Файл: Сущность социального прогнозирования (Методологические основы).pdf

2. Аналитический метод, включая докладную записку и морфологический анализ. Длительная и тщательная самостоятельная работа эксперта по анализу тенденций, оценке состояния и путей развития исследуемого объекта с использованием всей доступной информации об объекте. Собственные суждения эксперт оформляет в виде докладной записки. Морфологический анализ предполагает упорядоченное рассмотрение объекта (проблемы) и выявление новых решений на базе полученного множества вариантов реализации составных частей объекта с учетом его строения (морфологии).

3. Метод гирлянд случайностей и ассоциаций. Перенесение признаков случайных объектов, а также элементов генерируемых по ним гирлянд ассоциаций на исследуемый объект, его аналоги и их сочетания с последующим анализом полученных комбинаций и отбором рациональных вариантов. Относится к стратегии ненаправленного, свободного поиска новаторских решений на основе генерируемых ветвящихся потоков новых понятий и признаков, свободных ассоциаций и попыток получения значимых полезных сочетаний (комбинаций)^[22].

4. Метод аналогий и ассоциаций. Предназначен для активизации творческого мышления и получения дополнительной информации об объекте при поиске новых идей и решений. Приемы аналогий являются средством выявления и анализа знаний об объекте, его структуре, функциях и свойствах, а также средством получения новых представлений о нем в виде гипотез. Приемы ассоциаций – эффективный психологический способ преодоления инертности мышления при научном поиске (в основе находится способность человеческого мозга генерировать свободные и направленные ассоциации).

Методы коллективных экспертных оценок основаны на выявлении обобщенного коллективного мнения экспертов о перспективах развития исследуемого объекта, которое принимается в качестве решения проблемы. Областью их применения является прогноз НТП, определение его основных направлений, темпов и его последствий в различных сферах жизнедеятельности, а также различные модели развития социально-экономических систем, оценка изменений их параметров под влиянием НТП и мероприятий, прежде всего организационно-правового и финансово-экономического характера.

К числу методов коллективных экспертных оценок относят следующие методы.

1. Метод «круглого стола», или метод комиссий. Специальная комиссия, входящая в состав «круглого стола» и состоящая из специалистов разных областей знания, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования отдельных индивидуальных мнений и выработки единого коллективного мнения. Обсуждение обычно протекает в режиме свободной публичной дискуссии.

2. Метод коллективной генерации идей, или метод «мозгового штурма». Направлен на активизацию творческого процесса генерации идей путем реализации определенных правил организации, проведения и оценки его результатов. Выдвижение новых идей протекает лавинообразно: идея, высказанная одним из членов группы экспертов, порождает либо творческую, либо критическую реакцию, после чего публично обсуждается. Для устранения психологических препятствий творческому поиску, вызываемых критикой, а также преодоления инерционности и стереотипности мышления, в основу положен принцип разделения во времени процессов генерации идей и их критическая оценка^[23].

3. Метод дельфийского оракула, или метод Дельфи. Самый распространенный из способов коллективных экспертных оценок. В основу положена идея о потенциальной возможности самообучения экспертов при проведении заочного опроса.

Отличительные особенности:

1) полная заочность и анонимность опроса;

2) многотурность процедуры опроса;

3) использование результатов предыдущего тура опроса;

4) расчет статистической характеристики группового ответа.

Сам опрос заключается в анкетировании экспертов с помощью серии анкет (опросных листов), в которые включены не только вопросы, но и информация специалистов группы (относительно степени согласованности мнений членов группы), а также доводы, представленные ими.

Проводится, как правило, в 3–4 тура с обязательной обработкой результатов каждого тура и информированием о них экспертов. В первом туре опроса эксперты дают свои ответы без аргументирования. Ответы обрабатываются, выявляются среднее и крайнее мнения, которые экспертам сообщаются. Во втором туре эксперты пересматривают и, при желании, изменяют ответы, данные ими в первом туре, с объяснением того, почему они это сделали. Последние два тура аналогичны. Такая процедура позволяет экспертам учесть обстоятельства, которыми они пренебрегали или о которых не были осведомлены^[24].

Итоговой статистической характеристикой группового ответа выступа-ют медиана и две квартили, то есть значения, оценки которых одной половиной членов группы были больше него, а другой – меньше (или в виде двух чисел, которые по величине оценок отделяют внутреннюю половину участников группы от внешних четвертей).

2.3. Методы трендового моделирования

Методы трендового моделирования противоположны интуитивным методам прогнозирования и основываются на следующих основных допущениях: во-первых, на том, что неизвестен ни один из внутренних механизмов развития объекта; во-вторых, что условия, определяющие поведение объекта в прошлом, какими бы они ни были, определяют характер его поведения и в будущем.

В научной литературе данную группу методов обычно определяют как «методы рационального и явно сформированного прогнозирования», включающие в себя, прежде всего, методы экстраполяции и интерполяционные методы.

Метод экстраполяции – это метод научного исследования, заключающийся в распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период.

Метод экстраполяции является одним из пассивных способов прогнозирования (так называемый «наивный» прогноз), поскольку предполагает строгую инерционность развития, то есть перенос прошлых тенденций на будущее, а главное: независимость показателей развития от тех или иных переменных (факторов).

Обязательным условием применения являются познание и объективное понимание природы исследуемого объекта, а также наличие устойчивых тенденций в механизме его развития^[25].

Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию. Первая предполагает продолжение уровня ряда динамики на будущее на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемом отрезке времени. Вторая характеризуется продолжением уровней ряда динамики в прошлое.

Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Первая базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта. Вторая увязывает фактическое состояние исследуемого объекта с гипотезами о динамике его развития, что предполагает необходимость учета в перспективе альтернативных изменений самого объекта, его сущности.

В качестве преимущества данного метода можно назвать незначительную трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Данный метод дает положительные результаты на краткосрочный период упреждения для объектов прогнозирования.

Тем не менее, имеются и недостатки данного метода. Степень реалистичности прогнозов и доверие к ним в значительной мере обусловлена аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого объекта. Фактические наблюдения являются результатом закономерностей и случайностей последнего наблюдения. Нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. Не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина, то есть не дает точных результатов на средне- и долгосрочные перспективы^[26].

Интерполяционные методы противоположны экстраполяции: предусматривают нахождение промежуточных значений функции в области, ее определения по известным параметрам. При изучении временных рядов может производиться интерполяция промежуточных уровней. Является вспомогательным методом, обуславливающим выбор интерполирующих функций с учетом условий и ограничений развития объекта^[27].

Преимуществом данного вида методов можно назвать то, что он может применяться для устранения случайных искажений, полученных в результате применения других методов, а также восполнения разрыва зависимостей в динамическом ряду.

Тем не менее, интерполяционные функции могут быть очень сложными. Их использование для анализа объектов возможно при наличии и учете достаточного числа не слишком быстро меняющихся параметров.

2.4. Методы аналитического моделирования

Изначально моделирование как метод познания окружающего мира зарекомендовал себя в естественных и технических науках. Но, по мнению многих авторов (В.И. Паниотто, В.А. Ядова и др.), прогнозирование не имело бы большого значения без использования аналитических (причинно-следственных) моделей, отображающих представления о внутреннем механизме действия и структуре изучаемого объекта, о тех основных эндогенных и экзогенных переменных, которые влияют на его состояние и динамику развития^[28].

Большинство авторов сходятся во мнении, что моделирование как метод, основанный на построении моделей для исследования социальных явлений, может быть представлен как опосредованное их изучение путем воспроизводства в некоторой вспомогательной системе или модели. Такая модель, о чем говорилось ранее, фактически замещает в познавательном процессе оригинал и дает новое знание о предмете исследования.

Аналитическое моделирование позволяет исследовать системы, которых в действительности может и не быть, научно обосновывать решение задач создания идеально функционирующих систем, призванных наилучшим образом осуществлять процессы управления теми или иными социальными процессами^[29].

Содержанием процесса построения аналитических моделей является:

1) контролирование модели на основе предварительного изучения объекта, выделение его существенных характеристик (признаков), механизма их взаимодействия;

2) теоретический и экспериментальный анализ модели (определение модельных параметров и непосредственное их измерение);

3) сопоставление результатов моделирования с реальной информацией об объекте;

4) корректировка и уточнение отдельных параметров или модели в целом.

Группа методов аналитического моделирования считается достаточно эффективным средством прогнозного исследования. Преимуществом этой группы методов, отличающим ее, в частности от методов интуитивного прогнозирования, является то, что возрастает объективность прогноза, расширяются возможности рассмотрения различных вариантов развития объекта. Однако при формализации многое остается за пределами анализа, и чем больше степень абстрагирования, тем беднее сама модель.

К числу методов аналитического моделирования относят следующие методы.

1. Метод исторической аналогии (логическая экстраполяция). Направлен на выявление сходства в закономерностях развития различных объектов. На основе изучения внутренней логики развития конкретного объекта конструируется соответствующая логико-историческая модель, позволяющая прогнозировать разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с ней определенной схожестью свойств.

Различают формальную и случайную аналогию. Первая направлена на раскрытие прочих сходств двух событий, после обнаружения некоего основного соответствия. Вторая констатирует существование некоторых сходств двух событий без попыток проследить соответствие по пунктам во всех анализируемых областях. В случае отсутствия ситуации формально аналогичной прогнозируемой, но при наличии ситуации, в которой все отклонения от формальной аналогии одно направлены, прогноз может быть основан на субъективных суждениях о влиянии отклонений от строгой аналогии («несовершенная аналогия»)^[30].

2. Метод написания сценария. Устанавливается логическая последовательность событий с целью показать, как исходя из существующих ситуаций, может шаг за шагом развиваться будущее состояние объектов. Сценарий обычно разворачивается в конкретном временном интервале по определенным годам. Сегодня известны такие варианты метода сценариев, как: метод получения согласованного мнения, метод повторяющегося объединения независимых сценариев и т.п. Фактически сценарный прогноз – это описание логики последовательности процесса (события) с учетом сложившейся ситуации^[31].

3. Имитационное моделирование. Представляет собой развернутую схему с детально описанной структурой и поведением изучаемого объекта. Характерно воспроизведение явлений с сохранением их логической структуры, последовательности чередования во времени, взаимосвязей между параметрами и переменными исследуемого объекта^[32].