Методика экспертных оценок В. Б. Тихомирова 1 страница

Наряду с методикой ситуационного анализа, хотелось бы обратить внимание на еще один вариант получения экспертных заключений. Он связан с работами отечественного исследователя В. Б. Тихомирова и чрезвычайно интересен в силу доступности техники, сочетающей качественные и количественные оценки ситуации. Описание методики содержится во многих авторских публикациях, однако эмпирические иллюстративные материалы обычно затрудняют ее целостное восприятие, В этой связи следует остановиться на некоторых общих характеристиках методической процедуры, которая заключается в поэтапной фиксации количественных показателей интенсивности распределения важнейших характерных признаков составных элементов системного объекта.

Применение методики предполагает следующие процедуры:

■ построение общего проблемного графа ситуации;

■ оценку соотношения политических сил акторов;

■ формулирование гипотетических вариантов развития ситуации;

■ оценку вероятности отдельных вариантов развития событий с учетом интересов различных акторов и их возможностей влияния на события в желаемом направлении.

Простейшим примером перехода от качественных к количественным показателям, который применяется экспертами в рамках приведенной методики, является определение относительной значимости того или иного фактора в комплексе взаимосвязанных переменных. Так, если влияние партии на избирателей, по заключению экспертов, зависит от массовой социальной базы, материальных ресурсов, уровня внутренней организации, политической программы, популярности лидера, возможностей коалиционного взаимодействия и т.д., то экспертам предлагается исходить из того, что общий потенциал участника избирательной борьбы составляет единицу (100%), а значимость отдельных переменных должна быть оценена в долях от этой величины.

Исследовательская техника, аналогичная методике В. Б. Тихомирова, предлагается и в некоторых зарубежных публикациях конца 90-х годов для изучения процессов политической нестабильности в условиях полиэтничных государств.

Экспертные оценки как особый вид прикладной аналитической методики очень привлекательны своей оперативностью и результативностью. Будучи по своей сути междисциплинарными и требуя даже в случаях качественных описаний четких количественных характеристик, они стимулируют творческий процесс и, что немало важно, с энтузиазмом воспринимаются молодыми специалистами. В этой связи применение различных вариантов методики экспертных оценок в исследовании политических ситуаций и процессов может рассматриваться как перспективное направление прикладного анализа проблем, характеризующихся высокой степенью неопределенности. Однако необходимо учитывать, что на основе экспертных заключений все же не удается полностью преодолеть элементы субъективизма, гарантировать абсолютную адекватность выводов, проводить полноценную верификацию, а главное — осуществлять надежное долгосрочное прогнозирование. Поэтому даже при соблюдении достаточной корректности применения того или иного варианта экспертных оценок материалы, полученные на их основе, необходимо рассматривать с учетом заключений, подготовленных другими способами.

Но все эти недостатки методики относительно нивелируются за счет одного самого существенного достоинства: экспертные оценки дисциплинируют мышление и акцентируют проблему человеческого фактора как информационного ресурса особого рода.

Ключевые понятия

Граф — конечная совокупность множества точек (вершин). Некоторые из вершин графа соединены линиями, и эти соединения называются ребрами. Если каждые две вершины соединены ребрами, такой граф называется полным. Каждый граф можно представить в евклидовом пространстве множеством точек, которые соединены множеством линий, соответствующих ребрам. В трехмерном пространстве можно представить граф таким образом, что линии не пересекаются зо внутренних точках. Графы часто используются для логических проблем, включающих задачи перебора вариантов экспертных решений.

Древо — производное понятие из теории графов. Дерево — это связанный, но неориентированный граф, не содержащий циклов (обратных соединений). Дерево не имеет кратных ребер и петель.

Задачи экспертизы — в задачи работы экспертной комиссии часто входит не только (а иногда не столько) оценка имеющихся ситуаций (объектов, факторов), но и имитационное построение самих ситуаций. Например, эксперты могут составить несколько сценариев развития той

или иной ситуации в зависимости от определяющих внешних факторов. Эти сценарии могут рассматриваться как экспертно созданные ситуации.

Критерий — решающее правило, определяющее выбор альтернатив. Известно несколько статистических критериев, позволяющих оценить степень определенности заключения. Однако часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда разные, хотя и обоснованные критерии приводят к различным результатам.

Нормирование — производится на основании учета мнения эксперта о значимости каждого оцениваемого фактора относительно других факторов, составляющих предмет анализа.

При наличии большого числа альтернатив (более семи) применение метода последовательных сравнений становится чрезмерно трудоемким.

Проблема — ситуация, в которой имеется два состояния: существующее и предлагаемое, или желательное. Таким образом, каждая проблема характеризуется необходимостью изменения состояния, а решение на основе экспертных оценок устанавливает, каким образом будет совершен переход от существующего состояния к предполагаемому.

Ранжирование — представление объектов в виде последовательности в соответствии с убыванием их предпочтительности. Ранг (балл) — это показатель, характеризующий порядковое место оцениваемого объекта или явления в группе других объектов (явлений), обладающих существенными для оценки свойствами. Обычно наиболее предпочтительному объекту присваивается первый ранг, а наименее предпочтительному — последний. Ранговые оценки имеет смысл сравнивать только по отношению «больше—меньше», «лучше—хуже». Порядковая шкала, получаемая в результате ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов числу ранжированных объектов.

Ситуационный анализ — процедура проведения экспертного совещания по актуальной политической проблеме в соответствии со специальными правилами организации обсуждения и обобщения результатов.

Сравнение. Когда необходимо более точно установить соотношение между сопоставляемыми объектами (факторами), то для оценки предпочтения может быть использован метод сравнений. При этом проводится следующая процедура: 1) объекты располагаются в порядке их важности (как и при ранжировании); 2) наиболее важному объекту приписывается оценка, равная единице, а остальным (соответственно степени их важности) — оценки между нулем и единицей; 3) далее оценка первого объекта сравнивается с суммой оценок всех остальных объектов и при необходимости корректируется таким образом, чтобы она была заключена между несколько большей суммой всех остальных объектов и несколько меньшей суммой всех остальных объек-

тов без некоторого количества самых менее значимых; 4) далее про цедура пункта 3 повторяется для объекта 2, но без объекта 1 до тех пор, пока не будет оценен предпоследний объект. Статистический анализ — собирательное понятие для ряда математичес ких приемов обработки количественной информации, основные теп деиции распределения показателей и степень корреляции между от дельными показателями.

Шкала — средство измерения, позволяющая соотнести некоторые признаки с числовыми характеристиками. Основные шкалы, используемые в практике измерений, можно подразделить на следующие классы: 1) номинальные шкалы — моделируют отношения типа «равен ство—неравенство» (например, внутриполитические—международные проблемы, вооруженные столкновения—политические декларации);

2) порядковые шкалы (числовые, ординарные) позволяют сравнивать
обсуждаемые величины в терминах «больше—меньше», «лучше—хуже»,
«быстрее—медленнее», примером порядковой шкалы могут выступать
различные рейтинги. Разновидностью порядковой шкалы является так
называемая процентная, или относительная, шкала (па сколько %);

3) интервальные шкалы — измеряют, на сколько и во сколько раз
различаются изучаемые величины (доход на душу населения, пере
стрелки, имевшие место в течение месяца, обмен дипломатическими
посланиями в текущем году по сравнению с предыдущим). Все типы
шкал могут служить мерами оценки показателей поведения исследуе
мых объектов.

Эксперт — лицо, готовящее или принимающее решение в условиях неопределенности; эксперт должен быть признанным авторитетом в проблемной области.

Экспертиза — проведение группой экспертов измерения некоторых характеристик для подготовки принятия решения. Отличительная особенность экспертизы как процедуры измерения состоит в том, что в качестве приборов выступают люди (либо потому, что сами объекты или их характеристики субъективны, либо потому, что пока просто не существует объективных приборов измерения этих характеристик).

Экспертная оценка — авторитетное мнение эксперта по какой-либо проблеме, находящейся в сфере его компетенции. Экспертная оценка с методической точки зрения всегда является вариантом измерения, которое стремится к максимально возможной точности.

Вопросы и задания для обсуждения

1. Какова роль экспертных заключений во внутриполитической и внешнеполитической практике?

2. Какие виды экспертных оценок и направления их использования вам известны?

3. Назовите основные этапы прикладного политического исследования на основе применения экспертных оценок.

4. Представления о каких количественных процедурах обработки данных необходимы организаторам экспертного совещания?

5. Охарактеризуйте экспертное совещание как особый вид коллективной экспертизы в сфере политической практики (подготовка, правила организации и проведения).

6. Расскажите о ситуационном анализе в сфере политической практики (подготовка, правила организации и проведения).

7. Предложите несколько возможных тем ситуационного анализа для проведения в рамках учебного процесса и примерный сценарий его проведения.

Литература

Основная

Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Экспертные оценки. М., 1978.

Дзлиев А/. //. Информационно-анализирующая система оценки социально-политической стабильное™ в регионе. М., 1992.

Симонов К., Федоров В. Ситуационный анализ: январь—июнь 1997 года — властные структуры федерального центра // Россия: новый этап либеральных реформ. М., 1997.

Ядерная программа КНДР: перспективы развития. Ситуационный анализ. Ноябрь 2003 г., МГИМО(У) МИД РФ под руководством академика Е. М. Примакова// Россия в глобальной политике. 2004. № 1.

Иракский кризис и перспективы урегулирования. Ситуационный анализ. Апрель 2004 г., МГИМО(У) МИД РФ под руководством академика Е. М. Примакова// Россия к глобальной политике. 2004. № 3.

Дополни тел ьная

Акимов В. П. Математика для политологов. М.: МГИМО, 2003.

Жуков А. Д. Системное исследование конкретных ситуаций в международных отношениях с использованием экспертных оценок. М., 1978.

Косолапое її. А. Политика, экспертиза, общество: узлы взаимозависимости // Pro et Contra. 2003. Т. 8. № 2.

Глава 6

ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ В ПРИКЛАДНОМ ИЗУЧЕНИИ ПОЛИТИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ

Интеграция гуманитарного и точного знания. Правила формализации содержательной информации. Количественные методики обработки данных. Динамические модели п изучении комплексных систем. Достоинства и ограничения количественных исследований. Перспективы междисциплинарного подхода.

^ -| Опыт междисциплинарных ^ политических исследований

Ученые-политологи и международники все чаще обращаются к междисциплинарному методическому инструментарию, что позволяет им расширить спектр традиционных аналитических подходов, ориентированных на изучение качественных характеристик различных явлений, и повысить точность прогнозных оценок. Количественные и некоторые другие методы из области естественнонаучных дисциплин давно взяты на вооружение специалистами-гуманитариями, которые во многом опираются на опыт эмпирической социологии. Вместе с тем применение математических средств для прикладного изучения политических отношений является самостоятельной проблемой. Использование количественных показателей и измерений в политических исследованиях неизменно вызывает множество критических замечаний. Противники использования математических средств аргументируют свою точку зрения тем, что политическое поведение не может и не должно изучаться с тех же позиций и теми же способами, которыми изучается природная среда. Несмотря на продолжающуюся дискуссию, пик которой пришелся на 70-80-е годы XX в., количественный подход сохраняет популярность, а проблема использования математики в прикладном изучении политических ситуа-

ций и процессов является одним из ключевых вопросов развития этой области.

Первые массированные попытки использования математики в прикладных политических исследованиях связаны со становлением модернизма как направления научной мысли. Однако достигнутый к 60-м годам уровень применения математических средств явился итогом во многом искусственно форсированного процесса, что привело к завышенным представлениям о возможностях количественных исследований. Необходимо, однако, подчеркнуть и другой аспект проблемы интеграции гуманитарного и точного знания в контексте изучения политики. Как отмечает Т. Саати: «Политика, имеющая дело с проблемами фантастической сложности, нуждается в едином языке... Существует потребность в последовательной и универсальной логике и точных методах для оценки влияния той или иной политики на достижения поставленных целей. Нужно научиться ясно представлять сложные структуры, чтобы принимать правильные решения»¹.

Математические средства, применяемые сегодня в политических исследованиях по страновой и международной проблематике, в подавляющем большинстве случаев были заимствованы из смежных социальных дисциплин, которые, в свою очередь, почерпнули их из естественных наук. Среди математические средств, применяемых сегодня в сфере изучения политики, принято выделять следующие типы: средства математической статистики, аппарат алгебраических и дифференциальных уравнений, средства «нефизического» происхождения — теория игр, моделирование на ЭВМ, информационно-логические системы, «неколичественные разделы» математики.

Исследования на их основе получили серьезную разработку в трудах, прежде всего, американских ученых, а обращение к количественным методам особенно широко апробировалось при анализе предвыборной борьбы и конфликтной проблематики. Однако общее развитие количественных исследований сдерживается недостаточным уровнем теоретических представлений в области политологии, т.е. сугубо гуманитарного знания о состоянии и функционировании политической системы в рамках отдельного государства и системы международных отношений в целом. В то же время применение количественных методов оправдано, так как они, во-первых, позволяют вычленить ранее не очевидные взаи-

мосвязи между субъектами внутриполитических и международных отношений, во-вторых, исключительно важны при определении скрытых ресурсов и возможностей взаимодействия акторов и, в-третьих, необходимы для уточнения альтернатив вероятных сценариев развития обстановки и способов действия.

Следует отметить, что применение количественных методов в исследовании политических процессов осложнено рядом обстоятельств. Большинство существующих политологических концепций и вытекающих из них способов анализа ситуации с трудом поддаются формализации. Кроме того, в такой области знаний, как политология, часто приходится учитывать наличие достаточно большого числа субъективных моментов, объектов, которые не поддаются расчленению, большую степень неопределенности и высокий уровень динамизма. Необходимо также иметь в виду, что в ряде случаев труднопреодолимым препятствием для формулирования корректных выводов может стать недостаток информации.

<~у Квантификация и формализация содержательных моделей политических ситуаций и процессов

Эффективность использования математики в политических исследованиях во многом определяется техникой формализации и квантификации содержательных моделей. В этой связи трансформация вербальной формы информации в графическую и числовую предполагает не только логическую стройность исходных концептуальных построений, но и учет некоторых ограничений: концептуальные модели должны позволять формализовать имеющийся информационный массив до количественно измеряемых показателей; при построении прогнозов на основе использования формализованных методик следует учитывать, что с их помощью можно просчитать лишь ограниченное количество вариантов в строго определенных сферах приложения.

Основными компонентами форматизации с целью последующего применения квантификации, как правило, являются следующие: разработка гипотез и выработка системы категорий; выбор способов получения выводов и логика преобразований теоретических знаний в практические следствия; выбор математического отображения, адекватно применяемой теории.

Следует отметить, что, как правило, наиболее трудно разрешимы проблемы, возникающие при построении системы гипотез и категорий. Гипотеза должна представлять собой такую теоретическую конструкцию, которая, с одной стороны, адекватно отображала бы качественные стороны объекта исследования, а с другой — предусматривала расчленение объекта на формализуемые и измеряемые единицы либо вычленение системы индикаторов, адекватно отражающих состояние объекта и происходящие в нем изменения.

К категориям, применяемым в процессе формализации, также предъявляются особые требования. Они должны соответствовать не только теоретическим подходам и системе гипотез, но и критериям математической четкости, т.е. быть операциональными. Оптимальным вариантом представляется построение категориального аппарата по принципу «пирамиды», чтобы содержание наиболее обобщенных категорий поступенчато раскрывалось категориями, охватывающими конкретные явления, и сводилось бы к категориям, выходящим на количественно измеряемые показатели.

анные, необходимые для прикладного количественного исследования, легче получить и обобщить в области естественных, нежели гуманитарных, наук. Сравнивая эксперименты в физике или химии, где критически важные переменные могут быть точно измерены, а внешние факторы четко зафиксированы, число факторов, влияющих на политическое поведение, столь велико, что выдвигаемые гипотезы могут оказаться недостаточно полными. Кроме того, гуманитарные исследования обычно включают большое число переменных и, как правило, лишь небольшое число изученных примеров, что осложняет установление причинно-следственных связей.

Формализация политологических категорий и системы гипотез, построение на этой основе модели ситуации предполагают, что в рамках формального описания необходимо изложить возможно большее число представлений в возможно более емкой форме. На данной стадии важными моментами являются обобщения и упрощение международных процессов и явлений. Наибольшую трудность представляет собой перевод качественных категорий в количественную (измеряемую) форму, который, по существу, сводится к оценке значимости каждой категории. Саму же качественную категорию обычно представляют в виде пространства логических возможностей (разведение крайних точек), что в некоторой степени позволяет преодолеть проблему дискретности

измерений, и на базе сформированных переменных строят ту или иную конкретную модель ситуации.

Таким образом, итогом формализации выступает модель, определяемая парой множеств: множеством переменных-параметров и множеством отношений, связывающих значения этих переменных. В этом качестве модель может служить базисом для решения обычных вычислительных задач. Построение формализованной модели предполагает продолжение исследования путем применения квалифицированных методик, основанных на математических средствах обработки и анализа информации. К наиболее распространенным математическим средствам, применяемым в сфере прикладного анализа внутриполитических и международных отношений, относятся: анализ при помощи простых и сложных индикаторов, факторный анализа, анализ корреляций, регрессий, тенденций, спектральный анализ и экстраполяция.

■ Анализ при помощи простых и сложных индикаторов. Данный метод положен в основу создания большинства современных информационных банков, в которые постоянно вносятся сведения о событиях, происходящих в определенной стране, регионе или мире. Часто одному абстрактному понятию соответствует несколько индикаторов, в таком случае на базе этих простых индикаторов формируется сложный индикатор или индекс.

■ Факторный анализ. Применяется в тех случаях, когда имеются причины для ограничения количества индикаторов (переменных). Основная идея метода заключается в том, что индикаторы, тесно скоррелированные друг с другом, указывают на одну и ту же причину. Среди имеющихся индикаторов при помощи компьютера отыскиваются такие их группы, которые имеют высокий уровень (значение) корреляции, и на их базе создаются так называемые комплексные переменные, которые объединены единым коэффициентом корреляции. Для выполнения какой-либо разновидности факторного анализа необходима ЭВМ со специальной программой, способной на базе индикаторов сформировать факторы.

■ Анализ корреляций. В ряде случаев возникает необходимость доказать наличие или отсутствие зависимости между двумя переменными. При этом первоначальное значение будет иметь сам факт наличия отношений зависимости, а также ее степень. Если исследователь располагает достаточным

объемом информации, то при помощи ЭВМ он в состоянии выяснить наличие корреляции и вычислить ее коэффициент, т.е. степень взаимодействия. На практике задача обычно бывает усложнена тем, что требуется выяснить отношения между тремя, четырьмя и более независимыми переменными либо определить влияние одной переменной или целой группы на другую группу переменных, что значительно усложняет математические расчеты.

■ Анализ регрессий. Данный метод используется в тех случаях, когда необходимо не только выяснить наличие зависимости, но и показать ее характер, т.е. выяснить, что является причиной (независимой переменной), а что — следствием (зависимой переменной). В таких случаях составляется уравнение функциональной зависимости, где х зависим от у с соответствующими коэффициентами регрессии. Регрессия может быть линейной (чем больше х, тем больше у; график выражен прямой, идущей вверх). Таким образом, например, рассчитывается уровень милитаризации — расходы на оборону являются функцией от валового национального продукта. В ряде случаев зависимость бывает непрямой, и тогда мы имеем дело с анализом нелинейных регрессий (т.е. функцией, описывающей более сложные отношения зависимости, график имеет форму параболы).

■ Анализ тенденций используется в основном в прогностических целях для описания будущих отношений причины и следствия (взаимосвязи двух переменных, одна из которых является независимой). Поскольку количественные показатели отношений для характеристики будущего неизвестны, в уравнении регрессии, описывающем их отношения в настоящем, независимая переменная заменяется на время, числовые значения которого в будущем известны. Данный прием имеет свои недостатки, поскольку игнорируются будущие значения показателя причины т, возможность изменения зависимости между переменными. Для анализа тенденции собирают возможно большее число данных с возможно малыми временными интервалами и вычисляют скорость эволюции системы, после чего строят график, на основе которого составляют уравнение регрессии и оценивают его параметры. Далее приступают непосредственно к прогнозу, т.е. вычисляют будущие значения показателя след-

■

ствия с помощью уравнения регрессии, и продолжают график, после чего осуществляют интерпретацию результатов.

и Спектральный анализ. Эта методика показывает фундаментальные колебания в сложных эволюционизирующих структурах, с ее помощью вычисляется частота и продолжительность фазы. Основой метода служит выделение структуры колебательного процесса (например, популярность правительства) и построение графика синусоидальных колебаний. Для этого собирают хронологические данные, вычисляют уравнение колебания и создают циклы, на базе которых строятся графики.

■ Экстраполяция. Методика представляет собой экстраполяцию событий и явлений прошлого на будущий период, для чего осуществляется сбор данных в соответствии с избранными индикаторами по определенным временным промежуткам (неделям, месяцам и т.д.), после этого проводится подсчет среднего значения индикатора, в соответствии с которым строится хронологический график. Как правило, экстраполяция делается только в отношении небольших временных промежутков в будущем, поскольку при более длительном сроке существенно возрастает вероятность ошибки.

Математические подходы в анализе политических отношений используются двояко — для решения тактических (локальных) вопросов и для анализа стратегических (глобальных) проблем. В этой связи математика часто выступает как незаменимый инструмент построения сложных прогностических моделей различного уровня. Эти модели разрабатываются как эмпирические и определяются парой неупорядоченных множеств — множеством переменных-параметров и множеством отношений, связывающих значения выбранных переменных. Математическая модель представляет собой формальный образ реального явления и при определенных условиях может заменять оригинал в компьютеризированном аналитическом исследовании его природы и поведения. Модель может служить основой и для решения обычных вычислительных задач, которые представляют значительный интерес с точки зрения разработки вероятностных сценариев развития политических ситуаций. Например: каким образом данный набор значений одних параметров влияет на значения других, какие значения параметров возможны при данном наборе ограничений, какие сочетания значений параметров являются оптимальными для данного критерия при данном наборе ограничений и т.п. Если исследователь ус-

тоит перед соблазном включить в модель всю доступную ему эмпирическую фактологию и проведет ее предварительную сортировку на релевантную и нерелевантную, то полученные решения будут не только репрезентативны, но и адекватны.

Важным отличием математического способа обработки данных, применяемых в процессе прикладного политического моделирования, является то, что результаты достигаются в ходе долгих формальных вычислений, лишенных самостоятельного смысла. Они, как правило, непредсказуемы и, следовательно, объективны. Субъективность может проявиться на предварительном этапе при построении содержательных гипотез использования количественных измерений и форматизации, но сам математический анализ следствий модели объективен. Однако необходимо учитывать, что «применение количественных методов в социальных науках базируется на создании таких моделей, которые, по своей сути, зависят не столько от абсолютных значений цифр, сколько от их порядка. Такие модели предназначены не для получения численных результатов, а скорее для ответов на вопросы о том, имеет место или нет некоторое свойство, например устойчивость»'.

Все высказанное полностью применимо и к такому направлению моделирования, как построение динамических моделей.

д Динамические модели как средство ^ описания поведения политических систем и субъектов во времени

Методическое обоснование применения динамических моделей в прикладных политических исследованиях связано с усложнением задач комплексного прогнозирования различных аспектов общественного развития. Начиная с 60-х годов XX в. динамические модели, разработанные американскими исследователями, де-факто вошли в спектр научного инструментария, обеспечивающего принятие политических решений. Они етапи применяться для изучения таких сфер, как окружающая среда, энергетика, образование, законодательство, транспорт. Несмотря на неоднозначность достигнутых при этом результатов, динамическое моделирование стало использоваться и в сфере международных исследований.

первые метод построения динамических моделей для исследования международных отношений применил в 40-е годах XX в. Л. Ричардсон, но популярность он завоевал лишь спустя несколько десятилетий. Большинство современных динамических моделей действует на базе модели Л. Ричардсона, рассматривавшего соперничество европейских государств перед Первой мировой войной. В 60-е годы XX в. был сделан следующий шаг в динамическом моделировании перспектив мирового развития. Американский исследователь Д. Форрестер ввел в методику динамического моделирования такое понятие, как учет запаздывания, а также указал на взаимное влияние параметров друг на друга (обратные связи). Модель Д. Форрестера — это система 114 взаимосвязанных уравнений.