Быстрые процессы мозга и обработка образов

Рис.1. Эксперимент по выявлению глубинного слоя знаний

Строго говоря, мы не можем указать ту грань, за которой «знания» (которые мы можем формализовать и извлечь) переходят в «опыт» (т.е. в то, что остается уникальной, неотчуждаемой «собственностью» эксперта). Более корректно, по-видимому, говорить о неком континууме, детальность градации которого может зависеть от конкретной задачи. В нашем случае можно выделить следующие три уровня:

Знания «для всех», которые предназначены для «изложения» или «доказательства» («аргументации»), например, на междисциплинарном уровне или для популярной лекции. Метод, которым получено такое знание, с необходимостью вербально эксплицирован, что позволяет объяснить это знание и показать в присущих ему границах.

Знания «для себя», еще вербализуемые, но уже нерефлектируемые. Более важным становится не то, что представляет собой данный элемент знаний, а то, каким образом он работает в конкретной задаче.

Собственно «опыт», т.е. «знания в себе», лежащие на наиболее глубоком, неосознаваемом уровне и отвечающие за те решения эксперта, которые внешне (в том числе и для него самого) выглядят как мгновенный «инсайт», интуитивный творческий акт. Этот уровень, по-видимому, принципиально защищен от какой-либо формализации.

Классическая методика психосемантического эксперимента не позволяет выделить из его результатов уровень С. Это видно из самой тестовой процедуры. Просим ли мы испытуемого оценить сходство-различие стимулов напрямую, или же предлагаем оценить их соответствие некоторым «конструктам» - в любом случае испытуемый вольно или невольно настраивается на необходимость доказательности своего ответа в терминах объективных свойств стимулов. Это обстоятельство имеет место независимо от степени анонимности опроса (а также его «проективности»).

С другой стороны, в любом, даже самом хитроумном психологическом тесте явно или неявно моделируется межличностная коммуникация вообще, со всеми присущими ей объективными свойствами. Поэтому, для нашей задачи наиболее уместна модель такого способа коммуникации, который в большей степени был бы ориентирован на передачу непосредственного жизненного опыта, чем на сообщение каких-либо «объективных» данных. Такой способ коммуникации существует: он основан на применении метафоры.

Явление метафоры можно исследовать как с чисто лингвистических позиций, так и с позиций практической психологии. Для нашей задачи более адекватен второй подход, так как именно он фокусирует внимание на использовании метафоры в экспликации опыта. В рамках этого подхода утверждаются и экспериментально доказываются следующие тезисы:

Метафора работает как фильтр, выделяющий посредством подбора адекватного объекта сравнения определенные свойства «основного» объекта (о котором, собственно, и идет речь)

Выделяемые свойства носят существенно операциональный характер, проявляющийся на уровне «полиморфизма» методов, т.е. метафора по самой своей сути исключает возможность сравнения объектов по их «внутренним», «объективным» свойствам

Метафора имеет целью скорее не сообщить нам что-либо о данном объекте (т.е. ответить на вопрос «что это?»), а призвать к определенному отношению к нему, указать на некоторую парадигму, говорящую о том, как следует вести себя по отношению к данному объекту

Сдвигу в нашем отношении к основному объекту сопутствует также и сдвиг в восприятии объекта сравнения, возникающий в силу вышеуказанной специфики фильтруемых метафорой свойств. Поэтому объект сравнения выступает в метафоре «не по своему прямому назначению».

В том случае, когда метафора сопоставляет не единичные объекты, а некоторые их множества, в которых объекты связаны осмысленными отношениями, «пространство» объектов сравнения должно быть изоморфно пространству основных объектов по системе указанных отношений.

Первый опыт указанного применения метафоры в рамках психосемантического эксперимента изложен в [4]. Для сравнения с результатом, изображенным на рис.1, приведем данные обработки «метафорического» эксперимента, выполненного тем же испытуемым на том же стимульном материале. В качестве «параллельного» метафорического пространства выбран «мир» животных, а стимульный материал предъявлялся испытуемому следующим образом:

В результате получаем следующую конфигурацию (в проекции на плоскость двух первых главных компонент), вычисленную тем же методом Торгерсона

Случай применения метафоры в рамках психосемантического эксперимента

Из разговора с испытуемым известно, что его рабочими языками программирования являются C, C++ и (отчасти, в силу обстоятельств) Prolog. Это обстоятельство оказывается очень отчетливо выражено на рисунке. Ассоциации же, которые вызывает у испытуемого уподобление этих и других языков животным, проясняет, как именно он относится к этим языкам как инструментам практической деятельности.

8. Фреймо-продукционная модель представления знаний с нечетким наследованием

В настоящей версии системы Медис осуществляется последовательная реализация идеи сочетания статистического метода обработки данных психосемантического эксперимента с логическим выводом на результирующей конфигурации, изложенная в работе [6].

В частности, визуальные средства структурирования предметной области позволяют создавать и редактировать модель концептуальной структуры предметной области. Это осуществляется либо непосредственно, либо по результирующей кластерной (рис.3), либо по геометрической проекции конфигурации, полученной в результате обработки данных эксперимента.

Имея такую конфигурацию, пользователь, аналогично тому, как это реализовано в системе CAKE [28], может наложить на выявленные концепты любые дополнительные отношения, прежде всего, отношение наследования. Продолжая пример с языками программирования и оставаясь в рамках конфигурации данного испытуемого, можно построить следующий фрагмент концептуальной структуры предметной области:

prof_lang: # Для профессионалов - разработчиков

sophisticated: yes

mobility: moderate

complexity: high

efficiency: very_high

skills_required: high

sys_lang(prof_lang): # Для системного программирования

mobility: high

Здесь условный псевдосинтаксис, похожий на синтаксис языка Python, задает фреймо-подобную структуру для выявленных концептов, отражающих общие свойства некоторых классов языков программирования (в данном случае один класс описывает языки «профессионалов» - разработчиков больших систем, а другой - его частный случай, характеризующий языки системного программирования).

Важнейшее видимое отличие данной структуры от того, что позволяет система CAKE, заключается в факторах достоверности, приписываемых отношениям наследования и вычисляемым непосредственно по геометрической конфигурации, полученной в результате многомерного шкалирования. Вывод, который можно строить по данной структуре, может выглядеть так:

>>> cpp = sys_lang(name = `C++', pos = (X, Y, Z))

>>> cpp.mobility

moderate CF=1.0

high CF=0.8

Для элемента «C++», имеющего два суперкласса, возможны две альтернативы для «запроса» наследуемого атрибута moderate, различающихся по фактору достоверности. В данном случае отношение наследования становится динамической, вычисляемой операцией, аналогичной импортированию модулей в модульных языках программирования.

Психодиагностика предлагает аппарат для формализации и опосредования взаимодействия человека с миром. Традиционный (достаточно примитивный) способ этой формализации, например, в виде простых опросников, обусловлен уровнем технических средств, доступных 30-40 лет назад для автоматизации методик. Благодаря бурному развитию персональной вычислительной техники, мультимедиа, глобальных компьютерных сетей, открываются принципиально новые способы формального опосредования межличностного и человеко-машинного взаимодействия (виртуальные миры, телеконференции, MOO и т.д.). С другой стороны, опыт такого опосредования, накопленный в экспериментальной психологии, может оказать плодотворное обратное влияние на указанные сферы технологии.

9. Реконструкция субъективного образа социальной реальности

Системное представление и адекватное понимание социальной действительности наиболее значимо в периоды преобразования общества, в связи с возникающими личностными и социальными конфликтами, когда люди стоят перед задачей выбора и принятия ответственных решений. Здесь проблема социальных, политических и международных конфликтов традиционно занимает доминирующее место среди наиболее актуальных проблем государственного управления и международных отношений. Этому способствует и увеличение количества реальных и потенциальных конфликтов в результате дезинтеграционной тенденции,проявляющейся на региональном уровне во всем мире. Движение отделения (сепаратизм) стало источником многих вооруженных конфликтов, разыгрывающихся в основном на этнонациональной почве. Так, согласно регистру Проекта по исследованию этнических конфликтов (Нидерланды), от двух третей до трех четвертых из 102 войн, возникших за десятилетие с 1985 по 1995 год, имели в значительной степени этнический характер [1].

Основным способом идентификации человека и общества в этих условиях становится культура. Как пишет Д. Белл, «общество все больше превращается в паутину сознания, форму представления, которая реализуется в виде социальной конструкции» [2]. Но, по-видимому, в современных условиях отсутствует принципиальная доступность для рациональной рефлексии ценностей и идеалов, сформированных в пределах различных культур. Поэтому сознательное восприятие систем ценностей и поддержание их субъектами социального процесса требует специальных усилий. В настоящее время нет никаких сомнений в том, что структуры знания в мышлении лица, принимающего решения, оказываются важнейшими элементами ситуации, неустранимыми из модели принятия решения. Актуальной задачей является экспликация и исследование типичных структур такого рода, для чего требуется специальный аппарат, чрезвычайно далекий по своим формам от традиционного аппарата математики [3]. Этот аппарат должен учитывать, что: а) альтернативы выбора не даны a priori, они конструируются либо лицом, ответственным за принятие решения, либо его окружением; правила конструирования альтернатив оказываются важнейшим моментом процесса принятия решений и могут меняться во времени; б) в процессе конструирования альтернатив большое значение имеет аргументация в пользу включения тех или иных альтернатив в список значимых, иными словами, процесс онтологизации знания; в) оценки альтернатив имеют сложную семантическую и процессуальную структуру, причем выделяются оценки типа целевых функций, оценки истинности, а также оценки, основанные на других видах ценности знания: устойчивости, сбалансированности и т. п.; г) механизмы интерпретации социальной реальности потенциально индивидуальны для каждого субъекта и не являются предметом рефлексии для субъекта; д) существуют групповые и социокультурные нормы интерпретации социальной реальности [4]; е) феномен понимания социальной реальности определяется субъектной парадигмой, образами социальной реальности, имеющимися у взаимодействующих субъектов.

В последнее время в качестве альтернативы традиционным математическим методам анализа решений стали применяться методы институционального анализа, опирающиеся на изучение коммуникативных процессов, социальных процедур принятия решений, методы социальной психологии и психосемантики [5], анализ когнитивных карт и схем [6, 11].

10. О когнитивных картах и репертуарных решетках

Когнитивное картирование является одним из способов создания «образа ситуации», причем того образа, который существует у субъекта в неявной (невысказанной) форме, не осознанной им самим до конца. Когнитивные карты удобно создавать с помощью репертуарных решеток.

Репертуарные решетки дают метод выявления представлений личности о себе, о мире, о взаимоотношениях с миром [7]. Традиционной практикой обработки репертуарных решеток является статистический анализ: кластерный и факторный анализ, многомерное шкалирование. Однако опытный исследователь-аналитик может извлечь достаточно много информации и, во всяком случае, получить ясную для него картину уже при непосредственном изучении репертуарной решетки. В частности, Ф. Франселла и Д. Баннистер [8] предостерегают «исследователей, склонных входить в азарт игры с числами: им следует помнить, что множество интересных сведений можно почерпнуть при непосредственном изучении «сырого» материала решеток». Может быть полезна визуализация решетки. С этой целью используются средства представления данных решетки в виде диаграмм различного вида. Графы могут послужить более универсальным средством визуализации, включающим к тому же возможности применения формальных процедур для их обработки.

В докладе обсуждается попытка реконструкции субъективных представлений (субъективного образа) на основе гипотезы о наличии и направлении связей между элементами в пространстве конструктов; предлагается методика отображения данных репертуарной решетки на нагруженные ориентированные мультиграфы и проводится сравнительный анализ получаемой интерпретации с результатами применения статистических методов.

11. Методика построения когнитивной модели

Рассмотрим методику построения когнитивной модели по репертуарной решетке на примере анализа внутригосударственной проблемы этнического конфликта (в дальнейшем - просто проблема), объектом которого является территория. Исследовалось онтологическое видение этой проблемы представителями обеих конфликтующих сторон. Результаты тестирования одного из представителей государственной власти с помощью ранговой репертуарной решетки представлены в таблицах 1, 2. Список элементов был сформулирован в результате обсуждения проблемы исследователями и испытуемыми. Биполярные конструкты формулировались самим испытуемым.

Таблица 1. Элементы и конструкты

	элементы		конструкты
1	время	1	притяжение	отталкивание
2	пространство	2	действие	бездействие
3	природа	3	активация	инертность
4	народ	4	доминирование	подчиненность
5	культура	5	продвижение	сопротивление
6	власть	6	кооперация	автаркия (самозамкнутость)
7	деньги	7	конфликт	сосуществование
8	право	8	фоновый	основной
9	проблема	9	обеспечение	недостаточность
		10	угроза	безопасность

Таблица 2. Ранговая решетка

конструкты
эле-менты	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	7	4	9	1	4	2	9	1	3	6
2	2	8	7	2	7	8	5	2	4	3
3	1	9	8	5	3	1	6	3	6	5
4	8	3	3	9	2	7	7	5	2	7
5	9	7	6	7	1	9	4	4	1	1
6	3	1	1	3	9	3	3	6	7	8
7	4	2	2	4	5	5	2	9	9	4
8	5	6	4	6	6	4	8	7	8	9
9	6	5	5	8	8	6	1	8	5	2

Каждый ранг (от 1 до 9) может встретиться в каждом столбце только один раз.

Многие исследователи [7, 8] считают, что чем более экстремальна оценка элемента, тем более он значим. На этом основании считаем наиболее значимыми ранги 1, 2 и 8, 9. Используем шкалу, согласно которой значение с рангом 1 «влечет» значение с рангом 2: x(1)x(2), и значение с рангом 9 “влечет” значение с рангом 8: x(9)x(8).

Два элемента с рангами 1 и 2 связаны положительным значением конструкта, а элементы с рангами 9 и 8 - полярным ему отрицательным значением того же конструкта. Будем считать связи между элементами направленными и нагруженными положительной и отрицательной нагрузками с вербальными характеристиками:

например:

т.е. природа связана с пространством через положительное значение конструкта притяжение, а проблема через отрицательное значение отталкивание связана с правом.

Эти характеристики могут интерпретироваться как лингвистические переменные и характеризоваться значениями нечетких переменных (переход к нечеткой когнитивной модели [6]), или наоборот, могут игнорироваться для исследования графа структурными методами. В последнем случае граф абстрагируется в нагруженный знаковый ориентированный мультиграф.

Для построения графа исходная матрица редуцируется путем вычеркивания всех значений рангов, кроме рангов 1, 2, 8, 9. По этой таблице строится граф, узлами которого являются элементы решетки, а дугами - конструкты, согласно указанному выше правилу. В результате для таблицы 2 будет получен нагруженный ориентированный мультиграф (рис.1).

Рис. 1. Граф связей G, полученный по репертуарной решетке

12. Анализ связности графа

Репертуарная решетка позволяет выявлять связи между конструктами и элементами. Одним из показателей взаимоотношений между конструктами является их артикуляция, т.е. степень структурированности и связности системы конструктов, которая описывается показателем интеграции системы конструктов, основанным на корреляциях между ними [8]. Проблема отличия артикулированных систем конструктов от неартикулированных мало изучена. Предполагают [9], что артикулированная решетка включает по крайней мере два кластера, объединенных связующим конструктом, а неартикулированная структура состоит из одного монолита - кластера, либо из нескольких мелких не связанных связующими конструктами кластеров.

Основные свойства образа - его определенность, конкретность, целостность, кумулятивность [10]. Образ всегда содержит наиболее яркие, значимые для субъекта признаки. Расставляя ранги (или оценки) в репертуарной решетке, испытуемый выделяет наиболее информативные для него признаки, которые связаны между собой прочными субъективными ассоциациями - конструктами, в результате чего образуется целостная структура. Граф, представляющий эти признаки и их связи, отображает субъективный образ социальной реальности. Некоторые выводы об артикулированности этого образа могут быть сделаны уже в процессе визуального исследования графа; анализ связности графа позволяет применить формальные методы.

В данном примере визуальный анализ графа показал, что культура является элементом, наиболее сильно влияющим на народ, и, в то же самое время, на проблему и пространство; природа и время также существенно влияют на пространство. Аналогичные выводы можно получить формальным путем из анализа связности графа.

Используя процедуру Кёнига [11], определим множество вершинных баз графа G. На рис.2 показана конденсация графа G и множество сильных компонент: {6, 9, 7, 8}, {1, 3}, {2}, {5}, {4}. Вершинной базой графа являются элементы 5 (культура) и 1, 3 - время и природа, т.е. сильные компоненты, не имеющие входящих дуг. Элементы вершинной базы естественно считать основными факторами, влияющими на все остальные элементы. Тогда из рис.2 можно сделать выводы о том, что основными влияющими факторами в конфликте являются культура (5), природа (1) и время (3). В свою очередь, территория (2) является объектом конфликта.

Это согласуется с неформальным анализом конфликта. В данном этническом конфликте столкнулись две культуры - мусульманская и христианская. Природные условия спорной территории и время также являются причинами конфликта: территория является исторической родиной национальности, выселенной когда-то с данной территории. По прошествии времени территория оказалась занятой и обжитой людьми других национальностей, населяющих страну. Культура изгнанной национальности сохранилась и в изгнании, однако она тесно связана с данной территорией, поскольку здесь находятся исторические корни народа. Культура оказывает влияние на народ (4), и оба элемента оказывают совместное влияние на компоненту, включающую власть (6), деньги (7), право (8), проблему (9), т.е. движущие силы конфликта. С другой стороны, на эту компоненту влияет также природа и время.

Для сравнения рассмотрим результаты кластерного анализа, которые показывают (рис.3), что один кластер образуют элементы {6, 7, 8, 9}, другие кластеры - {4, 5}; {1}, {3, 2}. Действительно, элемент 3 (природа) более тесно связан с территорией (2), однако объединение его с 1 (время) не нарушает общей картины.

Рис. 2. Конденсация графа G

Рис. 3. Результаты кластерного анализа



Рис. 4. Корреляционные связи между элементами

Рис. 5. Разложение элементов в плоскости двух главных компонент

На рис.4 показаны взаимные корреляции между элементами решетки (со значениями больше 0.6) и их знаки. Наиболее сильны корреляционные связи между элементами внутри сильной компоненты {6, 7, 8, 9}, а также их связи с элементами 1, 5: время отрицательно коррелирует с проблемой и элементом деньги.

Разложение в плоскости двух главных компонент показано на рис.5. Первая главная компонента включает элементы 5, 6, 7, 8, 9, вторая - 1, 2, 3, 4, 9, обе они объясняют 87% дисперсии. Первая главная компонента может быть проинтерпретирована как движущие силы конфликта; сюда вошла и культура: являясь причиной конфликта, она актуальна и как движущая сила. Вторую главную компоненту можно интерпретировать как причины конфликта. Обе главные компоненты связаны через проблему (9): на плоскости главных компонент на рис. 5 видно, что с небольшим весом она может быть включена как в ту, так и в другую компоненту.

Основываясь на этом сравнении, можно полагать, что конденсация графа в целом совпадает с разбиением элементов на кластеры, каждая сильная компонента является кластером, вершинные базы и исходящие из них дуги являются влияющими элементами и связующими конструктами.

13. Исследование устойчивости и сбалансированности модели

Одной из основных задач при обработке решеток является определение паттернов взаимосвязей между конструктами и выявление их сходства. Анализ данных решетки позволяет построить матрицу взаимосвязей между конструктами. Обычно для выявления сходства между паттернами баллы взаимосвязей каждой матрицы ранжируются и подсчитывается коэффициент корреляции Спирмена между двумя ранжировками. Однако на вопрос о том, при каких условиях паттерны взаимосвязей более, а при каких - менее стабильны, а также о том, какие именно конструкты или подсистемы конструктов обеспечивают низкую или высокую стабильность всей системы в целом, статистические методы обработки не дают ответа. Представление решетки в виде нагруженного ориентированного графа позволяет применить структурные методы исследования сбалансированности [11, 12, 13] и импульсной устойчивости [11] системы.

При исследовании данного конфликта мы выясняем субъективное видение ситуации участниками конфликта с целью определения возможных стратегий его разрешения. С этой точки зрения интересно рассмотреть и исследовать на устойчивость внутреннюю структуру кластера {6, 7, 8, 9}, составляющего движущие силы конфликта (рис.6).

Рис. 6. Структура кластера «Движущие силы»

Кластер представляет собой сильно связный граф, имеющий внутренние контуры. Контур 9-7-9 (проблема-деньги) противодействует отклонению, это контур отрицательной обратной связи: возмущение, вносимое в проблему, через конструкт конфликт вызывает увеличение параметра деньги, что в свою очередь, через конструкт основной, “гасит”, т.е. уменьшает, возмущение, воздействующее на проблему. Таким образом, этот контур способствует стабилизации ситуации (здесь содержится подсказка к пути урегулирования проблемы, по мнению данного эксперта). Контур 6-7-8-6 содержит положительную обратную связь и тем самым усиливает отклонения: элементом, вносящим нестабильность, является право, на которое параметр деньги действует через конструкт недостаточность. Однако контур 6-9-7-8-6 является контуром отрицательной обратной связи, противодействующим отклонению. Еще одна отрицательная связь - сопротивление, воздействующая со стороны власти на проблему, в целом стабилизирует ситуацию.



Рис. 7. Граф связей G1.

Рис. 8. Конденсация графа G1

Для анализа сбалансированности графа используем аналог теоремы Харари о структуре для знаковых орграфов [11, 14]: выделяем замкнутые полуконтуры в данном графе и определяем их знаки. На рис.6 можно выделить сбалансированные и несбалансированные структуры: полуконтур 9-7-8-6-9 несбалансирован, но, рассматривая отрицательную связь 7-9, транзитивно замыкающую путь 7-8-6-9, получим сбалансированный полуконтур. Можно сделать вывод, что, вообще говоря, эта проблема сбалансирована, но баланс нарушает наличие положительного влияния проблемы на деньги через конструкт конфликт: полуконтур 9-7-9 несбалансирован и вносит дисбаланс во всю структуру. Аналогично можно проанализировать другие подграфы и сделать вывод о сбалансированности всего представления. Трудности возникают оттого, что мы имеем представление в виде мультиграфа. Множественность связей порождает неоднозначность толкования, однако является и достоинством такого представления: субъективный образ ситуации у человека редко бывает однозначным и четким. Неоднозначность связей позволяет провести более тонкий анализ с помощью дифференциации связей, которые в данном представлении являются конструктами и несут важную смысловую нагрузку, - они позволяют выяснить, какие качества элементов и какие связи способствуют повышению сбалансированности и устойчивости образа, а какие, наоборот, являются причинами дисбаланса и могут привести к катастрофе.

Напомним, что речь идет о субъективном образе проблемы: у других участников конфлита свои представления, поэтому интересно и важно провести сравнение этих представлений, выявить сходные подструктуры и установить различия.

Для сравнения приведем граф G1, полученный по результатам тестирования представителя противоположной стороны (рис.7). Мы видим здесь несколько иное видение ситуации.

Рис. 9. Граф связей G2



Рис. 10. Конденсация графа G2

Конденсация графа G1 (рис.8) показывает сильные компоненты, которые можно интерпретировать как кластеры. Единственной вершинной базой является компонента {9} - проблема, которая влияет на все остальные элементы, при этом наиболее сильно, причем в отрицательную сторону, она влияет на людей, природу, территорию и время; культура, власть, право находятся в оппозиции к проблеме, и в конце-концов «все упирается в деньги».

Еще одно представление, принадлежащее также представителю противоположной стороны, приведено на рис.9. Граф G2 на рис. 9 несвязен, элемент пространство (территория) является изолированной вершиной, элементы 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 представляют собой одну сильную компоненту связного подграфа графа G2, другой сильной компонентой, являющейся и вершинной базой, является 1 - время (рис. 10). Изолированная вершина - пространство, - являясь объектом конфликта, присутствует в данном представлении, но не участвует в нем активно. Проблема находится в центре представления, а все контуры внутри внешнего контура (сильной компоненты) проходят через нее. Этот граф сильно артикулирован, можно даже сказать, эмоционально окрашен, он представляет картину мира человека, живущего внутри проблемы, экзистенциально погруженного в нее. Этим он существенно отличается от образа, сложившегося у представителя государственной власти (граф G, рис. 1): здесь мы видим уравновешенную структуру, выражающую диалектически-философский взгляд на проблему, который учитывает онтологическую разнородность и единство мира.

Для сравнительного анализа сбалансированности графов могут быть использованы меры относительного баланса [15]. Визуально во всех этих графах легко обнаруживаются общие черты.

Так можно выделить сходные подструктуры (сложнее это сделать формальными методами): во всех трех графах власть, право и деньги связаны (сильно или односторонне) и образуют кластер, на который проблема влияет прямо (в графах G и G2), или косвенно (через людей - в графе G1); элемент культура имеет по нескольку связей с другими элементами, что говорит о том, что каждый участник эксперимента придает этому элементу большое значение, однако, по-видимому, вкладывает в него разный смысл. Проблема является центральным элементом во всех трех представлениях.

Дополнительные возможности исследования субъективного образа ситуации: оценки диссонанса, консонанса, степени конфликтности, степени воздействия и влияния элементов друг на друга, открываются при переходе к нечеткому представлению когнитивной модели [6].

14. Выявление контекстных зависимостей

Наиболее важной особенностью решеток является их высокая зависимость от контекста - конструкт имеет значение только в контексте [7]. Построенные нами графы, отражающие взаимосвязи между исследуемыми элементами, нагружены значениями конструктов, которые для каждого испытуемого свои, они отражают контекст, в который погружен субъективный образ ситуации. Исследование графов структурными методами позволяет выявить паттерны связей между конструктами и те конструкты, которые обеспечивают низкую или высокую стабильность отдельных паттернов и всей системы в целом.

Рис. 11. Двудольный граф решетки G

Нагруженный знаковый мультиграф, получаемый по редуцированной репертуарной решетке, можно преобразовать в двудольный граф, одним множеством вершин которого являются элементы, а другим - конструкты (рис.11). Иными словами, нагрузки дуг преобразуем в вершины. Разделяя множество значений конструктов на положительные и отрицательные, можно получить представление в виде трехдольного графа. На рис.11 видно, что можно выделить паттерны взаимосвязей конструктов (обозначим их далее римскими цифрами):

1 - притяжение; -2 - бездействие; -3 - инертность; 4 - доминирование; 6 - кооперация; 8 - фоновый; -1 - отталкивание; 5 - продвижение; 9 - обеспечение; 2 - действие; 3 - активация; -4 - подчиненность; -5 - сопротивление; 7 - конфликт; -8 - основной; -9 - недостаточность; -10 - безопасность.

Паттерны I и II связаны через автаркию (самозамкнутость), I и III связаны конструктом сосуществование, II и III связаны через угрозу.

Однако графы, хотя и отражают важные особенности индивидуальных представлений, тем не менее в значительной степени абстрагируют их для выявления сходства, стабильности, сбалансированности. Различия, которые отражены в контексте, во многом остаются за пределами исследований структурными методами.

Контекстная зависимость конструктов проявляется в их разделении на суперординатные и субординатные конструкты. Представления о суперординатности основаны на положении о системной организации конструктов. Человек создает иерархическую систему конструктов: один конструкт может включать в себя другой в качестве одного из своих подконструктов. Выявление этой иерархии - одна из основных проблем обработки репертуарных решеток. В практике применения репертуарных решеток для выявления контекстной зависимости конструктов используются импликативные решетки, в которых испытуемый должен явно указывать направление связей между конструктами или элементами. При этом исчезает одна из координат семантического пространства: субъективное концептуальное представление теряет одну из своих составляющих - экстенсионал или интенсионал.

Рис. 12. Диаграмма конструктов решетки G

Более успешное решение этих проблем достигается при использовании метода формального концептуального анализа (Formal Concept Analysis), который был разработан R.Wille [16] и нашел применение в психологии, социологии, антропологии, медицине и других областях. Так N.Spangenberg [17] и K.E.Wolff [18] использовали формальный концептуальный анализ для оценки психоаналитических данных репертуарной решетки, отображая их на математическую решетку, представленную линейной диаграммой (диаграммой Хассе). Они продемонстрировали, что линейные диаграммы дают заметные преимущества по сравнению с биплотами, базирующимися на методе главных компонент.

Не останавливаясь подробно на методе формального концептуального анализа, покажем, какие результаты дает эта методика для получения субъективного образа. Рассмотрим отображение данных репертуарной решетки на алгебраическую решетку. После редукции репертуарной решетки (табл.2) количество ненулевых элементов в строке показывает степень вершины, т.е. множество конструктов, являющихся значимыми для данного элемента. Находя пересечение этих множеств, получим решетку по отношению включения подмножеств конструктов: MiNj, где Nj - значения конструктов верхнего уровня, Mi - нижнего. Единицей решетки является полное множество всех значений конструктов, нулем - пустое множество. В результате может быть получена решетка, часть которой представлена на рис. 12 (для большей наглядности некоторые конструкты - 5, 6, 7, 8 - исключены из диаграммы). В этом представлении конструкты естественно разделяются на суперординатные и субординатные, так что первые имплицируют последние: конструкт 1 влечет конструкт -2 (притяжение бездействие), конструкт -4 влечет конструкт -1 (подчиненность отталкивание) и т.д.

Поскольку данная работа была направлена на выявление онтологического видения проблемы у представителей обеих сторон, вовлеченных в конфликт, анализ репертуарных решеток проводился относительно ее элементов; конструкты, которые у каждого испытуемого индивидуальны, не подлежали подробному исследованию. Поэтому полученное представление в виде решетки демонстрирует только методику, а содержательный анализ интересен в сравнении с другими представлениями и не приводится в данной работе.

Использование репертуарных решеток часто подчиняется требованиям удобства применения статистических методов, для чего испытуемый должен вместить свою систему конструктов в формат решетки. Изощренные статистические методы компьютерной обработки могут далеко увести исследователя от непосредственных данных решетки, и, как следствие, от того, что испытуемый в действительности хотел сообщить [8]. Применение методов теории графов, использующее непосредственные данные «сырой» решетки, позволяют избежать подобной опасности. Получаемый в результате применения этих методов субъективный образ ситуации может быть использован при построении когнитивных моделей в системах поддержки принятия решений, ориентированных на разрешение социальных, политических, этнических конфликтов.

Литература

1. Scherrer P. Chr. Ethno-Nationalismus im Weltsystem. Pravention, Konfliktbearbeitung und die Rolle der Internationalen Gemeinschaft. Munster: Agenda Verlag 9/1996.

2. Белл Д. Культурные противоречия капитализма. // Этическая мысль. - М.: Республика, 1991.

3. Сергеев В.М. Когнитивные методы в социальных исследованиях // Язык и моделирование социального взаимодействия. - М.: Прогресс, 1987. - C.3-22.

4. Петренко В.Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: исследование форм репрезентации в обыденном сознании. - М.: МГУ, 1988.

5. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. - М: ИНПРО-РЭС, 1995.

6. Kelly G. A. The Psychology of Personal Constructs. Vol.1: A Theory of Personality. - N.Y.: Norton & Company, 1955.

7. Франселла Ф., Баннистер Д. Новый метод исследования личности. - М.: Прогресс, 1987.

8. Makhlouf-Norris F., Norris H. The Obsessive Compulsive Syndrome as a Neurotic Device for the Reduction of Self-Uncertainty// British Journal of Psychiatry. - 1972. - Vol. 121. - P. 277-288.

9. Голицын Г.А., Фоминых И.Б. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции // Новости искусственного интеллекта. - 1996. - №4. - С. 121-145.

10. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. - М.: Наука, 1986.

11. Heider F. Attitudes and Cognitive Organization // Journal of Psychology.-1946.-Vol.21.- P.107- 112.

12. Cartwright D., Harary F. Structural Balance: a Generalization of Heider's Theory // Psych. Rev., - 1956. - Vol. 63. - P.177-293.

13. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. - М.: Сов. Радио, 1972.

14. Taylor H. F. Balance in Small Groups. - New York: Van Nostrand Reinhold, 1970.

15. Wille R. K. Knowledge Acquisition by Methods of Formal Concept Analysis // Preprint №1238. 1989. Technische Hochschule Darmstadt. 16 p.

16. Spangenberg N. Formal Concept Analysis: a New Tool of Data Analysis, Conceptual Knowledge Acquisition and Representation. Applications from the Field of Psychoanalysis // Сб. научных. трудов международной конференции «Знания - Диалог - Решение» (KDS-95). - С. 42 - 52.

17. Spangenberg N., Wolff K. E. Comparison Between Biplot Analysis and Formal Concept Analysis of Repertory Grids// Classification, Data Analysis and Knowledge Organization/ Ed. by H.H.Bock, P. Ihm. - Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 1991. - P. 104-112.

18. Брунер. Дж. Психология познания. - М.: Прогресс, 1977.

19. Клацки Р. Память человека. Структуры и процессы. - М.: Мир, 1978.

20. Роуз C. Устройство памяти - от молекул к сознанию. - М.: Мир, 1995.

21. Вертгеймер М. Продуктивное мышление. - М.: Прогресс, 1987.

22. Голицын Г.А., Фоминых И.Б. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции// Новости искусственного интеллекта. - 1996. - №4. - C.121-145.

23. Хоффман И. Активная память. - М.: Прогресс, 1986.

24. Ш.А.Губерман. Теория гештальта и системный подход// Системные исследования. Ежегодник. 1984. - М., 1984. - C.66-82.

25. Lashley K.S. In Search of the Engram// Symposia of the Society for Experimental Biology.-1950.- Vol.4. - P. 454-482.

26. Heerden P.J.van. The Foundation of Empirical Knowledge.- Wassenaar, Netherland: N.V. Uitgeverij Wistik, 1968.

27. Gabor D. Associative Holographical Memories// IBM Journal of Research and Development. - 1969. - Vol.13, №2. - P.156-159.

28. Денисюк Ю.Н. Некоторые проблемы и перспективы голографии в трехмерных средах // Оптическая голография. Т.2 / Под ред. Г.Колфилда. - М.: Мир, 1982.

29. Арбиб М. Метафорический мозг. - М.: Мир, 1976.

30. Sowa J.F. Conceptual Structures - Information Processing in Mind and Machines. - N.Y.: Addison-Wesley Publ.Comp., 1984.

31. Прибрам К. Языки мозга. - М.: Прогресс, 1975.

32. Кузнецов О.П. Голографические модели обработки информации в нейронных сетях // Доклады АН. - 1992. - Т.324, №3. - С.537-540.

33. Кузнецов О.П. Неклассические парадигмы искусственного интеллекта // Теория и системы управления. - 1995. -№5. - С. 3-23.

34. Кузнецов О.П. Псевдооптические нейронные сети-прямолинейные модели// Автоматика и телемеханика. - 1996. - №12. - С .160-172.

35. Boose, J.H. Personal Сonstruct Theory and the Transfer of Human Expertise // Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, Austin, TX. - 1985.

36. Boose, J.H. Expertise Transfer for Expert System Design. - Amsterdam - New York: Elsevier, 1986.

37. Boose J.H. Knowledge Acquisition Tools, Methods, and Mediating Representations // Knowledge Acquisition for Knowledge-Based Systems / Ed/ by H.Motoda, R.Mizogochi, J.Boose, B.Gaines. - Tokyo: IOS Press, Ohinsha Ltd., 1990.

38. Burmistrov I.V., Shmeliov A.G. Exsort and DCS: Prototype Program Shells Using a Psychosemantic Approach to Concept Acquisition, Representation and Assessment // Proceedings of the East-West Conference on Emerging Computer Technologies in Education/ Ed. by P. Brusilovsky & V.Stefanuk Moscow: International Center for Science and Information Technology, 1992. - P. 46-51.

39. Chernigovskaya T. Cerebral Asymmetry: a Neuropsychological Parallel to Semiogenesis// Language in the Wurm Glaciation. Acta Coloquii. Bochum Publications in Evolutionary Cultural Semiotics / Ed. by U.Figge. - 1995. - Vol.27.- P.55-66.

40. Chernigovskaya T., Gavrilova T., Voinov A. Modeling Programmers' Experience with the Use of Multidimensional Scaling. AIMSA'96.

41. Davison M.L. The Multidimensional Scaling. Addison-Wesley. New-York. - 1985. (имеется также русский перевод: Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных. - М.: Финансы и статистика, 1988.

42. Edelman S. Representation, Similarity, and the Chorus of Prototypes // Minds and Machines - 1995. - Vol.5. - P.45-68.

43. Fransella F., Bannister D. (Eds.) A Manual for Repertory Grid Technique.- London: Academic Press, 1977.

44. Ford, K.M., Petry, F.E., Adams-Webber, J.R., & Chang, P.J. An Approach to Knowledge Acquisition Based on the Structure of Personal Construct Systems // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. - 1991. - Vol.3. - P. 1-11.

45. Gaines, B.R. and Shaw, M.L.G. Induction of inference rules for expert systems // Fuzzy Sets and Systems. - 1986. - Vol.8. - P. 315-328.

46. Gaines B.R., Shaw M.L.G. Knowledge Acquisition Tools Based on Personal Construct Psychology // Knowledge Engineering Review. - 1993. - Vol. 8, №1. - P.49-85.

47. Gavrilova T.A., A.V.Voinov, I.I.Danil'chenko Multi-agency - Based Project on a Distance Learning System for Program Testing // Proc. of the Workshop «Distributed Artificial Intelligence and Multi-Agent Systems» (W-DAIMAS'97, June 15-18, 1997, St. Petersburg, Russia).-SPb.,1997.- P.125-136

48. Gavrilova T., Voinov A. Visualized Conceptual Structuring for Heterogeneous Knowledge Acquisition // Proceedings of the International Conference on Education and Mulimedia (EDMED'96, MIT,Boston). - 1996.

49. Hintikka J. The Modes of Modality // Acta Philosophica Fennica. - 1963. - Vol.16 - P.65-81.

50. Torgerson, W.S. Theory and Methods of Scaling. - New York: Wiley, 1958.

51. Voinov A.V. Netlog - A Concept Oriented Logic Programming Language // Logic Programming and Automated Reasoning / Ed. by A.Voronkov (Lecture Notes in Artificial Intelligence). -1992. - Vol.624. - P.357-368.

Размещено на Allbest.ru

...