Моделювання як метод наукового пізнання

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Моделювання як метод наукового пізнання

1. Сутність моделювання

Моделювання в наукових дослідженнях, яке почали застосо­вувати ще в глибоку давнину, охоплює нині все нові й нові сфери наукових знань. Однак методологія моделювання впродовж тривалого часу розвивалась незалежно від інших наук. Була відсутня єдина система понять, єдина термінологія. Лише згодом почали усвідомлювати роль моделювання як універсального методу наукового пізнання.

Термін «модель» широко використовується в різних сферах діяльності людини і має безліч семантичних значень. Розглядатимемо тільки такі моделі, котрі є інструментами для одержання нових знань.

Термін «модель» походить від латинського слова «modu­lus» - зразок, норма, міра. Модель - це об'єкт, що заміщує оригінал і відбиває найважливіші риси і властивості оригіналу для даного дослідження, даної мети дослідження за обраної системи гіпотез.

Математична модель - це абстракція реальної дійсності (світу), в якій відношення між реальними елементами, а саме ті, що цікавлять дослідника, замінені відношеннями між математичними категоріями. Ці відношення зазвичай подаються у формі рівнянь і/чи нерівностей, відношеннями формальної логіки між показниками (змінними), які характеризують функціонування реальної системи, що моделюється.

Неможливо уявити собі сучасну науку, зокрема економіку, без широкого застосування математичного моделювання.

Сутність цієї методології полягає в заміні вихідного об'єкта його «образом» - математичною моделлю - і подальшим вивченням (дослідженням) моделі на підставі аналітичних методів та обчислювально-логічних алгоритмів, які реалізуються за допомогою комп'ютерних програм. Робота не із самим об'єктом (явищем, процесом), а з його моделлю дає можливість відносно швидко і безболісно досліджувати його основні (суттєві) властивості та поводження за будь-яких імовірних ситуацій (це переваги теорії). Водночас обчислювальні (комп'ютерні, симулятивні, імітаційні) експерименти з моделями об'єктів дозволяють, спираючись на потужність сучасних математичних та обчислювальних методів і технічного інструментарію інформатики, ретельно та досить глибоко вивчати об'єкт у достатньо детальному вигляді, що недоступно суто теоретичним підходам (це перевага експерименту). Не дивно, що методологія математичного моделювання бурхливо розвивається, охоплюючи аналіз надзвичайно складних економічних і соціальних процесів.

У наш час математичне моделювання входить у третій принципово важливий етап свого розвитку, «вбудовуючись» у структури так званого інформаційного суспільства. Бурхливий прогрес засобів аналізу, опрацювання, передачі та зберігання інформації відповідає сучасним тенденціям соціального буття. Без володіння інформаційними «ресурсами» не варто й думати про розв'язання дедалі більш складних та різноманітних проблем, які постають перед світовою спільнотою. Однак інформація сама по собі здебільшого мало що дає для аналізу та прогнозування, для прий- няття рішень і контролю за їх виконанням. Необхідні надійні способи опрацювання інформаційної «сировини» в готовий «про­дукт», тобто в точні знання. Історія методології математичного моделювання переконує: вона може й повинна бути інтелек­туальним ядром інформаційних технологій, усього процесу інформатизації суспільства.

Технічні, технологічні, економічні, політичні та інші системи, що їх вивчає сучасна наука, все меншою мірою піддаються дослідженню (в необхідній комплексності та точності) звичайними теоретичними методами, хоча останні є надзвичайно важливими. Безпосередній натурний експеримент над ними є надто тривалим, дорогим, часто навіть небезпечним чи просто неможливим, особливо це стосується економічних систем і процесів. Тому математичне моделювання є неминучою складовою науково-техніч­ного прогресу.

Уже сама постановка питання щодо математичного моделювання будь-якого об'єкта породжує чіткий план дій, який умовно можна поділити на три етапи: модель-алгоритм-програма (рис. 2.1).

Рис. 2.1 Узагальнена схема математичного моделювання

2. Основні характеристики моделювання як методу наукового пізнання

Застосування моделювання як методу для прогнозування загального характеру розвитку суспільних процесів й явищ є досить актуальним і складним завданням як для соціогуманітарного науково-дослідного поля в цілому, так і для соціальної філософії. Конструювання моделей окремих сегментів соціуму й прогнозування їх подальшого розвитку вже давно й активно використовуються в рамках наук соціогуманітарного профілю. Однак синтезування й репрезентація моделі всього соціуму й вироблення прогнозу його подальшого розвитку, за нашим переконанням, неможливо без розуміння сутності й особливості моделювання як методу пізнання взагалі.

Для здійснення цього завдання може бути запропонований наступний дедуктивний алгоритм наукового дослідження - послідовний перехід від загальних абстрактних понять до більш конкретних понять, явищ і процесів: «передбачення» - «прогнозування» - «моделювання» - «соціальне моделювання» - «моделювання й прогнозування суспільства».

Отже, передбачення визначають, як «обґрунтоване припущення про майбутній стан явищ природи й суспільства або про явища, невідомих у даний момент, але що піддаються виявленню». Передбачення як наукову категорію класифікують по різних підставах. Так, наприклад, по сферах життя передбачення підрозділяють на: наукове, повсякденне, інтуїтивне й релігійне (пророцтва, «одкровення»). А скажімо, по типу спрямованості, передбачення ділять на: квазіпередбачення, коли певний відрізок минулого або сьогодення позиціонується як майбутнє; реконструктивне передбачення, тобто передбачення явищ по фрагментах; реверсивне передбачення, тобто логічне продовження тенденцій від сьогодення до минулого; презентивне передбачення, тобто передбачення можливих дій у даний момент; імітаційне передбачення, тобто передбачення розвитку явища від більше до менш віддаленого минулого; передбачення у вузькому змісті (передбачення майбутнього стану явища). Також поширений розподіл передбачення по формах конкретизації: властиве всьому живому передчуття, властиве людині передбачення, повсякденне персональне міркування-передвіщення, науково-дослідне прогнозування.

Нас, звичайно ж, більшою мірою цікавить науково-дослідне прогнозування, тому що воно працює у зв'язуванні з методом моделювання. Науково-дослідне прогнозування, насамперед, характеризується розробкою прогнозу про ймовірний стан реального об'єкта в майбутньому; детальним дослідженням перспектив розвитку об'єкта, іноді з якісними й кількісними оцінками й строками виконання. Самі прогнози підрозділяють на два види: проекція вихідної моделі в майбутнє по спостережуваній тенденції з урахуванням факторів прогнозуючого фону з метою виявлення проблем, що підлягають рішенню й проекція моделі в майбутнє відповідно до заданих цілями і нормами по заданих критеріях. (Останню часто називають проектуванням).

Отже, прогнозування, як область пророкування майбутнього в різних областях і сферах дослідження науки є частиною передбачення в цілому. Наукове дослідницьке прогнозування із широким охопленням об'єктів аналізу опирається на безліч методів, і серед них моделювання не є єдиним пріоритетним методом. Нарівні з моделюванням, науково-дослідне прогнозування використовує методи екстраполяції й експертизи.

Методи екстраполяції й експертизи мають високий ступінь поширення як засобу одержання прогнозної інформації. Екстраполяцію можна визначити, як процес перенесення й розподіл висновків, отриманих у результаті роботи з певного складового конкретного об'єкта вивчення чи на яку-небудь іншу частину цього об'єкта, або, взагалі, на об'єкт у цілому, або на його майбутнє.

Екстраполяція застосовується й в області дослідження соціальних наук. Так, яскравим прикладом звертання до екстраполяції в соціології є імплікація рівня соціальної групи з контрольованого, установленого спостереження за окремими її представниками.

Під експертизою, або, як її ще називають, експертною оцінкою, звичайно розуміється оцінка кваліфікованими фахівцями, тобто експертами, ситуації й висування авторитетного особистого прогнозу. Проводячи експертну оцінку, експерт зобов'язаний фокусуватися не стільки на найбільш важливих показниках стану й розвитку об'єкта прогнозування, скільки наголошувати на факторах, які здатні вивести об'єкт із нормального стану й задати йому нестандартні аномальні напрямки й тенденції.

Взагалі, слід зазначити, що розведення цих трьох методів прогнозування (екстраполяції, експертизи й моделювання) носить умовний характер, тому що всі вони досить часто утворюють крапки перетинання, у яких з'являються певні синтезовані методики. Як приклад подібних методик, можна цілком виділити: «метод Дельфі», що припускає кілька етапів автономного опитування експертів, об'єднаних у групи; «сценарій» - це розробка й опис ймовірного курсу подій у досліджуваній сфері, середовищі, системі і її оточенні, починаючи з конкретного даного етапу й закінчуючи часом попередження прогнозу; «мозкова атака» - це колективна оцінка, регламентована особливими правилами, заснована на стимулюванні творчої діяльності експертів шляхом спільного обговорення проблеми; «індивідуальне пророкування експерта» - оцінка провідного спеціаліста, експерта-лідера, у даній області аналізу дослідження; «історична аналогія», «ретроспекція» - це пошук і перенесення в часі або з інших областей знань виявлених закономірностей, тенденцій розвитку схожих подій; «статистичне моделювання» - це розробка й аналіз моделей, створюваних на базі статистичного матеріалу минулого й сьогодення; «імітування» - це побудова математичних моделей з метою навчання й верифікація рішень як результатів прогнозного дослідження; «каузальне моделювання» - це встановлення причинно-наслідкових зв'язків відомих фактів; «ігри» - це метод, використовуваний у передпланових дослідженнях, а також для верифікації прогнозів.

Як би там не було, єдиних методів для створення моделей поки не існує. Можливо, тому, що модель завжди будується з урахуванням конкретних завдань теоретичного дослідження, що може проводитися в різних слабко співвідношенних і маючих свою специфіку сферах науки. Так що в деяких областях знання, скажімо, у соціальній філософії для побудови моделі потрібно не стільки знання математики, скільки глибоке проникнення в сутність явища і його тенденцій.

3. Елементи класифікації економіко-математичних моделей

Математичні моделі економічних процесів і явищ коротко можна назвати економіко-математичними моделями. Для класифікації цих моделей використовують різні класифікаційні ознаки.

За цільовим призначенням економіко-математичні моделі поділяються на теоретико-аналітичні, що використовуються під час дослідження загальних властивостей і закономірностей економічних процесів, і прикладні, що застосовуються у розв'язанні конкретних економічних задач (моделі економічного аналізу, прогнозування, управління).

Економіко-математичні моделі можуть призначатися для дослідження різних сторін функціонування народного господарства (зокрема, його виробничо-технологічної, соціальної, територіальної структури) і його окремих частин. У класифікації можна виокремити моделі народного господарства загалом і його підсистем - галузей, регіонів тощо; комплекси моделей виробництва, споживання, формування і розподілу доходів, трудових ресурсів, ціноутворення, фінансових зв'язків тощо.

Моделі поділяють на дескриптивні та нормативні. Дескриптивні моделі відповідають на запитання: як це відбувається чи як це найімовірніше може розвиватися далі? Іншими словами, вони лише пояснюють факти, які спостерігалися, чи дають прогноз. Нормативні моделі відповідають на запитання: як це має бути? Тобто передбачають цілеспрямовану діяльність. Типовим прикладом нормативних моделей є моделі оптимального (раціонального) планування, що формалізують у той чи інший спосіб мету економічного розвитку, можливість і засоби її досягнення.

Застосування дескриптивного підходу в моделюванні економіки пояснюється необхідністю емпіричного виявлення суттєвих залежностей в економіці, встановлення статистичних закономірностей економічної поведінки соціальних груп, вивчення ймовірних шляхів розвитку якихось процесів за незмінних умов чи таких, що відбуваються без зовнішніх впливів. Прикладом дескриптивних моделей є виробничі функції та функції купівельного попиту, побудовані на підставі опрацювання статистичних даних. науковий математичний економічний соціальний моделювання

Чи є економіко-математична модель дескриптивною або нормативною - це залежить не лише від її математичної структури, а й від характеру використання моделі. Наприклад, модель міжгалузевого балансу є дескриптивною, якщо вона використовується для аналізу пропорцій минулого періоду. Але ця сама математична модель стає нормативною, якщо застосовується для розрахунків збалансованих варіантів розвитку народного господарства, які задовольняють кінцеві потреби суспільства за умови планових нормативів виробничих витрат.

Багато економіко-математичних моделей поєднують ознаки дескриптивних і нормативних моделей. Типовою є ситуація, коли нормативна модель складної структури об'єднує окремі блоки, котрі є частковими дескриптивними моделями. Наприклад, міжгалузева модель може включати функції купівельного попиту, які описують поведінку споживачів за зміни доходів. Подібні приклади характеризують тенденцію ефективного поєднання дескриптивного і нормативного підходів. Дескриптивний підхід широко застосовується в імітаційному моделюванні.

За характером відображення причинно-наслідкових аспектів розрізняють моделі жорстко детерміновані і моделі, що враховують випадковість і невизначеність. Треба розрізняти невизначеність, яка описується ймовірнісними законами, і невизначеність, для опису котрої закони теорії ймовірностей застосовувати не можна. Другий тип невизначеності набагато складніший для моделювання: мається на увазі теорія нечітких множин та нечітка логіка.

За способами відображення чинника часу економіко-математичні моделі поділяються на статичні й динамічні. У статичних моделях усі залежності відносять до одного моменту чи періоду часу. Динамічні моделі характеризують зміни економічних процесів у часі. За тривалістю розглянутого періоду розрізняють моделі короткотермінового (до року), середньотермінового (до 5 років), довготермінового (10-15 і більше років) прогнозування і планування. Час в економіко-математичних моделях може змінюватися безперервно або дискретно.

Моделі економічних процесів надзвичайно різноманітні за формою математичних залежностей. Важливо виокремити клас лінійних моделей, що набули великого поширення завдяки зручності їх використання. Відмінності між лінійними і нелінійними моделями є суттєвими не лише з математичної точки зору, а й у теоретико-економічному відношенні, бо багато залежностей в економіці мають принципово нелінійний характер: ефективність використання ресурсів за зростання виробництва, зміни попиту і споживання населення, збільшення виробництва, зміни попиту населення зі зростанням доходів тощо. Теорія «лінійної економіки» істотно відрізняється від теорії «нелінійної економіки». Від того, чи вважаються множини виробничих потужностей підсистем (галузей, підприємств) опуклими чи неопуклими, суттєво залежать висновки про можливість поєднання централізованого планування й господарської самостійності економічних підсистем.

За співвідношенням екзогенних і ендогенних змінних, які включаються в модель, вони поділяються на відкриті і закриті. Повністю відкритих моделей не існує; модель повинна містити хоча б одну ендогенну (таку, що визначається за допомогою моделі) змінну. Повністю закриті економіко-математичні моделі, тобто такі, що не містять екзогенних змінних, надзвичайно рідкісні; побудова їх потребує повного абстрагування від «середовища», тобто серйозного огрублення економічних систем, які завжди мають зовнішні зв'язки. Переважна більшість економіко-математичних моделей посідає проміжну позицію і розрізняється за ступенем відкритості (закритості).

Для моделей народногосподарського рівня важливим є поділ на агреговані та деталізовані. Залежно від того, містять народногосподарські моделі просторові чинники й умови чи не містять, розрізняють моделі просторові і точкові.

Зазначимо, що під математичним моделюванням мається на увазі також процес установлення відповідності для деякої даної реальної системи S з деякою, що відповідає наведеним вище вимогам, математичною моделлю М і дослідження цієї моделі (М), що дозволяє отримати як характеристики, так і оцінки поведінки реальної системи в певних інтервалах значень її показників і параметрів.

Класифікація видів математичних моделей може проводитися й за такими ознаками: аналітичне та комп'ютерне моделювання (рис. 2.2).

Рис. 2.2 Аналітичне та комп'ютерне моделювання

Висновок

Прогнозування суспільства на базі створюванні моделей розвитку життєдіяльності людей є найважливішим завданням сучасної соціальної філософії. Моделювання дає можливість не тільки прогнозувати потенційний стан соціальної системи на базі актуальних тенденцій суспільного розвитку, але й вивчати, і осмислювати саму дійсність , всіх її станів і процесів.

Разом з тим, проведення або використання соціального моделювання для прогнозування суспільства в цілому досить важке завдання, що в чималому ступені обумовлений складністю самого об'єкта моделювання - суспільства, особливо сучасного суспільства, у якому всі процеси життєдіяльності людей гранично прискорилися й ускладнилися.

Рішення цього завдання потребують обговорення й дослідження цілого ряду філософських питань: визначення можливостей побудови багатомірних моделей розвитку суспільства, виявлення що детермінують і домінують фактори змін його інститутів, аналізу границь і механізмів дії соціальних законів і т.д.

Обговорення й дослідження цих питань аж ніяк не припускає пошуку якихось тотальних причинних зв'язків у їхній нескінченності. Ми можемо осягати тільки певні причинні зв'язки, і тільки в тому разі конкретно-історичних форм буття, які ми здатні сприйняти й оцінити сьогодні.

Адже будь-якому дослідникові часом здається, що зафіксовані ним факти реальності, висунуті гіпотези, сконструйовані моделі, зроблені прогнози й висновки охоплюють досліджуваний об'єкт у цілому, але завжди очевидно, що це лише підхід, тобто якась цеглинка в побудові об'єктивного знання про світ і його об'єкти.

У своїй роботі, я спробувала показати, наскільки важливо в соціальному моделюванні враховувати взаємозв'язок і синхронну інтерактивність різних сторін суспільно цілого. Звичайно, часом елементи «працюють» разом узгоджено, а іноді ні. У всякому разі, філософська коректність змушує затверджувати відносну, а не абсолютну правоту тих або інших концепцій, теорій, гіпотез, доктрин і проектів, при цьому, безумовно, зберігається і їхня значимість. Адже той, хто займається реконструюванням соціальних об'єктів у моделі й робить прогноз, так чи інакше збільшує й розширює обсяг об'єктивних знань про світ у цілому. Я думаємо, що побудова соціальної прогностичної моделі повинна бути адекватною дійсності й задавати орієнтири для подальшого наукового пошуку.

Відповідно до мети наукової роботи, що полягала в розкритті специфіки моделювання суспільства в сучасній соціальній філософії, були вирішені наступні важливі завдання:

Проаналізовано зміст й особливості моделювання, показані його місце й роль в системі наукових досліджень. Обкреслено й визначене коло найважливіших понять, що співвідносять із моделюванням, прогнозування, проектування, екстраполяція, ізоморфізм, гомоморфізм, закони, теорії, гіпотези, експерименти, абстракції, ідеалізація й інші. На основі проведеного аналізу довело, що ефективним методом науки в адекватному вивченні реальних процесів й явищ навколишньої дійсності є моделювання як побудова аналогів реальних об'єктів дослідження.

Список використаної літератури

1. Сутність моделювання

2. Елементи класифікації математичних моделей

3. Основні характеристики моделювання як методу наукового пізнання

4. Особливості та принципи математичного моделювання

5. Аналітичне та комп'ютерне моделювання.

Размещено на allbest.Ru