Особенности социолого-математического моделирования в исследовании социальных процессов

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОСОБЕННОСТИ СОЦИОЛОГО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИИ СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ

ДОКТОРА СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ НАУК

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 22.00.01 - ТЕОРИЯ, ИСТОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ СОЦИОЛОГИИ

ШВЕДОВСКИЙ ВЯЧЕСЛАВ АНАТОЛЬЕВИЧ

МОСКВА 2010

Диссертация выполнена в Лаборатории «Математического моделирования социальных процессов» кафедры информатики социальных процессов социологического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Официальные оппоненты: КУЗНЕЦОВ Вячеслав Николаевич член-корреспондент РАН доктор социологических наук, профессор

ТАТАРОВА Галина Галеевна доктор социологических наук, профессор

ПЕТРОВ Владимир Михайлович доктор философских наук, профессор

Ведущая организация: Российский государственный социальный университет

Защита состоится 28 мая 2010 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д501.001.01 по социологическим наукам при Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, г. Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ, 3-й учебный корпус, социологический факультет, аудитория № 408.

С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале Отдела диссертаций Фундаментальной библиотеки МГУ им. М.В.Ломоносова по адресу: 119991, г. Москва, ГСП-1, Ломоносовский проспект д.27, сектор «А», 8 этаж, к.812.

Электронная версия автореферата диссертации размещена в сети Интернет на сайте Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Российской Федерации по адресу: http://vak.ed.gov.ru/ 2010 года, на сайте социологического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова по адресу:http://www.socio.msu.ru/ 2010 года.

Автореферат диссертации разослан «___» ___________________2010 г.

Учёный секретарь

Диссертационного совета

кандидат социологических наук, доцент Микеладзе Е.Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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: совершенствуются одни, приходят в упадок другие. Поэтому возникает потребность в анализе и моделировании различных социальных процессов.

Моделирование социума относится к моделированию трудно формализуемых объектов А.А.Самарский, А.П.Михайлов, Математическое моделирование, М., Наука-Физматлит, 1997 и осуществление его только в переменных экономического измерения к концу XX столетия повсеместно доказало свою неэффективность, особенно в применении к России. Явный эндогенный учет социальных переменных, описывающих как социально-структурные изменения, так и социально-политические характеристики общественной динамики, обусловленные не только формационными, но и цивилизационными и этногенетическими сдвигами, требует нового подхода к построению целостных социолого-математических моделей социальных процессов математическое выражение - результат высшей ступени формализации социологической модели, устанавливающее в «свёрнутом виде» связи и зависимости между социологическими показателями, «разворачиваемыми» в целевых вычислительных экспериментах для описания динамики социальных процессов (прогнозирования, управляемости и т.д.)., - всего хотя бы и высоко агрегированного спектра, - определяющих воспроизводственные процессы общественной эволюции.

Одна из коренных проблемных ситуаций социолого-математического моделирования - это противоречие между ускоряющимся в эпоху информатизации Процесс совершенствования производства, передачи, хранения и переработки информации усложнением социума, т.е. необходимостью усложнения его модельного образа, а, значит, увеличения времени построения адекватной модели, и между укорачивающимся интервалом времени реализации социальных циклов, формирующих моделируемую социальную ситуацию, т.е. сжимающимся временем протекания социальных процессов, что равносильно сокращению возможностей эффективного использования модели. Поэтому актуальным становится разработанность особенностей социолого-математических моделей социальных процессов, позволяющих учитывая соответствующую специфику технологически быстрее проходить некоторые фазы их построения - тем самым решая проблему своевременного построения полезной модели социального процесса, явно отображая специфику роста сложности средствами информатики. Актуальность этой тематики ещё более возрастает, если учитывать не только увеличение темпов течения социальных процессов, но и их связанность с переходными процессами современной трансформации России в условиях осложнения процессов глобализации, когда не точно выбранный стратегический курс угрожает развитию российского общества тяжёлыми последствиями. В этом смысле словосочетание особенности социолого-математических моделей представляет специфический аспект исследовательского подхода, в котором используются в качестве инструмента математические модели. Этот аспект позволяет обнаруживать особенности - в балансе фигурирующих в моделях факторов, которые служат отображению скрытых угроз в управлении эволюцией социальных процессов. Есть и ещё один аспект в данной проблематике, естественно сформировавшийся в силу того, что часто в возникающую в ХХ веке математическую социологию её разработчики приходили из естественных и технических наук. Это означает, что исповедываемые ими познавательные модели (в смысле Огурцова А.П. и Чайковского Ю.В. Чайковский Ю.В. «О природе случайного» М.: Центр системных исследований ИИЕиТ РАН, 2004.) оформились на платформе «субъект-объектного» подхода. Для этого подхода незыблемой истиной является постулат об устойчивости существующего, многократно подтверждаемый естественнонаучной и технической практикой. Из этого постулата вытекает тот формат исследовательского подхода, который в фокус внимания полагает поиск устойчивых стационарных решений В частности, это проистекает из «вульгарного истолкования деклараций Р.Тома о том, что «в природе встречаются только устойчивые явления и потому при изучении каждой задачи следует изучать устойчивые случаи, отбрасывая остальные как нереализуемые». В.И.Арнольд Теория катастроф, Наука, 1990, стр.57. . Социальная практика постепенно убеждала в недостаточности выше названного постулата для исследования социальных явлений и процессов. Стала ясной общая ограниченность субъект - объектного подхода, ибо объект рассмотрения в социологии сам является субъектом, а не пассивным элементом в системе воздействий на него - это было изучено в кибернетических моделях. Необходимость учёта его рефлективности и самоорганизованности показывала, что исследование динамики в системах, в которых взаимодействует множество субъектов, на порядки сложнее, чем ранее изучаемые естественнонаучные и технические процессы.

Было определено, что эти отношения в социуме стали заметно усложняться с текущим временем Ackoff R.L., Charajedadhi J. Reflection on Systems and their Models / Systems Research. 1996. Vol. 13. №1.P.13-23., при этом так, что прежние государственные и общественные институты стали всё чаще давать сбои в управлении обществом. К концу ХХ и в начале ХХI -го века возникла новая теория управления - теория политических сетей, которая «реконструирует отношение между государственным управлением и обществом» и при этом «включает рост сложности в качестве необходимой предпосылки построения управления» Л.А.Итиуридзе, П.В.Агапов Сетевое политическое управление: опыт теоретического анализа, Вестник Московского университета, Серия 18, СОЦИОЛОГИЯ И ПОЛИТОЛОГИЯ, 4, 2007.. В представленной работе рассмотрен подход к исследованию социальных процессов, в котором не фокусируется исследовательское внимание на устойчивых стационарных решениях, а в качестве главного момента быстро текущей динамики социальных процессов акцентируется возможность её внятно и определённо описывать и прогнозировать на конечном интервале времени.

Степень разработанности проблемы. Проблема построения модели социального явления или процесса многоаспектна, Это и характер идеализации (линейный или нелинейный), и выбор социальных показателей, и анализ эмпирических данных, с помощью которых оснащаются индикаторы, репрезентирующие социальные показатели, и определение зависимостей между ними, для системы дифференциальных уравнений анализ на степень жесткости построенной модели (наличие или отсутствие «грубой структуры» и осуществление перехода от неустойчивого нестационарного движения детерминированной динамической системы к устойчивому стохастическому описанию её поведения) и т.д. В сущности, нужен комплексный учёт всего того, что повышает степень адекватности модели оригиналу, необходимой и достаточной для решения поставленной задачи - управления, прогнозирования или синтеза.

Говоря об особенностях социолого-математических моделей, подразумевают сложность, многомерность, многоуровневость, многокомпонентность, открытость, целостность и динамичность. Однако физики - синергетики также приписывают своим объектам перечисленные свойства.

Основатель социологии Огюст Конт отметил то, чем она, по его классификации, отличается от иных «более естественных» наук, а именно историчностью. Из пяти основных социологических парадигм: социальных фактов, социального поведения, социальных дефиниций, социально-исторического детерминизма и психологического детерминизма лучше всего эту особенность, по-видимому, разрабатывала четвёртая парадигма, связанная с именем К. Маркса. «В фокусе ее внимания - социальные структуры, которые, взаимодействуя друг с другом, порождают социальный процесс» Волков Ю.Г., Добреньков В.И., Нечипуренко В.Н., Попов А.В. Социология, Гардарики, М., 2000. . Здесь ценно то, что социальные структуры оказываются носителями исторической памяти: историческое прошлое во многом определяет направление и величину устремленности эволюции системы в будущее - это аспект современной эволюционной социогенетики.

Другая особенность социальных процессов, такая же существенная как историчность, отличается наличием субъектности. С точки зрения математического моделирования это предполагает, что участник процесса - социальный субъект способен создавать модели окружающего мира, сравнивать с ними свое поведение и вырабатывать на этой основе сигналы управления в целях изменения собственных действий. Возвращаясь на методологическую почву социологии, в контексте вышесказанного, следует отметить другую из пяти доминирующих в ней научных парадигм - парадигму социальных дефиниций, отцом которой справедливо называют Макса Вебера. «Социальная реальность здесь рассматривается через способ понимания людьми социальных фактов» Волков Ю.Г., Добреньков В.И., Нечипуренко В.Н., Попов А.В. Социология, Гардарики, М., 2000., т.е. «понимание» в роли фильтра, преобразующего воспринимаемую информацию. Тем самым эту особенность назовём рефлективностью.

Безусловен вклад и других парадигм в обоснование необходимости учёта именно социальных особенностей в моделировании, например, парадигма социальных фактов Э.Дюргейма, в которой поведение индивида определяется «не индивидуальными причинами и факторами, а совокупностью социальных фактов (“материальный субстрат» - частота контактов или интенсивность общения, и духовные факты - «коллективные представления»), толкающих индивида на те или иные поступки» Каракозова Э.В. Моделирование в общественных науках, ВШ, М., 1986, что обосновывает причинный характер как интеграции (формирование солидарности), так и дифференциации - на базе разделения труда, которое приводит к необходимости обмена человеческой деятельностью, т.е. к взаимосвязанности членов социума.

Конечно, в конкретном построении модели того или иного социального процесса важно не только адекватно отобразить спектр его ведущих социальных особенностей, но и максимально адекватно для целей поставленных задач отобразить само единство взаимоувязывания этих особенностей, благодаря которому и возникает эмерджентное качество целостности моделируемого социального процесса, не редуцируемого к какой-то, например, физической аналогии, и позволяющее как эффективно его прогнозировать, так и исследовать стратегии управления этим процессом.

Нахождение такого специфического единства как названных выше, так и иных особенностей социолого-математического моделирования, на взгляд автора, достижимо при синтезе, минимум трёх подходов: информатики (кибернетического), синергетики и эволюционной генетики.

Одной из первых отечественных социально-экономических математических моделей следует назвать модель системы общественного воспроизводства Кондратьев Н.Д. Модель экономической динамики капиталистического хозяйства // Проблемы экономической динамики, под ред. Абалкина Л.И., М.: 1989, стр. 412-415. Советской России, сформулированной Н.Д.Кондратьевым - коллегой и другом П.А.Сорокина. Однако из 10 строк уравнений для модели системы общественного воспроизводства социально-экономической переменной можно назвать только занятость или труд. К сожалению, кроме листочка с системой уравнений и обозначениями переменных - остальные 9 строк относятся к чисто экономическим переменным - до наших современников ничего более, в этом плане, не дошло. Среди множества практически значимых социальных процессов наиболее ранние достаточно полноценные разработки встречаются в отношении процессов социальной диффузии - распространения слухов, инноваций, примеров подражания Математические методы в современной буржуазной социологии, под общей редакцией доктора философских наук Г.В.Осипова, Прогресс, М., 1966..

Так в этом сборнике статей Н.Рашевским была опубликована модель подражательного поведения, построенная им в 1951-53гг., в которой явно прослеживаются такие особенности, как рефлективность, (частота контактов или интенсивность общения, актуализующих массу социальных фактов как сторонников позиции Х, так и сторонников позиции У, а также духовные факты - «коллективные представления», интериоризованные как в априорных установках субъектов позиции Х, так и позиции У). Эта модель впоследствии была использована и упомянута в работах многих исследователей.

В 1953 г. Т. Хегерстранд построил постулаты модели распространения инноваций как результат процесса распространения информации - слухов. К примеру, «информация распространяется только путём рассказа при парных встречах», «рассказывание осуществляется только в определенные моменты времени через постоянные интервалы», «в каждый из этих моментов каждый из знающих рассказывает одному другому лицу, знающему или не знающему». Однако отличие от модели слухов заключается во введении таких специфических постулатов как «нововведение принимается лишь после определённого числа рассказов о нём», т.е. здесь явно учтено одно из свойств рефлективности субъекта - перципиента сообщений - такое, как пороговая восприимчивость информации. Конечно, процесс распространения инноваций, особенно, к концу ХХ и началу ХХI веков сильно усложнился, и современные модели заметно отличаются от их наивных прототипов. Однако современная разработанность даже сетевых моделей социальной диффузии вырастает из находок пионеров социального моделирования.

Издательство Шпрингер (Springer Series in Synergetics) обобщило ряд фундаментальных исследований и опубликовало цикл работ по синергетике в 80-е годы, посвятив несколько своих томов наукам о «живой природе», где были представлены положения, согласно которым логично перенести методы «природной» синергетики в социологию Springer Series in Synergetics, том 14 В. Вейдлих, Г. Хааг. Концепции и модели количественной (quantitative) социологии. N.-Y., 1983 :

- описываются большие ансамбли «единиц», каждая из которых находится в одном из нескольких различных состояний;

- переходам «единиц» между состояниями «природных» систем соответствуют переходы между состояниями «социальных» систем, например социальными установками;

- макропеременные, введённые в «природных» системах, взаимно однозначно соответствуют социальным макропеременным, даже если они являются агрегациями социальных установок.

Но в тоже время авторы признают, что имеются существенные отличия «единиц» и «взаимодействий» в человеческом обществе, например, они не элементарны и носят комплексный - многокомпонентный - характер.

Из прикладных моделей рассмотрена модель миграции совместно с процессами рождаемости и смертности, а также так называемые «часы Шумпетера», где изложена неравновесная теория инвестирования.

Особенности социолого-математического моделирования - субъектность, «историзм», сложность, многофакторность, интегрированность были рассмотрены в работах А.Г.Аганбегяна, И.С. Алексеева, Ф.М. Бородкина, Ю.Н.Гаврильца Один из первых отечественных учёных -социо- экономистов явно ввёл информационную оценку сложности -см.сн.20., В.Ф.Турчина, Ю.А.Левады, В.Н.Шубкина, О.И.Шкаратана и др. СОЦИОЛОГИЯ И МАТЕМАТИКА. Моделирование социальных процессов, Издательство «Наука», Москва, 1970. Российскими учёными был сформулирован принцип поэтапного подхода как оптимального подхода к изучению социального процесса. На 1-ом этапе выявляются неуправляемые и управляемые переменные (соответственно строится прогноз изменения неуправляемых переменных); на 2-ом этапе - «решение оптимальной задачи по определению управляемых переменных в социальном процессе», на 3-ем этапе «определение оптимальной системы мероприятий по реализации оптимального плана»; 4-ый этап характеризуется как «установление устойчивых зависимостей между осуществлением отдельных мероприятий и величиной управляемых переменных».

Одну из попыток исследовать этносы, опираясь на подходы, возникающие на пересечении биологии и социологии, предпринял Бузин А.Ю. Бузин А.Ю. Критическая численность первобытных сообществ: модель группового отбора//Математическое моделирование в сложных экономических и экологических системах. М.: Наука, 1986; Демографические последствия генетического груза: модель становления инцест-табу//Генетика. 1987. Т.XXIII.№12 Опираясь на богатый эмпирический материал по межнациональным бракам в Ленинграде, Винер Б.Е. построил качественную регрессионную модель этнической идентичности Винер Б.Е. К построению качественной регрессионной модели этнической идентичности//Журнал социологии и социальной антропологии. 1998, Том 1, №3, однако вопросы исследования динамики процесса этнической идентификации автором даже не упоминаются. Интересной попыткой математизировать этнологическую концепцию Л.Н.Гумилёва является труд А.К.Гуца. Гуц А.К. Глобальная этносоциология, Изд-во ОмГУ, Омск, 1997 г. В указанной работе 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 по совместной инициативе ректором МГУ академиком Садовничим В.А. и лауреатом Нобелевской премии Пригожиным И.Р. в 1995 г.), разрабатывающего математический аппарат для описания динамики сложных систем и процессов управления нелинейными динамическими системами. Следует заметить, что разработка математического аппарата происходит не «с белого листа», а на фундаменте разработок школы А.Н.Колмогорова по теории динамических систем (Алексеев В.М., Аносов Д.В., Арнольд И.В, Синай Я.Г. и др.).

Одними из последних отменно обзорных работ, содержащих сведения о социолого-математическом моделировании процессов, являются работы Ю.М.Плотинского Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Логос, 2001; Математическое моделирование динамики социальных процессов. -М.: Изд-во МГУ, 1992 -133 с. В них социологам подробно разъясняется потенциал когнитивного моделирования. Попутно автор раскрывает и многие другие направления Глава 12. Анализ динамики систем, Глава 13. Модели хаоса и катастроф, Глава 14. Клеточное моделирование, Глава 15. Модели принятия решений в моделировании, например, касаясь цикла Кондратьева, приводит модели волновой динамики.

Издано трудов по моделированию социальных процессов необъятно много. Всё же обзор литературы не полон, если не будут хотя бы упомянуты такие отечественные работы как цитированная ранее монография А.А.Самарского и А.П.Михайлова, Ю.Н.Гаврильца Гаврилец Ю.Н. Социально-экономическое планирование. М., Экономика, 1974, А.А.Кугаенко Кугаенко А.А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития», М., Вузовская книга, 1998, В.В.Лебедева Лебедев В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов, М., Изограф, 1997., А.В.Петрова, Ю.Г.Федулова Петров А.В., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М., Из-во РАГС, 2000., А.А.Петрова и П.С.Краснощёкова Петров А.А. и Краснощёков П.С. Принципы построения моделей. - М., ФАЗИС, ВЦ РАН, 2000..

Важным аспектом адекватности при построении модели является подбор таких её переменных, которые корректно идентифицируются с социальными показателями, имеющими своих эмпирических референтов. Это позволяет предотвращать ничем не обоснованный выбор «хороших» функций Хотя из анализа эмпирических данных известно, что большинство социальных показателей записываются в «слабых» шкалах, т.е. порядковых и номинальных., т.е. функций высокой степени гладкости Т.е. допускающих существование у переменных - социальных показателей - производных высокого порядка. , таящих в себе возможность привносить ложные эффекты в прогнозирование и другие результаты моделирования.

В этом аспекте надёжным гарантом выступают с самого начала выстраиваемые дискретные модели - этой теме посвящён параграф «О переходе к дискретным моделям» упомянутой книги А.А.Самарского и А.П.Михайлова. В ней совершенно справедливо замечено, что разностная схема может расходиться или сходиться не к той функции, для которой было получено дифференциальное уравнение - прототип дискретного уравнения.

Одно из наиболее удачных и последовательных применений дискретных уравнений в моделировании социальных явлений и процессов осуществлено Д.Хейсом Д.Хейс. Причинный анализ в статистических исследованиях, М.: Финансы и статистика», 1981 г. Автором путевого анализа признаётся С.Райт, разработавший его ещё в 1910-20-е годы, однако его работы - трудно доступный раритет.. В сущности, в его работе излагается путевой анализ, приводящий к построению структурных уравнений на основе применения потокового метода на ориентированных графах. При этом, хотя событие - явление интерпретируется как результат множества причин-процессов (многокомпонентность) - это изложение моделирования социальной статики. И, несмотря на то, что автором вводится учёт запаздывания действия одних причин по отношению к другим, т.е. впервые записываются рекуррентные соотношения, определяющие как раз динамику социального процесса, всё же он вынужден признаться в существовании непреодолимых для него трудностей построения технологии моделирования динамики сложных социальных процессов.

В выпусках Journ. of Math. Sociology (основан в 1971г.) заметное число публикаций посвящено проблемам моделирования процессов расовой сегрегации, т.е., конечно, имеющих свои аналоги и в моделировании отношений мигрантов и коренных жителей городов, межэтнических конфликтов в России. Необходим и далее мониторинг работ журнала по родственной тематике.

Несмотря на большое количество работ, на наш взгляд, не были в полной мере раскрыты:

нелинейность как отражение исторической необратимости, рефлективности и сложности - особенностей моделирования динамики социальных процессов;

рецептура обоснования выбора сопряжённых по сложности функций, описывающих модельные зависимости;

применимость разностных схем и рекуррентных соотношений при моделировании социальных процессов.

Цель диссертационного исследования - разработать методологию учёта особенностей моделей социальной динамики (историческую необратимость, многомерность, многокомпонентность, рефлективность и др.) с учётом их единства в обеспечении адекватности моделирования социальных процессов. Для достижения цели диссертационного исследования предполагается решение следующих задач:

1) разработать концептуальную модель системы общественного воспроизводства как единства диахронной и синхронной составляющих, в которой моделируемые и исследуемые социальные процессы являются элементами или компонентами воспроизводственных процессов;

2) проводя формализацию этой модели, построить моделирующий комплекс как синхронную целостность из взаимоувязанных воспроизводственных социальных процессов;

3) теоретически обосновать возможность формализованно представить и исследовать на макроарегированном уровне диахронную составляющую эволюционного усложнения социума (в архаичном варианте) как накопление информации, инновационных знаний (открытий, изобретений и др.);

4) в рамках информационного подхода предложить методологию построения оценки сложности для возникающих целостностей синхронной составляющей эволюции системы взаимоувязанных социальных процессов;

5) разработать методологию получения социологических выводов о ходе социальных процессов используя, но, не решая системы дифференциальных уравнений комплекса;

6) опираясь на разработанные методологии изучения диахронной и синхронной составляющих эволюционного процесса и используя их, предложить варианты подготовленных моделей:

- СОВ с эндогенным введением НТП в качестве информационной компоненты; социальный общественный диахронный синхронный

- роли социального неравенства в ускорении или торможении инновационного процесса;

- динамики этнополитического конфликта отдельного субъекта РФ; - динамики этнополитических конфликтов нескольких субъектов РФ, взаимодействующих между собой через миграционные потоки или посредством мобильной связи;

- эндогенного терроризма: «мигрантофобы против мигрантов; «ответный ход мигрантов»; модель коррупционной ветви преступлений террористической направленности объединённой модели террористической активности.

Объектом исследования являются социальные процессы, происходящие в больших социальных группах, рассмотренные в социолого-математических казуальных (детерминированных и стохастических) моделях без учёта пространственных координат.

Предмет исследования - динамические модели указанных социальных процессов.

Теоретико-методологическая основа исследования. В качестве теоретико-методологической основы исследования выбрана общая концепция социологии безопасности общества, а также общая теория и практика математического моделирования социальных процессов динамическими системами в качестве инструмента получения системно взаимоувязанных социологических результатов. Базой макроагрегированных ориентиров построения и исследования социолого-математических моделей выбран институционально-сетевой эволюционный подход, развиваемый в работах научной линии Н.Лумана -М.Кастельса - В.Кузнецова Н.Луман. Теория общества. Теория общества. Сборник/ Пер. с нем., англ./ Вступ. статья, сост. и общая ред. А.Ф.Филиппова. - М.: «КАНОН - пресс - Ц», «Кучково поле», 1999. 416 с.; М.Кастельс. Информационная эпоха: экономика, общество и культура -Изд-во ГУ - ВШЭ, М., 2000; В.Н.Кузнецов Социология безопасности, Учебник. Книга и Бизнес М., 2003. - 880 с.. В его эволюционной составляющей ядром является идея роста совокупного эволюционного потенциала человеческого общества. Методы анализа: структурно-функциональный и институционально-сетевой.

В эмпирическую базу исследований вошли полевые социологические данные (МГУ им. М.В.Ломоносова), исследования Института социологии РАН, базы данных Госкомстата, ФАПСИ, МВД, Счётной Палаты РФ, данные REB (Российский экономический барометр), а также собственные исследования автора. Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем: впервые в социологии построена алгебраическими и топологическими средствами система элементов и отношений между ними, позволяющая представлять эволюцию социума как его усложнение в зависимости от совершаемых и осваиваемых обществом открытий и роста его асимметрии, т.е. множества «правил запрета»; впервые был построен моделирующий комплекс, в котором органично взаимоувязаны показатели социального, экономического, демографического, информационного и др. потенциалов в системе общественного воспроизводства с целью построения прогнозов её стабильной эволюции и исследования социально-экономических последствий от реализации экономических, научных, научно-технических и др. инновационных проектов; впервые, опираясь на параметры рефлексии субъектом сложности событий, создана и апробирована на эмпирическом материале модель этнополитического конфликта, позволяющая строить оперативный прогноз динамики социальной напряжённости, определяемой характером социально-психологического потенциала в конкретном субъекте РФ и проявляемой в ходе этнической самоидентификации; впервые разработан логический блок с социальной константой, обуславливающей пороговый критерий в построенной модели для описания взаимодействия «мигрантов с мигрантофобами», превышение которого приводит к резкому увеличению потенциала рисков, т.е. вероятности возникновения преступления террористической направленности мигрантофобов против мигрантов; впервые разработана модель ответной реакции мигрантов на агрессию мигрантофобов; впервые разработана модель на базе эмпирического материала (ИНДЕМ, REB) коррупционной составляющей преступлений террористической направленности.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

- Методический подход к построению адекватных социолого-математических моделей социальных процессов и оценке степени их адекватности по фактическому учёту в них а) нелинейности как отражения необратимости времени и усложнения социума; б) показателей рефлективной культуры акторов социальных процессов; в) допустимой возможностями шкалирования эмпирического материала степени гладкости используемых в модельных зависимостях наборов функций;

- методика получения качественных и количественных социологических выводов о ходе моделируемых социальных процессов на основе создаваемой вычислительной среды, отвечающей разным этапам модельной формализации, и полученные на этой базе:

1) вывод оценки сложности накапливаемых инновационных элементов в эволюции для перехода от одного технологического уклада - к следующему;

2) расчёт необходимого количества специалистов высоких технологий для преодоления порога сложности в инновационной экономике;

3) доказанное средствами моделирования положение, что социальное неравенство с необходимостью вытекает из требования построения эффективной социально-экономической системы в качестве блока системы общественного воспроизводства;

4) расчёт оценки ограничения социального неравенства для стабильной эволюции системы общественного воспроизводства - без роста преступлений террористической направленности - на базе расширяющегося инновационного сектора экономики;

5) вывод обратной зависимости периода цикла этнической самоидентификации: а) от уровня образованности; б) от уровня тревожности;

6) открытие средствами вычислительного эксперимента с моделью террористической активности « эффекта возникновения погромов».

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования. Результаты диссертационного исследования могут представлять научный интерес для специалистов в области управления социальными процессами, например, РАГС, Минэкономразвития, МВД, ФСБ, Министерства обороны, Совета Безопасности. По итогам моделирования как экстремисткой активности в Южном федеральном округе, так и долгосрочного прогнозирования развития социально-экономических объектов РФ, а также для анализа социально-экономической эффективности крупномасштабных проектов, созданы программно-моделирующие комплексы, апробированные в Ситуационном центре Президента Российской Федерации. Разработанные методики, модели и теоретические выводы, полученные на основе их применения, могут применяться в учебном процессе при чтении лекций по курсам социолого-математического моделирования, социального проектирования и прогнозирования.

Апробация и реализация диссертационного исследования.

Диссертация обсуждена и рекомендована к защите на заседании кафедр информатики социальных процессов социологического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова 18 июня 2009 г. Основные выводы и положения были изложены в докладах и выступлениях на:

Всесоюзной научной конференции «Проблемы применения математических методов и ЭВМ в социологических исследованиях» (декабрь 1978 г., г.Звенигород) Международном семинаре (ВНИИСИ - 1980 г.) Всесоюзном семинаре "Математическое моделирование социальных процессов", АОН при ЦК КПСС, Научный совет АН СССР по проблеме "Математическое моделирование", М., 1989 Научном семинаре РАГС, 1998; Конференциях, посвященные памяти акад. А.Н. Тихонова (1999), математическим идеям П.Л.Чебышева (2002) - Обнинск, - Дубна, акад. А.А.Самарского (2009),; на научных конференциях: «Математическое моделирование социальной и экономической динамики - MMSED (2004, 2007)» - Москва, РГСУ; «Зимние чтения РГСУ по математике, информатике и социологии» (с 2003 - ежегодно); на Междисциплинарном ежегодном научном семинаре «Математическое моделирование социальных процессов» -Москва, МГУ (с 1999 г. -ежегодно) - (с 2002 в рамках Сорокинских чтений - социологический ф-т МГУ); на I-ом Всероссийском Социологическом Конгрессе, Секция "Методы социологических исследований" - Математическое моделирование, С.-Пб., 2000; 2-ом Всероссийском Социологическом Конгрессе, Секция "Математическое моделирование социальных процессов», М., 2003; 3-ем Всероссийском Социологическом Конгрессе, Секция "Математическое моделирование социальных процессов», М., 2006; IV -ой Международной Кондратьевской конференции, М., МФК, 2001; на 3-ей и 4-ой Международной конференции по проблемам управления (2006, 2009) -М., ИПУ РАН.

Материалы диссертации были также использованы в ряде научных проектов, выполненных по программам научных исследований РГНФ и РФФИ.

Основные положения диссертации нашли отражение в 39 научных публикациях, общим объёмом более 31 п.л., в том числе в 3-х монографиях (две в соавторстве) и одиннадцати статьях в журналах, рекомендованных ВАК.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ

Диссертация состоит из введения, трёх глав, девяти параграфов, заключения, библиографии и десяти приложений. Объём диссертации - 325 печатных страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении дается обоснование актуальности темы диссертационного исследования, ставится проблема, определяются объект, предмет исследования, цель и задачи работы в соответствии со степенью научной разработанности проблемы в научной литературе, определяется научная новизна работы, положения, выносимые на защиту, структура работы, раскрывается теоретическая и практическая значимость исследования, формы апробации основных результатов. В первой главе «Теоретические и методологические вопросы моделирования социальных процессов» рассматриваются общетеоретические вопросы моделирования как 3-го метода познания, наряду с наблюдением и экспериментом, а также специфика математического моделирования.

В первом параграфе первой главы «Модель как свёрнутое знании» раскрываются соотношение знания и информации«Информация есть данные, которые были организованы и переданы (Пора) …Знание - совокупность организованных высказываний о фактах или идеях, представляющих обоснованное суждение или экспериментальный результат, которая передаётся другим посредством некоторого средства коммуникации в некоторой систематизированной форме.»- цит. из книги М.Кастельса Информационная эпоха: экономика, общество и культура / Пер. С англ.; Под ред. О.И. Шкаратана. М., 2000. , роль познавательных моделей и даётся определение модели, показывается её место в целостном процессе моделирования в соответствии с «трёхчленкой» А.А.Самарского: модель - алгоритм - программа и его представлением о роли вычислительного эксперимента. Даётся определение познавательной модели и приводится классификация их основных типов: 1) семантическая, 2) механическая; 3) статистическая; 4) системная; 5) диатропическая. Описываются средства и методы моделирования: предметное, «физическое», символьно-диаграммное, компьютерно-математическое; временные ряды, регрессионные уравнения, конечно-разностные уравнения и т.д. При всём разнообразии средств и методов моделирования в реальном процессе социолого-математического моделирования всегда можно оценить, когда осуществляется 1) нисходящая стратегия исследования (НСИ) - Г. Галлилея, т.е. дедуктивная, а когда 2) восходящая стратегия исследования (ВСИ) - Ф. Бэкона, т.е. индуктивная. В интересах ясности построения идеализированных типов моделирования в работе Татарова Г.Г. Классификация исследовательских практик в социологии как основание математической формализации // Математическое моделирование социальных процессов,- М.: МАКС Пресс, 2001 - Вып. 3. - 202 с. В дальнейшем эта тема развивалась этим автором в Вып. 4 и 5 указанного сборника.приведена типологизация трудно формализуемых исследований, 4 из 9 типов которых можно соотнести с нашими моделями, в которых используются описательные или объяснительные гипотезы, а тип исходных данных либо слабо, либо жёстко структурирован В цитируемой работе вместо ВСИ и НСИ употребляется ВСА и НСА, но моделирование соотносится как с анализом, так и синтезом, поэтому проведена такая трансформация терминов. Представляется справедливым соотнести эти 4 типа с моделированием на основе дискурсивного и интуитивного подходов. При этом, естественно, не отделяя в реальном моделировании воздействия одного подхода на другой, все же отчетливо определяются позиции, когда в одном случае доминирующим является познание в «понятиях», т.е. дискурсивное, а в другом доминирует познание как «постижение» исследуемого объекта или субъекта, т.е. передаваемое ученикам через образцы научения, что вызвало к жизни нейрокомпьтерные методики, - см. ниже Схему 1.

Модели, рассматриваемые ниже, прежде всего, являющиеся дискурсивными,

соотносятся с классами 32 и 33 по цитируемой выше типологии, ибо модель без гипотез построить невозможно.

Для более активного использования социолого-математических моделей в обеспечении инновационного развития общества представляется следующая методологическая цепь социологического исследования, предложенная Ю.Н.Толстовой. Поводом к этому является согласие с исследовательницей, что каждое звено этой цепи есть специфическая модель - этап. При этом цепочка этапов моделирования для ВСИ (см. ниже Рис.1.) в своих звеньях может комбинаторно причудливо сочетать эти стратегии в зависимости от накопленных первичных идеализированных объектов и моделей, притягивающихся к этим звеньям:

А B C D

Рис. 1 Последовательность этапов моделирования для восходящей стратегии исследования (ВСИ)

Связки в виде стрелок последовательности «отражают процессы абстрагирования (А), концептуализации (В), формализации (С), анализа формальной модели и интерпретации его результатов (D)» Толстова Ю.Н., Коченков А.И. Использование методов многомерного анализа данных при построении концептуальной модели предметной области социологического исследования. // Математическое моделирование социальных процессов,- М.: МАКС Пресс, 2003 - Вып.5. - 252 с. . При этом сам этап формализации включает в себя подэтапы: 1) логический - доматематический, 2) предматематический; 3) математический.

Вторичные идеализированные объекты, представляющие системную целостность из первичных идеализированных объектов, в сущности, уже являющиеся моделями, в зависимости от характера решаемой проблемы пребывают либо в «свернутом» виде по аналогии с генами, либо в качестве «разворачивающихся» программных модулей, реализующихся либо в форме знакового, либо компьютерного вида моделирования. При этом «сворачивание» или «разворачивание» рассматривается как актуальный динамический фактор, включающий действие сил некоторых из этих модулей на соответствующем временном отрезке в зависимости от скорости метаморфозы.

Во втором параграфе первой главы «Отличие и сходство моделирования в социологии и в естественных науках» показывается, что процессы в естественных науках породили представления об устойчивых стационарных моделях как основе описания явлений мира В.М. Найдыш Концепции современного естествознания, Гардарики, М., 1999 г. - с. 420 ч429: существующее устойчиво. Исследования сложных систем в науках о живой материи (социологии, биологии, психологии и т.д.) и неравновесных процессов в физике, физической химии обосновали новый фундаментальный 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: либо время «собирать камни» - этап постепенной эволюции, либо время «их разбрасывать» - революционный этап, или их комбинация - в реформах.

В этом же направлении развивалась и теория аутопойезиса То, что порождает систему и обеспечивает её дальнейшее функционирование посредством замены элементов, изменения и адаптации структуры к внешней среде. Н.Лумана - 90-е годы (само понятие впервые было введено чилийским биологом У.Матураной - 1980), 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.Кастельса, особенно в его фундаментальном 3-х томном труде М.Кастельс. Информационная эпоха: экономика, общество и культура / Пер. С англ.; Под ред. О.И. Шкаратана. М., 2000. Особое наполнение и развитие институционально-сетевой методологии нашло отражение в работах В.Н.Кузнецова В.Н. Кузнецов Социология компромисса, Книга и Бизнес, М., 2007. - 680 с. В.Н.Кузнецов «Социология безопасности: Учебник. Книга и Бизнес М., 2003. - 880 с., например, в подчёркивании комплементарности основополагающих черт российского национального характера - соборности и общинного коллективизма и коммунитарности социальной сети, противостоящей западной установке на индивидуализм, а также в акцентировании перспективной роли геокультуры как основы культуры компромисса, в основании инфраструктуры которой также лежит социальная сеть.

В третьем параграфе первой главы показан результат выбора базовой математической модели социальной динамики. Ей оказалась не консервативная дискретная динамическая система: X_n+1 = A(X_n, X_n-1,…, X_n-m), где X_n - вектор в k - мерном признаковом пространстве с метрикой не хуже, чем в интервальных шкалах, n - дискретное время, т.е. это система рекуррентных соотношений с m - лагом. Условием перехода системы рекуррентных соотношений в конечно-разностные уравнения являются требования (на примере 2-х слойной схемы; могут быть модели процессов с числом слоев ?3):

X_n+1 = X_n + ф*F(t_n, X_n), где t_n = n*ф

Условием перехода конечно-разностных уравнений в обыкновенные дифференциальные уравнения является существование конечного предела:

lim (X_n+1 - X_n )/(t_n+1 - t_n ) при (t_n+1 - t_n= ф) > 0

Нелинейные дискретные динамические системы позволяют упреждающе рассчитывать последствия накопления потенциалов слабых рисков в условиях неопределённости - их роль в трансформации системы общественного воспроизводства является одним из ключевых тезисов научной школы член-корр. Кузнецова В.Н..

Вторая глава «Диахронная и синхронная составляющие моделей социальных процессов системы общественного воспроизводства» посвящена вопросам, связанным с объяснением в рамках социолого-математического моделирования социальных процессов того, как складывается во времени система общественного воспроизводства и того, как она проявляется в своём функционировании на исторически-конкретном (современном) интервале времени.

В первом параграфе второй главы «Моделирование эволюции системы воспроизводственных процессов» построена алгебраическими средствами последовательность вложенных систем отношений, позволяющих моделировать историческую память социума и его эволюцию, начиная с архаичных времён. Показано, что особенностью эволюции как социального процесса является историческая необратимость, заключающаяся в росте множества «правил запрета», которые обеспечивают рост асимметрии социума. Т.е. ограничивают множество «стоков» - зон проявления совокупного эволюциионного потенциала, например, запрет на кровесмешение укрепляет демографический потенциал, но сужает брачный выбор. Другой особенностью исследуемого класса социальных процессов является возрастание с течением эволюционного времени сложности социальных связей и отношений. Представлен количественный закон перемен, позволяющий оценить «порог сложности» перехода к новому технологическому укладу:

Эволюция системы ядер воспроизводства есть усложняющийся ряд ее состояний при таком времени циклирования в спектре найденных воспроизводственных циклов, чтобы, находясь на данном уровне когнитивной сложности H(n), открыть - изобрести и освоить новые структурные формы, сложность которых, а т.е. и фильтра восприятия, равна этой же H(n).

H(n) ln L0 + (n-1)ln n - ln ln (n-1) - n, (1)

где n - степень группы Sn для системы общественного воспроизводства, означающее число ядер воспроизводства, n! - максимально возможное число воспроизводственных циклов, и L0 - const, определяемая как энтропийная оценка сложности этих циклов, вошедших в "свертку" ядер воспроизводства. В сущности, эта константа отражает уровень сложности возникающих целостностей, когда доминирует синхронная составляющая эволюционного процесса. Для оценки L0 используем представление ядра воспроизводства в качестве конечного автомата, а совокупность этих ядер образует новую целостность.

Рис. 2 Схематическое представление ядер воспроизводства, цепи ядер и новой целостности из них как синтеза конечных автоматов

В итоге L0 ~ с*2ⁿ/n, где n - число элементов в новой целостности, а с = min L(E)/(i-1), где i - число входов элемента Е, а минимум берётся по всем элементам, имеющим не менее 2-х входов. Для автоматов 1 ? с ?2, и тогда для целостности из 5 ЯВ в приведённой на Рис.2 синхронной компоненте, если считать по максимальной сложности Математическая энциклопедия, т.4, Издательство «Советская энциклопедия», М., 1984, с. 1187 получим L0~13.

Во втором параграфе второй главы «Концепция модели системы общественного воспроизводства «Макросоциум» и методика социологических выводов в ходе её формализации» рассматривается концептуальная модель системы общественного воспроизводства и социальные гипотезы динамического моделирования её процессов. - Система общественного воспроизводства - это система воспроизводственных ядер, охваченных совокупностью воспроизводственных циклов (ВЦ). Смысл ядер воспроизводства можно передать смыслом производственной функции: выпуск пропорционален объемам вложенного капитала, занятой рабочей силы и уровню научно-технического прогресса, воплощенного в массе используемых технологий. Ниже приведена Схема 2 этой концептуальной модели. При рассмотрении Схемы 2 возможны три плана ее прочтения: 1) по воспроизводственным циклам, 2) по субъектам воспроизводственных циклов, 3) по потенциалам различных видов воспроизводства. Система общественного воспроизводства, если ограничиваться подходом К. Маркса, имеет два главных определяющих цикла: воспроизводства людей и воспроизводства вещей Л.С.Гребнев. Философия экономики (старые истины и новое мышление). М., «Луч», 1991 . Эти два воспроизводственных цикла в этой работе дополнены третьим - обмена веществ - между обществом и природой, не актуальным в XIX веке, но ставшим основой одной из грозных угроз XX века - экологической катастрофы.