CC BY
7Pauline Chernij
aspyrant Faculty of Sociology Called the Kiev National University of Taras Shevchenko
Черний Полина
аспирант факультета социологии Киевского Национального университета имени Тараса Шевченко
APPLICATION PLYURALYSTYCHESKOHO PODHODA MODELING FOR SOCIOECONOMIC SYSTEMS
ПРИМЕНЕНИЕ ПЛЮРАЛИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА К МОДЕЛИРОВАНИЮ
СОЦИО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Summary: In dannoy Article rassmatryvayutsya raznbie types of models socio-ekonomycheskyh Various approaches and processes for s creation, opysanbi goal creation models. The presented algorithm obobschenmiy creation of computer models and opysanbi Implementation Option 2 plyuralystycheskoho podhoda of application for modeling socio-ekonomycheskyh systems.
Key words: socio-economic process, model, algorithm, pluralistic approach, the system.
Аннотация: В данной статье рассматриваются разные виды моделей социо-економических процессов и различные подходы к их созданию, описаны цели создания моделей. Представлен обобщенный алгоритм создания компьютерной реализации модели и описаны 2 варианта применения плюралистического подхода к моделированию социо-економических систем.
Ключевые слова: социо-економический процесс, модель, алгоритм, плюралистический подход, система.
Постановка проблемы. Широкое применение информационных технологий в жизни индивида открывает доступ к информации, которая раньше была почти недосягаемой для исследователей в таких масштабах. Автоматизированный анализ текстов, аудио видео, техническая возможность отслеживать ежедневные действия индивида, связанные с мобильной связью, финансовыми трансакциями, социальными сетями и Интернет качественно изменили возможности сбора и анализа данных, а также сделали более пристальным внимание к моделированию и моделям, которые позволяют доступные данные интерпритировать и использовать для принятия решений.
Активное развитие инструментов и подходов к моделированию социальных и социо-экономических систем дает исследователям широкие возможности для проверки гипотез и проведения исследований. Однако, широкий инструментарий и огромное количество доступных данных делает актуальным вопрос целесообразности создания моделей, а также сравнения и согласования их между собой.
Кроме того, особенности моделирования социальных процессов, в частности, уровень статистического шума (неустранимой погрешностей измерений) и ситуации неопределенности в интерпретации данных при проверке моделей делают обоснованным применение плюралистического подхода - т.е. использование нескольких моделей одновременно с анализом статистики эффективности и надежности каждой из них.
Анализ последних исследований и публикаций. Рост достижений в области математики, развитие новых высокоэффективных теорий моделирования, а также эксплуатация сложных техни-
ческих систем, подтверждающая совпадение моделей и реально произведённых изделий, дали толчок для создания и практического использования моделей экономических систем. Исследованием этих и подобных вопросов занимались такие ученые как: Аристов, С. А., Борщёв, А.В., Власов М. П., Войнов, И. В., Пудовкин С. Г. , Телегин А. И. , Снетков Н. Н.
Исходя из исследований ученых можем утверждать что модель экономической системы — это, в первую очередь, упрощённое представление реальной системы, которое сохраняет её основные и существенные черты. Моделирование — процесс построения и изучения моделей реально существующих систем. Моделирование может быть осуществлено различными способами, среди которых наиболее часто используется математическое моделирование. Разработка и построение модели экономической системы требует глубокого изучения свойств исходного объекта. При этом в основе построения модели лежат, как правило, определённая теоретическая концепция, включающая способ анализа ситуации, некоторые априорные представления о взаимосвязях между наблюдаемыми и изучаемыми признаками и факторами. В начале построения модели следует по возможности точно сформулировать те предпосылки и отношения, на которых базируется математическая модель.
Цель статьи. Целью исследования является анализ экономических объектов и процессов, экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических процессов, а также проанализировать Применение плюралистического подхода к моделированию социо-экономических систем. Сравнения разных методов моделирования.
Изложение основного материала. Говоря о различных моделях наиболее очевидным является разделение моделей на содержательные и формальные. Содержательная модель является описанием системы и некоторых её свойств (элементы системы и связи между ними, взаимодействия со средой, причинно-следственные связи и пр.) - она может быть сформулирована в виде схем или описаний. В частности, концептуальные модели - это содержательные модели, сформулированные в терминах определенной предметной области.
Формализованная модель - это полное и однозначное описание всех элементов системы, видов связи и правил взаимодействия между ними, а также допущений про свойства элементов и их взаимодействия. Такое описание может быть реализовано с помощью схем и математических уравнений и представлено в виде компьютерной программы или с помощью обычного описания, но основное требование - полнота, точность и однозначность формулировок.
Несмотря на то, что содержательная формальная модель тесно связаны между собой, в практике моделирования социо-экономических систем часто встречается несоответствие между ними. Причины такого несоответствия бывают разными. Одной из таких причин является несоответствие целей создания содержательной и формальной модели. Так, целью создания содержательной модели является описание и объяснение явления, а формальные модели, часто, создаются с целью прогнозирования и анализа данных, поэтому, при их создании возможны дополнения или упрощения содержательной модели, учитывающие доступные эмпирические данные.
Описывая разные подходы к моделированию сложных систем Дирк Хелбинг сравнивает модели с картами месности и рассматривает их как возможность соориентировать в некотором контексте: «Мы не хотим видеть каждую деталь (например, каждое дерево) на карте, скорее мы ждем, что карта покажет те факты, в которых мы заинтересованы. И, в зависимости от цели, есть абсолютно разные карты ...» [Не1Ы^, ст 319].
Существуют различные классификации моделей: в соответствии с процессами, которые моделируются, с инструментами создания моделей, задачами, которые они решают и пр. Для совместного применения разных моделей и сравнения их эффективности предлагается опираться на обобщенную класификацию, приведенную Дирком Хелбингом в работе [Не1Ы^] - автор виделяет 4 вида моделей социо-экономических процессов (качественное описание, детализированные модели, упрощенные модели и модели сложных систем) и 4 различных подхода к их созданию [НеШш^ с.3, с. 14-15].
• Физиколистический подход, который также называют «модели с нулевым интелектом», - это использование упрощенной модели индивида, который действует в контексте где его сознание и его познавательные способности не играют особой роли. Т.е. действия индивида простые и
однозначно определены контекстом в момент взаимодействия со средой.
• Економический подход базируется на предположении, что индивид - «идеальный эгоист», который выбирает из всех возможных вариантов своего поведения оптимальный по определенному формальному критерию.
• Психологически подход учитывает различные иррациональные и локально-действующие факторы, которые влияют на принятие решений. Научной основой этого подхода выступают исследования социальных психологов, наработки ней-ронауки, когнитивной психологии, поведенческой экономики и пр.
• Четвертый подход названо социологическим и автор относит к этому подходу те гипотезы о поведении людей, которые учитывают влияние социальных связей на принятие решений, и, в противоположность экономическому подходу, допускают переменчивость поведения и требуют лишь частичной оптимизации при выборе одного варианта среди возможных.
Таким образом, при создании и выборе модели для разных процессов и задач возможно применение разных подходов. Принято считать [Не1Ы^, с.15], что физиколистистический подход лучше подходит для изучения критических состояний системы, а остальные - для исследования пространства вариантов между ними. Однако, следует отметить неоднозначность такого подхода. Иногда, допустимо применение нескольких содержательных моделей одновременно - для анализа разных аспектов процесса.
Также, принято различать 4 вида моделей:
Качественное описание - это обобщение некоторого ограниченного количества наблюдений, которое осуществляется одним специалистом или группой экспертов. Такие модели являются содержательными и имеют ряд особенностей [Не1Ы^, с.4], в частности, для их формализации и планировании с их помощью эмпирических исследований в них недостаточно корректно (неоднозначно) определены переменные и зависимости между ними.
Упрощенные модели - это формализованное представление системы с минимальным количеством параметров. Выбирается наименьший набор параметров и связей, которые (в субъективном понимании исследователя или на основании анализа доступных эмпирических данных) воссоздают исследуемое явление. (принцип бритвы «Оккама»). Такие модели предлагают схематический вариант описания взаимодействия элементов системы, но не обеспечивают полноту описания реальности, так включают только часть показателей, которые не всегда являются определяющими параметрами процесса.
Детализированные модели - это, наоборот, попытка объединить несколько явлений и свойств в непротиворечивую систему параметров с целью учесть все важные для исследуемого явления причинно-следственные связи. В случае с социальными системами количество показателей может со-
ставлять 10Л2 - 10л6 и даже больше, что существенно усложняет возможность анализа как самой модели, так и её результатов.
Тем не менее, не смотря на сложность анализа результатов, когда речь идет о моделировании социальных систем, чаще всего используются именно детализированные модели. Такие модели позволяют интегрировать в одну систему большие количества данных, моделировать гипотезы и проверять их на непротиворечивость, учитывать многофакторность социальных процесов и принимать решения, основываясь на анализе разных вариантов [Helbing, c.8].
И детализированные и простые модели относятся к формальным моделям [Plotinskiy]. Они часто могут быть реализованны в виде компьютерной программы. Такие реализации, иногда, называют компьютерными моделями.
Одна из особенностей термина «модель» - его многозначность, которая делает неоднозначным термин «моделирование» - процесс создания модели. Большинство учёных согласится с тем, что модель - это аналог объекта исследования, и, изучая свойства модели, можно сделать выводы о свойствах самого объекта. Следуя этой логике, моделирование - это процесс создания такого аналога с помощью определенных инструментов. Такими инструментами являются, например, агент-ное моделирование, стохастическое моделирование, математическое моделирование и пр.
Но, когда речь заходит не только о создании аналога, но и об исследовании реальных процессов с помощью модели, сравнении разных подходов и поиске наиболее оптимального метода решения конкретной задачи, возникает другой взгляд на понятие «модель». При сравнении разных методов моделирования, мы рассматриваем модель как «совокупность научных гипотез про строение [объекта], которые позволяют не только правильно описать то, что уже известно об этом предмете, но и выявить новые, ещё не открытые наукой факты» [Glushkov, с.165]. В таком случае, создание модели включает в себя работу с гипотезами: проверку, выбор, согласование гипотез между собой и пр.
Автор данного определения - В.И. Глушков называл такое моделирование информационным, подчеркивая, что речь идет и об информации про объект исследования и о правилах преобразования этой информации для получения новых знаний.
Джошуа Эпстайн, говоря о целях создания моделей, замечает, что за каждым вопросом и утверждением стоит определенный набор допущений и гипотез, которые можно назвать моделью. Как следствие, он выделяет явные и скрытые модели: «я могу описать мою модель так, что её можно будет проверить и настроить с помощью данных... в явных моделях допущения описаны в деталях и можем рассматривать именно то, что является следствием этих допущений. и Вы позволяете другим воссоздавать ваши результаты» [Why].
Свойство моделей быть универсальным языком общения для специалистов из разных сфер
выделяли как одно из наиболее важных многие исследователи (Паниотто, Эпстайн, Хелбинг, Ката-левский).
Существует разделение моделей* на описательные и предписательные. Описательная модель «служит для объяснения и (или) лучшего понимания объекта» [Shenon, c. 18], а предписательная -создается с целью прогнозирования и как инструмент (средство) для экспериментов.
Авторы обращали внимание на существенную разницу в возможностях применения этих двух видов моделей: предписательные модели, чаще всего, содержат в себе объяснение и описание процессов, в то время как описательные модели редко могут быть адаптированы для прогнозирования и экспериментов.
В.И. Паниотто в своей работе [Paniotto_1] указал 4 функции моделей социо-экономических процессов, которые уточняют эту класификацию: предписательные модели используются для прогнозирования и принятия решений, в частности, управления, а описательные модели используются для познавательной деятельности и улучшения измерений.
Данное уточнение считается достаточно существенным, в силу того, что эксперименты над моделью могут осуществляться на разных этапах её создания и с разными целями. Эксперименты с целью верификации модели (проверки допущений, лежащих в основе модели и сопоставления результатов экспериментов с реальными эмпирическими данными) и исследования свойств модели могут осуществляться и над описательными моделями -в процессе их создания. А эксперименты с целью анализа данных и помощи лицами принимающим решения осуществляются с предписательными моделями в процессе их практического применения.
Проведение экспериментов над моделями с целью обеспечения обоснованности процесса принятия решений становится всё более актуальным, так как «интуитивно «очевидные» решения социальных проблем имеют тенденцию вводить в заблуждение и приводить к тяжелым последствиям, обусловленным характером сложных систем» [Forester, с.196]. В настоящее время организационные структуры становятся всё более адаптивными и более интегрированными в социальную среду, что делает их взаимодействие сложным, а значит и необходимым предусмотреть возможность возникновения 4х видов ошибок в процессах принятии решений при взаимодействии с другими социальными системами. Именно для выявления и предупреждения которых целесообразно использовать моделирование:
1) Последствия решения одной проблемы, могут стать причиной появления других, не менее серьёзных проблем;
2) Реакция системы на избранное влияние в долгосрочной перспективе может быть противоположной реакции в краткосрочной перспективе (то есть то, что стало причиной временных улучшений, может иметь существенные негативные
последствия на более длительном отрезке времени);
3) Цель отдельной подсистемы может противоречить целям системы в целом;
4) Сложные системы могут быть нечувствительными к отдельным видам управляющего воздействия.
Следует отметить, что моделирование социо-экономических процессов эффективно в случае если при создании модели были согласованы между собой 3 компоненты: теоретические представления о процессе (содержательная модель), формализация модели и эмпирические данные. Понимание этой необходимости позволяет объединить подходы в моделировании, которые применяются в естественных науках, и практику исследований социальной реальности. Как отмечено в [Why], о создании моделей в социальных науках: "собрать много данных, а потом выявлять зависимости между ними может быть продуктивным, но данный подход не всегда является правилом в науке, где теория предшествует сбору данных".
В качестве примера рассмотрим одно из основных предназначений моделирования - прогнозирование. Отметим, что в большинстве случаев прогноз - это «определение последствий того, что у системы, при определенных условиях, есть ожидаемое поведение» [Helbing, с.6]. То есть «прогноз» - это следствие анализа эмпирических данных и существующей «карты» возможных состояний системы. Поэтому достоверность прогноза существенно зависит от соответствия представлений экспертов про возможное поведение реальной системы, а также от качества используемых входных данных.
При этом корректная формализация содержательной модели и проведение вычислительного
эксперимента с последующим анализом данных может привести к выявлению параметров процесса, которые ранее не выявлялись с помощью других методов.
Помимо информационно-описательной функции для специалистов из разных предметных областей, анализа ситуации и прогнозирования, модели процессов и явлений используются для улучшения качества измерений - они могут направлять сбор данных, применяться для восстановления несуществующих данных и «привязки» результатов измерений к правдоподобным диапазонам.
Основное предназначение моделирования -моделирование в исследовательских целях. Целью моделирования может быть выявление «белых пятен» и аналогий в существующей системе знаний, постановка новых [научных] вопросов, проверка существующих теорий в вопросах совместимости между собой и соответствия эмпирическим данным.
Алгоритм создания
Виды моделей качественное описание, детализированные модели, упрощенные модели и модели сложных систем можно рассматривать как разные этапы при создании, настройке или выборе оптимальной модели процесса. Также, в зависимости от цели создания модели и объекта моделирования может быть выбран один из 4х подходов к созданию моделей или их совместное использование.
Ниже представлен обобщенный алгоритм создания формальных моделей с указанием этапов на которых возможно применение плюралистического подхода.
Суть этапа исследования Результат этапа
1. Определение цели исследования: формулирование проблемы, выявления объекта и предмета исследования (с учётом цели моделирования) Сформулированы цель исследования и предварительный список задач
2. Предварительный системный анализ объекта исследования 2.1 Определение границ системы, отделение от внешней среды 2.2 Составление списка элементов системы (подсистем, факторов, переменных и т.д) 2.3 Выявление сути и целостности системы 2.4 Анализ взаимосвязей элементов системы 2.5 Построение структуры системы 2.6 Установление функций системы и её подсистем 2.7 Согласование целей системы и её подсистем 2.8 Уточнение границ системы и каждой подсистемы 2.9 Анализ явлений эмерджентности (системных эффектов) Сконструирована одна или несколько содержательных модель системы, описаны структуры систем
3. Теоретически анализ содержательной модели системы • Определение постулатов, аксиом и допущений • Уточнение и интерпретация основных понятий • Анализ возможностей упрощения содержательной модели с учётом цели моделирования • Анализ возможностей сбора эмпирических данных для верификации модели Предварительный набор рабочих гипотез исследования
4. Анализ эмпирических данных для создания математической модели 4.1 Выбор эмпирических данных для создания формальной модели 4.2 Анализ всех параметров процесса, обезразмеривание (с исполь- Уточненый набор масштабных характеристик, доминирующих факторов и рабочих гипотез исследования, с учётом свойств эмпириче-
зованием теории размерностей) и выделение доминирующих факторов ских данных
5. Математическая формализация системы, процесса или явления 5.1 Выбор базовых моделей для элементов: • Математические аксиомы • Математические постулаты • Математические допущения 5.2 Схематизация и постановка математической задачи (диферен-циальные уравнения, графы, интегральные уравнения, теория вероятностей и др.) 5.3 Упрощение построеной математической модели с учётом цели моделирования, использованием свойство эмпирических данных, возможных упрощений содержательной модели и постулатов Постановка математической задачи (одна или несколько формальных математических моделей)
6 Анализ математической задачи: определение методов решения, исследование возможного влияния значений параметров на поведение системы и пр. Математическое описание и алгоритмизация метода решения задачи
7 Построение компьютерной реализации математической модели • Програмирование алгоритмов вычеслений для обработки данных и моделирования поведения системы • Создание интерфейса (для диалога с пользователем и визуализации данных) Компьютерная реализация модели
8 Тестирование модели на адекватность и корректность • Проверка корректности цифровых данных; • Настройка параметров; • Верификация модели (проведение на модели вычислительных экспериментов и сопоставление результатов с результатами реальных эмпирических исследования); Настроенная на конкретные данных компьютерная реализация модели, информация про её свойства
9 Разработка плана проведения компьютерного моделирования Набор данных для конкретного вычислительного эксперимента
10 Проведение системного вычислительного эксперимента Набор данных - результат вычислительного эксперимента
11 Анализ результатов моделирования, интерпретация полученных данных Графическое\табличное представление обработанных данных
12 Интерпетация результатов исследования и формулирование выводов Результат сравнительного анализа модельных и реальных данных
В случае удовлетворительных результатов, полученных с помощью математического моделирования, созданная модель рекомендуется для дальнейшего использования при исследовании аналогичных процессов, явлений или систем. Этот алгоритм может также применятся для создания упрощенных моделей, ограничиваясь этапами 1-6.
Таким образом плюралистический подход может применяться как на этапе выбора и описания содержательной модели (этап 2), так и на этапе постановки математической задачи (этап 5). Очевидно, что использовании разных содержательных моделей, соответствующие формальные модели будут различными. Важно понимать также, что при формализации содержательной модели возможны разные варианты упрощений, что может быть причиной использования различных форма-лизаций одной содержательной модели.
Выводы и предложения. Существует 4 подхода к созданию содержательных моделей социо-экономических процессов: физиколистический, экономический, психологический и социологический. Принято считать, что физиколистический подход или «модели с нулевым интеллектом» лучше подходит для исследования критических состояний системы.
Модели разделяют на описательные и пред-писательные. Цели создания описательных моделей - познавательная деятельность и улучшение измерений, а предписательные модели используются для прогнозирования и принятия решений.
Под термином «модель» следует понимать набор гипотез и допущений о свойствах объекта. Под термином «прогноз» - последствия того, что у системы при определенных условиях есть ожидаемое поведение. Надежность прогноза зависит и от представлений экспертов о возможных вариантах поведения системы, так и от качества доступных эмпирических данных.
Высокий уровень неустранимой погрешности измерений, свойственный социальным процессам, делает сложным сравнение эффективности моделей между собой, поэтому в некоторых случаях уместно использование плюралистического подхода - применение нескольких моделей одновременно.
3 типа моделей - качественное описание, детализированные и упрощенные модели можно рассматривать как разные этапы создания компьютерной реализации модели. Плюралистический подход можно применять для разных содержательных моделей и в случае использования раз-
ных вариантов формализации одной содержательной модели.
Список литературы
1 Epstein J. M. Why model? [Электронный ресурс] / Journal of Artificial Societies and Social Simulation 11(4), 12 (2008); - доступ: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/11/4/12.html
2 Helbing D. Pluralistic modeling of complex systems [Электронный ресурс] / Cornell University Library (physics.soc-ph), 16 Jul 2010; - доступ: http://arxiv.org/abs/1007.2818
3 Shannon R.E. Introduction to the Art and Science of Simulation [Текст] / Shannon R.E./ Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference, 1998 - pp. 7-14
4 Каталевский Д.Ю Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении: Учебное пособие. [Текст] / Каталевский Д.Ю/ М.: Издательство Московского университета, 2011 - 304 с.
5 Михайлов А.П. Поведенческие гипотезы и математическое моделирование в гуманитарных науках [Текст] / Михайлов А.П., Петров А.П./ Математическое моделирование том 23, номер 6 , 2011 - с. 18-32
6 Паниотто В.И. Опыт моделирования социальных процессов (вопросы методологии и методики построения моделей) [Текст] / Паниотто В.И., Закревская Л.А., Черноволенко А.В. и др. ; Отв. ред. Паниотто В.И.; / АН УССР. Ин-т философии. - К.: Наукова Думка, 1989 - 200 с.
7 Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. - Изд. 2-е, перераб. и доп. [Текст] / Плотинский Ю.М. / М.: Логос, 2001 - 296 с.
8 Самарский А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. [Текст] / Самарский А.А., Михайлов А.П./ М.: Физматлит, 2001 - 320 с.
