойчивости данной системы  (сохранения системного качества), достижения цели при сохранении устойчивости или запрограмми­рованной дезинтеграции, путей адаптации и т.п.

В зависимости от поставленной цели создается модель, воспроизводящая самые необходимые элементы и отношения, – а именно те, от которых в первую очередь зависят формирование и сохранение системного качества или достижение цели. Само же качество заменяется на результирующую упрощенного взаимо­действия. Возникающая при этом имитация реальной системы яв­ляется ее моделью, становящейся непосредственным объектом исследования. Процесс создания вторичного объекта, а также имитации на нем реальных процессов и есть моделирование.

Нередко приходится сталкиваться со скептическим отноше­нием к моделированию, особенно когда речь заходит о констру­ировании математических и компьютерных моделей. Основания для скептицизма, на первый взгляд, веские. Ведь при этом ре­альная система подменяется упрощенным ее подобием.

На деле любой обыватель, не только аналитик, непосредс­твенно оперирует не фактами реальной действительности, а их эрзацем, – образами и понятиями. Любое суждение – это моде­лирование, идет ли речь о погоде, прочитанной книге или по­литике. Мы просто не замечаем, как расчленяем явление на его составляющие, присваивая им обозначения (имена существитель­ные), отбираем и обозначаем наиболее важные свойства (имена прилагательные), устанавливаем логические взаимосвязи (гла­голы, предлоги), а перед принятием решения прогнозируем. Это и есть моделирование, только неосмысленное, стихийное. Пред­ставляется достаточно очевидным, что введенное в сознательное русло, став целенаправленным и системным, оно дает боль­ше шансов на достоверный результат и надежный прогноз.

Однако если мы сталкиваемся с достаточно сложным много­компонентным объектом, характеризуемым большим количеством существенных свойств, внутренних и внешних взаимосвязей, к тому же подверженным быстрому изменению, вербальное описание становится совершенно неэффективным. Тогда и возникает по­требность в применении математики и компьютерной техники.

Познание неотделимо от моделирования. Известно, что и животные, принимая решение, моделируют ситуацию[5]. Другое дело, что социальные системы, сложные сами по себе и трудные для объективного взгляда "со стороны", представляют особую сложность и для этого метода исследования.

Но если первое обстоятельство представляет действите­льную трудность для моделирования, то второе проявляется при сборе экспериментальных данных и в интерпретации результатов.

Именно здесь, в процессе отбора информации, а затем – интер­претации полученного на модели результата, проявляется субъ­ективное видение проблемы и может быть удовлетворен соблазн получить желаемый результат. В промежутке же между этими двумя этапами, в процессе математических расчетов, исследо­ванием невозможно управлять: ЭВМ не знает ангажированности. Здесь все зависит от научной обоснованности и учета границ применимости избранного математического аппарата. При иссле­довании социально-политических процессов компьютерное моделирование оказывается, по крайней мере,  наименее уязвимым с точки зрения субъективизма.

Постановка задачи логической формализации и математи­ческого описания процессов полезна еще и тем, что при ее ре­шении исследователь по необходимости конкретизирует свое представление об исследуемом объекте, строже организует име­ющуюся информацию, обнаруживает существующие пробелы в пони­мании ее структуры и межэлементных взаимосвязей. Иными сло­вами, сам процесс формализации является хорошим стимулом для системного восприятия рассматриваемого явления.

Практика доказала эффективность математического и компьютерного моделирования социально-политических процес­сов. Более того, можно, по-видимому, предположить, что чем меньшим объемом эмпирической информации можно ограничиться при использовании конкретной модели и чем меньше остается места для интерпретации результатов, тем меньше вероятность субъективного искажения прогноза.

Потребность в использовании компьютерного моделирования возникает при наличии следующих обстоятельств:

·        наличие широкого информационного массива и большого числа исследуемых параметров, делающее невозможным или неэф­фективным использование традиционных, неавтоматизированных методов обработки эмпирических данных;

·        динамичный характер исследуемых процессов, не остав­ляющий времени для "ручной" обработки информации;

·        многовариантный, вероятностный характер развития;

·        потребность в прогнозировании развития событий с рас­четом вероятности реализации того или иного сценария;

·        зависимость исследователя и связанная с этим потреб­ность суживания зоны субъективной интерпретации.


Рис.1. Этапы компьютерного моделирования

Построение модели с использованием компьютерной техники содержит четыре этапа (см. рис.1). На первом формируется концептуальная модель – теоретическое представление о системе, ее вербальное описание. На втором это описание переводится на язык математических символов: создается математическая модель системы. Переложение математической модели на язык программирования, доступный ЭВМ, дает в руки исследователя компьютерную модель, позволяющую оперировать с большими объ­емами цифровой информации. Наконец, вводя в математическую или компьютерную модели эмпирическую информацию об исследуе­мой системе в числовом выражении, заменяя математические символы на количественные показатели, мы получаем информационную модель исследуемой системы. Она-то и позволяет с той или иной степенью достоверности оценивать реальную ситуацию и прогнозировать ее последствия, ставить эксперимент.

На практике такая последовательность действий  соблюдается редко. Да и нет в этом, как правило, нужды. В частнос­ти, далеко не всегда вслед за построением концептуальной мо­дели необходимо создавать под нее уникальную математическую и компьютерную модели. Если в распоряжении исследователя есть определенный набор готовых компьютерных моделей, то он может выбрать среди них ту, которая в наибольшей мере отве­чает цели исследования. Более того, сама концептуальная мо­дель может в допустимых пределах корректироваться с тем, чтобы привести ее в соответствие с имеющейся в наличии ком­пьютерной моделью. Со своей стороны, никакая концептуальная модель не может возникнуть чисто априорно, без учета первич­ной эмпирической информации. Отражая общую логику компьютер­ного моделирования, приведенная схема не всегда может рас­сматриваться как непосредственное руководство к действию.

Было бы неправомерным, разумеется, абсолютизировать возможности применения компьютерной техники в анализе поли­тической и любой иной ситуации в обществе. Думается, скепти­цизм, о котором шла речь выше, в значительной степени стал реакцией на проявления его противоположности – "компьютерно­го романтизма" – упования на всемогущество ЭВМ. На самом же деле компьютер лишь реализует логику аналитика и обрабатыва­ет добытую аналитиком информацию. И если на "выходе" иссле­дователь получает искаженный результат, то как говорил из­вестный русский баснописец, "нечего на зеркало пенять". Не­обходимо ясно представлять себе условия, при которых компью­терное моделирование может дать удовлетворительный результат, и неукоснительно им следовать.

Независимо от сферы его применения,  компьютерное моделирование основывается на принципах, отступление от кото­рых делает его применение необоснованным. Это:

·        системный  подход к описанию исследуемого объекта;

·        правильное, отвечающее целям исследования, определе­ние аспекта системного исследования;

·        правильное, отвечающее целям исследования и аспектам системного подхода, определение структуры объекта, учет всех существенных для его поведения в данных условиях элементов и параметров в их взаимосвязи;

·        унификация операционального понятийного аппарата;

·        выявление и описание единых, "сквозных" законов, ко­торым подчиняется поведение всех элементов системы и их вза­имодействие;

·        построение единой концептуальной модели, оптимально с точки зрения поставленной цели детализирующей поведение сис­темы и ее элементов и связывающей единой логикой общие ха­рактеристики системы и все их частные проявления;

·        адекватность концептуальной модели и ее математичес­кого описания;

·        достоверность и полнота эмпирической информации;

·        относительная стабильность, дающая основание утверж­дать, что время исследования пренебрежимо мало в сравнении со временем существенного изменения ее параметров[6].

Следует также иметь в виду некоторые особенности компь­ютерных моделей и используемой при их применении эмпиричес­кой информации. Важно учитывать, например, что социологическая информация носит дискретный характер, а попытки получе­ния результата с помощью интерполяции или экстраполяции дают неизбежную, нередко недопустимую погрешность. Вообще необхо­димо понимать, что всякая модель является лишь отражением реального явления. Что же касается математической и тем бо­лее компьютерной модели, то она – отражение вторичное, восп­роизводящее концептуальную модель реальной системы, а не си­стему непосредственно. Поэтому при использовании компьютер­ных моделей необходимо проявлять осторожность и ясно предс­тавлять себе границы применимости каждой из них.

Тем не менее, область применения компьютерного моделиро­вания в социально-политической сфере достаточно широка.  Это – выявление реальных структурных элементов системы и среды, влияющих на развитие политической ситуации, оценка возможных вариантов развития событий и риска, прогнозирование резуль­татов выборов, корректировка избирательной компании и т.п.

В каждом конкретном случае нужно оценивать как степень действительной потребности в компьютерном моделировании, так и пределы его эффективного применения. Необходимо также со­относить степень достоверности, точности вводимой в компью­терную модель эмпирической информации с пределом погрешнос­ти самой модели. Нередко более точные модели оказываются и более сложными. Если ситуация не требует применения сложной модели, исследователь может ограничиться упрощенным вариан­том, что позволяет сократить время исследования, число учас­твующих в нем людей и расходы на его проведение.

Модели и методы моделирования[7]

Одним из наиболее распространенных и простых методов компьютерного моделирования является метод компьютерного тестирования. Суть его – в сопоставлении параметров исследу­емого объекта с эталонными наборами параметров.

Политолог нередко сталкивается с задачей тестирования субъекта политики на предмет его политических предпочтений и слагаемых имиджа. В ходе выборных кампаний возникает потреб­ность в определении степени корреляции предвыборной програм­мы "своего" кандидата с позициями других кандидатов, партий, с общественными настроениями и ожиданиями различных социаль­ных слоев. С той же проблемой сталкиваются партии при форми­рования блоков и коалиций, определении потенциальных союзни­ков и оппонентов. Депутаты в представительных органах власти стоят перед выбором союзников при формировании фракций, бло­ков, правящего большинства и оппозиции. Трудно перечислить все конкретные ситуации, требующие учета многочисленных ню­ансов в позициях и взглядах и оперативного принятия решения.

Во всех этих случаях речь идет о сопоставлении системы показателей, характеризующих интересующего нас участника по­литического процесса (исследуемого, или тестируемого, объек­та), с аналогичными показателями других участников (эталон­ных объектов) для выявления возможной структуры возникающих между ними отношений. Здесь мы имеем дело с анализом совокупности участников политического процесса в системно-структу­рном аспекте. Если же требуется анализ взаимодействия иссле­дуемого объекта с совокупностью других, представляющих собой среду по отношению к нему, а вместе с ним – гиперсистему, – то реализуется системно-функциональный аспект исследования.

Метод позволяет рассчитать степень корреляции совокуп­ности параметров исследуемого объекта с аналогичными сово­купностями параметров других субъектов политики и таким пу­тем, в зависимости от конкретной задачи, выявить и оценить возможные очертания блоков и коалиций с его участием, либо вероятность поддержки в различной социальной среде на выбо­рах, либо перспективы гражданского согласия. Сопоставление показателей корреляции по отдельным параметрам дает возмож­ность сформулировать рекомендации по корректированию предвы­борных платформ, манеры поведения, содержания законопроектов для повышения вероятности достижения желаемого результата.

В сущности, методом компьютерного тестирования решается простейшая задача структурирования – выявления совокупностей элементов среды, близких к исследуемой системе либо в той или иной степени отдаленных от него, в крайнем варианте – ему противоположных. Критерием определения структур являются при этом параметры исследуемой системы.

Иной подход к структурированию  заложен в более мощном, – разумеется, и более сложном, – средстве классификации, ос­нованном на методе "распознавания образов"[8]. Здесь критерием структурирования является степень взаимной близости пара­метров, или признаков, присущих компонентам системы.

Нередко, в том числе и при тестировании, исследователь не задерживает своего внимания на анализе структур и пользу­ется готовыми разбиениями. Например, на рабочих, крестьян и интеллигенцию, на левых, правых и центр. Но жизнь не стоит на месте, и вдруг выясняется, что в крестьянской среде появ­ляются фермеры, что часть рабочих начинает отстаивать инте­ресы предпринимателей, а часть интеллигенции, инженеры, на­чинают сторониться политики в противоположность докторам на­ук и писателям. Левые и правые объединяются вокруг патриоти­ческих идей, сплотившиеся было демократы раскалываются, по­том объединяются вновь.

Не бывает в изменчивой общественной среде раз и навсег­да заданных структур. Ее элементы непрерывно видоизменяются, делятся, сливаются, исчезают и нарождаются вновь. С особой наглядностью проявляется это в динамично изменяющихся об­щественных системах наподобие современной России. В каждой новой ситуации может возникать новая структура элементов, решающим образом влияющая на политическое развитие. И при решении большинства исследовательских задач требуется выяв­ления адекватных им структур.

Наглядно представить себе сущность данного метода мож­но, изобразив m элементов исследуемой совокупности точками (образами) в n-мерном пространстве, каждая из n осей которо­го соответствует одному из предусмотренных концептуальной моделью n признаков (рис.2). Численное значение конкретного признака каждого из m элементов становится при этом проекцией  его  образа на соответствующую признаку ось.  Полученные таким путем точки (образы) отделены от других точек опреде­ленными расстояниями в n-мерном пространстве. Измерив эти расстояния, получают числовое выражение близости (отдален­ности) соответствующих объектов по совокупности показателей. Возникают "сгущения" и "разрежения" образов.

Существуют алгоритмы, позволяющие выделить эти "сгуще­ния" и "разрежения". При этом ЭВМ как бы самостоятельно раз­бивает исходное множество объектов на заранее не заданные группы, (классы, таксоны). Алгоритмы такого типа называются алгоритмами "самообучения ЭВМ" или алгоритмами автоматической классификации.


Рис.2. Проекции образов объектов на одну из плоскостей n-мерного пространства признаков

Описанный метод дает возможность получить заранее не заданную, "ненасильственную" структуру взаимосвязей между субъектами политики, классифицировать их ориентации по дан­ным социологических исследований, спрогнозировать процессы их взаимодействия. Важно, однако, и другое. В каждом из "сгущений" могут быть отобраны наиболее типичные для них об­разы, и тогда с помощью специально рассчитанных корреляцион­ных матриц и весовых коэффициентов в последующих исследова­ниях можно ограничиться изучением соответствующих типичным образам объектов. Это позволяет не только существенно сни­зить объем исследовательской работы и материальные затраты, но и соответствующим образом сузить зону субъективных иска­жений, возникающую на стадии сбора эмпирической информации.

Не менее существенна и обратная задача: классификация показателей, характеризующих совокупность элементов исследу­емого объекта. Какие показатели и как тесно коррелируют меж­ду собой? Из каких компонентов состоят определяющие факторы политического развития и каким образом они сгруппированы в конкретной ситуации? Ответив на эти вопросы, можно выявить и те решающие точки, воздействие на которые дает возможность изменять характер и направление политического процесса. Сде­лать это позволяет все тот же метод "распознавания образов". Только используемые при этом алгоритмы будут иметь дело уже не с образами m объектов в n-мерном пространстве признаков, а с образами n признаков в m-мерном пространстве объектов.

Одно из достоинств метода "распознавания образов", как уже было отмечено, состоит в предоставляемой им возможности сузить физический объем эмпирической информации,  а вместе с ним и зону субъективной интерпретации на входе  компьютерной модели.  При этом остается, однако, незатронутой моделирова­нием область прогностической деятельности, зона субъективной интерпретации на выходе. Политолога же и тех, кто заказывает ему исследование, интересует не только статическая картинка: она нужна ему лишь как исходный материал для прогнозирования вариантов развития и выявления способов управления ими.

Вот лишь немногие типичные вопросы, ответов на которые ждут от аналитика: Усилится ли и насколько поддержка того или иного социального проекта, если увеличится число граждан, недовольных существующими порядками? Как изменится поддержка данного кандидата в депутаты электоратом, если большему чис­лу избирателей удастся внушить чувство гражданской ответст­венности? От чего еще и как зависит результат? Для ответа требуется исследовать взаимосвязи между изменениями числен­ных значений соответствующих параметров. В этом случае при­меним, например, метод динамического анализа статистических данных. Именно применение такого рода методов позволяет го­ворить о проведении эксперимента на конкретной информацион­ной модели в строгом смысле этого понятия.

Одна из используемых в этих целях  моделей[9] позволяет вводить и запоминать статистическую информацию, получаемую в результате опроса, рассчитывать простые, парные и более сло­жные распределения ответов.  Впрочем, эта часть задачи явля­ется стандартной и относится скорее к числу социологических, нежели политологических.

Дальнейшие же действия исследователя-политолога состоят в проведении эксперимента на имеющемся массиве. Параметры, рассматриваемые в качестве входных, изменяются в интересую­щих его пределах для оценки чувствительности к ним выходного параметра. При изменении значения входных параметров меха­низм модели пересчитывает имеющийся массив (выборку) таким образом, чтобы соблюсти заданные для эксперимента значения входных параметров. Возникает подвыборка, конфигурация кото­рой определяется этими значениями, а выходной параметр под­считывается как результат распределения ответов уже на этой подвыборке. Таким образом, связь между параметрами определя­ется не с помощью математических формул, а "выводятся" из самих результатов опроса.

Разумеется, изменяя значения входных параметров, экспе­риментатор заставляет компьютер составлять подвыборку, дру­гие параметры которой не остаются неизменными. Влияние этого фактора можно уменьшить, включив наиболее существенные для характера выборки показатели в число входных и зафиксировав их значения на фактическом уровне. Но тогда большей деформа­ции подвергнутся остальные показатели, оставшиеся свободны­ми. Поэтому численные результаты экспериментов с данной мо­делью достаточно достоверно отражают реальную картину лишь при небольших (допустимых в реальности) изменениях значения входного параметра, гарантирующих отсутствие резких изменений значения других,  не учитываемых параметров. При сильном изменении входных параметров можно получить лишь представле­ние о тенденции изменения выходного параметра.

Данный случай – лишь один из характерных примеров, де­монстрирующих как большие возможности, так и пределы приме­нимости компьютерного моделирования. В каждом конкретном случае необходимо ясно представлять себе условия, при кото­рых применение взятой на вооружение модели является це­лесообразным и корректным.

Каждая из описанных выше моделей является достаточно эффективным средством решения конкретных задач политологиче­ского исследования в том или ином аспекте системного подхода.

Но на практике зачастую требуется многоаспектное рассмотре­ние проблемы. Тогда применяются более сложные методы, – нап­ример, структурно-логическое, или коммуникационное, моделирование[10]. Такая модель позволяет ответить на два принципиа­льно важных для управления вопроса: перспективы достижения цели и ее совместимость со стабильностью системы.

Каждый политик, государственный или партийный чиновник сталкивается с проблемами подобного рода повседневно. Полу­чит ли поддержку населения подготовленное администрацией ре­шение или его принятие вызовет угрожающую волну протестов? Может ли депутатская фракция рассчитывать на то, что ее за­конопроект получит поддержку большинства в представительном органе? Есть ли у данного кандидата в депутаты или на пост президента шансы на победу и каковы они?  И наконец,  если в данном виде   проект  решения  администрации,  законопроект, предвыборная программа дают слишком мало шансов на успех, то что надо сделать для положительного решения?

Предметом внимания аналитика становится при этом связь между воздействием субъекта политики на среду и обратной ре­акцией среды. Иными словами, объект исследуется в систем­но-коммуникативном аспекте. Но связь взаимных воздействий политического субъекта и среды порождает еще один немаловаж­ный для субъекта вопрос: не грозит ли реакция среды его по­ложению в качестве субъекта политики? В этом случае должны анализироваться условия и пределы стабильности интегративно­го качества, для политической системы – политической власти, – а значит, на первый план выходит и системно-интегративный аспект исследования.

Для формализации подробного рода задач применима хорошо известная схема, предложенная одним из основоположников сов­ременной американской политологии Истоном (рис.3). Взаимо­действие политической системы со средой он рассматривает как обмен сигналами входа и выхода. На входе система воспринима­ет сигналы среды двоякого свойства: требования и поддержки. Сигналы на выходе – решения и действия. По цепочке обратной связи они влияют на входные сигналы, усиливая их или ослаб­ляя, стимулируя общественную поддержку системы либо нараста­ние требований к властям[11]. Схема эта применима для анализа взаимосвязи с общественной средой любого субъекта политики, а не только политической системы в целом.

Разумеется, всякая социальная общность неоднородна, будь то население региона или депутаты парламента. Одна и та же обстановка по-разному влияет на социальное самочувствие, настроение людей, принадлежащих разным социальным группам. Неодинаков и политический потенциал, степень влияния этих групп,  их  активность и готовность к решительным действиям.


Рис.3. Схема коммуникации между политической системой и средой

Соответственно, и сигналы требований и поддержки будут фор­мироваться различными группами неодинаково. Так что решения и действия политической системы должны продуцироваться с учетом структуры их объекта и структуры характеризующих раз­личные группы показателей.

При наличии надлежащим образом организованной эмпири­ческой информации структурно-логическое моделирование дает возможность учесть структуру среды, показатели политической силы и политической ориентации ее компонентов, оценить сте­пень напряженности в их взаимоотношениях, ранжировать требу­ющие решения проблемы. Совокупность исходных данных позволя­ет рассчитать уровень социальной напряженности, вероятность благоприятного сочетания сигналов на ее входе в зависимости от характера выходного сигнала – решения или действия иссле­дуемой системы, – степень риска дестабилизации.

Достоверность результата, получаемого с помощью струк­турно-логического моделирования, зависит, разумеется, от ад­екватности входной информации. Многое определяется и качест­вом концептуальной модели, в том числе удачным выявлением структурных элементов среды и характеризующих их показателей.

Это делает желательным применение данного метода в комплексе с методом "распознавания образов".

С другой стороны, при использовании структурно-логичес­кого моделирования бывает полезно проанализировать не только имеющуюся в наличии ситуацию, но и вероятные варианты, кото­рые могут возникнуть при изменении отдельных параметров в результате целенаправленного воздействия на среду. Его при­менение в сочетании с методом динамического анализа ста­тистических данных дает и такую возможность.

Применение комплекса описанных и других моделей позво­ляет, таким образом, выявить реальную структуру общественной среды, место и стратегию поведения конкретного субъекта в этой структуре, рассчитать расстановку политических сил по их отношению к имеющимся проблемам и по степени влияния на решение конкретных вопросов, разработать наиболее эффектив­ную стратегию и тактику реализации поставленных целей. Может выясниться и их недостижимость. Это тоже полезно: если про­ект не имеет шансов, об этом лучше узнать заранее и не те­рять понапрасну авторитет и популярность, время и деньги, пытаясь достичь невозможного.

*     *     *

Системный подход и компьютерное моделирование – эффек­тивный, но недостаточно еще востребованный в политике и по­литологии инструментарий. В результате не используются воз­можности экспериментирования на модели, и эксперимент зачас­тую ставится на реальном социуме. Негативные последствия при этом велики. В практическом отношении – намечаемые цели не­редко остаются недостигнутыми. В научном – любой масштабный эксперимент на социуме существенно изменяет его параметры, и результаты эксперимента не могут быть в полной мере исполь­зованы для анализа последующей ситуации. В моральном – жерт­вой неудачных экспериментов становятся живые люди.

Развитые страны Запада, к опыту которых зачастую обра­щаются сегодня отечественные исследователи и политики, имеют сформировавшуюся в течение длительной эволюции модель проис­ходящих в обществе процессов – парламент. В конкуренции пар­тийных фракций отражено здесь реальное взаимодействие корпо­ративных интересов, присутствующих в гражданском обществе. В России такая модель пока лишь формируется. На этом этапе предварительная апробация и отработка социально-политических проектов и программ на искусственных моделях представляется насущно необходимой.



[1] Афанасьев В.Г. Системность и общество. – М., 1980.

[2] Sharan P. Theory of comporative politics. Meerut, New Delhi, 1984.

[3] Шабров О.Ф. Политическая система: демократия и управление обществом // Государство и право. 1994. №5.

[4] Леванский В.А. Моделирование в социально-правовых исследованиях. − М., 1986.

[5] Бернштейн Н.  Новые линии развития в физиологии и их соотношение с кибернетикой // Философские вопросы физиоло­гии высшей нервной деятельности в психологии. – М., 1963.

[6] См. также: Леванский В.А. Моделирование в социально-право­вых исследованиях. – М., 1986.

[7] Шабров О.Ф., Анохин М.Г., Дзлиев М.И. и др. Компьютерное  моделирование  социально-политических процессов / Под общ. редакцией О.Ф.Шаброва. – М., 1994.

 

[8] О сущности метода и его применении см., например: Заго­руйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М., 1972; Леванский В.А., Бажанова Е.Ю. Общественные предпоч­тения // Народный депутат. №3. 1990.

[9] См.: Казаков И.М. Система Обработки социологических исс­ледований ДИКСИ 2.2:  Методическое пособие.  – М.,  1988; Ривес Н.Я. Социологические модели с управлением статисти­ческими зависимостями //Проблемы  использования современ­ных информационно-вычислительных  средств в практике пар­тийной  работы  и  подготовке партийных кадров. – Ереван, 1989.

[10] См., например: Дзлиев М.И. Информационно-анализирующая система оценки социально-политической обстановки в регио­не. М., 1992; "Колеса" Тихомирова // Диалог. 1991. №3.

[11] См.: Easton D. A sistem analysis of political life. New York, 1965.