ГЛАВА 3 ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ПОЛИТОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ПОЛИТИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ
3.1 Сбор статистической информации об общественном мнении и взглядов, разделяемой основной массой населения:
Телефонный опрос
Известно, что уровень телефонизации растет, в некоторых странах семьи имеют более одного номера. Это позволяет исследователям все чаще прибегать к телефонным опросам. Среди преимуществ телефонного опроса перед личным интервью (меньшая стоимость, большая оперативность, конфиденциальность и, следовательно, искренность ответов, обеспечивающие в конечном итоге большую стандартизацию процесса сбора данных) – и большая стандартность в способе доставки данных, если интервьюер работает на компьютере. Но одновременно с ростом телефонизации отмечается и рост числа лиц, использующих определители номера и автоответчики, и это обстоятельство представляется значительным препятствием для контакта с респондентами. Отметим, что симпатии большинства людей склоняются в пользу персональных интервью, в то время как почтовые и телефонные опросы оцениваются ими более сдержанно. [10]
Самозаполнение на компьютере
Все большее число лиц овладевают компьютерной грамотой и располагают компьютерами. Значит, у исследователей появляется все больше возможностей чаще обращаться к компьютеру при сборе данных, тем более что при этом значительно облегчается их (данных) обработка. Весьма широко прибегают к такому его использованию социологи, психологи, политологи, медики, юристы, многие другие специалисты. Сам по себе компьютер уже не пугает и не раздражает респондентов, что существенно упрощает процедуру и получения, и ввода данных.
Технология проведения опросов в Интернет-форумах или телеконференциях относительно проста и не требует больших временных и финансовых затрат. Информация собирается на протяжении определенного промежутка времени. Для этого необходимо найти телеконференции с интересующей исследователя аудиторией. Целесообразно какое-то время следить за дискуссиями отобранных телеконференций, затем принять активное участие в них. После этого можно поместить в телеконференции вопросы, на которые исследователь ожидает получить ответы. Желательно размещать не весь опросник, а только его часть (ключевые вопросы). На полную анкету, которая расположена на Web-сайте, дается ссылка. Респонденты, как правило, охотнее принимают участие в таких опросах. При этом возможны определенные проблемы: искажение информации, неадекватное реагирование, не заполнение полного текста анкеты. Указанная технология хороша в случае, когда для опроса привлекается группа экспертов. Чаще используются открытые вопросы, требующие самостоятельного ввода ответов. Респонденты охотно дают свои ответы и комментарии в телеконференциях, они бывают полнее, чем при традиционном опросе. Данный метод актуален при исследовании политической культуры выборщиков, установлении количества респондентов поддерживающий кандидата.
Также существенен вопрос о конфиденциальности. Люди, предпочитающие "безлюдные" технологии и обращающиеся к ним в качестве респондентов, меньше волнуются по поводу конфиденциальности и анонимности их ответов, чем те, кто работает на бумаге [2, c. 4].
3.2 Построение политологических моделей развития и поведения общества:
Для разработки компьютерных моделей используются три подхода. 1) Программирование компьютерной модели, используя языки программирования, например: С++, DELPHI, LISP, PROLOG, языки моделирования Smalltalk, Tcl и Tk, MIMOSE и т.д. 2) Использование специализированных стандартных компьютерных "оболочек" для построения компьютерных моделей и проведения имитацинного моделирования, например, язык программирования и среда моделирования SWARM, CORMAS. 3) Использование средств имитационного моделирования, включенных в стандартные математические компьютерные системы, например, MATLAB (версия 6.5), МАТНЕМАТIСА (версия 4.2) и т.д. Применяются специализированные компьютерные системы для построения и обучения "нейронных" сетей и проведения моделирования, например, NeuroSolution, NeuroShell, BrainMaker.
Модели Global World (глобальный мир), основанные на парадигме Equation-Based Modeling, исследуют механизмы возникновения и динамики глобализации, неравенства регионов мира, миграции, урбанизации, демографической, экономической, политической, социокультурной динамики развития человечества и т.д. Здесь используются и более простые компьютерные модели, в частности, геоинформационные системы, предназначенные для имитационного моделирования явлений, приуроченных к географическому пространству, например, моделирования военных конфликтов. В последние годы в имитационном моделировании Global World начинают применяться модели парадигмы Multi-Agent-Based Simulations (MABS) в интеграции с геоинформационными моделями. Компьютационная политология предлагает плодотворные компьютерные модели для изучения глобального мира, позволяющие получить принципиально новые теоретические и эмпирические результаты, используемые на практике ООН [2, c. 133].
Модели Small Worlds (маленькие миры) служат имитации возникновения и изменения социальных явлении в системах, состоящих из небольших подсистем. Наиболее известны среди этого вида моделей имитационные модели Social Networks (социальных сетей), клеточные автоматы, модель Изинга – разновидность модели клеточных автоматов с наличием глобального порога функционирования, предназначенная для имитации образования подгрупп в социальных сетях. Программирование моделей Small Worlds осуществляется с помощью специальных языков программирования, например, для программирования модели Изинга используют специальный язык и среду имитационного моделирования Moduleco.
"Нейронные сети" можно представить как множество нелинейно-взаимосвязанных и параллельно функционирующих нейронов, которые можно содержательно интерпретировать как индивидов, группы, организации, страны или регионы мира, непосредственно ненаблюдаемые социальные "факторы" и т.д., каждый из которых имеет определенный уровень активации. В литературе, посвященной использованию "нейронных" сетей в социальных науках, приводятся описания и примеры прогнозов явлений, процессов и систем, например, моделирование развития политических процессов и трансформации политической культуры в современном мире. Процесс обучения "нейронных" сетей хорошо имитирует процессы адаптации и оптимизации в сложных социальных системах. "Нейронные" сети позволяют описывать, моделировать и прогнозировать эмпирические данные: количественные, качественные и данные смешанной природы, часть из которых количественные, а часть качественные.
Практика показала, что трудно, иногда невозможно разработать функционирующую компьютерную модель на основе какой-либо классической политологической теории. Анализ проблемы показал, что классические политологические теории и теоретические понятия политологии часто не отвечают критерию конструктивности, принятому в компьютерной политологии. В них используются понятия, трудно поддающиеся операционализации, а также нечеткие и неопределенные термины, смысл которых меняется в ходе рассуждения, понятия с эмоциональным содержанием. Часто отсутствует связь между принципами, законами и эмпирическими фактами, существует пренебрежение критерием точной эмпирической проверки теории, гипотез и прогнозов и т.д. Для решения данной проблемы в компьютерной политологии используют гибридные компьютерные модели, в которых одновременно применяются отдельные элементы классических политологических теоретических моделей, эмпирических моделей и моделей из других областей знания, что приводит к терминологической мультипарадигмальности компьютерной политологии. Другой методологической проблемой является проблема синтеза компьютерных моделей, например, проблема диффузии и социальных сетей для имитационного моделирования динамики этих сетей. Проблемой также является сравнение результатов, получаемых с помощью различных компьютерных моделей, например, моделей военных конфликтов GeoSim и FEARLUS, клеточных автоматов, "нейронных" сетей и генетических алгоритмов, что необходимо для более обоснованного подтверждения содержательных результатов. Перспективы в решении данных проблем специалисты связывают с разработкой систем искусственного социального интеллекта и с развитием политологической теории.
Использование имитационных компьютерных моделей в политологии показало, что большинство политических систем являются сложными. Здесь речь идёт о не количестве элементов и связей в политической системе и сложности её прогнозирования, а о более принципиальном вопросе. Сложность выражается в том, что политическую систему можно описать только с помощью столь же сложного описания, а более простые описания неполны и в силу этого неадекватны. Иными словами, минимальное количество параметров в компьютерной модели для описания сложных политических систем может быть равно количеству параметров самой политической системы. В этой связи возникают проблемы увеличения быстродействия компьютеров для проведения имитационного моделирования сложных политических систем в приемлемое время. Прогресс в решении данной проблемы специалисты связывают с разработкой систем Artificial Social Intelligence (искусственный социальный интеллект). В этой компьютерной системе общество, организации, индивиды представлены как интеллектуальные «агенты», обладающие знаниями, эмоциями и способные к самообучению. Системами искусственного интеллекта оснащаются традиционные компьютерные модели социальных сетей, клеточных автоматов, «нейронных сетей».
|
