ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.11.2020
Просмотров: 2492
Скачиваний: 17
230
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
К примеру, если мы включаем в модель только парламентские партии, то
дескриптор «стремление к насильственному изменению существующего
строя» не будет работать: парламентские партии системны и все как од
на получат по этому дескриптору нулевые оценки. В-третьих, дескрип
тор должен измеряться на интервальном или хотя бы порядковом уров
не. Так, дескриптор «отношение к политике действующего президента»
некорректен, поскольку «отношение» является номинальным призна
ком. Правильно сформулировать этот дескриптор можно как «степень
поддержки политики действующего президента». По 10-балльной шкале
0 будет означать крайнюю оппозиционность партии, 10 — безоговороч
ную поддержку. Другой вариант — обозначить два четких идеологичес
ких полюса. Так, взгляды партии на оптимальное государственное уст
ройство можно оценить по шкале «крайний конфедерализм (0) (10)
крайний унитаризм». Например, для современной партийной системы
России могут быть предложены такие дескрипторы, как «поддержка по
литики государственного социального патернализма», «поддержка по
литики приватизации государственного имущества», «поиск собствен
ного исторического пути — ориентация на западные страны», «уровень
приоритетности прав личности и демократических свобод», «уровень го
сударственного регулирования экономики» и т.д.
Имея отобранные дескрипторы и элементы системы, можно пере
ходить к формализации модели. Первым шагом в этом направлении бу
дет насыщение содержательной модели конкретными числовыми дан
ными — оценками партий по каждому из выбранных дескрипторов.
Такую задачу можно решать с опорой на объективные данные (напри
мер, результаты контент-анализа программ партий или выступлений их
лидеров) или экспертные оценки. В последнем случае полезным будет
метод Дельфи, с помощью которого можно не только оценить положе
ние партий по каждому дескриптору, но и создать сам набор дескрип
торов (бесструктурный этап экспертизы).
В результате получим матрицу с оценками партий по политичес
ким ориентациям, например, такого вида:
П а р т и и
Д е с к р и п т о р ы
А
В
С
D
Е
1
8
2
3
6
4
2
9
1
6
5
6
3
3
9
8
6
6
4
3
9
8
6
2
5
3
9
9
5
3
6
3
3
3
4
9
7.5. Когнитивное моделирование
2 3 !
На следующем этапе выбираем математический метод, который
позволит объединить полученные данные в целостную модель струк
туры политических партий в многомерном пространстве дескрипто
ров. В оригинальной методике Леванского используется специальный
алгоритм структурной таксономии, основанный на теории распозна
вания образов. Однако применение данного алгоритма требует специ
альной компьютерной программы, поэтому мы воспользуемся уже
изученным статистическим методом — факторным анализом, кото
рый также позволяет оценить структуру объектов в многомерном про
странстве. Допустимо и применение кластер-анализа.
В нашем учебном примере структура объектов в факторном про
странстве будет следующей:
-1,2 -0,8 -0,4 0 0,4 0,8 1,2
Теперь мы сможем экспериментировать с моделью — создать «вир
туальную» партию с определенными значениями по шкалам дескрип
торов и посмотреть, как она будет «встраиваться» в уже существую
щую структуру; или менять о ц е н к и для партий в модели и
отслеживать изменение их положений в пространстве ориентаций.
7.5. Когнитивное моделирование
К о г н и т и в н о е м о д е л и р о в а н и е (или моделирование с помо
щью когнитивных карт) имеет особое значение для политического
анализа. Оно предназначено для моделирования сложных, слабост
руктурированных объектов, каковыми является большинство поли
тических процессов и ситуаций.
В основе данного метода лежит когнитивный подход, бурно разви
вающийся с 1960-х гг. Сам термин появился несколько раньше — в
232
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
1948 г., после выхода в свет известной работы американского психоло
га Э. Толмена «Когнитивные карты у крыс и человека». Рассматривая
поведение крысы в лабиринте, Толмен пришел к выводу, что с течени
ем времени у нее формируется особая «когнитивная карта» лабирин
та — структурированное представление об окружающей обстановке.
Именно эта карта определяет реакции животного.
Ю.М. Плотинский когнитивным подходом называет «решение
традиционных для данной науки проблем методами, учитывающими
когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия,
мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный под
ход в любой предметной области акцентирует внимание на "знани
ях", вернее, на процессах их представления, хранения, обработки, ин
терпретации и производстве новых знаний»
1
.
При всем многообразии когнитивистики существует два прин
ципиальных для нас акцента. Если нас интересует система з н а н и й и
представлений, «картина мира» определенного человека (или груп
пы людей) для получения и н ф о р м а ц и и об этом человеке или груп
пе, то такой к о г н и т и в н ы й анализ будет
субъектно-ориентирован-
ным.
К примеру, анализ системы представлений политического
лидера о реальности может быть чрезвычайно полезен при прогно
з и р о в а н и и его действий и р е ш е н и й в некоторой ситуации, а постро
ение к о г н и т и в н о й карты ш и р о к о й социальной группы будет вос
требовано для прогноза восприятия этой группой тех или иных
действий властной элиты.
Если нас интересует не субъект когнитивного процесса, а его про
дукт — когнитивная карта того или иного фрагмента политической
реальности (например, при составлении когнитивных карт экспертов
относительно факторов, влияющих на ситуацию в Ближневосточном
регионе, нам важны не особенности восприятия экспертов, а сама си
туация на Ближнем Востоке), то эксперт выступает не объектом ис
следования, как в примере с политическими лидерами или социаль
ными группами, а «инструментом» построения адекватной модели
ситуации, и такой подход будет
объектно-ориентированным.
Собственно когнитивная карта представляет собой так называе
мый знаковый ориентированный граф, в котором:
• вершины соответствуют базисным факторам, в которых описы
ваются процессы в ситуации;
•определяются непосредственные взаимосвязи между факторами
путем анализа причинно-следственных цепочек, описывающих рас-
7.5. Когнитивное моделирование
2 3 3
пространение влияний одного фактора на другие. Считается, что фак
торы, входящие в посылку «если...» цепочки «если... то...», влияют на
факторы следствия «то...» этой цепочки. Причем это влияние может
быть либо усиливающим (положительным), либо тормозящим (отри
цательным), либо переменного знака в зависимости от возможных
дополнительных условий
1
. В более «мягком» варианте когнитивной
карты используется не жесткая импликация «если... то...», а вероятно
стное влияние: реализация события
А
увеличивает (уменьшает) веро
ятность реализации события
Б.
Связи визуализируются в виде л и н и й ,
называемых дугами, с соответствующим знаком;
•замкнутый ориентированный путь, все вершины которого раз
личны, называется контуром (или контуром обратной связи). Контур,
усиливающий отклонение, является контуром положительной обрат
ной связи, а контур, противодействующий отклонению, — контуром
отрицательной обратной связи.
Н а п р и м е р , мы считаем, что и з о л я ц и о н и с т с к а я п о л и т и к а в от
н о ш е н и и Р о с с и и со с т о р о н ы С Ш А и НАТО будет способствовать
росту п а т р и о т и ч е с к и х н а с т р о е н и й в стране. Под давлением этих
н а с т р о е н и й руководство Р о с с и и будет вынуждено увеличить рас
ходы на а р м и ю и в о е н н о - п р о м ы ш л е н н ы й к о м п л е к с , что в свою
очередь п о д т о л к н е т С Ш А к д а л ь н е й ш е й а к т и в и з а ц и и п о л и т и к и
и з о л я ц и и . Эту с о в о к у п н о с т ь представлений мы можем визуализи
ровать с п о м о щ ь ю п р о с т е й ш е й к о г н и т и в н о й карты с тремя верши
н а м и и тремя дугами. Три и м е ю щ и е с я в е р ш и н ы замкнуты в усили
в а ю щ и й контур.
Значительно более сложная когнитивная карта, приведенная ниже,
описывает систему факторов палестино-израильского конфликта
2
(по
пробуйте самостоятельно ее проанализировать, выделив контуры об
ратной связи).
1
См.:
Максимов, В. П., Корноушенко, Е. К.
Аналитические основы применения
когнитивного подхода при р е ш е н и и слабоструктурированных задач // Труды ИПУ.
1998. Вып. 2.
2
См.: http://www.ochoadeaspuru.com/fuzcogmap/middleeast.php.
1
Плотинский, Ю. М.
Модели с о ц и а л ь н ы х процессов. С. 53.
234
• Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
Сама по себе когнитивная карта отражает л и ш ь систему факторов и
самое общее представление об их взаимосвязи. Она не фиксирует ни
детальный характер влияния ф а к т о р о в друг на друга, ни динамику из
м е н е н и й этих в л и я н и й в зависимости от ситуации. В этом плане ког
нитивная карта представляет собой содержательную модель исследуе
мого объекта. В то же время, к а к и в общем случае с содержательными
моделями, о н а может быть преобразована в формальную модель — си
стему уравнений. Для этого, разумеется, требуется достичь определен
ного уровня структурирования ф а к т о р о в и их связей.
К м о д е л и р о в а н и ю с п о м о щ ь ю когнитивных карт мы еще вернемся
в ходе и з у ч е н и я сценарного метода.
Контрольные вопросы и задания
1. Определите понятие «модель». К а к и е уникальные возможности предо
ставляет моделирование в политических исследованиях?
2. В чем отличие л и н е й н ы х моделей от нелинейных? Обоснуйте значи
мость н е л и н е й н о г о моделирования применительно к особенностям полити
ческого процесса.
Литература
235
3. Назовите основные особенности структурных моделей, а также спосо
бы их построения.
4. Что такое когнитивная карта? Из каких элементов она состоит? В чем
различие между субъектно-ориентированным и объектно-ориентированным
подходами в когнитивном картировании?
5. Охарактеризуйте алгоритм построения модели «Партии в пространстве
политических ориентаций».
Литература
Горелова, В. Л., Мельникова, Е. Н.
Основы прогнозирования систем. М.,
1986.
Компьютерное моделирование социально-политических процессов / Под
ред. О. Ф. Шаброва. М., 1994.
Леванский, В. А.
Моделирование в социально-правовых исследованиях.
М., 1986.
Плотинский, Ю. М.
Модели социальных процессов : учеб. пособие. М.,
2001.
Stevenson, R. Т.
The Economy and Policy Mood: A Fundamental Dynamic of
Democratic Politics? // American Journal of Political Science. Vol. 45. № 3 (Jul.
2001).
Stimson, J. A.
Public Opinion in America: Moods, Cycles and Swings. Boulder,
1998.
ГЛАВА 8
Политические события и ситуации как особые
объекты политического анализа
Мы рассмотрим три разных с точки зрения используемых подходов
метода — ивент-анализ, ситуационный анализ и SWOT-анализ. Пер
вый представляет собой преимущественно количественную технику,
второй основан на качественной методологии, третий отличает выра
женная клиент-ориентированность. Однако все техники объединяет
чрезвычайно широкое применение в современном политическом
анализе и прогнозировании. В какой-то мере их можно назвать «фир
менными» методиками, характеризующими (хотя и с совершенно
разных сторон) отличительные особенности политического анализа
на современном этапе.
8.1. Ивент-анализ
Ивент-анализ: создание метода
Ивент-анализ (от
англ.
event — событие) как метод исследований по
литической науки зародился в 1960-х гг. Первое системное изложение
его методологии и инструментария содержится в работах американ
ского ученого Ч. Маклеланда, которого можно считать отцом-основа
телем данного исследовательского направления. На сегодняшний
день ивент-анализ остается одним из наиболее актуальных методов
эмпирической политологии, его инструментарий продолжает расши
ряться и дополняться в XXI столетии.
Ивент-анализ сформировался целиком в рамках политической на
уки, точнее, в рамках ее направления, связанного с изучением между
народных отношений. Это само по себе примечательно, так как боль-
8.1. Ивент-анализ
237
шинство методов, используемых в политическом анализе и прогнози
ровании, являются междисциплинарными и были «адаптированы»
политологией к своим потребностям.
Ивент-анализ
принадлежит к группе количественных методов изу
чения политической реальности. Его суть состоит в систематическом
формализованном представлении интеракций между субъектами поли
тики в рамках определенной шкалы (как правило, отражающей состо
яния конфликтности/мирных процессов). Информационной базой его
являются сообщения С М И : преимущественно газет и информацион
ных агентств. Ближайший «родственник» ивент-анализа — контент-
анализ: оба метода осуществляют количественный анализ текстов, хотя
и разными способами. В этом плане необходимо ясно понимать, что
объектом ивент-анализа являются не сами события, а
сообщения
о со
бытиях.
Рождение ивент-анализа не случайно приходится на середину
1
960-х гг.
К этому времени в западной (прежде всего американской) политичес
кой науке уже прочно утвердилась бихевиористская парадигма: боль
шинство исследований опирались на формализованный эмпирической
материал, активно использовалась статистика и т.д. В этом плане сфера
международных отношений находилась как бы в положении «отстаю
щего», здесь до сих пор доминировали традиционные методы: истори
ческий анализ, традиционный анализ текстов. Это связано с тем, что ос
новные источники количественных данных политической науки —
результаты социологических опросов, электоральная и социально-эко
номическая статистика — генерируются на внутригосударственном, а
не на межгосударственном уровне. Сложная внешнеполитическая ситу
ация — «холодная война» и гонка вооружений, нестабильность в Ближ
невосточном регионе и т.д. — требовала активного внедрения более со
временных методов анализа и прогнозирования.
Таким образом, развитие ивент-анализа стало, с одной стороны, от
ветом на объективные политические вызовы эпохи, с другой — находи
лось целиком в русле тенденций развития эмпирической политологии
того времени.
Процесс создания «данных о событиях» (Event Data)
Процедуры ивент-анализа можно условно отнести к двум большим
фазам:
• формализованное представление сообщений о событиях в соот
ветствии с определенной кодировочной схемой, или процесс созда
ния «данных о событиях» (Event Data);
238
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
• использование баз данных о событиях для получения содержа
тельных гипотез и выводов относительно изучаемых политических
процессов, построение и тестирование моделей. На этой стадии в со
временной политической науке используется очень широкий набор
статистических техник и математических подходов: факторный, дис-
криминантный, кластер-анализ, метрика Левенштейна, не говоря уже
о корреляционном анализе и множественной регрессии. Ниже мы
рассмотрим многие из них на конкретных примерах.
Нередко к собственно ивент-анализу относят только первую фазу,
однако это не вполне верно: создание событийных баз данных — не
более чем процесс структурирования информационного массива, ко
торый сам по себе может обеспечить л и ш ь самые примитивные обоб
щения. Аналитическая составляющая возникает при «стыковке» дан
ных ивент-анализа с математико-статистическими подходами.
Процесс создания «данных о событиях» включает четыре основ
ные составляющие, а именно:
• выбор информационного обеспечения;
• разработку системы кодирования (или адаптацию уже существу
ющей системы);
• выбор способа кодирования: м а ш и н н ы й или ручной. В первом
случае необходима разработка и перевод на язык программирования
специальных словарей, во втором — подготовка кодировщиков. Сле
дует отметить, что с 1990-х гг. машинное кодирование почти полно
стью вытесняет ручное;
• формирование базы данных.
Графически процесс создания базы событийных данных можно
представить следующим образом
1
:
Не случайно между этапами (1) выбора источников и н ф о р м а ц и и и
(2) разработки кодировочной системы существует обратная связь
(двойная стрелка): они в значительной степени зависят друг от друга,
на чем мы еще остановимся.
1
См.:
Gerner, D. J., Schrodl, Ph. A.
Analyzing International Event Data: A Handbook
of Computer-Based Techniques. Cambridge University Press, 2000. Ch. I.
8.1. Ивент-анализ
239
Процесс кодирования в самом общем виде представляет собой
перевод вербального сообщения о событии в формализованный ряд
данных в соответствии с определенным форматом. «Базовым» для
ивент-анализа выступает формат, предложенный Маклеландом. В со
ответствии с ним любое политическое событие может быть представ
лено через четыре составляющие:
• Время
(time) наступления события — дата или более точное вре
мя. Ответ на вопрос — когда?
• Субъект
или инициатор политического действия (source). Ответ
на вопрос — кто?
• Объект
(target) политического действия. Ответ на вопрос — ко
му? (кого?)
• Собственно
политическое действие
(activity). Ответ на вопрос —
что сделал?
Существуют и более сложные форматы представления событий (сооб
щений о событиях). Еще один американский исследователь, также изве
стный методолог ивент-анализа, Э. Азар вводит в эту схему пятую состав
ляющую —
предмет взаимодействия
(issue; ответ на вопрос — по какому
поводу?)
1
. Некоторые исследователи вводят составляющие, отражающие
контекст события. Мы же будем отталкиваться от формата Маклеланда
как наиболее простого и ясного с точки зрения учебных задач.
Формат кодирования событий в значительной мере определяет на
бор источников информации. Так, в современном ивент-анализе наибо
лее распространенной практикой является использование сообщений
мировых и, в меньшей степени, региональных информационных
агентств. Нетрудно заметить, что большинство заголовков новостных
лент информагентств изначально стоится в формате ивент-анализа (на
пример, «Сегодня президент Буш объявил ультиматум Ираку»: дата —
субъект — действие — объект). Достоинством этого источника инфор
мации является минимум интерпретационных наслоений по сравнению
с другими С М И . Кроме того, его данные изначально существуют в
электронном виде и доступны как в сети Интернет, так и по специаль
ной электронной подписке. Поэтому к 1990-м гг. информационные
агентства как источник информации для ивент-анализа полностью вы
теснили международно-ориентированные печатные С М И . В 1960—
1970-х гг. многие базы данных создавались на материалах газеты «NY Times» и «Times of London». Сейчас же наиболее популярны среди исследователей агентства Рейтер и Франс Пресс.
1
См.:
Azar, Е. Е.
The Codebook of the Conflict and Peace Data Bank (COPDAB).
College Park, University of Maryland, 1982.