<<
>>

4.1. ПРИНЦИПЫ И АКСИОМЫ АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ

Анализ системной динамики (АСД) представляет собой одновременно теорию системных структур и технологию проектирования управления в различных областях человеческой деятельности.

Термином «системная динамика» обозначается экспериментальный вариант системного анализа, который предоставляет возможность изучения поведения сложных систем и модификации либо изменения их характеристик в соответствии с поставленными управленческими целями. Это также способ обоснования и оценки результатов применения аналитических моделей и выводов исследований конкретных случаев.

Анализ системной динамики включает две основные концепции: 1) так называемой обратной связи динамических взаимодействий, которая обеспечивает общие направления для описания системных структур, и 2) компьютерной имитации, которая предоставляет средства описания поведения систем, являющегося результатом специфических системных процессов. АСД тесно связан с конструированием графических и математических компьютерных моделей, предназначенных для имитации поведения систем в определенных масштабах времени.

Концепция системы с обратной связью была первоначально разработана и применена в технических (инженерных) дисциплинах и лишь затем получила распространение в самых различных областях исследований от экономики до народонаселения. Развитие концепции и прикладных методов системной динамики применительно к социальным проблемам началось в Массачусетском технологическом институте в 1956 г., откуда эта «идеология» распространилась по многим странам. В настоящее время координацию научных и прикладных исследований в этой области осуществляет Международное общество системной динамики, издающее свой журнал «Обзор системный динамики», а множество профессиональных работ, монографий и статей свидетельствуют о прогрессе в этой сфере науки.

Данный подход и основанные на нем методы берут начало в теории системной динамики известного американского ученого Дж.

Форрестера, которая исходит из того, что исследование динамических взаимодействий раскрывает сложность и специфические поведенческие характеристики системных структур. По мнению самого Дж. Форрестера, проблема состоит в том, человеческое мышление плохо приспособлено для интерпретации поведения социальных систем, поскольку они принадлежат к классу явлений, который можно назвать «многоконтурными нелинейными системами с обратной связью»50.

Использование и испытание прототипов или моделей является стандартным этапом при создании различных технологий и продукции. Хотя моделирование и лабораторные испытания не гарантируют полную защиту от возможных неудач, они выявляют различные проблемы, которые могут быть идентифицированы и исправлены, прежде чем вызовут негативные последствия. Однако тот же самый подход крайне редко используется для создания моделей социальных систем в целях проведения экспериментальных проверок перед принятием законодательных актов и различных правительственных программ. Распространенное мнение полагает, что наше знание социальных систем далеко не достаточно для того, чтобы создавать полезные для практического применения модели.

Социальные системы намного более сложны и труднее поддаются пониманию по сравнению с технологическими системами. Однако, как говорит Дж. Форрестер, вопрос заключается не в том, использовать или игнорировать модели, а в выборе среди альтернативных моделей51. По контрасту с ментальными моделями-представлениями, имитационные модели системной динамики абсолютно прозрачны как со стороны формулируемых положений, так и со стороны анализа взаимодействий между включенными факторами. Так как процесс построения компьютерной модели вынуждает разъяснять и уточнять используемые понятия, скрытые или неясные предположения выводятся на поверхность, где они могут быть исследованы и обсуждены.

По мнению Б. Ричмонда, в основе большинства ментальных образов социальной реальности лежат четыре исходных «мета-предположения», которые он идентифицировал следующим образом: (1) причинные факторы действуют независимо, (2) причинная связь является односторонней, (3)

воздействие факторов осуществляется мгновенно и (4)

воздействия линейны.

Системное мышление предлагает диаметральную альтернативу каждому из этих «метапредположений»52 .

Системное мышление выдвигает, соответственно, четыре исходных контрутверждения: (1) действие факторов взаимозависимо, (2) причинная связь действует одновременно как в прямом, так и обратном направлении, (3) воздействия немгновенны и (4) воздействия нелинейны. Применение данного набора предположений обеспечивает построение моделей, которые в гораздо большей степени отвечают тому, как в действительности работают социальные системы.

Анализ динамических систем достиг заметного прогресса, когда получил в свое распоряжение научный аппарат, известный под названием «нечеткие когнитивные схемы». Данный аппарат стал результатом соединения системной динамики с разработками в области так называемой нечеткой логики, которые начались в 1960-х гг. благодаря усилиям американского ученого J1. Заде, а позднее развиты Б. Коско и другими исследователями, связавшими концепции нечеткой логики с теорией нейронных сетей53.

Нечеткие когнитивные схемы Б. Коско, на которых основано большинство современных систем динамического моделирования в бизнесе и политике, появились в 1980-х гг., а в настоящее время их применение можно считать стандартной процедурой в ситуационных центрах ключевых экономических и политических организаций ведущих стран Запада.

В 90-х гг. XX в. появились пакеты компьютерных программ для создания моделей динамики социальных систем и симуляторов процессов из различных областей деятельности - от экономики до политики. Они стали применяться как средства для разработки симуляторов, которые делают возможным диалоговое экспериментирование с такими проблемами, как стратегия, оценка эффективности действий, маркетинг, анализ конкурентоспособности, принятие управленческих решений и т.п.

С помощью таких средств создается визуальное изображение проблемы, которую необходимо проанализировать. Они позволяют графически отображать диаграммы любого уровня сложности, которые представляют анализируемую систему или процесс, и преобразовывать их в диалоговые динамические модели.

Управляя этими моделями, можно наблюдать эффекты принятых решений на определенных временных этапах, обнаруживать критические точки проблем и вносить необходимые изменения. При этом поддерживается разделение генеральной модели на составляющие подмодели, позволяя аналитикам создавать различные компоненты и затем комбинировать их. Управляя моделью, эксперт может наблюдать поведение анализируемой системы.

Такого рода средства находят эффективное применение в моделировании широкого спектра активности, включающего стратегическое планирование, управление ресурсами, кризисное планирование и управление, оценку программ и т.п. Функциональные возможности, доступность и применимость к анализу самых различных проблем политики делают их мощным инструментом для организации исследовательского процесса в политической сфере, в частности, сценариев развития политической ситуации, конкурентоспособной стратегии и последствий принятия политических решений.

Как правило, моделирование самых различных процессов включает следующие общие стадии: 1.

Концептуализация (теория объекта): •

определение цели модели; •

определение структуры модели и ее ключевых переменных; •

описание поведения ключевых переменных и связей между ними; •

схематическое изображение основных механизмов или «петель» обратной связи системы. 2.

Выражение зависимостей в виде формул (математика

объекта): •

преобразование диаграмм обратной связи в скоростные и уровневые уравнения; •

оценивание и отбор значений параметров. 3.

Тестирование модели: •

симуляция поведения модели и проверка гипотез динамики; •

проверка предположений модели; •

тестирование поведения и чувствительности модели к изменениям. 4.

Реализация (применение) модели: •

тестирование реакции модели на различные стратегии; •

трансформирование исследовательских открытий в доступные для принятия управленческих решений объяснения.

Собственно моделированию предшествует работа по определению структурных и поведенческих характеристик предметной области.

Если эти характеристики хорошо структурированы и дают возможность количественного измерения, то задача эксперта по системному моделированию в значительной степени облегчается. Как правило, в этом случае источником информации являются документы и специалисты из различных институций, где финансовые, технологические, кадровые и другие аспекты функционирования организаций, какими бы сложными и комплексными они не были, могут быть формализованы под углом зрения эксперта.

В политической сфере также есть участки, которые неплохо поддаются структурным и количественным оценкам, например, материальные ресурсы политических организаций и их структуры управления. Однако именно политика обладает значительной долей иррациональных элементов, связанных с властными отношениями и политическим сознанием, что затрудняет построение «правдоподобных» моделей и может свести все усилия к весьма тривиальным схемам. Концептуализация здесь играет относительно более важную роль, поскольку определение структуры модели политического процесса и описание связей между ее ключевыми переменными невозможно без предварительной экспликации (изложения) значимой теории объекта. Никакие технические аналогии и изощренный математический аппарат здесь не помогут.

<< | >>
Источник: Ожиганов Э.Н.. Моделирование и анализ политических процессов: Учеб. пособие. - М.: РУДН. - 189 с.: ил.. 2009

Еще по теме 4.1. ПРИНЦИПЫ И АКСИОМЫ АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ:

  1. 5.1. Анализ внешней и внутренней среды организации, SWOT -анализ Внешняя среда и адаптация системы
  2. 5.1 Исторические предпосылки системного подхода
  3. 5.4. Система методов анализа
  4. 4.2. Принципы и методы планирования. Методика плановых расчетов
  5. Расчет индексов сезонности в рядах динамики с тенденцией развития (к переменной средней)
  6. Глава 8 АНАЛИЗ РЯДОВ ДИНАМИКИ
  7. 8.10. Анализ рядов динамики и прогнозирование
  8. Глава 4 МЕТОД АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
  9. 4.1. ПРИНЦИПЫ И АКСИОМЫ АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ
  10. 4.2. КОНСТРУИРОВАНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ
  11. 4.3. АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ ИЗБИРАТЕЛЬНОЙ КАМПАНИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ ДИНГАМИКИ
  12. 3.1. ПРИНЦИПЫ И АКСИОМЫ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ
  13. §6. Система принципов розыскного процесса
  14. 5.1. Анализ внешней и внутренней среды организации, SWOT -анализ Внешняя среда и адаптация системы
  15. ПОЛИТИЧЕСКАЯ АРГУМЕНТАЦИЯ: ЛОГИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
  16. Глава 15 СИСТЕМНОСТЬ И СИСТЕМАТИЗАЦИЯ
  17. § 6. СИСТЕМА ПРИНЦИПОВ РОЗЫСКНОГО ПРОЦЕССА
  18. 1. Марксизм и «системный анализ» как два источника идеи делиберативной политики
  19. 2. Принципы и аксиомы права
  20. 5.5.3. Ретроспективный криминалистический анализ деятельности по расследованию преступлений в учении об общем ее методе
- Внешняя политика - Выборы и избирательные технологии - Геополитика - Государственное управление. Власть - Дипломатическая и консульская служба - Идеология белорусского государства - Историческая литература в популярном изложении - История государства и права - История международных связей - История политических партий - История политической мысли - Международные отношения - Научные статьи и сборники - Национальная безопасность - Общественно-политическая публицистика - Общий курс политологии - Политическая антропология - Политическая идеология, политические режимы и системы - Политическая история стран - Политическая коммуникация - Политическая конфликтология - Политическая культура - Политическая философия - Политические процессы - Политические технологии - Политический анализ - Политический маркетинг - Политическое консультирование - Политическое лидерство - Политологические исследования - Правители, государственные и политические деятели - Проблемы современной политологии - Социальная политика - Социология политики - Сравнительная политология - Теория политики, история и методология политической науки - Экономическая политология -