Моделирование на основе когнитивных карт

Содержание

 

 

 

Введение

 

 В настоящее время  получение достоверной информации  и ее быстрый анализ стали  важнейшими предпосылками успешного  управления. Это особенно актуально, если объект управления и его внешняя среда представляют собой комплекс сложных процессов и факторов, существенно влияющих друг на друга.

Одно из наиболее продуктивных решений проблем, возникающих в области управления и организации, состоит в применении когнитивного анализа. Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена американским исследователем Р. Аксельродом [1]

Изначально когнитивный анализ сформировался в рамках социальной психологии, а именно – когнитивизма, занимающегося изучением процессов восприятия и познания.

Применения разработок социальной психологии в теории управления привело к формированию особой отрасли знаний – когнитологии, концентрирующейся на исследовании проблем управления и  принятия решений. 

Сейчас методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуаций.

Теоретические достижение когнитивного анализа стали основой для создания компьютерных систем, ориентированных на решение прикладных задач в сфере управления.

Работы по развитию когнитивного подхода и его применению для анализа и управления так называемыми слабоструктурированными системами проводятся в настоящее время в Институте проблем управления РАН.

1. Моделирование на основе когнитивных карт

 

Когнитивное («познавательное») моделирование является одним из ключевых составляющих когнитивного анализа. Когнитивный анализ является очень мощным инструментом исследования слабоструктурированной среды. Главным назначением когнитивного моделирования является отражение  в упрощенном виде в модели сложных проблем, исследование различных вероятных сценариев возникновения проблемных ситуаций, а также нахождение способов разрешения данных ситуаций в модели.

В. Максимов, Е. Корноушенко, С. Качаев выделяют следующие этапы когнитивного анализа в целом [4]

 

Рис. 1. Этапы когнитивного анализа

 

Впервые методология когнитивного моделирования и была введено Р. Аксельродом. (Axelrod, 1976). Он развивал данную методологию, основываясь на теории графов, теории принятия решений, а также на идеях психологии. Он описал основы когнитивного подхода к принятию решений и математический аппарат для анализа когнитивных карт [5].

Развитие когнитивного моделирования было обусловлено тем, что для анализа некоторых проблемных ситуаций точные модели неприменимы, так как необходимо учесть большое количество трудно формализуемых факторов. Такие ситуации являются слабо структурированными [4].

Когнитивное моделирование проблемных ситуаций основано на понятии когнитивной карты. Понятие когнитивной карты впервые было введено Толмэном. (Tolman, 1948) Когнитивная карта представляет собой ориентированный граф. Вершины данного графа соответствуют факторам, ребра графа – причинно-следственным связям между условиями [2]. Веса ребер графа являются оценками влияния и взаимовлияния факторов.

Этапы когнитивного моделирования:

Рис. 2. Этапы когнитивного моделирования

 

А. Кулинич приводит следующий пример когнитивной карты [3].

Рис. 3. Пример когнитивной карты

 

В данном примере мы видим, например, что количество фирм-производителей положительно влияет на объем производимой продукции, а цены на продукции имеют положительное влияние на уровень прибыли. Веса ребер не обозначены, данная модель только показывает характер влияния – положительный или отрицательный. Таким образом, данная модель является полезным визуальным инструментом моделирования.

Когнитивная карта отображает лишь факт наличия влияний факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменения влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень структуризации информации, то есть к когнитивной модели.

На этом уровне каждая связь между факторами когнитивной карты раскрывается соответствующими зависимостями, каждая из которых может содержать как количественные (измеряемые) переменные, так и качественные (не измеряемые) переменные. При этом количественные переменные представляются естественным образом в виде их численных значений. Каждой же качественной переменной ставится в соответствие совокупность лингвистических переменных, отображающих различные состояния этой качественной переменной (например, покупательский спрос может быть «слабым», «умеренным», «ажиотажным» и т.п.), а каждой лингвистической переменной соответствует определенный числовой эквивалент в шкале [0,1]. По мере накопления знаний о процессах, происходящих в исследуемой ситуации, становится возможным более детально раскрывать характер связей между факторами.

Формально, когнитивная модель ситуации может, как и когнитивная карта, быть представлена графом, однако каждая дуга в этом графе представляет уже некую функциональную зависимость между соответствующими факторами; т.е. когнитивная модель ситуации представляется функциональным графом [6].

Пример функционального графа, отражающего ситуацию в условном регионе представлен на рис. 4.

Рисунок 4. Функциональный граф

 

Данная модель является демонстрационной, поэтому многие факторы внешней среды в ней не учтены.

2. Виды факторов когнитивного моделирования

 

Для структуризации ситуации (системы) исследователи подразделяют факторы (элементы) на различные группы, каждая из которых обладает определённой спецификой, а именно - функциональной ролью в моделировании. Причём, в зависимости от специфики анализируемой ситуации (системы) типология факторов (элементов) может быть различна. Здесь выделяются некоторые виды факторов, использующиеся при когнитивном моделировании большинства систем (ситуаций, сред).

Во-первых, среди всех обнаруженных факторов выделяются базовые (воздействующие на ситуацию существенным образом, описывающие суть проблемы) и «избыточные» (малозначащие) факторы, «слабо связанные» с «ядром» базисных факторов [7].

При анализе конкретной ситуации эксперт обычно знает или предполагает, какие изменения базисных факторов являются для него желательными. Факторы, представляющие наибольший интерес для эксперта, называются целевыми. В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев следующим образом описывают целевые факторы: «Это – “выходные” факторы когнитивной модели. Задача выработки решений по управлению процессами в ситуации состоит в том, чтобы обеспечить желательные изменения целевых факторов, это – цель управления. Цель считается корректно заданной, если желательные изменения одних целевых факторов не приводят к нежелательным изменениям других целевых факторов» [7].

В исходном множестве базисных факторов выделяется совокупность так называемых управляющих факторов - «”входных” факторов когнитивной модели, через которые подаются управляющие воздействия в модель. Управляющее воздействие считается согласованным с целью, если оно не вызывает нежелательных изменений ни в каком из целевых факторов» [7]. Для выявления управляющих факторов определяются факторы, влияющие на целевые. Управляющие факторы в модели будут являться потенциально возможными рычагами воздействия на ситуацию [8].

Влияние управляющих факторов суммируется в понятии «вектор управляющих воздействий» – совокупность факторов, на каждый из которых подается управляющий импульс заданной величины [10].

Факторы ситуации (или элементы системы) могут также подразделяться на внутренние (принадлежащие самому объекту управления и находящиеся под более или менее полным контролем руководства) и  внешние (отражающие воздействие на ситуацию или систему внешних сил, которые могут не контролироваться или лишь косвенно контролироваться субъектом управления).

Внешние факторы обычно разделяются на предсказуемые, возникновение и поведение которых можно предвидеть на основе анализа имеющейся информации, и на непредсказуемые, о поведении которых эксперт узнает лишь после их возникновения [8].

Иногда исследователи выделяют так называемые факторы-индикаторы, отражающие и объясняющих развитие процессов в проблемной ситуации (системе, среде) [7]. Для подобных целей используется также понятие интегральных показателей (факторов), по изменению которых можно судить об общих тенденциях в данной сфере [8].

Факторы характеризуются также тенденцией изменения своих значений. Различают следующие тенденции: рост, снижение. В случае отсутствия изменения фактора говорят об отсутствии тенденции или о нулевой тенденции [10].

Наконец, следует отметить, что возможно выявление причинных факторов и факторов-следствий, кратковременных и долгосрочных факторов.

 

3. Основные проблемы построения когнитивной модели

 

Существуют две главные проблемы построения когнитивной модели.

Во-первых, трудности вызывает выявление факторов (элементов системы) и ранжирование факторов (выделение базисных и второстепенных) (на этапе построения ориентированного графа).

Во-вторых,  выявление степени взаимовлияния факторов (определение весов дуг графа) (на этапе построения функционального графа).

Можно констатировать, что исследователями не разработан чёткий алгоритм выявления элементов исследуемых систем. Предполагается, что изучаемые факторы ситуации уже известны эксперту, проводящему когнитивный анализ.

Обычно при рассмотрении крупных (например, макроэкономических) систем применяется так называемый PEST-анализ (Policy - политика, Economy - экономика, Society - общество, Technology – технология), предполагающий выделение 4-х основных групп факторов, посредством которых анализируется политический, экономический, социокультурный и технологический аспекты среды [10].

Подобный подход хорошо известен во всех социально-экономических науках.

PEST-анализ - это инструмент  исторически сложившегося четырехэлементного  стратегического анализа внешней среды. При этом для каждого конкретного сложного объекта существует свой особый набор ключевых факторов, которые непосредственно и наиболее существенным образом влияет на объект. Анализ каждого из выделенных аспектов проводится системно, так как в жизни все эти аспекты между собой тесно взаимосвязаны [9].

Кроме того, предполагается, что эксперт может судить о номенклатуре факторов, сообразуясь со своими субъективными представлениями. Так, «Фундаментальный» анализ финансовых ситуаций, близкий по некоторым параметрам к когнитивному анализу, базируется на  наборе базисных факторов (финансово-экономических показателей) - как макроэкономических, так и более низкого порядка, как долгосрочных, так и краткосрочных. Эти факторы, в соответствие с «фундаментльным» подходом определяются на основе здравого смысла [10].

Таким образом, единственный вывод, который можно сделать относительно процесса выявления факторов, заключается в том, что аналитик, преследуя эту цель, должен руководствоваться уже готовыми знаниями разных социально-экономических наук, занимающихся конкретным изучением разнообразных систем, а также своим опытом и интуицией.

 

4. Системы поддержки принятия решений

 

Системы поддержки принятия решений, как правило, являются диалоговыми. Они предназначены для обработки данных и реализации моделей, помогающих решать отдельные, в основном слабо- или неструктурированные задачи (например, принятие решения об инвестициях, составление прогнозов и т. п.). Эти системы могут обеспечивать работников информацией, необходимой для принятия индивидуальных и групповых решений. Такие системы обеспечивают непосредственный доступ к информации, отражающей текущие ситуации и все факторы и связи, необходимые для принятия решений [9.

При этом могут учитываться как динамические процессы, так и статические воздействия количественных и качественных факторов, в том числе и тех, которые принципиально не могут быть оценены количественно. Основные требования к компьютерным системам когнитивного моделирования – это открытость к любым возможным изменениям множества факторов ситуации, причинно-следственных связей, получение и объяснение качественных прогнозов развития ситуации (решение прямой задачи «Что будет, если …»), получение советов и рекомендаций по управлению ситуацией (решение задачи «Что нужно, чтобы …») [10].

Существуют следующие диалоговые комплексы (ДК), предназначенные для поддержки  принятия решений:

   ДК «Аврора» – используется для анализа динамики изменения финансовых инструментов (акций, облигаций, фьючерсов и т. д.), основанного только на информации, отраженной в значениях их цен и объемов.

ДК «Ситуация» – используется для анализа развития ситуации с учетом взаимодействия количественных и качественных факторов. Здесь учитывается совместное влияние внешних воздействий (макроэкономических показателей, политических событий, природных и социальных катастроф и прочих). Другими словами, эта программа иприменяется для анализа макроситуации, определения основных тенденций ее развития.

ДК «Метасток» – используется для проверки в режиме моделирования эффективности решений о сделках (на покупку и на продажу).

ДК «Компас» – используется для поддержки принятия решений и предназначен для когнитивного моделирования широкого класса ситуаций из области экономики, политики, социологии, менеджмента.

ДК «Канва» - используется для анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций, разработки стратегий управления и механизмов их реализации, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т.д., а также в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, поиска и проверки гипотез о механизмах развития и механизмах управления ситуацией.