Моделирование как метод социальных исследований

Проективная функция предполагает исследование возможности интродукции  в исследуемый объект, явление  или процесс предварительно заданных свойств, чья реализация позволит достичь  позитивных результатов.

Конструируя модели, исследователь  реализует процедуру моделирования. Под моделированием понимается процесс  построения, изучения и применения моделей. Понятие моделирования  тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др.

Процесс моделирования обязательно  включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и  конструирование научных гипотез.

Моделирование является составной  частью системного подхода. Благодаря  процедуре моделирования исследуемый  объект рассматривается во всей полноте  внутренних и внешних связей.

Моделирование является конечным этапом системного подхода. Здесь системный  подход получает свое практическое выражение  в способности воспроизведения  исследуемого объекта во всей совокупности выявленных в ходе анализа связей и отношений.

Главное предназначение процедуры  моделирования заключается в  способности опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. При этом модель выступает как  своеобразный инструмент познания, который  исследователь ставит между собой  и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта способность процедуры  моделирования определяет специфические  формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий  и методов познания.

Процедура моделирования  предполагает проведение предварительной  реконструкции объекта исследования, осуществляемой при помощи причинного, корреляционного или факторного анализа.

В ходе причинного анализа  выявляются экзогенные и эндогенные параметры модели, вскрываются функциональные зависимости между переменными.

Корреляционный анализ позволяет  установить соответствие между составляющими  информационное поле динамическими  рядами количественных показателей.

Факторный анализ помогает выявить скрытые факторы, способные  оказывать влияние на систему  взаимосвязанных показателей, локализующих тип и характер описываемых моделью  процессов.

3.1 Классификация моделей

Выделяется несколько  оснований для классификации  моделей.

По носителю информации модели делятся на абстрактные и материальные. Абстрактные модели, в свою очередь, могут быть динамическими и статическими. Динамические модели бывают линейными и нелинейными. Среди нелинейных моделей выделяют: неустойчивые и устойчивые.

Широкую популярность в последнее  время приобретает использование  исследователями стохастических (вероятностных) моделей, противопоставляемых детерминированным.

Детерминированной является модель с фиксированным перечнем входных параметров, определяющих свойство и динамику моделируемого объекта. В детерминированных моделях  факторы, оказывающие влияние на развитие исследуемой ситуации, четко  определены, а их значения легко  вычислить.

Образцом детерминированной  модели является мячик, иллюстрирующий свойства шара. За исключением свойств  упругости данная модель один в один способна имитировать представленный аналог.

Специфической чертой стохастических моделей является наличие элемента неопределенности, заключающегося в  вероятностном распределении значений факторов и параметров, определяющих развитие ситуации, что предполагает обязательное наличие в качестве одного из параметров модели показателя вероятности. Особенно эффективным  представляется использование вероятностных  моделей при прогнозировании  многофакторных социальных процессов, развивающихся с разной степенью интенсивности.

Так, к примеру, при помощи стохастической модели можно рассчитать перспективы роста города с учетом сложившихся в нем экономических  и социальных особенностей. Сначала  выделяются блоки модели, составляющие информационную базу для решения  поставленной задачи. К ним можно  отнести: характеристики земельного фонда (цены на землю, процент незанятых  участков), характеристики транспортной сети (размеры дорожной сети, время, затрачиваемое на поездку в центр), характеристика застройки (типы строений, наличие трущоб, благоустроенных  кварталов), характеристика сферы обслуживания и благоустройства территории (социально-бытовая  инфраструктура и пр.).

Затем территория города разбивается  на отдельные зоны, по которым вычисляется  вероятность застройки каждой из них за определенный период времени. Полученная модель позволит руководителям  городов эффективно производить  ценовое зонирование городского пространства, определять оптимальный  размер арендной платы на объекты  муниципальной собственности, прогнозировать спрос на объекты недвижимости.

Особо следует выделить класс  игровых моделей, позволяющих проиллюстрировать  соотношение между различными сценариями в выполнении определенной задачи.

Использование игровой модели можно проиллюстрировать одним  примером.

Фермер выращивает на своем  участке три культуры, но должен выбрать одну. Ожидаемый доход  произволен от погоды. Соотношение  доходности между культурами в зависимости  от погодных условий приводится в  таблице 1.

 

Таблица 1 - Соотношение доходности сельскохозяйственных культур в  зависимости от погоды

Культура	Варианты погоды
А	500	550	450	600
Б	600	700	300	600
В	0	2000	0	1000

В соответствии с данными  таблицы фермер может выбрать  оптимальный для себя вариант, соизмеряя  свой выбор с оценкой вероятности  погодных условий. Представленную модель можно рассматривать и в качестве стохастической, что подтверждает вывод  об отсутствии жестких границ между  различными видами моделей.

По характеру отношения  модели к среде выделяют закрытые и открытые модели.

В закрытой модели изменения  значений переменных во времени определяются внутренним взаимодействием самих  переменных. Закрытая модель может  проиллюстрировать поведение системы  без ввода в нее внешних  переменных.

Характерным свойством открытой модели является обусловленность ее свойств влиянием внешних факторов, составляющих содержание среды объекта моделирования.

В зависимости от цели, закладываемой  в содержание модели, выделяют аналитические  и имитационные модели.

Аналитическая модель ориентирована  на объяснение связей и отношений  в структуре исследуемого объекта  на базе его детальной структуризации. Аналитическая модель по своей структуре  является замкнутой когнитивной  системой, составляющей об объекте  целостное представление.

Чаще всего в социальных исследованиях аналитическая модель представлена как трендовая модель, назначение которой состоит в  установлении тенденции исследуемого процесса и в прогнозе его развития.

Создание целостного представления  об объекте на основе определения  характерных для него тенденций  развития является одним из способов диагностики свойств этого объекта, факторов воздействия на него. Информация об этих свойствах и факторах служит условием для прогнозирования социальных событий, сопровождающих процесс функционирования исследуемого объекта.

Широкую популярность в истории  социальной мысли получила циклическая  модель социального развития, предполагающая периодическое повторение определенных фаз развития. Впервые описанная  Дж. Вико циклическая модель социального  развития была затем трансформирована в различных социальных теориях Нового времени, приобретя особый смысл в философских теориях Г. Гегеля и К. Маркса.

Характерной чертой циклической  модели является качественный способ ее теоретического представления. Наиболее распространенной формой циклического представления социальных изменений  стала модель спирали, в основу механизма  которой положен гегелевский  закон «отрицания отрицания», выражающий способность исторических событий «повторяться» на качественно новом уровне развития, придавая историческому процессу целеполагающий смысл.

В отличие от аналитической, имитационная модель предназначена  для получения информации об исследуемом  объекте с точки зрения выработки  управленческих решений. Для этого  с помощью имитационных моделей  формируется информационная база о  свойствах и структуре объекта  с воспроизводством лежащих в их основе связей и отношений.

Полученные данные обобщаются, группируются по блокам с выделением в них ряда контрольных показателей. Значение показателей варьируется, производится оценка возможных промежуточных  и конечных решений, после чего определяется последовательность принятия оптимальных  решений.

В основе этого метода —  теория вычислительных систем, статистика, теория вероятностей, математика. Имитационные модели не накладывают ограничений  на исходные данные, выражая собственные  свойства и признаки непосредственно  на их базе.

Все имитационные модели построены  по типу «черного ящика», то есть сама система, ее элементы и структура  представлены в виде такого «ящика»; есть какой-то вход, который описывается  экзогенными переменными (возникают  вне системы под воздействием внешних причин), и выход (описывается  выходными переменными), который  характеризует результат действия системы.

В имитационном исследовании большое значение имеет этап оценки модели, который включает в себя следующие шаги.

1.Верификация модели (модель  ведет себя так, как это было  задумано исследователем).

2.Оценка адекватности (проверка  соответствия модели реальной  системе).

3.Проблемный анализ (формирование  статистически значимых выводов  на основе данных, полученных  в результате экспериментов с  моделью).

В соответствии с критерием  подвижности среди имитационных моделей выделяют статические и  динамические модели. Статические имитационные модели нацелены на выявление структуры  объекта; такой способ моделирования  особенно эффективен при недостатке информации о содержании обследуемого объекта, его характерных признаках. Динамические модели позволяют делать заключения о динамических свойствах  объекта, не зависящих от начальных  условий.

С точки зрения средств  выражения, процедура моделирования  предполагает использование следующих  форм представления объектов.

1.Словесное описание. Распространено  на первых этапах моделирования  и предполагает вербальный способ  выражения данных.

2.Графическое представление.  Иллюстрирует состояние и динамику  основных показателей в виде  кривых, чертежей, номограмм.

3.Блок-схемы, матрицы решений  — схематически выраженные последовательности  решений проблемных ситуаций.

4.Математическое описание  — переложение логических схем  в символическую форму.

Выбор каждой из форм связан с прохождением той или иной стадии в процессе моделирования и целями, стоящими перед исследователем.

По средствам выражения  модели бывают: предметные, знаковые и  математические. Предметные модели отображают содержательные свойства исследуемого объекта, сконцентрированные на пространственно  и функционально ограниченном объеме его аналога. Знаковые модели ориентированы  на отображение структуры объекта, обозначенной системой значений (символов), выражающих сущностные свойства и признаки данного объекта в условиях изменяющейся среды. Математические модели базируются на использовании логико-математических методов, с помощью которых раскрываются закономерности в динамике изменений  исследуемого объекта.

С точки зрения назначения моделей, целей, на достижение которых  ориентирован их выбор, можно выделить следующие типы моделей.

1.Модели принятия решений  — модели, имитирующие типовой  способ подготовки и реализации  управленческого решения.

2.Модели компромиссов  — это такие модели, которые  описывают способы взвешивания  и оценки замен в средствах  и целях.

3.Одно- и многоцелевые  модели — модели, предназначенные  для осуществления выбора между  сложными вариантами.

4.Оптимизационные модели  — модем, ориентированные на  нахождение локальных оптимумов.

5.Оценочные модели —  модели, служащие способом определения  отношения к состоянию исследуемой  системы.

6.Познавательные модели  — модем, описывающие способ  достижения достоверности в рамках  данного метода рассуждений.

7.Диагностические модели  — модем, призванные организовать  оптимальный путь нормализации  работы системы в случае нарушения  ее нормальной работы.

Между понятиями «модель» и «теория» имеются определенные отличия, вызванные различиями в  целях исследователя. Если предназначением  теории является объяснение процессов, то модель призвана обеспечить управление этими процессами. При этом характер используемых теорий и моделей определяется особенностями лежащих в их основе методологических подходов, рассмотренных  нами в первой главе этого издания.