Файл: Метод моделирования в социальной психологии.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Эссе

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 13.07.2023

Просмотров: 218

Скачиваний: 7

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

В случае сложных систем, когда неясно количественное выражение множества целевых функций, используются имитационные модели. Имитационное моделирование применяется для анализа поведения системы, здесь не исследуются фундаментальные законы динамики системы. При этом функционирование сложной системы представляется в виде определенного алгоритма, который реализуется на ЭВМ.

Возможен вариант построения модели, при котором формальная структура выбирается на интуитивных основаниях. Принятая формальная модель может подсказать нам общее структурное представление об изучаемой системе. В этом случае осознание и вербализация концепции следуют за уже готовой ее математической формой. Множество возможных абстрактных структур заведомо меньше множества их конкретных интерпретаций.

Математические и компьютерные модели. Примером математической модели социального поведения может служить модель Льюиса Ф.Ричардсона, или модель гонки вооружений. Рассмотрим ее для иллюстрации компактности, трансформируемости и эффективности математических моделей. Эта модель учитывает действие всего лишь трех факторов:

а) государство Х ощущает наличие военной угрозы со стороны государства Y, точно такая же логика действует со стороны государства Y;

б) бремя расходов;

в) прошлые обиды.

Хt +1 = kYt – aXt + g

Yt+1 = mXt – bYt + h

Xt и Yt – величины уровней вооружения в момент времени t

Коэффициенты k, m, a, b – являются положительными величинами, а g и h – положительными или отрицательными в зависимости от того, насколько в целом враждебно или дружественно настроены государства.

Величина угрозы отражена в членах kYt и mXt, поскольку, чем больше эти числа, тем больше количество вооружений у противной стороны.

Величина расходов отражена в членах aXt и mYt, поскольку за счет этих членов снижается уровень вооружений в следующем году.

Константы g и h отражают величину прошлой обиды, которая в рамках данной модели считается неизменной.

К концу семидесятых годов модель была испробована уже сотни раз на самых разных вариантах гонки вооружений. Модель Ричардсона в целом эффективна в случаях краткосрочных прогнозов; характера гонки вооружений и, следовательно, прогнозирования войн, так как почти всем современным войнам предшествует нестабильная гонка вооружений.

Модель Ричардсона – это только один из представителей большого класса динамических моделей, т.е. таких, которые моделируют развитие некоторого процесса во времени. Многие из таких моделей реализуются в виде дифференциальных уравнений, а многие заимствуют математический аппарат из моделей демографического роста и других биологических процессов.


Одна из наиболее развитых областей математического моделирования социального поведения называется теорией игр. «Игры» в рамках данной теории – это ситуации, в которых два или более участника делают выбор в отношении своих действий, и выигрыш каждого участника зависит от совместного выбора обоих (всех). Игры, изучаемые теорией игр, обычно более формализованы, чем традиционные, и вознаграждения в них представляют собой не просто выигрыш или проигрыш, а нечто боле сложное, но принцип соревнования здесь и там один и тот же.

Теория игр вначале рассматривалась на материале одного из типов соревнования, которое носит название игры с нулевой суммой. Условие этого типа игры: сколько один игрок выигрывает, столько же другой проигрывает. К этой категории принадлежит большая часть обычных игр. Однако большая часть социально-психологических ситуаций являются играми с ненулевой суммой, или кооперативными, когда оба игрока при определенных условиях могут оказаться в выигрыше (то есть тот факт, что один из игроков выиграл вовсе не означает тот факт, что другой столько же проиграл). Из кооперативных игр лучше всего изучена игра «дилемма заключенного». Эта модель может применяться для обоюдного контроля выполнения деловых контрактов, принятие решений о начале активных действий (забастовки, коллективные сговоры). В реальной действительности игроки чаще выбирают сотрудничество, несмотря на все факторы, подталкивающие их к обману.

Третьим примером математических моделей, которые очень хорошо известны, является модель Даунса. Модель позволяет объяснить, почему кандидаты на всеобщих выборах не занимают совпадающие позиции и почему кандидаты часто меняют свои идеологические позиции в промежутке между первичными и повторными выборами. Простейший вариант модели Даунса представляет собой колоколообразную кривую, проходящую вдоль единой фиксированной идеологической оси.

Кроме рассмотренных моделей, к математическим моделям относятся модели ожидаемой полезности. Они эффективны при решении вопросов, какие меры следует предпринять (прескриптивные модели), но предсказать действительное поведение людей (дескриптивные модели) они не могут. К этим моделям близки модели оптимизации, которые по большей части были заимствованы из экономической науки и инженерного дела. Эти модели полезны для определения оптимального поведения, например когда в качестве соперника выступает непредсказуемое будущее, в ситуациях конкуренции с малым числом участников, а кроме того в условиях конкуренции, когда обстановка определяется большим числом участников. Математическое описание колебательных процессов вызывает интерес в связи с изучением мотивации, модели формирования общественного мнения описывают с помощью кинетических уравнений. Статические задачи как правило записываются в виде алгебраических выражений, динамические – в виде дифференциальных и конечноразностных уравнений.


Многомерность социально-психологических явлений может быть достаточно полно описана в настоящее время методами современного многомерного анализа, включающего в частности, методы многомерной статистики, кластерный анализ и анализ латентных структур, многомерное шкалирование и др.

Компьютерные модели основываются на программировании с использованием не уравнений, а алгоритмов (строго сформулированных последовательных инструкций). Компьютерные модели бывают особенно эффективны при изучении ситуаций, сопряженных с обработкой большого количества информации, например, процессов обучения, нечисловых процессов. Очень часто применяется такая форма компьютерной модели как экспертная система. В ней используется большое количество установок типа «если … то». Экспертные системы проявили свои возможности в точном воспроизведении поступков людей в самых разнообразных областях.

Примерами компьютерных моделей социально-психологических процессов могут служить программы Talk и Search Man, разработанные учеными из Омска. Первая служит для комплексного моделирования транзактного общения индивидов. Вторая создана с целью проведения компьютерных экспериментов, касающихся проблемы выбора женщиной супруга с целью образования семьи.

Еще более сложными являются динамические компьютерные имитационные модели, которые моделируют сложные процессы с помощью больших систем уравнений, не поддающихся решению алгебраическими средствами. Объектами компьютерных имитационных моделей могут быть обширные социально-психологические процессы (смена настроений масс, массовое поведение) и эти модели все чаще используются для проигрывания сценариев типа «что будет, если…».

Модели нелинейных процессов.

Быстрое развитие синергетики, теории самоорганизации сложных систем, было обусловлено поиском моделей для описания нелинейных процессов. Синергетика имеет дело с открытыми нелинейными диссипативными системами, далекими от равновесия. Практически все объекты, с которыми сталкивается социальная психология можно отнести к этому классу. Под открытыми системами понимают такие, которые могут обмениваться энергией, веществом, информацией с окружающей средой. И отдельный человек и социальные группы относятся к открытым системам. Нелинейность систем предполагает, что в реальных социальных и социально-психологических системах последствия представляют собой результат воздействия множества причин. Более того, следствия оказывают обратное влияние на породившие их причины. Под свойством диссипативности в широком смысле понимается способность изучаемой системы «забывать» детали внешних воздействий. Основное свойство таких систем – необычайная чувствительность к всевозможным воздействиям и в связи с этим чрезвычайная неравновесность. Неравновесность социально-психологических явлений проявляется в их иррегулярном поведении. Сложные социально-психологические процессы напоминают бесконечный компьютер, в котором заложено бесконечное число коммуникантов, это делает невозможным выделение «начального сигнала» (руководства) и определение четкого адресата.


Неравновесное состояние изучаемых объектов иллюстрируют процессы спонтанной активности, активного характера восприятия, выбора цели индивидом или группой.

На принципиальное значение процессов самоорганизации для психики человека не раз обращали внимание крупные психологи. Ключевая категория К. Левина «динамическое поле» рассматривалась как целостная самоорганизующаяся система. Г. Олпорт обсуждал понятие самоконфронтации, которое, можно рассматривать в рамках идеи самоорганизации. Модели, иллюстрирующие связь явлений с теорией самоорганизации: модель тюремных бунтов, теория катастроф, модель миграции, Модель выработки единого мнения Г.А. Саймона и Г. Гутцкова.

В типологию моделей входят также структурные, функциональные и смешанные модели. Субстанциональные модели вызываются к жизни трудностями технического и организационного характера. Структурные модели имитируют внутреннюю организацию оригинала. Они могут быть как знаковыми, так и незнаковыми. Функциональные модели имитируют способ поведения оригинала. Они также как и структурные модели меньше привязаны к оригиналу. Эти модели могут быть как материальными, так и идеальными. Функциональное моделирование – это основной метод кибернетики на современном этапе. Объективной основой кибернетического подхода является относительная независимость функции от структуры, т.е. факт существования потенциального множества конкретных структур, способных выполнять данную функцию.

Отдельные типы моделей в чистом виде встречаются редко. Модели обычно из одномерных превращаются в многомерные. Субстанциональная модель должна быть либо структурной, либо функциональной, либо той и другой. Функционально-структурные модели по степени вероятности выводов значительно уступают структурно- функциональным моделям.

Модели также можно разделить по степени полноты. По этому основанию они делятся на полные и неполные. Чем полнее модель, тем она сложнее, поэтому совсем необязательно в каждом случае стремиться к созданию полной модели. В качестве начального этапа исследования выгоднее и удобнее бывает создавать неполные модели, так как они позволяют быстрее получить результат. Хотя этот результат менее точен, чем при использовании полной модели, но в большинстве случаев на первом этапе исследования его использование вполне оправдано. Чем больше модель, тем осторожнее следует к ней относиться. Построить эффективную модель, значит найти такое описание ее, которое дает ответ на конкретно поставленный вопрос. Общая модель сложного объекта называется агрегированной и составляется из детализированных моделей.


Этапы моделирования

  1. Формулирование проблемы исследования, определение целей, постановка задач моделирования.

Проблемная ситуация есть основа всякого анализа, именно она является предметом моделирования. Любая проблемная ситуация имеет объективную и субъективную основу и важно не допустить абсолютизации ни одной из них.

Пример: модель социально-психологической адаптации вынужденных мигрантов. Цель: организация социально-психологической помощи в процессе адаптации мигрантов. Задачи: мониторинг социально-психологического состояния мигрантов; консультирование и оказание медико-психологической помощи; обеспечение центров социально-психологической адаптации мигрантов.

Теоретическая проблема: отсутствие типологии социально-психологической адаптации мигрантов и незнание моделей их адаптивного поведения.

Практическая проблема: противоречивость внутригрупповых требований и требований нового этноса к мигрантам.

  1. Обоснование необходимости обращения к методу моделирования.

Это связано:

  • с особенностями объекта исследования.
  • с необходимостью прогноза поведения.
  • с наличием детализированных моделей и т.п.
  1. Теоретическая подготовка процесса моделирования.

Необходимо определить, какой из наборов теоретических допущений (потенциальных моделей) принять. После чего происходит построение неформализованной модели (метафоры, когнитивные карты, системный анализ объекта). Отбираются инструменты, которые способны объяснить отобранные наблюдения.

Пример: для анализа проблемы социальной адаптации вынужденных мигрантов необходимо выделение парадигм исследования, выделение основных категорий. Например: принятие норм, ценностей новой социальной среды, форм социального взаимодействия + личный, общественный интерес, социальные функции.

4. Постоение концептуальной модели.

Представление механизмов действия и взаимодействия структурообразующих единиц модели, формирование показателей. Переменных не должно быть много, выделяются основные парадигмы в связи с целью и задачами исследования.

Пример: выделение активной и пассивной адаптации. В связи с чем выделяются показатели защитных механизмов поведения, групповые механизмы, конфликты с социальными нормами, показатель девиантного поведения и др.

5. Конструирование формализованной модели.

Формирование пространства переменных и описание в их терминах единиц модели, сбор данных и идентификация модельных параметров и отношений, верификация модели.