Типы компьютерных моделей в системе социальной работы

ТИПЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ  В СИСТЕМЕ СОЦИАЛЬНОЙ РАБОТЫ

 

Введение

В настоящее время основным направлением развития социологии считается изучение социальных механизмов.

Социальный механизм – это причинно-следственная модель социального явления.

Интерес к изучению социальных механизмов и социальной динамики объясняется  тем, что многие социально-политические события конца 20 века не получили у социологов должного объяснения, оказались неожиданными.

Из определения социального  механизма следует, что для исследования социальных явлений необходимо исследовать  их модели.

В широком смысле слова  под моделью понимается аналог, «заместитель» оригинала, который при определенных условиях воспроизводит интересующие свойства оригинала.

Термин модель неоднозначен. Можно рассматривать:

- модель как аналог  объекта;

- модель как образец.

Например, вне контекста непонятно, что означает фраза: «Модель проведения занятия». Идет ли речь об образце проведения занятия или рассматривается некий аналог занятия.

В нашем курсе мы будем  рассматривать модель в смысле аналога  объекта.

Существуют различные  классификации моделей.

Например, физическое моделирование, математическое, имитационное, информационное моделирование.

В социологии модели принято  делить на содержательные и формальные.

Основой построения и  исследования содержательных моделей  является системный анализ, т.е. подход к исследуемому явлению как к системе взаимосвязанных элементов.

Но в отличие от техники применение системного подхода  осложняется тем, что в социальных системах принимаются решения, осуществляется выбор пути развития. Поэтому в  социологии системный подход дополняется идеями когнитологии – науки о восприятии, понимании и принятия решений.

Построение и исследование модели идет в следующей последовательности.

1. Построение содержательной модели, т.е. описание явления, выявление зависимостей.
2. Качественное исследование содержательной модели, т.е. исследование зависимостей без числовых характеристик.
3. Выбор или построение формальной математической модели.
4. Получение аналитического или численного решения.
5. Исследование модели (исследование влияния различных факторов на моделируемый процесс).
6. Формулировка заключения и рекомендаций.

 

1. Системные аспекты методологии  моделирования

Сначала дадим основные определения.

Система – множество связанных между собой элементов.

Элемент – неделимый в данной системе при данной рассмотрении компонент.

Структура – относительно устойчивая фиксация связей между элементами системы.

Целостность системы – относительная независимость системы от окружающей среды и других систем (точнее – охранение свойств элементов и связей при изменении среды и воздействии других систем).

Эмерджентность – несводимость свойств системы к свойствам элементов системы (т.е. за счет связей появляются новые свойства).

Множество – это набор различных элементов.

Система – это не просто набор элементов, а совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов. Причем система обладает свойствами, отсутствующими у её составных частей. Очевидно, что чем сложнее структура связей, тем больше свойства системы отличаются от свойств элементов.

Рассмотренные понятия  характеризуют в основном статическое состояние системы.

Динамика системы характеризуется  следующими понятиями

Поведение системы (функционирование системы) – это действие системы во времени.

Эволюция системы – изменение во времени структуры системы, свойств элементов и связей.

Цель системы – предпочтительное для неё состояние (состояние, к которому «стремится» система).

Целенаправленное  поведение – стремление достичь цели.

Обратная связь – воздействия результатов функционирования системы на характер этого функционирования.

Выделяют положительную  и отрицательную обратные связи.

Положительная обратная связь усиливает результаты функционирования. Положительная обратная связь может привести к неустойчивым состояниям. Например, инфляционные ожидания: рост инфляционных ожиданий способствует увеличению числа покупок, что приводит к росту цен, усилению инфляции и еще больше увеличивает инфляционные ожидания.

Отрицательная обратная связь ослабляет результаты функционирования системы. Отрицательная обратная связь обеспечивает устойчивое состояние системы. Например, при ухудшении показателей учебы деканат принимает меры, уменьшающие это ухудшение.

Можно выделить 11 этапов системного анализа.

1. Формулировка основных целей и задач исследования.
2. Определение границ системы, отделение её от внешней среды.
3. Составление списка элементов системы (подсистем, факторов, переменных и т.п.).
4. Выявление сути понятия целостности системы.
5. Анализ взаимосвязей элементов системы.
6. Построение структуры системы.
7. Установление функций системы и её подсистем.
8. Согласование целей системы и её подсистем.
9. Уточнение границ системы и каждой подсистемы.
10. Анализ явлений эмерджентности.
11. Конструирование системной модели.

Некоторые этапы исследования можно опускать, возможен возврат  к предыдущим этапам.

Системный подход широко используется в кибернетике (основоположник – Норберт Винер). В самом широком смысле кибернетика понимается как наука об управлении в природе и технике. Но следует признать, что наибольшее распространение идеи кибернетики нашли в технике (в компьютерах, в различных системах управления и т.п.).

Австрийский ученый Людвиг фон Берталанффи предложил общую теорию систем. Основными задачами общей теории систем являются:

1. Выявление общих принципов и законов поведения систем независимо от природы составляющих их элементов и отношений между ними.
2. Установление к биологическим и социальным объектам законов, аналогичных законам естествознания.
3. Создание синтеза современного научного знания на основе выявления изоморфизма законов различных сфер деятельности.

Несмотря на то, что идеи общей теории систем начали развиваться сразу же после Второй мировой войны, они еще далеки от совершенства.

Большую сложность представляет исследование социальных систем. Выделяют 7 типов социальных систем:

1. Индивид.
2. Семья.
3. Группа.
4. Организация (фирма, предприятие и т.д.).
5. Социальный институт (право, образование, религия и т.д.).
6. Территориальная область (деревня, город, область, государство).
7. Мировое сообщество (мировая система).

Постепенно учёные начали понимать, что важнейшей системной  особенностью социальных систем является самоорганизация, т.е. система «живет», познавая окружающий мир, адаптируясь (приспосабливаясь) к внешним условиям, путем замены элементов, изменения свойств элементов и связей.

Черты самоорганизации  свойственны также сложным современным системам управления (примеры, СУ сложными объектами, интеллектуальные роботы).

 

2. Модели в социологии

2.1 Виды моделей в социологии

Виды моделей, принятые в социологии, показаны на рисунке 2.1.

Рис 2.1 Виды моделей

 

Когнитивная модель – это некий мысленный образ объекта. Формируя когнитивную модель, индивид стремиться ответить на определённые вопросы. Поэтому от сложной реальности отсекается всё ненужное с целью получения более компактного и лаконичного описания. Когнитивная модель отражает особенности индивида: особенности его восприятия, установок, ценностей, интересов.

Содержательная модель – это, прежде всего, выраженная словами когнитивная модель. Но в содержательной модели могут появляться элементы, которые в когнитивной модели отсутствовали (индивид не мог или не хотел эти элементы сформулировать). Кроме того, содержательная модель сложных явлений является результатом коллективного творчества и содержит обобщение когнитивных моделей многих индивидов.

По функциональному признаку (т.е. по назначению) содержательные модели подразделяются на описательные, объяснительные и прогностические.

Описательная модель – это любое описание объекта.

Объяснительная модель – объясняет, почему что-либо происходит.

Прогностическая модель описывает будущее поведение объекта, т.е. делает прогноз поведения объекта при различных воздействиях на объект.

Причем прогностическая  модель не обязательно включает в  себя объяснительную модель. Т.е. нередко  можно делать прогноз на основе чисто  эмпирических знаний, не имея точного описания объекта (пример с нейронными сетями).

Концептуальная модель – это содержательная модель, базирующаяся на определенной концепции или точке зрения.

Концептуальная модель – это определённый уровень абстрагирования  на пути от предварительного описания объекта к его формальной модели.

Выделяют три вида концептуальных моделей:

- логико-семантические;

- структурно-функциональные;

- причинно-следственные.

Логико-семантическая  модель содержит все факты и утверждения (правила: если…то…), включённые в словесное описание объекта. Анализ логико-семантической модели осуществляется средствами логики (это одна из форм представления знаний в системах искусственного интеллекта, логический вывод).

При построении структурно-функциональных моделей объект разделяется на составные части, компоненты, элементы, подсистемы. Части системы описываются структурными отношениями, характеризующими подчинённость, логическую и временную последовательность решения отдельных задач.

Структурно-функциональные модели строятся в виде различных карт, диаграмм, схем. Например, структура университета, блок-схема алгоритма.

Причинно-следственные модели используются для объяснения и прогнозирования поведения объекта.

Эти модели ориентированы  на описание динамики исследуемых процессов, хотя время в явном виде зачастую не учитывается. Дело в том, что причинно-следственные модели подразумевают развитие процессов во времени.

Примером причинно-следственных моделей являются когнитивные карты (рис. 2.2). Снижение самооценки ведет к усилению депрессии и раздражению. Усиление раздражения усиливает степень депрессии. Возможность справиться самостоятельно уменьшается, необходимость в посторонней помощи увеличивается, что еще больше снижает самооценку. Вырваться: убедить больного, что помощь от других повышает его самооценку.

Рис. 2.2 – Фрагмент когнитивной  карты депрессии.

Когнитивная карта –  это примитивный граф. Дуга, связывающая вершины А и В соответствует причинно-следственной связи АàВ (А – причина, В – следствие). Связь называется положительной (отрицательной), если увеличение / уменьшение А ведет к увеличению / уменьшению В.

Содержательная модель в процессе исследования многократно  уточняется. Завершается формирование содержательной модели постановкой задачи. В соответствии с системным подходом выделяют 11 этапов постановки задачи.

После постановки задачи происходит переход к исследованию модели (или на содержательном, или  на формальном уровнях).

2.2 Понятие математического моделирования

Формальные модели в  социологии представляют собой математические модели. Математические модели делятся на аналитические и имитационные. Аналитические модели описывают поведение системы в виде различных уравнений и систем уравнений. Решение этих уравнений может быть аналитическим или численным.

В имитационных моделях описываются алгоритмы функционирования компонентов между собой. При этом математического описания компонентов и системы в целом может не существовать. Для воспроизведения поведения реальной системы необходимо провести на компьютере вычислительный эксперимент (имитацию) при заданных исходных данных. Результаты моделирования представляют собой характеристики поведения системы при определенных воздействиях и параметрах системы. Имитационное моделирование позволяет исследовать любую систему, но обладает всеми недостатками численных методов и требует достаточно сложной инструментальной поддержки.

Так как математическое моделирование практически невозможно реализовать без компьютера, то часто  в качестве синонима термина «математическое  моделирование» используют термин «компьютерное моделирование».

Социология относится  к трудноформализуемым областям. В социологии (как и в экономике  и других областях, связанных с  человеческой деятельностью) малоприменимы  «жесткие» математические модели.

Жесткие модели требуют точного задания параметров модели и исходных данных. При небольших отклонениях в исходных данных и параметрах жесткая модель может стать неустойчивой и не позволяет получить результат. В «мягких» моделях исследуется «характер» поведения системы, когда параметры системы и исходные данные определены неточно. В социальных науках используются мягкие модели, которые требуют исследования целых классов параметров модели и исходных данных. В. И. Арнольд так определяет мягкие модели: «Теория мягкого моделирования – это искусство получать относительно надежные выводы из анализа малонадежных моделей».