ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.11.2020
Просмотров: 2485
Скачиваний: 17
260
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
темных характеристик политической ситуации должен сочетаться с по
ниманием особенностей психологического восприятия ситуации ее
субъектами. «Что остается от него (феномена социальной ситуации. —
А.А.)
и будет ли вообще понятен смысл после сведения его к внешней
констелляции различных взаимосвязанных, но лишь внешне различи
мых типов поведения? — писал К. Манхейм в книге «Идеология и уто
пия». — Совершенно очевидно, что ситуация, сложившаяся в человече
ском обществе, может быть охарактеризована только в том случае, если
принять во внимание представление о ней ее участников, то, как они
ощущают связанное с ней напряжение и как они реагируют на это по
стигнутое ими определенным образом напряжение»
1
. Иными словами,
в рамках ситуационного анализа важно попытаться «увидеть ситуацию»
глазами каждого из ее определяющих участников.
Выявление структуры политической ситуации
Под
структурой политической ситуации понимается
совокупность устойчивых связей между ее элементами — политически
ми акторами.
Категории, используемые для характеристики этих свя
зей, могут различаться в зависимости от целей и задач исследования,
особенностей индивидуального подхода эксперта-аналитика. Один
из распространенных подходов использует следующие категории ха
рактеристики связей:
• по типу отношений:
альянс (союз, партнерство), оппозиция, нейт
ралитет;
• по степени реализованности данного типа отношений в данной
конкретной ситуации:
актуальные
(например, актуальный политиче
ский альянс, когда группа субъектов предпринимает совместные дей
ствия по достижению единой цели) и
потенциальные
(когда существу
ют л и ш ь предпосылки для координации деятельности). Как правило,
вывод о возможности потенциального альянса или оппозиции делает
ся на основе анализа степени совместимости интересов политических
акторов;
• по прогнозируемой степени прочности/долгосрочности сложив
шегося типа отношений:
тактические
и
стратегические.
Важнейшее
значение для корректной диагностики прочности сложившихся отно
шений здесь также имеет понимание общности долгосрочных интере
сов и целей политических акторов. Например, отношения тактическо
го партнерства могут сложиться между двумя кандидатами на
Цит. по: Антология мировой политической мысли. М., 1997. Т. 2. С. 349.
8.2. Ситуационный анализ
261
определенную выборную или назначаемую должность в том случае,
если им обоим выгодно ослабить позиции некоего третьего кандидата.
Однако вероятность формирования стратегического альянса весьма
невелика, так как цели кандидатов (занятие должности) конфликтуют.
Другой пример: некая финансово-промышленная группа находится в
тактической оппозиции определенному высокопоставленному чинов
нику
N
(скажем, губернатору региона). Целью данной группы являет
ся не смещение этого чиновника и замена его на собственного став
ленника (что было бы состоянием стратегической оппозиции), а
оказание давления на
N
с целью получения преференций в профиль
ной для Ф П Г сфере деятельности. В случае решения данной задачи
Ф П Г предпринимает шаги для формирования партнерских отноше
ний с губернатором
N.
Определение структуры ситуации, выявление связей и отношений
между ее субъектами представляет собой сложную, комплексную за
дачу. Основой формирования предположений по этому поводу явля
ются, как правило, результаты экспертного опроса и изучения откры
тых источников (прежде всего С М И ) . В то же время, учитывая
латентный характер многих взаимоотношений в политике, любые
предположения на этот счет должны самым тщательным образом
проверяться в соответствии с правилами тестирования гипотез и опе-
рационализации понятий. Например, имеется экспертное мнение о
том, что взаимоотношения между губернатором
N
и руководителем
федеральной естественной монополии
М
существенно ухудшились за
последние два года. Чтобы проверить данную гипотезу, следует четко
сформулировать совокупность наблюдаемых эмпирических призна
ков, верифицирующих или фальсифицирующих это предположение.
Прежде всего необходимо ответить на следующие вопросы:
• Сократились ли объемы инвестиционных программ данной есте
ственной монополии в регионе в рассматриваемый период?
• Сократилось ли число личных встреч между
N
и
Ml
• Находится ли региональное отделение определенной политичес
кой партии, поддерживаемой естественной монополией (как С П С ,
традиционно поддерживаемый РАО «ЕЭС России»), в оппозиции к гу
бернатору?
Утвердительные ответы на все эти вопросы будут весомым свиде
тельством в пользу нашей гипотезы об ухудшении отношений между
губернатором региона и руководством естественной монополии. Чем
больше таких эмпирически наблюдаемых признаков мы примем во
внимание, тем точнее будет наш диагноз состояния отношений меж
ду акторами.
262
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
Структуру политической ситуации, которую можно понимать как
расстановку политических сил, зачастую удобно представить графи
чески в виде когнитивной карты. Вершины графа будут соответство
вать политическим акторам, дуги — устойчивым связям между ними.
Политическую «близость» и «удаленность» политических акторов от
ражают также пространственные расстояния между вершинами гра
фа. Размер фигур, соответствующих акторам, может обозначать поли
тический вес субъектов ситуации. Например:
Анализ факторов внешней среды ситуации
В соответствии с принципами системного подхода необходимо четко
обозначить рамки и границы ситуации — выделить ее как систему из
внешней среды. Однако мы не вправе абстрагироваться от тех процес
сов и факторов внешней среды, которые оказывают значимое влия
ние на изучаемую ситуацию.
Например, мы анализируем предвыборную ситуацию накануне
федеральной парламентской кампании (выборов в Государственную
думу). «Внутри» ситуации непосредственными объектами анализа
станут интересы, ресурсы, взаимодействия политических партий и их
парламентских фракций, федеральных элитных групп и т.д. Такой
фактор, как состояние российской экономики, непосредственно в
рамки данной ситуации не войдет: речь все-таки идет о политическом
процессе. Однако существенные колебания данного фактора (подъем
или спад), несомненно, могут оказать очень серьезное влияние на
итоги выборов. С высокой вероятностью экономический спад повы
сит шансы оппозиционных партий и усложнит положение «партии
власти», экономический подъем — наоборот. Таким образом, эконо
мический фактор будет учитываться в анализе предвыборной ситуа
ции как значимый фактор внешней среды.
8.3. SWOT-анализ
263
Важность понимания
контекста
(в широком смысле этого слова)
политических процессов и ситуаций можно проиллюстрировать еще
одним примером. Выборы депутатов Государственной думы в России
непосредственно предшествуют выборам Президента: их разделяют
л и ш ь несколько месяцев, они входят в один так называемый «электо
ральный цикл». Соответственно, адекватное понимание расстановки
политических сил, интересов и целей участников парламентской кам
пании практически невозможно без учета перспективы предстоящей
президентской гонки.
Более развернутая характеристика методов анализа факторов
внешней среды будет дана в гл. 10, посвященной сценарному прогно
зированию.
8.3. SWOT-анализ
SWOT-анализ может использоваться и как самостоятельная методи
ка, и как элемент ситуационного анализа. Данный метод был изна
чально разработан в рамках маркетинговых исследований
1
и в насто
ящее время сохраняет свое значение как один из основных приемов
первичного стратегического анализа позиционирования компаний на
рынке. По своим исходным установкам SWOT-анализ является
кли
ент-ориентированным методом:
исследование ситуации происходит
«под углом зрения» конкретного актора.
Название метода является аббревиатурой четырех английских слов:
• Strength — сильные стороны;
• Weakness — слабые стороны;
• Opportunities — возможности;
• Threats — угрозы.
Первые две позиции — сильные и слабые стороны — связаны пре
имущественно с позитивностью и негативностью ресурсной базы по
литического актора. Например, в процессах партийного строительст
ва важнейшей слабостью может быть дефицит организационного и
кадрового ресурса.
Вторые две позиции — возможности и угрозы — связаны в основ
ном со структурированием ситуации и факторами внешней среды.
Так, при реализации проекта создания новой оппозиционной поли
тической партии основные возможности могут определяться, напри-
1
В литературе по маркетингу нередко м о ж н о встретить употребление терминов
«SWOT-анализ» и «ситуационный анализ» как с и н о н и м о в .
264
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
мер, негативными тенденциями в социально-экономическом поло
жении населения (фактор внешней среды), а основные угрозы —
сильным противодействием со стороны властных элит, часть которых
может консолидироваться для блокирования проекта (структурный
фактор).
Однако основное достоинство SWOT-анализа состоит не только в
системной характеристике позиций актора по указанным выше призна
кам, но и в комплексном рассмотрении сильных/слабых сторон актора
через призму возможностей/угроз. Это делается с помощью специаль
ной
матрицы SWOT-анализа,
которую иногда еще называют матрицей
первичного стратегического анализа. Она имеет следующий вид:
Возможности
1)
2)...
Угрозы
1)
2)...
Сильные стороны
1)
2)...
Поле «Возможности и
сильные стороны»
Поле «Угрозы и сильные
стороны»
Слабые стороны
1)
2)...
Поле «Возможности и
слабые стороны»
Поле «Угрозы и слабые
стороны»
Как видно, на пересечении четырех разделов образуются четыре
дополнительных поля, которые позволяют рассматривать характери
стики позиций актора в разных сочетаниях. Важнейшее значение
имеет поле «Возможности и сильные стороны», которое определяет
наиболее перспективный, стратегический вектор развития, а также
поле «Угрозы и слабые стороны», которое демонстрирует «ахиллесову
пяту» актора, наиболее уязвимые стороны его позиций. Поле «Воз
можности и слабые стороны» демонстрирует, каким образом «про
блемные» позиции могут быть компенсированы за счет новых воз
можностей. Поле «Угрозы и сильные стороны» позволяет лучше
понять, каким образом ресурсные преимущества могут быть направ
лены на ликвидацию угроз.
Ситуационный и SWOT-анализ эффективно использовать в ком
плексе. При этом SWOT-анализ, с одной стороны, выступает резюми
рующим элементом ситуационного анализа, с другой — позволяет эф
фективно адаптировать его результаты к проблемам конкретного
клиента.
Литература
265
Контрольные вопросы и задания
1. Каким образом осуществляется кодирование данных в ивент-анализе?
2. Какие основные типы кодировочных систем разработаны для данного
метода?
3. Опишите возможности применения статистических методов (корреля
ционного анализа, кластер-анализа) для обработки информации о политиче
ских событиях?
4. Каким образом в ивент-анализе используется метрика Левенштейна?
5. Назовите основные стадии алгоритма ситуационного анализа.
6. Какими основными видами политических ресурсов оперирует ситуа
ционный анализ?
7. В чем специфика SWOT-анализа как клиент-ориентированной техники?
Литература
Боришполец, К. П.
Методы политических исследований : учеб. пособие.
М., 2005.
Мангейм, Дж., Рич, Р.
Политология: методы исследования. М., 1997.
Симонов,
К. В.
Политический анализ. М., 2002.
Туронок,
С.
Г.
Политический анализ : курс лекций. М., 2005.
Gerner, D.J., Schrodt, Ph. A.
Analyzing International Event Data: A Handbook
of Computer-Based Techniques. Cambridge University Press, 2000.
McClelland, Ch. A.
Event-Interaction Analysis in the Setting of Quantitative
International Relations Research. University of Southern California, 1967.
ГЛАВА 9
Искусственные нейронные сети
Искусственные нейронные сети ( И Н С ) — один из наиболее современ
ных методов научного исследования, обладающий рядом совершенно
уникальных черт. Бурное развитие нейросетевого подхода начинается
лишь в 1980-х гг., хотя математические его основы были заложены зна
чительно раньше: отправными точками можно назвать работы У. Мак-
каллока и У. Питтса (1943) по математическому моделированию рабо
ты нейрона и книгу американского математика Ф. Розенблатта
«Принципы нейродинамики», увидевшую свет в 1962 г.
1
Прикладные нейросетевые разработки в области политической на
уки появляются л и ш ь в 1990-х гг. Судя по открытой печати, в настоя
щее время с политикой связано не более 5% нейросетевых програм
мных продуктов, тогда как доля программ нейросетевого анализа
военно-технических и финансовых проблем превышает 60%, меди
цинских — 10%. Таким образом, сегодня мы можем говорить л и ш ь о
первых шагах на пути адаптации богатого арсенала нейронных сетей к
решению задач политического прогнозирования и анализа.
Нейросетевые техники основаны на практическом применении
некоторых к о н ц е п ц и й работы человеческого мышления. Несмотря на
то что мозг человека значительно отстает от электронных вычисли
тельных м а ш и н по способности производить символьные вычисле
ния, многие задачи мы умеем решать гораздо эффективнее самых со
временных компьютеров. Например, мы можем очень быстро и точно
узнать человека в толпе по едва промелькнувшим чертам его л и ц а или
даже по особенностям походки. Мы можем формулировать вероятно-
1 McCulloch, W., Pitts, W. A Logical Calculus of Ideas Imminent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. № 5; Rosenblatt, R. Principles of Neurodynamics. N.Y.., 1962
9.1. Биологические и искусственные нейронные сети
267
стные суждения относительно ситуаций, с которыми ранее не сталки
вались, на основе предшествующего опыта. И, что самое главное, мы
способны
учиться
— приобретать и совершенствовать навыки вос
приятия и преобразования внешней информации. Именно уникаль
ная способность человека к обучению стала наиболее серьезным сти
мулом создания математических и программных аналогов работы
мозга. Разумеется, на сегодняшний день еще рано говорить об «искус
ственном интеллекте», сопоставимом с познавательными возможнос
тями человека; самая современная нейронная сеть устроена во мно
жество раз проще, чем любой отдельный участок коры головного
мозга. Тем не менее сам принцип использования биологических сетей
в качестве прообраза искусственной интеллектуальной системы уже
доказал свою плодотворность.
9.1. Биологические и искусственные нейронные сети
Кора головного мозга состоит из огромного множества простых элемен
тов —
нейронов,
число которых приблизительно равняется 10
11
— коли
честву звезд Млечного Пути. Каждый нейрон связан с несколькими ты
сячами других нейронов с помощью нервных волокон, через которые
передаются электрические импульсы. Таким образом, мозг человека со
держит приблизительно 10
15
взаимосвязей. Чрезвычайно сложная
структура связей между относительно простыми элементами как раз и
является одним из важнейших «ноу-хау» человеческого мышления.
Каждый нейрон имеет отростки нервных волокон двух типов: денд-
риты, по которым в клетку поступают входящие электрические сигна
лы, и единственный аксон, передающий исходящий сигнал другим ней
ронам. Аксон связан с дендритами других нейронов через специальные
образования — синапсы, которые способны увеличивать или уменьшать
силу передаваемого импульса. Схематично это изображено на рисунке
1
:
движение импульса
' Аналитические технологии для п р о г н о з и р о в а н и я и анализа данных : электрон
ный учебник // www.neuroproject.ru/tutorial.php.
268
Глава 9. Искусственные нейронные сети
Входящие импульсы от аксонов других нейронов проходят через си
напсы на дендриты, изменяя свою силу, и поступают в тело нейрона. Ес
ли суммарный сигнал превышает некоторый критический порог, «зало
женный» в теле нейрона, оно активируется и передает исходящий
импульс по аксону к следующим нейронам. Принципиально важно, что
«пропускная способность» синапсов — способность усиливать или ос
лаблять сигнал — может меняться со временем, что меняет и поведение
нейрона в целом. Именно «настройка» пропускной способности синап
сов является основным механизмом обучения в человеческом мозге.
Указанный механизм можно представить в формализованном виде,
перевести на я з ы к математики. Обозначим входящие импульсы, по
ступающие от аксонов других нейронов, символами
х
1
х
2
, х
3
... х
п
.
Си
напсы в таком случае будут играть роль
весовых коэффициентов w
1
w
2
,
w
3
... w
n
.
Проходя через синапсы, входящие сигналы изменяют свою
силу и образуют суммарный сигнал
х = w
1
x
1
+w
2
x
2
+ w
3
x
3
+... + w
n
x
n
.
Теперь нейрону следует «решить», превышает ли суммарный входя
щий сигнал определенное пороговое значение. Математически это
можно представить как преобразование входящего сигнала в соответст
вии с определенной функцией
f(x).
Сила исходящего сигнала
у =f(x) =
f(w
1
C
1
+ W
2
X
2
+
W
3
C
3
+...
+... + w
n
x
n
)
1
Отдельные искусственные (формальные) нейроны объединяются в
искусственную нейронную сеть.
Сигнал, получаемый на выходе сети
(иногда его называют «ответом сети»), будет определяться не только
весами и ф у н к ц и я м и входящих в нее нейронов, но и тем, как нейро
ны связаны между собой. Структура связей между нейронами называ
ется
архитектурой сети.
Существует два основных класса нейросетевых архитектур:
1.
Слоистые сети (сети прямого распространения).
Как следует из
названия данной архитектуры, нейроны в ней расположены в не-
Аналитические технологии для п р о г н о з и р о в а н и я и анализа д а н н ы х : электрон
ный учебник // www.neuroproject.ru/tutorial.php.
9.1. Биологические и искусственные нейронные сети
}.Ь9
сколько слоев. Нейроны первого слоя получают входные сигналы,
преобразуют их и передают нейронам второго слоя. Далее срабатыва
ет второй слой и так далее до последнего слоя
к,
который выдает
окончательный «ответ сети» для пользователя. Как правило, каждый
нейрон слоя
i
(предыдущего) соединен с каждым нейроном слоя i + 1
(следующего). Число нейронов в каждом слое индивидуально и н и к а к
заранее не связано с числом нейронов в других слоях. Наиболее рас
пространены трехслойные сети, состоящие из входного, скрытого и
выходного слоев. Принципиальная схема такой сетевой архитектуры
показана на рисунке
1
.
2.
Сети полной связи.
В такой сетевой архитектуре все нейроны свя
заны между собой: каждый из них передает исходящий сигнал всем
нейронам сети, включая самого себя. Ответом сети являются исходя
щие сигналы нескольких или всех нейронов после нескольких тактов
функционирования сети.
При практической работе с н е й р о н н ы м и сетями на персональном
компьютере нет необходимости строить сеть «с нуля». В специальных
программах уже имеется стандартный набор архитектур, соответству
ющих разным типам задач. Обычно бывает достаточно выбрать стан
дартную архитектуру и скорректировать ее (как правило, путем удале
ния лишнего) в соответствии с решаемой задачей.
Как уже говорилось, в основу к о н ц е п ц и и нейронных сетей поло
жен постулат, что вся сложность мозга определяется связями между
нейронами, которые можно моделировать с помощью простых авто
матов. Известно, что количество и н ф о р м а ц и и , передаваемой между
нейронами, является очень незначительным (несколько бит), а ско
рость передачи сигнала в миллионы раз ниже, чем в современных
электронных процессорах. Поэтому: 1) мозг решает задачу не путем
последовательной серии взаимодействий, а запуская несколько па
раллельных программ; 2) основная информация не передается непо
средственно, а захватывается и распределяется в связях между нейро-
' См.: www.statsoft/ru.