Введение к работе
Работа посвящена созданию Информационной среды интеллектуальной системы типа ДСМ анализа социологических данных.
ДСМ-метод автоматического порождения гипотез (ДСМ-метод АПГ) [1-6] - синтез индукции, аналогии и абдукции, - осуществляет порождение гипотез и их принятие на достаточном основании, а также способствует кластеризации эмпирических данных, формированию понятий и эмпирических теорий, учитывающих и обобщающих экспериментальный материал. Неформально метод может быть представлен в виде последовательной схемы рассуждений «сходство-причина-аналогия»: на основе анализа сходства явлений ищется их причина, которая в дальнейшем может использоваться при прогнозировании новых явлении на основе структурной аналогии. Абдукция используется для объяснения начального состояния исходных данных (базы фактов). Средством формализации ДСМ-рассуждения является специальный аппарат многозначных логик, а само рассуждение опирается на частично формализованные знания (как объективные, так и субъективные) о предметной области, ДСМ-метод АПГ используется для решения задач формализованного качественного анализа данных в предметных областях, удовлетворяющих сформулированным условиям применимости (см., например [б]).
Ряд особенностей ДСМ-метода позволяет считать его адекватным средством качественного анализа социологических данных [7], что подтверждается проводившимися практическими экспериментами [8-11]. ДСМ-метод АПГ может применяться для решения следующих социологических задач:
-
выявление детерминант и прогнозирование социального поведения;
-
выявление детерминант и прогнозирование мнений;
-
анализ рациональности мнений.
Для извлечения знаний из обширного эмпирического материала с использованием логических и вычислительных процедур значительной алгоритмической сложности требуется применение интеллектуальных систем, реализующих процедуры машинного обучения. К таким системам относится интеллектуальная система типа ДСМ, представляющая собой интерактивную систему, в которой на базе развитого логико-математического обеспечения, реализующего ДСМ-метод АПГ, осуществляется интеллектуальный анализ данных из исходных баз фактов. Интеллектуальные системы имеют следующую архитектуру; Решатель + Информационная среда + Интеллектуальный интерфейс [12]. В Решателе осуществляется формализованная эвристика — извлечение закономерностей из базы данных посредством ДСМ-рассуждения, которое есть синтез трех познавательных процедур: индукции, аналогии и абдукции. Информационная среда представляет собой базу фактов (БФ) и базу знаний (БЗ), а Интеллектуальный интерфейс отвечает за диалог между пользователем и
машиной, представление результатов исследования и научение пользователя работе с системой.
В настоящей работе мы понимаем термин «Информационная среда» несколько шире, нежели просто база фактов и база знаний. Информационная среда есть некая активная оболочка, которая обеспечивает функционирование всех компонентов интеллектуальной системы как единого целого, в том числе организует и упорядочивает процессы взаимодействия пользователей с ДСМ-Решателем, базой данных й остальными подсистемами; осуществляет надежное и безопасное хранение данных и управление этими данными; предоставляет дополнительные возможности пользователям для того, чтобы они могли построить работу с системой максимально эффективно и в соответствии с существующими технологиями качественного анализа данных.
ДСМ-Решатель, как компонент интеллектуальной системы, был реализован и описан ранее А.В. Путриным и Д.В. Панкратовым [13]. Достоинством созданного Решателя является то, что он не зависит от конкретной предметной области, поскольку все алгоритмы реализуются в общем виде, а настройка на предметную область должна происходить в другом модуле системы (в настоящий момент один и тот же Решатель используется для анализа химических и социологических данных). Для тестирования ДСМ-Решателя на массиве социологических данных было создано программное приложение JSM Explorer, осуществляющее настройку абстрактного Решателя на предметную область социологических исследований, управление процессом загрузки эмпирических данных из файла данных, настройки параметров Решателя и отображением порожденных гипотез и прогнозов посредством визуального интерфейса. Подготовка «сырых» анкетных данных к ДСМ-анализу осуществлялась средствами отдельного программного модуля, использование которого, однако, было весьма трудоемко и предполагало знания специального языка для определения правил построения агрегированных характеристик субъекта поведения из исходных характеристик («правил сворачивания») [9,13].
Эти программные средства позволяют проводить ДСМ-анализ социологических данных в экспериментальном режиме. Однако неорганизованное И ненадежное хранение информации в несвязанных файлах данных разного формата, невозможность многопользовательской работы с одними и теми же данными, отсутствие удобных средств разработки инструментария и подготовки данных, а также средств распознавания и изучения рациональности мнений и пр. - все это делает существующие программные средства недостаточными для формализованного качественного анализа социологических данных в реальных условиях.
Целью диссертационного исследования являлось создание интеллектуальной системы типа ДСМ для качественного анализа социологических данных (в том числе для анализа рациональности мнений)
как полноценного самостоятельного автоматизированного рабочего места
эксперта-социолога, которое позволит проводить качественные
социологические исследования (выявление детерминант и прогнозирование поведения или мнений) с использованием различных стратегий ДСМ-метода АПГ и осуществлять анализ рациональности поведения респондентов. Информационная среда интеллектуальной системы должна обеспечить совместную работу всех компонент системы, объединить данные, полученные в ходе качественных социологических исследований, обеспечить их надежное и структурированное хранение; повысить эффективность работы социолога на всех этапах проведения исследования. Создание развитого Интеллектуального интерфейса системы позволит осуществлять комфортную навигацию пользователя по Информационной среде и интерактивное взаимодействие пользователя с системой.
Актуальность работы обусловлена необходимостью внедрения в практику профессиональных социологов формализованных методов качественного анализа социологических данных [14] и новых технологий распознавания и изучения рациональности мнении, что возможно только с применением развитой интеллектуальной системы типа ДСМ, позволяющей проводить социологические исследования на реальных объемах данных и в реальных условиях.
В процессе работы над диссертацией автором получены следующие научные результаты:
-
Определены требования к интеллектуальной системе анализа социологических данных (включая функциональные возможности) и в соответствии с этими требованиями спроектирована и реализована многоуровневая клиент-серверная архитектура системы,
-
Создана Информационная среда, которая:
-
обеспечивает хранение данных, получаемых в ходе проведения качественных социологических исследований, в единой базе данных под управлением современной серверной системы управления базами данных;
-
предоставляет различные инструменты формирования исходной базы фактов;
-
позволяет использовать различные стратегии анализа социологических данных;
-
Разработаны алгоритмические и программные средства изучения рациональности мнений; модуль изучения рациональности включен в общую архитектуру системы.
-
Создан Интеллектуальный интерфейс системы, позволяющий осуществлять комфортную навигацию по Информационной среде и управлять социологическим исследованием.
-
Проведены эксперименты, подтверждающие адекватность созданных алгоритмических и программных средств задачам
качественного анализа социологических данных о рациональном
поведении.
Следующие особенности работы определяют ее научную новизну:
-
Разработана интеллектуальная система типа ДСМ для формализованного качественного анализа социологических данных.
-
Предложены и программно реализованы различные инструменты формирования исходной базы фактов.
-
Программно реализован новый подход к проведению закрытых опросов общественного мнения: формирование мнении с помощью аргументационного оценивания.
-
Разработаны алгоритмические и программные средства анализа рациональности мнений, модуль изучения рациональности включен в архитектуру интеллектуальной системы анализа социологических данных.
Практическая значимость работы состоит в создании
интеллектуальной системы типа ДСМ для анализа социологических данных,
которая представляет собой полноценное самостоятельное
автоматизированное рабочее место эксперта-социолога. Система автоматизирует значительную часть работы социолога на всех этапах проведения качественного социологического исследования, обеспечивает структурированное, надежное и безопасное хранение и управление данными в едином информационном пространстве, применение различных стратегий ДСМ анализа; предоставляет средства изучения рациональности мнений. Созданный программный продукт является отчуждаемым, а значит, может быть внедрен в научной или учебной организации для проведения качественных социологических исследований и демонстрации возможностей применения ДСМ метода автоматического порождения гипотез.
По теме диссертации в настоящее время опубликовано 4 работы и одна принята в печать.
Апробация работы.
-
6-ая Международная конференция НТИ-2002 «Информационное общество. Информационные ресурсы и технологии телекоммуникации», Москва, ВИНИТИ, 16-18 октября 2002 г.
-
8-ая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КЙИ-2002, г. Коломна, 8-11 октября 2002 г.
-
9-ая национальная конференция по искусственному интеллекту t международным участием КИИ-2004, г. Тверь, 28 сентября - ^ октября 2004 г.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложений.
