Логико-математическое моделирование и прогнозирование социальной динамики: методологические проблемыС.Ю.Малков, В.И.Ковалев Ак

Содержание

Слайд 2

Для составления обоснованного прогноза нужны модели, позволяющие получать количественные оценки (то есть

Для составления обоснованного прогноза нужны модели, позволяющие получать количественные оценки (то есть
математические модели).
Однако достаточно распространено мнение, что математические модели в социальной сфере контрпродуктивны, так как при внешней наукообразности либо вводят в заблуждение, либо дают правильный, но тривиальный результат, очевидный и без моделирования.
Причина такого мнения – сложность проблем, возникающих при моделировании социальных процессов.

Слайд 3

Процессы социальной самоорганизации:
формирование социальных структур
а) эквифинальных (слабо зависящих от начальных условий, но

Процессы социальной самоорганизации: формирование социальных структур а) эквифинальных (слабо зависящих от начальных
зависящих от свойств среды)
б) устойчивых (возвращающихся к равновесному состоянию после дестабилизации)
Данные свойства социальной самоорганизации обусловливают целесообразность ее описания с помощью методов синергетики (нелинейной динамики)

Слайд 4

Динамическое моделирование социальной самоорганизации
Пусть X – вектор переменных, характеризующих состояние общества, тогда

Динамическое моделирование социальной самоорганизации Пусть X – вектор переменных, характеризующих состояние общества,
их изменение может быть описано с помощью системы дифференциальных уравнений вида:
dX/dt = f{t, X(t), F(X(t - τ)), W, u(t, W, Z, Э)} = f{X, a}, (1)
где  F(X(t - τ)) – функционал, учитывающий влияние на текущее состояние системы ее предыдущих состояний (традиции, инерционность реакции системы на воздействия и т.п.); u(t, W, Z, Э) - управляющие воздействия на систему органов управления; W – вектор состояний внешней среды и имеющихся ресурсов; Z - целевая функция органа управления, характеризующая желаемое состояние; Э - эффективность реализации органом управления поставленной цели; a - совокупность параметров модели.
Модели типа (1) позволяют выявить устойчивые состояния (аттракторы) в сложных динамических системах

Слайд 5

Устойчивые институциональные структуры
X-структура Y-структура

1. Регулируемая экономика
2. Директивная централизованная система управления
3. Примат

Устойчивые институциональные структуры X-структура Y-структура 1. Регулируемая экономика 2. Директивная централизованная система
коллективизма в социально-психологической сфере
Условия формирования:
- недостаток ресурса;
- сильный внешний враг
Конкуренция социумов
(выживает сильнейший социум)
Цель: - выживание социума

1. Либеральная экономика
2. Адаптивная (демократическая) система управления
3. Примат индивидуализма в социально-психологической сфере
Условия формирования:
- много разнообразных ресурсов;
- слабый внешний враг
Конкуренция индивидов
(выживает сильнейший индивид)
Цель: - независимое развитие индивидов

Центральная власть
Население

Слайд 6

X-структура
Цель: - выживание социума
Способ достижения цели:
- объединение слабых вокруг сильного
(сильная

X-структура Цель: - выживание социума Способ достижения цели: - объединение слабых вокруг
центральная власть)
Приоритеты:
- улучшение управления;
- обеспечение единства общества
Этическая система №2: «декларация добра»
(идеологическое единство)
Угрозы системе:
- дезинтеграция (потеря единства общества);
- бюрократизм, коррупция
Объект защиты:
- социальная организация (государство)
Восток

Y-структура
Цель: - независимое развитие индивидов
Способ достижения цели:
- объединение слабых против сильного
(слабая центральная власть)
Приоритеты:
- инициирование внутренней
конкуренции, плюрализма,
экономической активности
Этическая система №1: «запрет зла»
(свобода воли в рамках закона)
Угрозы системе:
- монополизация власти;
- имущественное расслоение
Объект защиты:
- индивидуальные права и свободы
Запад

Слайд 7

Возможность выявления «параметров порядка» в динамике сложных систем Пример: Модель глобального демографического роста

Возможность выявления «параметров порядка» в динамике сложных систем Пример: Модель глобального демографического

Население
(показатель – численность)
Технология
(показатель – ВВП)
Культура
(показатель – женская грамотность)

Слайд 8

Сравнение с историческими данными

Население

Сравнение с историческими данными Население

Слайд 9

Сравнение с историческими данными

Мировой ВВП

Сравнение с историческими данными Мировой ВВП

Слайд 10

Сравнение с историческими данными

Грамотность

Сравнение с историческими данными Грамотность

Слайд 11

Парадокс:

Усложнение системы часто ведет к упрощению описания и моделирования ее поведения (нужно

Парадокс: Усложнение системы часто ведет к упрощению описания и моделирования ее поведения
только найти адекватные показатели)

Пример:
Сравнение демографической динамики Китая (вверху)
и мира в целом (внизу)
в доидустриальную эпоху

Слайд 12

Вывод:

Создание общих моделей социально-экономического развития на высокоагрегированном уровне (отражающих законы истории), по-видимому,

Вывод: Создание общих моделей социально-экономического развития на высокоагрегированном уровне (отражающих законы истории),
возможно.

Проблема:

В основном людей интересуют не общие закономерности, а конкретные ситуации (не макро-, а микромодели).
Здесь адекватное описание и поиск параметров порядка значительно сложнее.

Слайд 13

Изменение характера наблюдаемых процессов в зависимости от пространственного масштаба рассмотрения сложных систем

Изменение характера наблюдаемых процессов в зависимости от пространственного масштаба рассмотрения сложных систем

Слайд 14

Изменение характера наблюдаемых процессов в зависимости от временного масштаба рассмотрения экономических систем

Изменение характера наблюдаемых процессов в зависимости от временного масштаба рассмотрения экономических систем

Слайд 15

- Нужно уметь «сшивать» модели разного уровня, хотя это сложно
- Локальная

- Нужно уметь «сшивать» модели разного уровня, хотя это сложно - Локальная
хаотизированность динамики социально-экономических процессов, обусловливает существование "горизонта предсказуемости", то есть возможности детерминистского предсказания социальных явлений лишь в ограниченном пространственно-временном "окне".

Выводы:

Проблемы:

Разным уровням рассмотрения должны соответствовать разные виды моделей, разный математический инструментарий.
Хаос играет конструктивную роль, но его нужно уметь адекватно описывать в моделях.

Слайд 16

Проблема проверки создаваемых социальных моделей может быть решена на основе ретропрогноза. В

Проблема проверки создаваемых социальных моделей может быть решена на основе ретропрогноза. В
истории нельзя поставить эксперимент, но с другой стороны, история наполнена многообразным эмпирическим материалом о попытках различных стран и исторических деятелей реализовать те или иные экономические или политические проекты. У кого-то эти попытки оказывались удачными, у кого-то – нет.
Моделирование исторических событий и верификация получаемых результатов с историческими фактами может стать мощным инструментом проверки правильности методов социального моделирования.
Имя файла: Логико-математическое-моделирование-и-прогнозирование-социальной-динамики:-методологические-проблемыС.Ю.Малков,-В.И.Ковалев-Ак.pptx
Количество просмотров: 183
Количество скачиваний: 1