CC BY
86МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕЖДУНАРОДНЫХ КОНФЛИКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Трефилова О.Л.
Трефилова Ольга Леонидовна - аспирант, направление: 09.06.01 информатика и вычислительная техника, кафедра информационных систем в экономике и управлении, Российский новый университет, г. Москва
Аннотация: любое общество подвергается конфликтам, которые могут привести к разрушению экономических и политических систем. В современном мире существует множество методов и моделей прогнозирования и анализа социальных конфликтов. Все чаще для прогнозирования конфликтов применяются информационные технологии. В статье описываются методы прогнозирования конфликтов, для которых анализируемые данные часто берутся из различных источников с недостоверной информацией.
Ключевые слова: конфликт, методы и модели прогнозирования социальных конфликтов, неструктурированные данные, экспертная система (ЭС); искусственные нейронные сети; нечеткие системы.
Любое общество подвергается конфликтам, которые могут привести к разрушению экономических и политических систем. Изучение конфликтов имеет отношение к специальной отрасли науки - конфликтологии, которая изучает причины конфликтов, роль конфликтов в обществе и возможность регулирования социальных конфликтов.
Конфликт (от лат. «противоречие») можно понимать, как столкновение сторон, сил или мнений.
Существует несколько определений понятия конфликт.
• Конфликт — столкновение или борьба, враждебное отношение, противоречие.
• Конфликт — в литературоведении, столкновение противоположных взглядов действующих лиц в эпосе, драме, в произведениях лиро-эпического жанра, а также в лирике, если в ней присутствует сюжет.
• Конфликт — в психологии, отсутствие согласия между двумя или более сторонами — лицами или группами.
• Социальные конфликты - это форма отношений между несколькими субъектами, возникающая в результате столкновения интересов. Социальный конфликт возникает, когда одна из сторон стремится реализовать свои интересы за счет или в ущерб другой. Основными действующими лицами этого типа конфликта являются социальные группы.
В современных условиях, каждая сфера общественной жизни порождает различные типы социальных конфликтов.
- политический конфликт, т. е. конфликт по поводу распределения власти, влияния и авторитета.
- национально-этнические конфликты - возникают на основе борьбы за права и интересы этнических и национальных групп. Причиной конфликта могут быть территориальные претензии.
- социально-экономический - конфликт из-за средств к существованию, заработной платы, цен на различные пособия и т.д.
В современном мире существует множество методов и моделей прогнозирования и анализа социальных конфликтов.
Прогноз - это представление о будущем конфликте с определенной вероятностью указания места и времени его совершения.
Процесс прогнозирования состоит из следующей последовательности действий:
1. Выявление симптомов — то есть некоторых факторов и событий, которые в то же время не дают оснований делать определенные выводы, но настораживают и побуждают к действию поиска дополнительной информации.
2. Поиск и анализ информации — сбор и обработка различных фактов, дающих основание сделать определенный вывод (диагностика) и принять решение по проблемным вопросам.
3. Моделирование:
■ возможных вариантов развития событий;
■ альтернатив своих действий;
■ последствий развития ситуации и своих действий.
Для предотвращения конфликтной ситуации применяют различные методы прогнозирования. В основном для прогнозирования международных конфликтов применяют следующие методы: эвристические и эмпирические (наблюдения, подробное изучение) - привлечение специалиста-эксперта или группы экспертов, который может дать оценку ситуации; теоритические (анализ, синтез); специальные (экспертные оценки, математические модели, статистические и т.д.).
Огромный объем данных поступает практически со всех уголков земного шара. Изобилие социальных сетей распространилось даже на сельские районы в Африке и Азии, которые когда-то считались за пределами аналитического взгляда.
В статье [3] говориться о том что, опрос, проведенный в 2016 году, показал: исследователи данных тратят 80% своего времени на сбор, очистку и подготовку данных для использования в машинном обучении. Оставшиеся 20% они тратят на майнинг или моделирование данных с помощью алгоритмов машинного обучения. [3]
Данные поступают во многих формах, но на высоком уровне они делятся на три категории: структурированные, слабоструктурированные и неструктурированные (Рис.1).
I Structured data 1 Semi-structured data 1 Unstructured data
1 Databases 1 XML / J SON data Audio
Email Video
Web pages Image data
Natural language
Documents
Рис. 1. Модели данных
Структурированные данные - это высокоорганизованные данные, которые существуют в хранилище, таком как база данных (или файл значений [CSV], разделенных запятыми). Данные легко доступны, а формат данных делает их подходящими для запросов и вычислений (с использованием таких языков, как Structured Query Language (SQL) или Apache ™ Hive ™) [3]. Структурированные данные представляют только 20% всех данных.
Слабоструктурные данные могут включать метаданные или данные, которые могут быть более легко обработаны, чем неструктурированные данные, с использованием семантической маркировки. Эти данные не полностью структурированы, поскольку содержимое самого низкого уровня может по-прежнему представлять данные, требующие определенной обработки.
В неструктурированных данных отсутствует какая-либо структура содержимого (например, аудиопоток или текст на естественном языке) [3]. На самом деле такие
данные имеют структуру (например, документ, содержащий метаданные и теги для содержимого), но самому содержимому не хватает структуры, и его нельзя использовать сразу. Поэтому они считаются неструктурированными.
Для анализа и прогнозирования политических конфликтов, для которых анализируемые данные часто берутся из различных источников с недостоверной информацией, используется гибридный подход с использованием так называемых «гибридных интеллектуальных систем» (ГИС).
ГИС может состоять из комбинаций следующих компонентов: аналитических моделей; экспертных систем (ЭС); искусственных нейронных сетей; нечетких систем; генетических алгоритмов; имитационных статистических моделей. ГИС бывают 4-х типов: комбинированные; интегрированные; объединенные; ассоциативные.
Комбинированная гибридная информационная система состоит из Экспертной системы для работы с формализуемыми знаниями и нейронной сети, которая работает с неформализуемыми знаниями.
Основное различие между экспертными системами и системами искусственного интеллекта от систем обработки данных состоит в том, что они используют символический, а не численный метод представления данных, а методом обработки информации являются процедуры логического вывод и эвристический поиск решений [1].
Нейронная сеть - это кибернетическая модель нервной системы, которая представляет собой набор большого числа сравнительно простых элементов — нейронов, топология соединения которых зависит от типа сети. Нейронные сети представляют собой классический пример технологии, основанной на примерах. Нейронные сети - обобщённое название группы математических алгоритмов, которые обладают способностью обучаться на примерах, «узнавая» впоследствии черты встреченных образцов и ситуаций [1]. Искусственная нейронная сеть (ИНС) - это упрощённая модель биологического мозга, точнее нервной ткани.
Гибридные системы соединяют формализуемые знания, с помощью экспертных систем и неформализуемые знания, используя нейронные сети, таким образом, решая сложные задачи, которые не решаются отдельными методами искусственного интеллекта. Такие технологии имеют хорошие перспективы при решении задач прогнозирования различного рода конфликтов.
Список литературы
1. Громов Ю.Ю., Иванова О.Г., Алексеев В.В., Беляев М.П., Швец Д.П., Елисеев А.И. Интеллектуальные информационные системы и технологии. // Тамбов Издательство ФГБОУ ВПО «ТГТУ» 2013.
2. Моисеев М.А., Терехов В.П. Исследование методов прогнозирования международных конфликтов.
3. Tim Jones M. Data, structure, and the data science pipeline.// Published February 1, 2018.
