Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретико-методологические основы построения социолого-математической модели в исследовании социальных процессов 33
1.1. Социолого-математическая модель как свернутое знание о показателях и структуре социальных процессов 33
1.2. Сходство и отличие социолого-математических моделей и математических моделей в естественных науках и экономике 44
1.3. Выбор базовой социолого-математической модели в исследовании социальных процессов 56
ГЛАВА 2. Диахронная и синхронная составляющие социолого-математических моделей в изучении социальных процессов системы воспроизводства 61
2.1. Социолого-математическая модель эволюции системы воспроизводственных процессов 61
2.2. Концепция модели системы социального воспроизводства «Макросоциум» и социальные гипотезы её системы уравнений 100
2.3. Методика социологических выводов в ходе формализации «Макросоци ума» и результаты вычислительных экспериментов 151
ГЛАВА 3. Социолого-математические модели экстремистской активности и преступлений террористической направленности . 172
3.1. Базовая и модифицированные варианты социолого-математических моделей экстремистской активности в этнополитической динамике 172
3.2. Основы тополого-сетевой социолого-математической модели ограничения террористической активности 188
3.3. Многомодульная социолого-математическая модель эндогенной террористической активности 221
Выводы и заключение 261
Литература 267
Приложения 286-319
- Сходство и отличие социолого-математических моделей и математических моделей в естественных науках и экономике
- Концепция модели системы социального воспроизводства «Макросоциум» и социальные гипотезы её системы уравнений
- Методика социологических выводов в ходе формализации «Макросоци ума» и результаты вычислительных экспериментов
- Многомодульная социолого-математическая модель эндогенной террористической активности
Введение к работе
Актуальность темы исследования
Отличительной чертой современного общества является его постоянная модернизация. Социум в целом и отдельные его сферы непрерывно меняются, причём эти изменения носят, как правило, амбивалентный характер: совершенствуется одно, приходит в упадок другое. Поэтому возникает потребность в исследовании различных социальных процессов не только с целью их анализа, но также и с целью их прогноза, т.е. без моделирования здесь не обойтись.
Однако то моделирование, которому обучается большинство социологов, носит общетеоретический характер, в лучшем случае поднимаясь до уровня схем или графиков, таблиц и формул первичной обработки эмпирического материала. И в то же время, опираясь на опыт математического моделирования в смежной и родственной дисциплине - экономике, современное общество в лице государства и бизнеса всё более взыскательно обращается к социологии с настоятельным требованием развивать прогнозную функцию в соответствии с возможностями высоких информационных технологий. Социальные процессы относятся к числу трудно формализуемых объектов. Их моделирование только в показателях экономического измерения к концу XX столетия повсеместно доказало свою неэффективность, особенно для России, где «Social man» традиционно преобладает над «Economic man». Явное знание динамики социальных показателей, порождаемых внутренними свойствами социума, требует, по мнению многих исследователей, чётко выраженному ещё академиком А.А. Самарским, нового подхода к построению моделей социальных процессов. Новое в этом подходе - математическое моделирование, т.е. создание модели - образа оригинала - и её «изучении с помощью реализуемых на компьютерах вычислительно-логических алгоритмов». Заметным препятствием к правильному построению социолого-
математических моделей в исследовании социальных процессов оказалось
естественнонаучное происхождение многих исследователей,
дискредитирующих эти модели некритичным приписыванием особенностей природных процессов процессам социальным. Несмотря на то, что социология накопила значительный объём знаний по проблемам моделирования социальной динамики, до сих пор трудно говорить о наличии общей методологии построения социолого-математических моделей как инструмента исследования социальных процессов.
Во второй половине XX века рядом исследователей, было выявлено заметное ускорение мирового эволюционного процесса, ещё более усилившееся с развитием Интернета и приведшее к тому, что прежние государственные и общественные институты стали всё чаще давать сбои в управлении обществом. Налицо сложившееся противоречие между ускоряющимся в эпоху информатизации усложнением социума и возможностями инструментальной оснащённости социальной рефлексии. Актуальность этой проблемы ещё более возрастает, если учитывать не только ускорения социальных процессов, но и их тесную связь с переходными процессами трансформации современной России в контексте глобализации. Особое значение здесь имеет переход, как нашей страны, так и всего мирового сообщества с «экономико-центрической» неустойчивой модели на устойчивую модель развития общественного воспроизводства, в которой более инертная социокультурная сфера ограничивает неустойчивость менее инертной экономической сферы. И хотя на ускорившийся рост сложности социальных процессов российский социум отреагировал ростом числа социологических факультетов, отделений и кафедр, однако в вузовских программах курсов лекций «социальное прогнозирование» и «математическое моделирование социальных процессов» стали появляться только в последнее время, что при отсутствии развитой методологии создания социолого-математических
моделей в исследовании социальных процессов не решает проблемы, а, быть может, даже только маскирует её.
Таким образом, диссертационное исследование актуально потому, что в основе вышеназванной проблемы лежит обостряющееся противоречие между требуемым в эпоху информатизации уровнем социолого-математического моделирования и его наличной практикой в отечественной социологии, обусловленной, прежде всего, недостаточностью развития методологии обсуждаемого моделирования. Разрешению этого противоречия и служат тема, объект, предмет, цель и задачи диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Разработанность проблемы видится в степени и характере математического учёта социологических особенностей в моделях. Говоря о них для социолого-математических моделей, обычно подразумевают сложность, многомерность, многоуровневостъ, многокомпонентностъ, открытость, целостность и динамичность. Однако специалисты в области синергетики также приписывают своим объектам перечисленные особенности. Основы социологических подходов к выделению искомых особенностей заложены в трудах О. Конта, М. Вебера, Э. Дюркгейма, К. Маркса и др. О. Конт отметил, что социология отличается от «более естественных» наук историчностью. Другой особенностью социальных процессов, такой же верной, как историчность, является субъектностъ. Основатель «понимающей социологии» М. Вебер рассматривал социальные действия как функцию от способов понимания людьми социальных фактов, т.е. «понимание» - это фильтр, преобразующий воспринимаемую информацию. Эту особенность назовём рефлективностью.
Нахождение такого специфического единства как названных выше, так и иных особенностей социолого-математического моделирования, на взгляд автора, достижимо при синтезе как минимум трёх подходов, позволяющих
раскрыть распределение ресурсов социального управления на стреле времени: эволюционно-генетического с его влиянием социокультурных традиций, синергетического (роль включённости в современные социальные ситуации) и информатико-кибернетического (притягательность идеалов, долгосрочных целей и стратегических проектов). На их основе формируется совокупный эволюционный потенциал и его распределение по сферам приложения. Более того, замечена общая макроисторическая тенденция (А. Д. Урсул) постепенного смещения центра тяжести в распределении используемых объёмов этих ресурсов от сфер рефлексии прошлого к представлениям будущего: от «жить, как жили отцы и деды» к «жить, как живут в продвинутых группах, слоях, странах» и далее. Вопрос о большей значимости для перспектив современного моделирования одной из двух особенностей социолого-математических моделей: историчности или рефлективности -решается на основе такого критерия решения проблемы прогрессивности социальных процессов, как способность к «самотрансцендентности» (П. Штомпка). Неограниченная способность человека «к созиданию и обучаемости, в возможности воспринимать или создавать новшества, а также наследовать и постоянно наращивать общий багаж знаний, мастерства, стратегий, технологий и т.д.» обеспечивает надёжный, с одной стороны, «основной росток, источник прогресса». С другой стороны, поскольку «самотрансцендентность» без «самореферирования» (Н. Луман) как функции рефлективности субъекта невозможна, то более перспективным основанием для развития социолого-математического моделирования представляется именно эта вторая его особенность. В приведённом раскрытии «самотрансцендентности» уже содержатся долговременная и кратковременная компоненты рефлективности, с которыми соотносим диахронность (например, создание новшеств) и синхронность (восприятие новшеств) процесса эволюции социума.
Среди практически значимых моделей социальных процессов наиболее ранние, но актуальные и сегодня, разработки встречаются в связи с т.н. процессами социальной «диффузии» - слухов, инноваций, примеров подражания (Математические методы в современной буржуазной социологии. М.: Прогресс, 1968. 407 с). Так, в упомянутом сборнике опубликована статья Н.П. Рашевского [Математические методы...,с. 175], содержащая модель, впоследствии часто использованная или упомянутая в работах многих исследователей подражательного поведения, в которой явно прослеживаются такие особенности, как рефлективность (частота контактов или интенсивность общения, актуализующих массу социальных фактов сторонников позиций X или У, а также духовные факты - «коллективные представления», интериоризованные как в априорных установках субъектов позиций X или У). Применимость модели, однако, ограничена бинарным разбиением социума.
В 1953 г. Т. Хегерстранд предложил постулаты модели распространения инноваций как результат процесса распространения слухов. Её отличие от последней - в явном учёте такого свойства рефлективности субъекта -перципиента сообщений - как пороговая восприимчивость информации.
В ряде фундаментальных исследований (80-е годы XX века) представлены положения, согласно которым логично перенести методы «природной» синергетики в социологию {Springer Series in Synergetics, up to vol.69), поскольку, по мнению авторов, описываются большие ансамбли «единиц», каждая из которых находится в одном из нескольких различных состояний. Но в то же время авторы признают, что имеются существенные отличия «единиц» и «взаимодействий» в человеческом обществе, например, они не только не элементарны и всегда носят комплексный многокомпонентный характер, но и, как правило, сложность социальных на порядок выше естественнонаучных процессов.
Фундаментальной разработке этих теоретических вопросов посвящены
работы школы И.Р. Пригожина, в которых показано, что динамические
системы, описывающие социальные процессы, не являются консервативными,
т.е. их особенность - в необратимости. Но шаг от теории в плоскость
прикладных применений, заключающийся в установлении
пропорциональности между сложностью отраслей производства и объёмами циркулирующей в них технологически необходимой информации, осуществил академик В.А. Трапезников (ИЛУ РАН).
В отечественной социологии вопросы, связанные с методологией построения социолого-математических моделей как инструментов прикладных социологических исследований социальных процессов разработаны недостаточно.
Утверждению важности для адекватного моделирования социальных
процессов математически отображать наряду с материальной и духовную
составляющую, представляемую информационными переменными и
зависимостями, посвящены работы В.И. Жукова и Г.С. Жуковой, отражённые
в докладах Международной конференции «Математическое моделирование
социально-экономической динамики - MMSED» в 2004-2010 гг. Так на
MMSED-2010 в докладе «Субстанциональная модель социальной реальности»
авторы обосновывают, опираясь на идеи двойственности и симметрии,
необходимость учитывать альтернативность, необратимость,
неустойчивость и рефлективность как особенности социальных процессов, в частности: «Рефлексия позволяет человеку наблюдать и изучать самого себя, в том числе и свою духовную составляющую, своё сознание, соотносить себя с окружающим миром». Свои идеи авторы выразили на языке высоко абстрактной математики - категорий и функторов. Прикладные модели на основе идеи двойственности и симметрии (учитель-ученик, врач-пациент и т.п.) строил Э.Р. Григорян (2001-2003).
Наиболее востребованным моделирование социальных процессов, на наш взгляд, становится в связи с экономико-математическим моделированием.
Одной из первых отечественных социально-экономических математических моделей следует назвать модель системы общественного воспроизводства Советской России, сформулированную Н.Д.Кондратьевым. Однако из 10 уравнений для определения показателей модели системы общественного воспроизводства социально-экономической переменной можно назвать только трудовую занятость - остальные 9 уравнений соотносятся с чисто экономическими показателями, т.е. это «экономико-центрическая модель».
Особенно знаковыми работами по моделированию длинных волн цикла Кондратьева с выходом на прогнозирование такого социального показателя, как степень социальной напряжённости, являются статьи С.В.Дубовского. В них на базе оригинальной модели этого цикла прогнозируются временные интервалы первой половины XXI века, в пределах которых, по мнению автора, высоки риски обострения в российском социуме социальной напряжённости. Однако эти прогнозы страдают высоким размахом неопределённости даже для годового масштаба времени, что снижает их ценность для оперативного прогнозирования.
Особенности социолого-математического моделирования - сложность, субъектность, «историзм», равный необратимости, многофакторность, целостность были частично рассмотрены в работах авторов коллективной монографии (Моделирование социальных процессов. М.: Наука, 1970): А.Г. Аганбегяна, И.С. Алексеева, Ф.М. Бородкина, Ю.Н. Гаврильца, В.Ф. Турчина, Ю.А. Левады, В.Н. Шубкина, О.И. Шкаратана и др. На основе подобных исследований российскими учёными в данной коллективной монографии был сформулирован принцип поэтапного подхода к управляемости как одного из необходимых подходов в изучении социальных процессов.
Одну из попыток применить математическое моделирование в исследовании этнических процессов, опираясь на подходы, возникающие на пересечении биологии и социологии, предпринял (1985-1987) А.Ю. Бузин. Опираясь на богатый эмпирический материал по межнациональным бракам в Ленинграде, Б.Е. Винер (1996-1998) построил качественную регрессионную модель этнической идентичности, однако вопросы исследования динамики процесса этнической идентификации автором даже не упоминаются. Попыткой формализовать этнологическую концепцию Л.Н. Гумилёва является работа А.К. Гуца (1995-1997), (Глобальная этносоциология. Омск: ОмГУ, 1997.) в которой изучается проблема стабильности неравновесных социальных процессов.
Важно подчеркнуть, что именно теория нелинейных неравновесных процессов в природе и обществе находится в центре внимания Института математических исследований сложных систем МГУ (создан В.А. Садовничим и И.Р. Пригожиным в 1995 г.), разрабатывающего математический аппарат для описания динамики сложных систем и процессов управления ими на основе результатов абстрактной теории динамических систем школы А.Н. Колмогорова- в 1960-80 гг. (В.М. Алексеев, Д.В. Аносов, В.И. Арнольд, Я.Г. Синай и др.).
Одними из последних отечественных обзорных работ, содержащих сведения о социолого-математическом моделировании, являются публикации Ю.М.Плотинского (1990-2000 гг.). В них подробно раскрывается потенциал когнитивного моделирования. Трудов по моделированию социальных процессов издано немало. Всё же обзор литературы не будет полон, если не упомянуть такие отечественные работы, как монография А.А. Самарского и А.П. Михайлова (1997 г.), Ю.Н. Гаврильца (1974 г.), Г.А. Голицына и В.М. Петрова (1990-2010), А.А.Кугаенко (1998 г.), В.В. Лебедева (1997 г.), А.В.Петрова, Ю.Г.Федулова (2000 г.), А.А.Петрова и П.С. Краснощёкова
(2000 г.), Д.Л. Андрианова и др. (1995-2010), М.Г. Дмитриева и др. (2004-2010), П.Н. Лукичёва (2002), СЮ. и А.Ю. Малковых (2000-2010), В.П. и В.В.,Скитовичей, Д.С. Чернавского, Б.А. Суслакова и др. (1995-2010), В.Т.Цыба (2009). Достаточно полное представление о современном социолого-математическом моделировании даёт серия сборников (1-10) ежегодного семинара «Математическое моделирование социальных процессов».
Отметим, что важным аспектом адекватности при построении модели является подбор таких её переменных, которые согласуются с социальными показателями своих эмпирических референтов. Это позволяет предотвращать, например, ничем не обоснованный выбор «хороших» функций (в том числе, функций высокой степени «гладкости»), таящий в себе возможность привнесения ложных эффектов в прогнозирование и другие результаты моделирования.
В этом аспекте гарантом адекватности выступают изначально правильно выстраиваемые дискретные модели (А.А. Самарский и А.П. Михайлов). Одно из наиболее удачных и последовательных применений дискретных уравнений в моделировании социальных явлений и процессов осуществлено Д. Хейсом. В сущности, в его работе излагается «путевой» анализ и хотя событие-явление интерпретируется им как результат множества причин-процессов (многокомпонентность), всё же он ограничивается моделированием социальной статики. В попытке перейти к динамике автором вводится учёт запаздывания действия одних причин по отношению к другим. Однако он вынужден признаться в непреодолимых трудностях построения технологии моделирования динамики социальных процессов. Неудача Д. Хейса неслучайна: для явного моделирования «самореферирующей системы», т.е. её рефлектирующих функций, требуется отображение в той или иной степени, как минимум, удвоенного признакового пространства - надстройки для моделирования сознания.
Одной из результативных попыток учёта этой надстройки для прикладных целей явилось математическое моделирование Ю.Н. Гаврильцом и Б.А. Ефимовым формирования и изменения установок взаимодействующих индивидов, правда, ограниченных условиями и механизмами «поля» рыночного пространства. Другой важной линией учёта рефлективности и историчности явилось моделирование, основанное на цепях Маркова, изменения религиозных предпочтений для всего множества верующих основных конфессий, атеистов и не определившихся с верой в российском социуме (В.А. Ефремов). Однако чувствительность этой модели к социальным изменениям ограничена годом.
Заметное число публикаций посвящено проблемам моделирования процессов расовой сегрегации (Journ. Of Math. Sociology), на наш взгляд, имеющих свои аналоги и в моделировании отношений мигрантов и коренных жителей городов и межэтнических конфликтов в России.
Несмотря на обилие работ, на наш взгляд, не была в полной мере раскрыта многогранная роль рефлексии социальных субъектов, т.е. того, что отличает неживую от живой материи, а внутри последней отличает социальную от других форм жизни. Таким образом, недостаточно освещен учёт параметров информационно-когнитивной составляющей в социолого-математическом моделировании (и на этапе построения модели, и на этапе вычислительного эксперимента) социальных процессов как элементов морфогенетических, так и трансмутационных изменений (П. Штомпка), в частности, для решения общих теоретико-методологических вопросов о подключении дополнительных измерений в моделировании социальных процессов:
- в ходе эндогенного введения социальных переменных в модель системы общественного воспроизводства;
- в исследовании роли и при обосновании необходимости учёта «знания»
в качестве независимого третьего аргумента производственной функции, такой
же «кумуляты», как «труд» и «капитал»;
- в выборе базовой математической модели для такого социолого-
математического моделирования социальных процессов, в котором на уровне
классов используемых функций обеспечивается сопряжение различных сфер
общественного воспроизводства, прежде всего, экономической и социальной;
для решения прикладных задач:
в учёте параметров рефлективности различных социальных групп, определяющих их поведение для нужд оперативного прогноза;
в применении информационно-энтропийного подхода к отображению нелинейности как исторической необратимости - для морфогенетических моделей, или сложности - для репродуктивных моделей - на разных этапах и фазах моделирования социальных процессов, что и определило выбор темы исследования.
Цель диссертационного исследования - разработать основы методологии построения социолого-математических моделей в исследовании социальных процессов, с учётом особенностей, прежде всего, рефлективности, историчности и сложности. Для достижения с общеметодологических позиций моделирования цели диссертационного исследования предполагается решение следующих задач:
-
обосновать неизбежную необходимость обращения к социальным показателям изменений социальной сферы системы воспроизводства;
-
выявить сходство и отличие социолого- и экономико-математических моделей социальных процессов и моделей природных процессов;
-
обосновать выбор базовой социолого-математической модели в исследовании социальных процессов;
-
построить на макроагрегированном уровне социолого-математическую модель эволюционного усложнения социума как модель накопления инновационных знаний (открытий, изобретений и др.) и информации об инфраструктуре внедрения;
-
разработать модель системы социального воспроизводства «Макросоциум» на базе моделирования единства диахронной и синхронной составляющих;
-
разработать методику получения социологических выводов на разных этапах формализации модели «Макросоциум»;
-
разработать, исходя из идеи потенциального подхода концепции «Макросоциума», базовую и модифицированные варианты моделей региональной этнополитической динамики;
-
обосновать с позиций социально-сетевой топологической модели стратегию ограничения коррупционной составляющей террористической активности;
-
построить социолого-математические модели динамики преступлений эндогенного терроризма.
Объектом исследования являются эндогенные направленные и цикличные (воспроизводственные) социальные процессы.
Предмет исследования - социолого-математические модели в исследовании социальных процессов.
Теоретико-методологическая основа исследования. Теоретико-методологическую основу исследования составляют концептуальные
положения теоретической социологии и социальной философии, а также общая теория и практика математического моделирования социальных процессов с помощью систем динамических моделей. Базой макроагрегированных ориентиров построения и исследования социолого-математических моделей выбран институционально-сетевой подход. Методы анализа: структурно-функциональный, информационный и институционально-сетевой.
Эмпирической базой для диссертационной работы послужили результаты социологических исследований, в проведении которых автор участвовал в период 2002-2010 гг. К числу использованных при анализе исследований относятся:
1. «Состояние и тенденции межнациональных отношений
этнодемографического развития населения г. Москва»
Государственное учреждение «Московский дом национальностей»,
МГУ им. М.В.Ломоносова, Московский городской психолого-
педагогический университет, 2004 г.
-
«Социология безопасности развивающегося российского общества в условиях противодействия угрозам терроризма: социально-гуманитарный аспект» - межкафедральный грант Социологического ф-та МГУ им. М.В. Ломоносова - В апреле - июле 2007 года был проведен по районированной, случайной выборке анкетный опрос студенческой молодежи в ВУЗах: г. Москвы, Краснодарского края, Республики РСО - Алания, Астраханской области; квотируемые признаки - пол, возраст (N = 1750 человек, с первого по пятый курс).
-
«Региональная модель социальной сплоченности в контексте преодоления глобального кризиса». Шифр "2009-1.1-303-074-033" Госконтракт от 23 июля 2009 года № 02.740.110361. ФЦП "Научные и
научно-педагогические кадры России". Рук. проекта д.с.н., проф. Осадчая Г.И., Ответственный исполнитель д.с.н., проф. Юдина Т.Н.», проведённое РГСУ в 2009-2010 гг; выборка - стратифицированная, квотная, со случайным отбором на последнем этапе, квотируемые признаки - пол, возраст, этнические группы; (N = 1200 человек).
Информационной базой исследования послужили: аналитические и статистические материалы Госкомстата, REB (Российский экономический барометр), ФАПСИ (1999-2007 гг.), Счётной Палаты РФ (2000-2006 гг.) и Правительства Московской области (2000-2002 гг.).
Научная новизна диссертационного исследования:
1) обоснована неизбежная необходимость обращения к социальным показате
лям для описания изменений социальной сферы системы воспроизводства;
2) при построении социолого-математических моделей выявлены сходство и
отличие социологе- и экономико-математических моделей социальных
процессов и моделей природных процессов;
-
в исследовании социальных процессов обоснован выбор базовой социолого-математической модели;
-
на макроагрегированном уровне построена социолого-математическая модель эволюционного усложнения социума как модель накопления инновационных знаний (открытий, изобретений и др.) и информации об инфраструктуре внедрения;
-
разработана модель системы социального воспроизводства «Макросоциум»;
-
разработана методика получения социологических выводов на разных этапах формализации модели «Макросоциум»;
-
исходя из идеи потенциального подхода концепции «Макросоциума», разработаны базовая и модифицированные варианты моделей региональной этнополитической динамики;
-
обоснована социально-сетевая топологическая модель стратегии ограничения коррупционной составляющей террористической активности;
-
построены социолого-математические модели динамики преступлений эндогенного терроризма.
Сходство и отличие социолого-математических моделей и математических моделей в естественных науках и экономике
На отличие описания социального мира от описания физического или технического, в смысле большей его мягкости, указывал ещё Кондратьев Н.Д. (см. цитируемую на титульном листе его книгу [8, стр. 536]). Причины отличия выдающийся экономист-социолог образно представлял в виде двух прямоугольников, соотнесённых с социальным и физическим мирами, и разделением каждого на два поля. Верхнее поле — индивидуальные (изменяющиеся) причины. Нижнее поле — общие (неизменяющиеся) причины. Для социального, в противовес физическому миру, нижнее поле существенно меньше верхнего. Отсюда его меньшая стабильность.
Однако познанные процессы в естественных науках породили представления об устойчивых стационарных моделях как основе описания явлений мира6: Существующее устойчиво. Исследования сложных систем в науках о живой материи (социологии, биологии, психологии и т.д.) и неравновесных процессов в физике, физической химии обосновали заглавный постулат: Предсказуемость существующего.Тезис об увеличении эволюционного потенциала общества как главном ориентире усилий всех его субъектов, находит своё подтверждение в новейших достижениях математики абстрактных динамических систем — «стабильности неравновесного». Тем самым социологическая теория получает новое смысловое измерение, позволяющее выйти за пределы не стыкующихся между собой теорий стабильных или конфликтных социумов. В сущности, это смысловое измерение проявляет специфическую составляющую эволюционного потенциала — запас разнообразия, который позволяет определять этап приложения ресурсов. В этом же направлении развивалась и теория аутопойезиса7 Н.Лумана [1] в 90-е годы, обобщению роли коммуникаций которой сегодня служит интенсивно развивающаяся теория социальных сетей. Подходы, направление и содержание развития этой теории во многом определились в сетевых разработках М. Кас-тельса [2]. Особое наполнение и развитие институционально-сетевой методологии нашло отражение в работах В.Н.Кузнецова8[3]. Например, в подчёркивании комплементарности основополагающих черт российского национального характера - соборности и общинного коллективизма и коммунитарности социальной сети, противостоящей западной установке на индивидуализм.
Сравнение моделирования процессов в социологии и физике Вполне естественно, что общеметодологические закономерности моделирования выполнимы как для естественных, так и гуманитарных наук.
Как видно из Рис. 1.1.4. существует довольно многослойный пласт моделей, которые предстоят формальной и тем более математической модели. Обобщая это обстоятельство, в работе [4] предложено для естественных наук выделять этот модельный пласт в самостоятельную категорию моде лирования — это видно на следующей методологической схеме [4] Рис. 1.2.1 «Здесь «физическая модель» (Мод) состоит из остающейся тождественной самой себе физической системы А, составленной в простейшем случае из одного «первичного идеального объекта», заданного внешнего воздействия F (внешней силы и т.п.) и изменяющихся со временем (t) состояний физической системы - SA(t ;F).
Связь между состояниями задается с помощью математического слоя (Мат), который состоит из «математического представления», включающего математические образы элементов физической системы и ее состояний {SA(t;F)}ivf и «уравнения движения». Последнее связывает состояния системы в различные моменты времени, определяя этим динамическое поведение физической системы и составляющих ее «первичных идеальных объектов». При этом все математические объекты связываются с эмпирическими объектами через элементы физической модели. Уравнение движения, наряду с «диахроническими» свойствами, описывающими рассматриваемый переход из одного состояния в другое, определяет также и «синхронические» свойства системы — множество возможных состояний» [4].
В понятиях элементов структуры, изображённой на Рис. 1.2.1. угадываются понятия «триады» А.А.Самарского: Мод — это Модель, Мат — это алгоритмическое её воплощение. Горизонтальная стрелка вправо — это проводимый вычислительный эксперимент - ВЭ. Здесь не изображена Программа как машинная реализация Алгоритма, но этого и не могло быть, ибо этим отличается ВЭ от просто эксперимента. Но и в том и другом случае в их результате получаются данные — И, а также необходимо снабдить Программу стартовыми значениями, т.е. приготовить начальные (стартовые) данные для входа в модель.
Следует отметить принципиальные методологические отличия социального моделирования от моделирования в естественных науках. Во-первых, моделируемые объекты, по крайней мере, как классьь существуют, практически, бесконечно, например, звезды, планеты, атомы и т.п., т.е. здесь не наблюдалось исчезающих видов, как, например, в зоологии или ботанике. В отличие от таких объектов, многие объекты познания в социологии — явления и процессы скоротечны и уникальны, например, исчезнувшая народность обров, или прошедшая 5 веков назад и неповторимая Кромвелевская революция в Англии, как, впрочем, и любая другая — Великая французская, Великая Октябрьская революции. Во-вторых, процедура измерений как сравнение с эталоном вынесена за пределы теоретического блока и рассматривается, фактически и, как правило, для хорошо метризуемых шкал (интервальных и отношений — шкала для сравнения материалов в материаловедении или шкала мощности землетрясений как раз те исключения, подтверждающие общую ситуацию). В социологии и психологии большее распространение получили порядковые и номинальные шкалы, в которых не проходят как, например, в физике, аддитивные операции, что сужает допустимые статистики и делает более распространенным употребление в качестве естественного среднего не средне арифметическую или средне геометрическую величины, а медиану.
Это обстоятельство ставит под сомнение введение в «социологический оборот» многих математических моделей, в которых не обоснована правомочность введения дифференциальных форм. Отсюда естественна у ряда математиков, работающих в области моделирования социальных процессов, выработка вкуса к моделированию в конечных разностях, в рекуррентных последовательностях, т.е. не используя понятий предельного перехода, производных и дифференциалов. Кстати, такой же стиль моделирования обнаруживается и в математической экономике.
Поскольку более естественно солидаризоваться для социолого-матема-тического моделирования с позицией [5], что процесс измерения не локализован как в физике, а зависит от взаимодействия промежуточных моделей в цепочке Рис Л. 1.4, то это отличие также представляется весьма существенным.
Концепция модели системы социального воспроизводства «Макросоциум» и социальные гипотезы её системы уравнений
С современных позиций названные три макро ВЦ естественно дополнить четвертым - информационно-когнитивным (базой дифференциации народов и инновационной экономики) — воспроизводством знаний. Именно этот контур в комбинациях с 1-м и 2-м контурами составляет основу новых амбивалентных общественных трансформаций.
Второй аспект прочтения Схемы 2.2.1 позволяет вычленить основные элементы социальной структуры: субъекты познания — например, ученые, субъекты управления — госчиновники, работники муниципальных служб и менеджеры, субъекты воспитания и образования — учителя, преподаватели, воспитатели, субъекты производства — специалисты (ИГР), рабочие, крестьяне, работники сферы услуг (например, связь, транспорт), субъекты обмена (работники торговли), субъекты присвоения и т.д.
В соответствии со списком ближайшего к агрегированному уровню ВЦ, содержащему 4 главных и обозначенных на Схеме 2.2.1, выделяются следующие две группы потенциалов: 1) экономический, демографический, научно-технический, производственный, военный; 2) «гуманитарной группы»: интеллектуальный, информационный, культурный, морально-политический (социально-психологический - СПП).
Кстати, выше упомянутый эволюционный потенциал общества функционально зависит от каждого из представленных в этих двух группах частных потенциалов.
В данной работе общество рассматривается не как «жесткая» система, а как мягкое, изменчивое поле взаимоотношений между различными социальными субъектами, основанном на сети связей, зависимостей, обменов, находящихся в поле влияния тех или иных из упомянутых потенциалов. Развитие, прогресс общества связывается с ростом совокупного эволюционного потенциала. Этот макропроцесс характеризуется, помимо количественного роста этой величины, как возрастанием размерности его общественных проявлений, так и ростом объёма «портфеля правил запрета» [11], ограничивающего симметрию32 направлений приложения, т.е. «свободу» применения накопленного эволюционного потенциала.
Так запрет на кровосмесительные браки укрепляет генетическую основу демографического потенциала, но явно сужает свободу брачного выбора .Ана-логичную роль в укреплении демографического потенциала разных исторических популяций и социальных групп сыграли запрет на принесение в экг р. первенцев - младенцев-мальчиков (Карфагенское общество), запрет на ІУтугерт-вление младенцев-девочек в Индии. Эти запреты, конечно, ограничили определённую свободу выбора тендерного регулирования в названных общест& х
Одна из важнейших проблем в потенциальном подходе - это определение зоны приложения эволюционного потенциала на перспективу, в отношении которой будет сформулировано «правило запрета». Например, в России — Запрет на главенство в иерархии власти для олигархата независимо от историгческих условий, кроме ситуаций, когда государство отсутствует.
Методологической гипотезой нашего исследования является npe jjj0no_ жение, что среди зон приложения эволюционного потенциала отбираются такие пары, в отношении одной из которых можно применить принцип Хм;ельК0_ Александрова [12, 13], т.е. максимально возможное развитие того клю/ евого элемента в наличных производительных силах, который сдерживает их рост В отношении другой зоны из этой пары формулируется то «правило заігрета» которое в конкретных исторических условий с наименьшими затратами и потерями ведёт к прокладыванию пути строительству инфраструктуры утверждающей возможность совершенствования названного ключевого элемента. Впрочем, возможно, формулирование «правила запрета» и в отношении одиночной зоны стока энергии накопленного потенциала, если обнаружится, что этот запрет укрепляет итоговый эволюционный потенциал. Таковым запретом, например, стал запрет на дуэли, как и, прежде Всего в офицерском корпусе, так и гражданском обществе всех современных государСТВ
Эта закономерность, т.е. нарастание свойств асимметрии по мере эволюции такой сложной живой системы как живой организм, была установлена отечественным ученым — акад. Геодакяном [14] (Институт морфологии ...им. Северцева). Для социальных процессов аналогичные свойства были изучены в работах [15, 16]. Вербально такая асимметризация в жизни общества реализуется вместе с ростом новых смысловых измерений усложняющегося социума в увеличении списка запретов на те возможные проявления жизнедеятельности, которые ослабляют эволюционный потенциал человечества. Например, так возникло табу на кровосмесительные браки (запрет в цикле «воспроизводства людей» образования брачных пар между близкими родственниками). В дальнейшем стало табуироваться каннибальство (запрет в цикле «воспроизводства вещей» обращения в пищевой ресурс ближнего своего). Наконец, сформулированы были и новозаветные запреты: «не убий», «не укради» и т.д. В XX веке к этим «запретам» на уровне глобального подхода прибавляется норма «не загрязнять» (запрет для «экологического воспроизводства» роста среды обитания любой человеческой общности из её собственных отходов). Исходя из логики существования гиперцикла и теоретико-группового подхода к ВЦ, т.е. критерия асимметризации, можно предположить, что в цикле «воспроизводства знаний» также будет сформулировано своё «правило запрета». Оно касается применения этого ВЦ, т.е. познания, к самим их носителям33.
Как видно из только, что сказанного, вышеприведённые потенциалы могут комбинироваться разнообразно, но, прежде всего, притягиваются к 4-м макроциклам воспроизводства: Л — людей (демографический, этнический; культурный и др.), В - вещей (экономический, научно-технический, производственный и др.), Э - контура «общество-природа» (экологический, культурный и др.), И — информационно-когнитивного воспроизводства (информационный, интеллектуальный и др.). Уже на этом самом высоком уровне агрегированного рассмотрения системы из 4-х воспроизводственных циклов — ВЦ, так сказать, «гиперцикла» СОВ, возможно целостное рассмотрение специфики их взаимо-действия, закладывающей воспроизводимость определенной социальной наследственности того или иного социума. Например, гиперцикл может харакіеризоваться порядком приоритетов реализации бюджета страны по величине затрат в соответствующем ВЦ, например, для Сомали времен многолетней засухи и загрязнения зон рыболовства иностранными судами - это Э-Л-В-И34. Сохранение такого порядка на большом интервале времени уже есть социально-генетический инвариант, определяющий, в том числе, возникновение и существование морского пиратства.
В России сейчас, как минимум с 2000 г., таким гиперциклом является В-Л-И-Э. Экологический («Э») ВЦ еще не актуален, ибо производство только-только «встает на ноги». Экономический («В») ВЦ - впереди, потому что это реальная основа всех остальных сдвигов, и без ее налаживания не реализуемы никакие проекты будущего, например, «экономики знаний» (И), ибо до них еще надо дожить, питаясь, имея кров и одежду каждый день. «Закритический» рост смертное ги как результат межформационного перехода и общеевропейский низкий уровень рождаемости требуют сегодня впереди поставить по объему внимания -в виде привлечения разнообразных средств - именно «жизнь людей», т.е. ВЦ («Л»).
Методика социологических выводов в ходе формализации «Макросоци ума» и результаты вычислительных экспериментов
Результаты предьщущих пунктов позволяют ставить более тонкие вопросы о разумном сочетании различных компонент отечественного инновационного процесса (в предыдущем пункте, например, было установлено, что поощрение диффузии инноваций заметно влияет на улучшение характеристик СОВ России). Действительно, сам по себе портфель изобретений, каким бы объемным и качественным он ни был, не в состоянии обеспечить желаемые улучшения. Нужна также инфраструктура интеллектуального труда, обеспечивающая
соответствующую «пропускную способность», приток образованных работников и т.д. Ниже приводятся и кратко обсуждаются результаты двух вычислительных экспериментов, относящихся к данным вопросам.
В первом из них сравнивается действие двух факторов — увеличения закупочных мероприятий и увеличения инфраструктурных усилий. Под последними в терминах модели понимаются усилия по заметному снижению стоимости АРМ и, тем самым, их доступности и распространенности (например, за счет введения различных льгот в этой сфере). Подчеркнем — затраты на проведение обоих мероприятий примерно равны.
Эксперимент проводился как по 16-ти переменной версии (первые три строки Таблицы 2.3.2), так и по более точной 41-ой переменной версии «Макросоциума» (две последние строки Таблицы 2.3.3). Период моделирования брался с 1990 г. по 2005 г. (частично ретроспективный эксперимент). Приведены цифровые данные на последний год. с п. 5) «щадящая» величина — 1.5 раза. В эксперименте по 41-ой переменной версии стоимость АРМ снижалась примерно в 4 раза, а объем портфеля оставался неизменным. Из результатов Таблицы 2.3.3 видно, что инфраструктурные усилия, в отличие от «закупочных», приводят к улучшению практически всех показателей. Особенно заметен рост национального дохода, причем для более точной 41-ой переменной версии он увеличивается более чем в 1.5 раза. Второй вычислительный эксперимент был посвящен сравнению инфраструктурных усилий с усилиями в области увеличения числа высококвалифицированных кадров, поставляемых системой высшего образования. На комплексе «Макросоциум» было рассчитано увеличение количества специалистов в последнем году прогноза и, в соответствии с существующими оценками затрат на обучение и будущего вклада в создание прибавочной стоимости, было установлено, что период «отдачи» данного выпуска составит примерно 5 лет (тогда как усилия окупаются быстрее и приводят к заметному росту НД). Возможно, этот результат связан с особенностями системы отечественного высшего образования и традиционной дешевизной рабочей силы (в том числе интеллектуальной). Конечно же, надо помнить о сопряжении между инфраструктурными и образовательными мероприятиями с тем, чтобы количество АРМ и число специалистов соответствовали друг другу и наоборот (в частности, как представляется, не лишены смысла экономические и юридические меры по снижению «утечки мозгов» из страны). Предварительные выводы Представленные здесь результаты свидетельствуют о возможности математического моделирования инновационных процессов в современной России и получения на этой основе ряда важных качественных тенденций и количественных оценок. В частности, показано, что: 1) Далее при благоприятной международной конъюнктуре СОВ России (если она по-прежнему будет ориентирована на сырье) не в состоянии обеспечить нужный экономический рост; 2) Инновационные мероприятия следует проводить сбалансировано и с большой осторожностью (в силу заметной чувствительности к этим мероприятиям некоторых важных социально-экономических показателей); 3) Нецелесообразно (и просто опасно) увеличивать размер внешних инновационных заимствований, предпочтительнее создавать условия для большего распространения отечественных инноваций; 4) Следует с особенным вниманием относиться к соблюдению правильных пропорций между компонентами инновационной системы (причем в среднесрочной перспективе ведущим явится инфраструктурный компонент). На представленном графике — Рис. 2.3.1. показана полученная в ходе ВЭ позитивная динамика прогнозируемых значений показателя социально-политической стабильности в зависимости от изменений мировых цен за баррель нефти. Результаты вычислительного эксперимента (зависимость показателя СПС от цены на нефть.) - Однако следует всегда иметь ввиду и угрозу для СПС от резкого снижения этих цен. В ходе цикла ВЭ для определения роли социального неравенства для эволюции СОВ России начала XXI века было установлено, что существует область критических значений индекса - Y[37]KPHT - социально-политическое стабильности, достижение которой приводит к смене социального поря гдса и которая выразима в значениях интервала: (bi дФ/Ж Ь2); - в настоящее время наблюдается устойчивое удаление от области критических значений У[37]крит - активности в область её более низких значений.
Многомодульная социолого-математическая модель эндогенной террористической активности
Особый интерес в социологии и социальной экономике представляет прямо противоположный процесс: формирования из хаотизированного трансформациями межформационного перехода социума новых социальных целостностей, отвечающих новому уровню сложности социальных вызовов и угроз. Такие претензии в этом параграфе обоснованы обобщением самого К.Левина своего подхода к моделированию жизненного пространства личности на моделирование динамики социальных групп.
В статье В.Ф.Турчина [4] «К математическому моделированию социальной интеграции» достаточно внятно формулируется проблема формирования устойчивой целостности социальной группы. Автор начинает статью с фразы: «Одна из особенностей жизни — постоянное усложнение её структуры». Далее, развивая эту мысль, он вычленяет такую её характеристику как связность и на простейшей модели связей «круглого стола» выявляет критерий её устойчивости, применённый им для эволюции примитивного общества: 2п а 1, где а - средняя абсолютная величина константы связи одного индивида с другим, an — число лиц, с которым связан каждый индивид примитивного общества «круглого стола». Это случай «слабой связи». Но даже и в случае критерия неустойчивости для «сильной связи» 2па2 1, когда «общество или распадается, или даёт начало новой цивилизации» автор не покидает атомарный подход к обществу, напрочь игнорирующий социальные группы, общности и институты. Это современной социологией давно преодолено и, в частности, средствами системно-сетевого подхода, обосновывающего синергийный эффект коллективов, команд и иных социальных групп и развиваемого в направлении Н.Лумана-М.Кастельса-В.Кузнецова. Ранее в Главе 3 константавзаконе перемен была связана с синхронной составляющей роста, сложности совокупного эволюционного потенциала, т.е. с характеристикой сложности элементов, из которых складываются в социуме новые структуры, существующие вплоть до очередного перехода к новым социально-экономическим укладам.
Именно системно-сетевой подход, на наш взгляд, развиваемый в направлении получения результатов от вложения сетей в поверхности усложняемой топологии и с индуцированной, например, римановой метрикой, может позволить решить проблему синхронной компоненты в эволюционном процессе.
В обоснование применимости h-т-є — теоремы к рассматриваемым г.д.с. отметим, что в формуле (3.2.8) множество периодических закономерностей, оцениваемых числом Nb может быть проинтерпретировано как множество воспроизводственных циклов образов жизни того или иного социума, представленного множеством перестановок на графе СОВ в законе перемен (2.1.2). Такая: интерпретация позволяет построить другую оценку для Ьо. Эта оценка имеет то преимущество, что привязывается к эмпирически проверяемым воспроизводственным циклам конкретного исторического этапа эволюции социума.
С социологической точки зрения h-т-є — теорема есть дальнейшее развитие теории социальной энтропии и социального порядка [18, 19] — в сущности, она отражает детализацию проявлений социальной энтропии 1) как энтропии, возникающей при функционировании общего воспроизводственного механизма социума, 2) как энтропии, обусловленной топологией сетевой организации взаимосвязей в социуме, 3) как энтропии, характеризующей сложность увязанных в некое целое планируемых взаимозависимостей некоторого стартующего Проекта. Содержательно теорема отражает социологическую гипотезу о взаимосвязи этих трёх энтропии в оценке времени процесса рассинхронизации совокупности воспроизводственных циклов — составляющих основу некоторой социальной целостности (социального движения, группы и т.п.).
Следует заметить, что поскольку К.Левином в годологическом проекте допускалось динамическое изменение как размеров регионов, так и их пространственного положения, то в целях дифференциации разных уровней хаотизации полезно учесть как теорему о различии метрических энтропии г.д.с.,, порождаемых ЖПЛ на сфере и на торе при наличии подвижных непроницаемых: границ [13], так и подобные ей аналоги для компактных ориентируемых 2— поверхностях более высокого рода, т.е. сфер с несколькими «ручками», Отождествление бильярдов, для которых доказана теорема [13], и г.д.с. н _ поверхностях сферы с «ручками» проведено в работе [15, с. 206-255]. Это отождествление позволяет утверждать на основании известных теоретические разработок [21, 22], что получившиеся г.д.с. являются бернуллиевскими, т.е_ обладают эргодическими компонентами, перемешиванием И положительно; топологической энтропией. Они изоморфны между собой, если при прочц равных условиях имеют одинаковую энтропию. Поскольку положительна ; энтропия означает скорость роста новых траекторий, то полезно знат гетероклинический скелет траекторий г.д.с. Для типичной личности, кодируемо : «сферой с 5 —ю ручками» - первой из ряда 5, 6, 7, 8, 9 для закона «7± 2» - такисм «скелетами» могут быть, предположительно, либо «скелет» на базе дву г особенностей, образованных двумя гиперболическими мультисёдлами, каждо . из которых имеет по 5 входящих и 5 выходящих сепаратрис, либо «скелет» ; базе 3-х особенностей, образованных тремя гиперболическими мультисёдлатчссз-одно из которых имеет по 5 входящих и 5 выходящих сепаратрис, другое имее-j по 3 входящих и 3 выходящих сепаратрис, а третье имеет по 2 входящих ц о выходящих сепаратрис.
Обобщением данной теоремы явилась формулировка «h- r—є» - теоре д [14], в которой высказывается взаимоувязанность трёх энтрощщ характеризующих г.д.с. в изображающем пространстве. Для социально-экономических моделей, выстраиваемых по аналогии с вьппеприведенным подходом до г.д.с, на наш взгляд, важно одно следствие из этой теоремы:
Время релаксации пучка траекторий г.д.с, заданного НА, характеризуемым по сложности є — энтропией, к хаотическому поведению, например, «на странном аттракторе», и описываемого как h — метрической энтропией г.д.с, так и т — топологической энтропией, зависит от всех трёх энтропии так, что как функция это время имеет область своих значений в интервале (0, +оо).
Это следствие, при условии корректного обобщения этой модели до модели системы общественного воспроизводства, даёт основание для важной социально-экономической гипотезы о естественном ограничении роли хаоса, и в частности, рьшочной стихии. Возможны такие приготовления НА, выбор топологии изображающего пространства г.д.с, и конструирование г.д.с, что время релаксации к равновесным состояниям с максимальной энтропией окажется равным бесконечности.
