Логические средства когнитивной социологии

Содержание

Слайд 2

Когнитивная социология

Результат взаимодействия идей классической социологии и современных методов интеллектуального анализа данных
Получение

Когнитивная социология Результат взаимодействия идей классической социологии и современных методов интеллектуального анализа
нового знания на основе анализа эмпирических социологических данных
Обоснованная теория (grounded theory) (B.Glaser, A. Strauss) – построение теории на основе эмпирических фактов с использованием индуктивного анализа, причем сбор информации происходит вплоть до насыщения выборки

Слайд 3

Интеллектуальный анализ социологических данных

Решение задач качественного АСД средствами Интеллектуального анализа данных (knowledge

Интеллектуальный анализ социологических данных Решение задач качественного АСД средствами Интеллектуального анализа данных
discovery vs. data mining)
Извлечение интерпретируемых зависимостей между различными факторами, неявно содержащимися в массивах данных
ИАД: Обнаружение нового (относительно имеющихся БФ и БЗ) знания, извлеченного из БФ и БЗ посредством ИС
ИС – конструктивная имитация (возможно, лишь до некоторой степени) познавательных способностей человека (В.К. Финн. Искусственный интеллект: методология, применения, философия. – М.: URSS, 2010 (в печати))
Существенно: наличие нечисловых параметров

Слайд 4

Интеллектуальный анализ социологических данных

Задачи: первичная структурация данных и знаний, формирование системы отношений

Интеллектуальный анализ социологических данных Задачи: первичная структурация данных и знаний, формирование системы
(социум), выбор адекватных средств анализа, порождение новых отношений
(измерение – отображение системы отношений в числовые характеристики)
Согласование качественного анализа и количественных характеристик
Причинная обусловленность – предрасположенность к совершению поведенческих актов при отсутствии противодействующих влияний
Принцип: «сходство объектов (субъектов) порождает наличие эффекта и его повторяемость, а не наоборот»
(тип каузальности «структура – эффект»)

Слайд 5

Качественный анализ социологических данных

Qualitative Comparative Analysis (C.C. Ragin) – использование булевой алгебры

Качественный анализ социологических данных Qualitative Comparative Analysis (C.C. Ragin) – использование булевой
для анализа причин социальных явлений. Причины – интерпретируемые комбинации качественных характеристик. Расширение (fsQCA) – использование теории нечетких множеств.
Формализованный – средствами интеллектуального анализа данных

Слайд 6

Задачи интеллектуального анализа социологических данных

исследование индивидуального поведения (сравнение, типологизация)
обнаружение детерминант поведения
предсказание поведения
учет

Задачи интеллектуального анализа социологических данных исследование индивидуального поведения (сравнение, типологизация) обнаружение детерминант
влияния ситуации
распознавание рациональности мнений (в т.ч. степени рациональности мнений данной социальной общности) и отклонений от нее
Рациональность – обобщенная целе-ценностная рациональность (М. Вебер) как аргументированное принятие решений

Слайд 7

Интеллектуальные системы (ИС)

ИС = Решатель (задач) + [База фактов (БФ) +

Интеллектуальные системы (ИС) ИС = Решатель (задач) + [База фактов (БФ) +
База знаний (БЗ)] + комфортный интерфейс
Решатель = Рассуждатель + Вычислитель + Синтезатор
ИС – компьютерная система описанной архитектуры, имитирующая способности естественного интеллекта:
в автоматическом режиме – рассуждение, аргументация, рефлексия, обучение, объяснение;
в интерактивном режиме – уточнение идей до понятий, адаптация, коррекция знаний и поведения.
Рассуждатель: индукция, аналогия, абдукция, дедукция – синтез познавательных процедур, реализующий различные классы эвристик решения задач.

Слайд 8

ДСМ-метод автоматического порождения гипотез и логика ИС

Условия применимости
ДСМ-рассуждения
Квазиаксиоматические теории (для баз знаний)
Дедуктивная

ДСМ-метод автоматического порождения гипотез и логика ИС Условия применимости ДСМ-рассуждения Квазиаксиоматические теории
имитация правдоподобных рассуждений
Интеллектуальные системы типа ДСМ

Слайд 9

Анализ социологических данных средствами ДСМ-ИС

Построение формального языка для структурации данных и аргументации
Порождение

Анализ социологических данных средствами ДСМ-ИС Построение формального языка для структурации данных и
отношений «причина-следствие» (⇒2) и «следствие-причина» (3⇐) из исходного отношения «объект-свойство» (⇒1) (индуктивный вывод)
Модификация БФ и прогнозирование отношения ⇒1 посредством выводов по аналогии
Абдуктивное объяснение начального состояния БФ и управление ею
Анализ рациональности мнений
Построение квазиаксиоматической теории (открытой) КАТ для анализа социологических данных, систематизирующей факты и знания о социуме

Слайд 10

Формализация m-значного закрытого опроса

Т – тема опроса
P = {p1, …, pn}

Формализация m-значного закрытого опроса Т – тема опроса P = {p1, …,
– каркас темы Т
Jm – m-значная логика, ИЭФ-Jm и ИЭФ*-Jm
Vm = {0, 1/(m–1),…, (m–2)/(m–1) , 1} – множество оценок переменных
Заданы атомарные оценки v(i)[pj] = νj(i), i = 1, …, mn, j = 1, …, n
Задана функция оценки квазиформул и формул ИЭФ-Jm и ИЭФ*-Jm
?pi – вопрос «какова оценка ν корня вопроса pi?», ν∈ Vm, ответ – Jνpj
Ответ респондента bi по теме Т – Jm-максимальная конъюнкция Ci ≖ Jν1(i)p1&...& Jνn(i)pn, i = 1, …, mn, …, r.

Слайд 11

Формализация m-значного закрытого опроса

Оm = 〈Jm, Р, Σ, K′, R〉, где
Jm –

Формализация m-значного закрытого опроса Оm = 〈Jm, Р, Σ, K′, R〉, где
m-значная логика (m≥3),
Р = {p1, …, pn} – каркас темы опроса Т,
Σ = {ψ1, …, ψs} –логические зависимости между элементами каркаса, формулы логики Jm,
K′ – стабилизированное множество ответов,
K′⊆ K, K – множество всех возможных ответов,
|K|= mn
R = {b1, …, br} – множество респондентов (соответствующее K′) R = {X | ∃ϕJ〈ν, 0〉(X⇒1[ϕ])&ϕ∈K′} ([ϕ] = {Jν1p1, ..., Jνnpn }; ν, ν1, …, νn∈Vm)

Слайд 12

Аргументация

А – множество доводов (аргументов и контраргументов)
Эмпирические оценки – функции
gj+: P

Аргументация А – множество доводов (аргументов и контраргументов) Эмпирические оценки – функции
→ 2A, gj+(pi) ⊆ А
gj–: P → 2A, gj–(pi) ⊆ А,
i = 1, …, n, j = 1, …, r (r = |R|), gjσ – индивидуальные функции выбора аргументации, σ ∈ {+, –}
G+ = {g1+, …, gr +},
G– = {g1–, …, gr –}.
Оmа = 〈〈Jm, Р, Σ, K′, R〉, 〈А, G+ , G– 〉〉 – m-значный опрос с аргументационной семантикой
Цель – понимание рациональности мнений

Слайд 13

Аргументация

A≠∅, g+(pi)∩g–(pi) = ∅, gσ(pi)⊆A, σ∈{+, –}
Атомарная оценка:
v[pi] = 1 ↔ g+(pi)

Аргументация A≠∅, g+(pi)∩g–(pi) = ∅, gσ(pi)⊆A, σ∈{+, –} Атомарная оценка: v[pi] =
≠ ∅, g–(pi) = ∅;
v[pi] = –1 ↔ g+(pi) = ∅, g–(pi) ≠ ∅;
v[pi] = 0 ↔ g+(pi) ≠ ∅, g–(pi) ≠ ∅;
v[pi] = τ ↔ g+(pi) = g–(pi) = ∅;
Аргументационная семантика возможна и для m=2, 3

Слайд 14

Логика JA4

Логика JA4 – логика распознавания рациональности
v[J1p]=t ↔ g+(p)≠∅ и g−(p)=∅
v[J−1p]=t

Логика JA4 Логика JA4 – логика распознавания рациональности v[J1p]=t ↔ g+(p)≠∅ и
↔ g+(p)=∅ и g−(p)≠∅
v[J0p]=t ↔ g+(p)≠∅ и g−(p)≠∅
v[Jτp]=t ↔ g+(p)=g−(p)=∅
(частный случай m-значной логики)

Слайд 15

Двухуровневый m,l-значный опрос

Оценки относительно элементов Р и темы Т формируются независимо
опрос для

Двухуровневый m,l-значный опрос Оценки относительно элементов Р и темы Т формируются независимо
каркаса – «внутренний» – m-значный; соответственно, используется логика Jm,
опрос по теме – «внешний» – l-значный; логика Jl.
Опрос определяется расширенно: Om, l = 〈Jm, Jl, Р, Σ, K′, R〉.
R = {X | ∃ϕJ〈ν, 0〉(X⇒1[ϕ])&ϕ∈K′} ([ϕ] = {Jν1p1, ..., Jνnpn }; ν∈Vl, ν1, …, νn∈Vm).
Om, l а = 〈 Om, l, 〈А, G+ , G– 〉〉 – m, l-значный опрос с аргументационной семантикой

Слайд 16

Непротиворечивость m-значного опроса

Ответы респондентов ϕj = Jν1(j)p1&...& Jνn(j)pn – J-максимальные конъюнкции логики Jm
consis(Σ∪{ϕ})

Непротиворечивость m-значного опроса Ответы респондентов ϕj = Jν1(j)p1&...& Jνn(j)pn – J-максимальные конъюнкции
– метапредикат непротиворечивости множества формул (Σ∪{ϕ}) (метод аналитических таблиц)
К+ = {ϕ|consis(Σ∪{ϕ})&(ϕ∈К)} – множество всех ϕ, не противоречащих Σ
Δ = {ϕ|¬consis(Σ∪{ϕ})&(ϕ∈К)} – множество ответов ϕ, противоречащих Σ (множество “запрещенных максимальных конъюнкций” относительно Σ ).

Слайд 17

Критерии рациональности опроса Степень непротиворечивости опроса δ

|K′| = r, функция δ(K′, Δ) =

Критерии рациональности опроса Степень непротиворечивости опроса δ |K′| = r, функция δ(K′,
1 – (|K′∩Δ|/|K′|) есть степень непротиворечивости опроса соответствующего множества респондентов.
Если K′∩Δ=∅, то опрос непротиворечив (δ = 1);
если K′⊆Δ, – противоречив (δ = 0);
если K′∩Δ≠∅ и ¬(K′⊆Δ), то 0< δ < 1
K′ –стабилизированное множество ответов
Δ – множество “запрещенных максимальных конъюнкций”

Слайд 18

Критерии рациональности опроса Близость к «идеальному мнению» ρ

i-я партия, «идеальное партийное мнение» ϕj

Критерии рациональности опроса Близость к «идеальному мнению» ρ i-я партия, «идеальное партийное
= Jν1p1&...& Jνnpn ;
α(i)k – число респондентов с (n – k) пересечений с идеальным мнением ϕj (сходство в (n – k) пунктах программы, α(i)k – число сходств), β(i) – число сторонников i-й партии при опросе;
p(i) = α(i)0⋅n + α(i)1⋅(n – 1) + … + α(i)k⋅(n – k) + … + α(i)(n-1)⋅1
ρ(i) = p(i)/nβ(i)

Слайд 19

Критерии рациональности опроса «Степень согласованности» λ

Для фиксированной темы Т* (сторонники одной партии)

Критерии рациональности опроса «Степень согласованности» λ Для фиксированной темы Т* (сторонники одной

Множество мнений Ф = {ϕ1,…, ϕs}
Множество респондентов, имеющих мнение ϕj : Bj = {X| J〈1, 0〉(X⇒1〈[ϕj ], T*〉}.
Число респондентов, имеющих мнение ϕj : |Bj| = αj , j = 1, …, s .
[ϕi]∩[ϕj ] = [ϕij ], j = i+1, …, s, |[ϕij ]| = mij ,
αij = min(αi , αj ).
γj = (αj1mj1 + … + αjs mis ), γ = (γ1 +…+ γs-1),
γ′ = (n-1)Σ αj (s-j), j = 1, …, s-1.
Степень согласованности λ = γ/γ′.

Слайд 20

Задача изучения мнений

Исходные элементы БФ Jбν,0с(Cj⇒1[ϕj]) – «субъект Cj имеет мнение ϕj»

Задача изучения мнений Исходные элементы БФ Jбν,0с(Cj⇒1[ϕj]) – «субъект Cj имеет мнение

Гипотезы Jбν,nс([ψj] 3⇐ C′j) – «мнение ψj есть следствие характеристик субъекта C′j» (n>0)
〈 ν, n〉 – истинностное значение (оценка), полученная применением ДСМ-метода АПГ, где ν∈{±1, 0, τ}, а n – число применений ДСМ-правил правдоподобного вывода

Слайд 21

Изучение электорального поведения

Анализ и предсказание электоральных предпочтений студентов старших курсов РГГУ накануне

Изучение электорального поведения Анализ и предсказание электоральных предпочтений студентов старших курсов РГГУ
декабрьских (2003, 2007 гг.) выборов в Государственную Думу
описание респондента («портрет личности») ⇒ мнение (выбор партийных программных установок) + выбор электорального действия (конкретная партия, другие партии, против всех, неучастие в выборах): Сi ⇒1 〈[ϕi], Тj*〉

Слайд 22

Эксперимент

порождение детерминант электорального поведения 〈мнение, выбор действия〉,
где «мнение» есть выбор программных

Эксперимент порождение детерминант электорального поведения 〈мнение, выбор действия〉, где «мнение» есть выбор
установок (без указания в исходных данных их принадлежности конкретной партии), а «действие» – выбор одной из шести заданных партий или другой, или выбор «против всех» или отказ от участия в выборах;
при этом (–)-примерами для каждого действия (демонстрации партийных предпочтений) оказываются голосующие за все другие партии.

Слайд 23

Формирование мнения

p1, …, pn – программные установки (по проблемам «земля», «приватизация», «СМИ»,

Формирование мнения p1, …, pn – программные установки (по проблемам «земля», «приватизация»,
«внешняя политика», «экономика», «свобода личности», «социальная политика» и.т.п.)
р57: «Земля всецело должна быть в государственной собственности» (КПРФ)
р61: «Социальная рыночная экономика наиболее эффективна в условиях России» (Яблоко)
р68: «Необходимо узаконить итоги приватизации» (СПС)
р85: «Основная угроза России исходит от США» (ЛДПР)
Мнение – ответы на предложенные вопросы с соответствующими оценками (из множества {1, –1, 0, τ})

Слайд 24

Эксперимент

Анализ рациональности выбора программных установок и электорального действия (выбора политической партии в

Эксперимент Анализ рациональности выбора программных установок и электорального действия (выбора политической партии в том числе).
том числе).

Слайд 25

Рациональность

57) Земля всецело должна быть в государственной собственности.
67) Продажа земли в частные

Рациональность 57) Земля всецело должна быть в государственной собственности. 67) Продажа земли
руки должна быть строго ограниченной.
84) Земля должна постепенно приватизироваться, но при условии строгого соблюдения законности.
88) Необходима свободная без ограничений продажа сельскохозяйственных угодий.
J1p57 → J–1p88
J–1p57 → J1p88
J1p57 → J–1p84
J1p67 → J–1p88

Слайд 26

Рациональность (непротиворечивость)

Рациональность (непротиворечивость)

Слайд 27

Рациональность (3 критерия) (2003)

КПРФ

Единая Россия

СПС

Яблоко

ЛДПР

Народная Партия

R = , R = < δ,

Рациональность (3 критерия) (2003) КПРФ Единая Россия СПС Яблоко ЛДПР Народная Партия
λ, ρ>, R(i) ≤ R(j) ↔ ((δ(i) ≤ δ(j))&(λ(i) ≤ λ(j))&(ρ(i) ≤ ρ(j)))

Слайд 28

Рациональность (2 критерия) (2003)

Рациональность (2 критерия) (2003)

Слайд 29

Рациональность (2 критерия) (2007)

Рациональность (2 критерия) (2007)

Слайд 30

Предсказательный опрос

Расширение базы фактов БФ на основе абдуктивного объяснения
Пополнение БЗ доопределенными примерами

Предсказательный опрос Расширение базы фактов БФ на основе абдуктивного объяснения Пополнение БЗ
отношения
K′′ – стабилизированное множество ответов по завершении вычислений, K′′ = K′ ∪ K*, где K* - множество доопределенных ответов.
Предсказание ответов
Определение степени рациональности опроса (по трем критериям)
Определение существенности параметров опроса (элементов P)

Слайд 31

Предсказательный опрос

O4, ∞ – предсказательный опрос, Vin(∞) = {〈ν, n〉|(ν∈{±1, 0, τ})&(n∈N)}
∀X∀ϕ((X∈B*)→(J〈τ, 0〉(X⇒1[ϕ])&(ϕ∈K)))
Ǩ =

Предсказательный опрос O4, ∞ – предсказательный опрос, Vin(∞) = {〈ν, n〉|(ν∈{±1, 0,
K \K'
Kν,n* = {ϕ|∃XJ〈ν, n〉(X⇒1[ϕ])&(X∈B*)& (ν∈{±1, 0, τ})&(n≥1)}
Kn* = K1,n*∪K –1,n*∪K0,n*∪Kτ,n*
Ǩn* = Kn*∩Ǩ – множество предсказанных мнений
θ(К′, К+) = |Ǩn*∩К′|/|К+| – (рациональная) полнота предсказания

Слайд 32

Задачи

Предсказание ответов – любая реализация эвристической схемы
Определение степени непротиворечивости опроса
Определение существенности параметров

Задачи Предсказание ответов – любая реализация эвристической схемы Определение степени непротиворечивости опроса
опроса (элементов P)

Слайд 33

Т. Парсонс «О теории и метатеории» (Теоретическая социология, Антология, Т.2, с. 44

Т. Парсонс «О теории и метатеории» (Теоретическая социология, Антология, Т.2, с. 44
– 45)

«Во-первых, Вебер определял социологию как научную дисциплину, которая, в первую очередь, должна попытаться понять действия индивидов, особенно в их социальных отношениях.
…Во-вторых, Вебер считал, что социология помимо субъективных мотивов должна развивать каузальные объяснения процесса действия, его направления и последствий».

Слайд 34

ИАД как инструмент когнитивной социологии

Анализ данных – предсказание – объяснение – (новая

ИАД как инструмент когнитивной социологии Анализ данных – предсказание – объяснение –
проблема)
(язык представления знаний с аргументативной и дескриптивной функцией)
Сходство – аналогия – абдукция:
алгебра логики – аналогия – абдукция, AlAnAb (ср. Ragin C.C.) (закрытый мир);
индукция – аналогия – абдукция, InAnAb (ср. ДСМ-метод АПГ) (открытый ми и обучение).

Слайд 35

Когнитивная социология –
условия применимости (онтология для социологических данных) +
эпистемология (ИАД

Когнитивная социология – условия применимости (онтология для социологических данных) + эпистемология (ИАД
для социологических данных)
Формализованные средства – ДСМ-метод АПГ и соответствующие ему логики
Инструмент анализа – интеллектуальные системы типа ДСМ (ИС-ДСМ).

Слайд 36

Когнитивная социология – взаимодействие идей классической социологии и возможностей ИАД
Ответ на вызов

Когнитивная социология – взаимодействие идей классической социологии и возможностей ИАД Ответ на
качественной социологии (потребность в формализации КАД)
Когнитивная социология vs. Социальная философия и статистические вычисления
Имя файла: Логические-средства-когнитивной-социологии.pptx
Количество просмотров: 110
Количество скачиваний: 0