- •Введение
- •1. Возникновение и развитие системных представлений
- •1.1. Предварительные замечания
- •1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •Системность и алгоритмичность
- •1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •Анализ и синтез в познании
- •Эволюция взглядов на системность мышления
- •1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •Вся природа системна
- •Системы как абстракция
- •Свойства любых систем
- •1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Системность как объект исследования
- •Первые шаги кибернетики
- •Тектология богданова
- •Кибернетика винера
- •Попытки построения общей теории систем
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •2. Модели и моделирование
- •2.1. Широкое толкование понятия модели
- •Развитие понятия модели
- •Модель как философская категория
- •2.2. Моделирование - неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •Цель как модель
- •Познавательные и прагматические модели
- •Статические и динамические модели
- •2.3. Способы воплощения моделей
- •Абстрактные модели и роль языков
- •Материальные модели и виды подобия
- •Знаковые модели и сигналы
- •2.4. Условия реализации свойств моделей
- •2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •Конечность моделей
- •Упрощенность моделей
- •Приближенность моделей
- •Адекватность моделей
- •2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •Истинность моделей
- •Сочетание истинного и ложного в модели
- •2.7. О динамике моделей
- •Сложности алгоритмизации моделирования
- •Естественная эволюция моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •3. Системы модели систем
- •3.1. Множественность моделей систем
- •3.2. Первое определение системы
- •Проблемы и системы
- •Сложности выявления целей
- •3.3. Модель "черного ящика"
- •Компоненты "черного ящика"
- •Сложности построения модели "черного ящика"
- •Множественность входов и выходов
- •3.4. Модель состава системы
- •Компоненты модели состава
- •Сложности построения модели состава
- •3.5. Модель структуры системы
- •Отношения и структуры
- •Свойство и отношение
- •3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •Структурная схема как соединение моделей
- •3.7. Динамические модели систем
- •Отображение динамики системы
- •Функционирование и развитие
- •Типы динамических моделей
- •Общая математическая модель динамики
- •Заключение
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •4. Искусственные и естественные системы
- •4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •Структурированность естественных объектов
- •Субъективные и объективные цели
- •4.3. Различные классификации систем
- •Классификация систем по их происхождению
- •Типы переменных системы
- •Типы операторов системы
- •Типы способов управления
- •4.4. О больших и сложных системах
- •Ресурсы управления и качество системы
- •Различение больших и сложных систем
- •Другие подходы к понятию сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •5. Информационные аспекты изучения систем
- •5.1. Информация как свойство материи
- •5.2. Сигналы в системах
- •Понятие сигнала
- •Типы сигналов
- •5.3. Случайный процесс - математическая модель сигналов
- •Непредсказуемость - основное свойство сигналов
- •Классы случайных процессов
- •5.4. Математические модели реализации случайных процессов
- •Моделирование конкретных реализации
- •Некоторые модели ансамбля реализации
- •5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •Частотно-временное представление сигналов
- •Дискретное представление сигналов
- •5.6. Энтропия
- •Понятие неопределенности
- •Энтропия и ее свойства
- •Дифференциальная энтропия
- •Фундаментальное свойство энтропии случайного процесса
- •5.7. Количество информации
- •Количество информации как мера снятой неопределенности
- •Количество информации как мера соответствия случайных объектов
- •Свойства количества информации
- •Единицы измерения энтропии и количества информации
- •Количество информации в индивидуальных событиях
- •5.8. Об основных результатах теории информации
- •Избыточность
- •Скорость передачи и пропускная способность
- •Кодирование в отсутствие шумов
- •Кодирование при наличии шумов
- •Пропускная способность гауссова канала связи
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •6. Роль измерений в создании моделей систем
- •6.1. Эксперимент и модель
- •Классическое представление об эксперименте
- •Современное понятие эксперимента
- •6.2. Измерительные шкалы
- •Шкалы наименований
- •Порядковые шкалы
- •Модифицированные порядковые шкалы
- •Шкалы интервалов
- •Шкалы отношений
- •Шкалы разностей
- •Абсолютная шкала
- •Согласование шкалы с природой наблюдений
- •О других шкалах
- •6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •Понятие расплывчатости
- •Основные понятия теории расплывчатых множеств
- •6.4. Вероятностное описание ситуации. Статистические измерения
- •Понятие случайной неопределенности
- •О природе случайности
- •Статистические измерения
- •6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Классификационные модели
- •Числовые модели
- •Особенности протоколов наблюдений
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Выбор (принятие решений)
- •7.1. Многообразие задач выбора
- •Выбор как реализация цели
- •Множественность задач выбора
- •7.2. Критериальный язык описания выбора
- •Выбор как максимизация критерия
- •Сведение многокритериальной задачи к однокритериальной
- •Условная максимизация
- •Варианты оптимизации при разноважных критериях
- •Выбор между упорядочениями
- •Поиск альтернативы с заданными свойствами
- •Нахождение паретовского множества
- •7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •Способы задания бинарных отношений
- •Отношения эквивалентности, порядка и доминирования
- •Об оцифровке порядковых шкал
- •7.4. Язык функций выбора
- •Функции выбора как математический объект
- •Ограничения на функции выбора
- •7.5. Групповой выбор
- •Описание группового выбора
- •Различные правила голосования
- •Парадоксы голосования
- •7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •Задание неопределенности с помощью матрицы
- •Критерии сравнивания альтернатив при неопределенности исходов
- •Общее представление о теории игр
- •7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •Статистические решения как выбор
- •Общая схема принятия статистических решений
- •Понятие об основных направлениях математической статистики
- •Правила "статистической техники безопасности"
- •7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •Многокритериальный выбор в расплывчатой ситуации
- •Некритериальные задачи расплывчатого выбора
- •7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •Достоинства оптимизационного подхода
- •Ограниченность оптимизационного подхода
- •7.10. Экспертные методы выбора
- •Факторы, влияющие на работу эксперта
- •Методы обработки мнений экспертов
- •Метод "делфи"
- •7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •Пакеты прикладных программ для выбора
- •Базы знаний, экспертные системы
- •Системы поддержки решений
- •7.12. Выбор и отбор
- •Повторный выбор
- •Основные идеи теории элитных групп
- •Процедура "претендент- рекомендатель"
- •Процедуры "прополка" и "снятие урожая"
- •Процедура "делегирование"
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Декомпозиция и агрегирование как процедуры системного анализа
- •8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •Сочетание анализа и синтеза в системном исследовании
- •Особенности синтетических методов
- •8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •Содержательная модель как основание декомпозиции
- •Связь между формальной и содержательной моделями
- •Проблема полноты моделей
- •8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Компромиссы между полнотой и простотой
- •Типы сложности
- •Алгоритм декомпозиции
- •8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •Эмерджентность как результат агрегирования
- •8.5. Виды агрегирования
- •Конфигуратор
- •Агрегаты-операторы
- •Классификация как агрегирование
- •Функция нескольких переменных как агрегат
- •Статистики как агрегаты
- •Агрегаты-структуры
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •9. О неформализуемых этапах системного анализа
- •9.1. Что такое системный анализ
- •Разнородные знания и системный анализ
- •Системный анализ как прикладная диалектика
- •9.2. Формулирование проблемы
- •Превращение проблемы в проблематику
- •Методы построения проблематики
- •9.3. Выявление целей
- •Опасность подмены целей средствами
- •Влияние ценностей на цели
- •Множественность целей
- •Опасность смешения целей
- •Изменение целей со временем
- •9.4. Формирование критериев
- •Критерии как модель целей
- •Причины многокритериальности реальных задач
- •Критерии и ограничения
- •9.5. Генерирование альтернатив
- •Способы увеличения числа альтернатив
- •Создание благоприятных условий
- •Способы сокращения числа альтернатив
- •Мозговой штурм
- •Синектика
- •Разработка сценариев
- •Морфологический анализ
- •Деловые игры
- •9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •Трудности алгоритмизации системного анализа
- •Компоненты системных исследований
- •9.7. Претворение в жизнь результатов системных исследований
- •Внедрение результатов системного анализа в практику
- •Необходимость методологии внедрения
- •Рост и развитие
- •Условие добровольности участия в анализе
- •Роль отношений между участниками анализа
- •Проблемы и способы их решения
- •Роль этики в системном анализе
- •9.8. О специфике социальных систем
- •Несводимость социальных законов к биологическим и физическим
- •Существуют ли исторические закономерности?
- •"Мягкая" методология в системном анализе
- •Согласие при разногласиях
- •Учитывать будущее
- •Неожиданность как следствие сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
-
"Мягкая" методология в системном анализе
Дадим краткий обзор современного состояния методологии, разрабатываемой в прикладном системном- анализе специально для рассмотрения проблем, возникающих в социальных системах.
Исходным пунктом является признание того факта, что в отличие от технических систем, которые "есть только то, что они есть, и не могут быть ничем иным", социальная система есть суперпозиция индивидуальных ее видений каждым участником социума. Вельтаншауунг (видение мира) каждого индивида придает тому, что он видит вокруг себя, свой индивидуальный смысл, в соответствии с которым индивид и строит свое поведение. В результате, по выражению П. Чеклэнда, социальная система не задана априори, существует не в готовом, "данном виде"; это скорее процесс, в ходе которого непрерывно меняющееся сообщество постоянно воссоздается его членами.
Такой взгляд на социосистемы диктует остальные особенности методологии, начиная с самой постановки проблемы. В отличие от технических систем, проблемы которых - это то, что непосредственно подлежит решению, даже явно сформулированная проблема в социосистеме -это то, что еще подлежит изучению, предварительной структуризации. Иначе говоря, возможна "ошибка третьего рода"-можно начать решать "не ту" проблему.
Слабая структурированность социопроблем диктует резкое повышение требовательности к всесторонности, полноте, цельности и гармоничности системного исследования. Это находит выражение в специальных приемах.
Во-первых, конкретизируется, как следует выявлять "заинтересованные стороны", т.е. всех участников проблемной ситуации. Обязательно включение в этот список как индивидов и организаций, страдающих в данной проблемной ситуации, так и, наоборот, получающих блага от нее; далее следует учесть всех, кто представляет собой активные силы в случае внесения изменений в существующую ситуацию; и, конечно, отдельно и специально нужно рассматривать организации и лиц, обладающих наибольшей властью среди сторон, вовлеченных в проблемную ситуацию (например, владельцев участвующих систем). Даже при таких, достаточно конкретных, рекомендациях эта работа не является простой. Из опыта системного анализа широкое признание получили рекомендации включать в число заинтересованных сторон также тех, кто по любым причинам не имеет возможности выразить свою причастность к проблемной ситуации, но окажется непосредственно задетым результатами ее изменения. К числу "нашумевших" примеров этого относятся:
учет "интересов" маленькой рыбки, обитающей в реке, на которой планировалось строительство плотины; включение в число участников проблемной ситуации прошлых и будущих поколений человечества. Рассмотрение интересов будущих поколений на таких реальных примерах, как проблема "что делать с радиоактивными отходами?" и т. п., привело У. Черчмена к идее о возможности интерпретации общественной морали как формы соблюдения, интересов будущих поколений. В статье "Философия сложности" (в кн. "Future Research", H. Linstone, W. Simmonds (Eds.),Addison - Wesley, London, 1977, pp. 82 - 90) он пишет: "Что все "холистические" исследователи делают действительно полезного сегодня в нашем мире. так это то, что они заставляют нас уделять внимание будущим поколениям, делая это нашей моральной обязанностью. И это очень серьезно. Когда-то в молодости меня мучил вопрос "Что такое мораль?" Я пришел к выводу, что морально то, что будущие поколения попросили бы нас делать, если бы они могли к нам обратиться. Я думаю. что голос моральной критики сегодня и является голосом будущих поколений, поскольку многое из того, что мы замышляем сегодня, будет иметь последствия для будущих поколений. Возьмем производство ядерной энергии и его отходы. Сейчас мы не знаем, что делать с этими отходами. Захоронение их в шахтах уже не представляется хорошим решением. Некоторые считают, что их надо вывезти в Антарктику и закопать в снег. Есть и такое предложение: раз уж мы не знаем, что делать с отходами, почему бы не забросить их на орбиту и предоставить какому-нибудь сообразительному инженеру будущего позаботиться о них. Пусть они ломают голов'у, что делать с нашими отходами! Это является вполне реальным использованием космоса. Я считаю это явно аморальным. Это аморально потому, что будущие поколения скорее всего попросили бы нас не делать этого, будь у них возможность говорить с нами. Может быть нам и придется сделать это, но по крайней мере мы должны признать, что при этом мы поступим аморально".
Заканчивая обсуждение этапа выявления участников проблемной ситуации, подчеркнем, что сложность его выполнения связана с необходимостью глубокого изучения данного социума, так как многие из существенных связей в нем далеко не очевидны, а иногда и тщательно скрываются.
Второй прием, способствующий полноте восприятия и описания социосистемы, состоит в том, чтобы строить и использовать не какую-то одну, а одновременно несколько ее моделей, различающихся качественно, и даже противоречивых. Это оказывается эффективным и для понимания природы некоторых чисто физических объектов (вспомним корпускулярную и волновую теории света; квантовую механику), а при изучении социообъектов это является просто обязательным.
Множественность совместно рассматриваемых моделей "встроена" как в методику внешнего, так и внутреннего описания проблемной ситуации на всех уровнях рассмотрения. На самом верхнем уровне, как бы определяя, с каких точек зрения мы будем смотреть на все в ходе системного исследования, мы должны выбрать конфигуратор, т.е. набор качественно различных языков описания. Фактически выбор языка для включения его в конфигуратор определяет характер моделей, которые будут строиться средствами этого языка. Сейчас вряд ли возможно дать более четкие рекомендации по выбору конфигуратора, кроме того, что набор языков должен быть "необходимым и достаточным" для целей анализа.
Множественность моделей рекомендуется и на следующих уровнях описания социального явления. В качестве наглядного примера можно привести рассмотрение Дж. Эллисоном Кубинского ракетного кризиса. В своем исследовании он строил модели трех типов:
"квази-технологическая" модель (нация рассматривается как единое целое, выдвигаются альтернативные решения, целевые критерии для их оценки, поиск наилучшей альтернативы и т. д.);
модель "организационного процесса" (рассматриваются вовлеченные в ситуацию организации, учитываются их обычные процедуры действия, их цели и т. д.)',
модель "бюрократической политики" (взгляд на проблему с точки зрения личностей руководителей, каждого со своими интересами, мнениями, стилем поведения в конфликтах и переговорах).
Как видим, в данном случае были выбраны модели, описывающие ситуацию на разных уровнях: государство в целом - отдельные государственные структуры - конкретные политические лидеры.
Подобная множественность моделей носит "сквозной" характер, присутствует на всех этапах и уровнях системного анализа. Возникает вопрос: можно ли предложить полный список типов моделей, придерживаясь которого в каждом исследовании, было бы реально рассчитывать на требуемую полноту?
П. Чекленд предлагает в качестве такого набора моделей список, мнемоническая аббревиатура которого в английском оригинале выглядит как CATWOE. Буквам С, А и О соответствуют упомянутым выше обязательным членам списка заинтересованных сторон: страдающим и выигрывающим от проблемной ситуации (Customers), активным силам в функционировании системы и в устранении проблемы (Actors), владельцам проблемосодержащей и проблеморазрешающей систем (Owners). В описании должна быть дана также модель окружающей среды (Environment) - прежде всего в виде ограничений, накладываемых на систему извне (правовых, экономических и пр.) Далее предлагается давать достаточно полное описание процессов преобразования (Transformation) входов системы в ее выходы, перечисляемые конкретно.
Наконец, требуется дать ту картину мира (Weltanschauung), которая придает смысл функционированию исследуемой системы; это, в частности, может потребовать изучения систем ценностей определяющих лиц в системе. Например, важно определить, чьим интересам более всего предано лицо, принимающее решение: человечества в целом, собственного народа, членов своей организации, своего ближайшего окружения, своей семьи или только своим собственным? Ведь от этого будет кардинальным образом зависеть характер принимаемых им решений.
Как видим, CATWOE представляет собой структурную схему исследуемой системы. Правда, для реализации этого потенциала требуется соблюдать дополнительные требования. К их числу относится требование следования законам диалектики. Например, если в рассматриваемой модели отсутствуют противоречивые элементы, то модель может оказаться неполной, поскольку в реальном (моделируемом) объекте такие элементы обязательно присутствуют (это положение является одним из законов диалектики). Более того, в полном соответствии с диалектикой будут одновременно использованы противоречащие друг другу модели одной и той же системы!
Особенностью всей методологии системного анализа является преобладание синтетического подхода над аналитическим. Эта специфика существенно усиливается в той части методологии, которая направлена на работу с социальными системами. Здесь приходится быть особенно внимательным относительно воспитанного в нас, как бы само собой разумеющегося, предположения, что отдельная часть системы остается тем же, чем она была и в составе системы. Дисциплинарная структура наших знаний образует как бы "интеллектуальные полочки", по которым следует раскладывать получаемые новые знания. В противоположность этому системное мышление имеет холистический характер, система постоянно рассматривается как нечто единое, целое. Бесперспективно решать любую проблему в отрыве от остальных: например, политика в любой области - будь то энергетика, связь, транспорт, оборона, сельское хозяйство - в реальности оказывается в сильной зависимости от политики в области образования. Невнимание к проблемам образования может свести на нет любые усилия по решению проблем в других областях.