Теоретические (общенаучные) методы научного исследования.

Важнейшими операциями здесь выступают анализ  и синтез, абстрагирование и идеализация, аналогия, индукция и дедукция, моделирование.

Индукция и дедукция были кратко рассмотрены нами ранее. Обратим к остальным теоретическим методам исследования и приведем их краткое описание.

Анализ  – это операция мысленного расчленения целого (вещи, свойства, процесса ) на составные части с целью их отдельного изучения.  

В каждой отрасли науки анализ приобретает свою конкретизацию. Так, существуют конкретные методы математического, химического, социального анализа.

Аналитический метод получил свое развитие и в некоторых философских школах. В науке Нового времени значение аналитического метода было абсолютизировано. Ученые, изучая природу, дробили ее на части и не замечали значения целого, что было результатом господствующего метафизического метода мышления.

Безусловно, анализ занимает важное место в процессе познания, однако, следует понимать, что он является лишь его этапом. Например, сколь бы глубоко ни были изучены свойства химических элементов, по этим сведениям нельзя судить о разнообразных веществах, состоящих из их различного сочетания.

При изучении объекта как единого целого нельзя ограничиваться изучением только его составных частей. Поэтому метод анализа дополняется другим методом – синтезом, который является прямо противоположной анализу операцией. 

Можно сказать, что по своему существу анализ и синтез представляют собой две стороны единого аналитико-синтетического метода познания.  

В процессе синтеза происходит соединение в единое целое составных частей изучаемого объекта, расчлененных в результате анализа. Благодаря этому возможно дальнейшее изучение объекта уже как единого целого. При этом синтез не означает простого механического соединения, он раскрывает место и роль каждого элемента, устанавливает их взаимосвязь. Таким образом, он позволяет понять подлинное диалектическое единство изучаемого объекта.

Важную роль в процессе научного исследования играют абстрагирование и идеализация.

Абстрагирование (лат. abstractio -отвлечение) является процессом мысленного выделения, вычленения интересующих исследователя признаков, свойств, отношений изучаемого объекта и одновременного отвлечения от других свойств, признаков, отношений, которые в данном исследовании представляются несущественными. 

Главной проблемой абстрагирования является выявление того, какие из рассматриваемых признаков, свойств, отношений являются существенными, а какие несущественными, второстепенными. Этот вопрос решается по-разному исходя из конкретных задач исследования.

Абстрагирование позволяет глубже понять объект исследования и  в определенной степени лежит в основе развития любой науки.   Отвлечение от единичного, случайного, несущественного и одновременное выделение общего, необходимого позволяет приходить к образованию понятий, без которых невозможно функционирование никакой науки. Действительно, дать определение - значит отбросить несущественное для определения сущности.

Результат абстрагирования – это различного рода абстрактные понятия и категории (развитие, противоречие и др.) и их системы (математика, логика и др.). 

Конечно, переход от чувственно-конкретного к абстрактному связан с некоторым упрощением действительности. Однако, благодаря этому процессу, исследователь получает возможность понять сущность изучаемого объекта. Формирование научных абстракций не есть конечная цель познания, так как представляет собой лишь средство познания конкретного. Абстрагирование выступает как начальный шаг научного познания, далее должен следовать процесс восхождения от абстрактного к конкретному.

Отметим, что с абстрагированием тесно связано обобщение – установление общих свойств и признаков предмета.

Идеализация (от греч. образ, идея) считается разновидностью абстрагирования, хотя, с учетом ее значимости и специфики, целесообразно рассмотрение идеализации как относительно самостоятельного метода. В процессе идеализации осуществляется предельное отвлечение от реальных признаков, свойств, отношений объекта с одновременным введением в содержание объекта признаков, свойств, отношений, отсутствующих в действительности.

В результате создается так называемый идеальный объект (материальная точка, абсолютно черное тело, идеальный газ и др.), которым оперирует теоретическое мышление в целях познания реального объекта. Идеальные объекты неосуществимы в действительности, но они всегда являются отражением существующих в реальности предметов и явлений, служат средством их анализа и построения теоретических представлений.

В отличие от процесса абстрагирования, создающего мысленные абстракции, не обладающие никакой наглядностью, идеализация допускает элемент чувственной наглядности, что оказывается очень важным для реализации метода мысленного эксперимента.

Мысленный (идеализированный) эксперимент заключается в мысленном рассмотрении различных положений, ситуаций, позволяющих обнаружить определенные признаки и свойства исследуемого объекта. В этом заключается сходство мысленного эксперимента с реальным. Кроме того, мысленный эксперимент всегда выступает в роли предварительного идеального плана реального эксперимента. Но, в отличие от реального эксперимента, в мысленном эксперименте исследователь оперирует не материальными объектами, а идеализированными объектами, причем само оперирование происходит лишь в сознании исследователя.

Мысленный эксперимент оказывается незаменимым в тех случаях, когда при исследовании определенных явлений, ситуаций, проведение реальных экспериментов оказывается невозможным. В целом, получаемые на основе мысленного эксперимента теоретические построения позволяют эффективно исследовать реальные объекты и явления.

В качестве примера можно привести мысленные эксперименты Галилео Галилея, приведшие к открытию закона инерции. Ведь закон инерции (об этом писал А. Эйнштейн) нельзя вывести из реального эксперимента, его можно получить лишь умозрительно. 

В настоящее время данный научный метод используется в экономике, демографии и социологии. Широкое распространение получили эксперименты, в которых используются математические модели экономических, демографических и социальных процессов и которые осуществляются с помощью ЭВМ, позволяющих работать одновременно с различными комплексами факторов, взаимодействующих или связанных между собой. Особым видом мысленного эксперимента являются и сценарные разработки возможного развития хода событий.

В процессе познания применяется и такой прием, как аналогия – вероятное умозаключение о сходстве объектов в каком-либо признаке на основании установленного их сходства в других признаках. Действительно, новое может быть осмыслено, понято только через образы и понятия ранее известного. 

Например, первые самолеты были созданы по аналогии с птицами и воздушными змеями.

На аналогии, общности признаков различных объектов основывается метод моделирования, при котором объект исследования замещается другим объектом, находящимся в отношении подобия к исходному объекту. В этом случае  первый объект называется оригиналом, а второй – моделью. Знания, полученные при изучении модели, по аналогии переносятся на оригинал.

Применение метода моделирования удобно в случаях, если изучение оригинала невозможно или затруднительно, связанно с большими затратами или риском. В зависимости от средств построения модели различают и различные виды моделирования. Широкое распространение сегодня получает компьютерное моделирование, использующее специально создаваемые в исследовательских целях программы. Компьютерное моделирование включает в себя и основывается на использовании математического и логического моделирования.

Более подробно вопросы моделирования систем различной природы будут рассмотрены нами в следующей теме.

 

2.5. Моделирование систем различной природы.

Понятие модели и моделирования.

При изучении систем различной природы исследователь сталкивается с проблемой их отображения, а также использования в познавательной и практической деятельности.

Объект фиксируется терминами языка, отображается на бумаге чертежами, графиками, фотографиями, уравнениями и формулами, а также макетами, механизмами, устройствами. Потом эти отображения применяются для научного исследования (например, наблюдения, эксперимента) либо для практической деятельности.

Отображения объектов называются моделями, процесс их создания – моделированием, а использование, соответственно, в науке называется модельным исследованием (модельным экспериментом, модельным наблюдением) и модельной практикой в практической деятельности.

Создание аналогов, выполняющих роль заместителей, в той или иной сте­пени копирующих или воспроизводящих оригинал, необходимо для исследования, поскольку проведение непосредственного экс­перимента часто очень дорого или просто невозможно.

Уже накопился значительный опыт и успех в области моде­лирования в различных сферах деятельности человека. Напри­мер, сцена театра — модель жизни. В литературе писатель Л. Н. Толстой [30] на бумаге мастерски смоделировал различные об­разы героев во взаимодействии в самых разных условиях жиз­ни войны и мира. В качестве удачной и очень известной моде­ли в художественной литературе описан образ Шерлока Хол­мса, поскольку он достаточно точно воссоздавал и предугады­вал поведение персонажей как в прошлом времени, так и в будущем. К создателям подобного рода моделей относятся так­же Нострадамус [31], Мессинг [32], Ванга [33].

В физике - всемирно извест­ная модель атома Н. Бора [34], а в химии - периодическая система Д. И. Менделеева [35] являются основами для построения других мо­делей, позволяющих воспроизвести и объяснить механизмы раз­вития физико-химических процессов в различных материаль­ных конструкциях, например, функционирование микросхем или взрывы в бомбах.

Алгоритм моделирования в общем виде выглядит следующим образом:

1. Выявление проблемы.

2. Формулировка цели.

3. Постановка задачи.

4. Определение методов решения.

5. Построение модели.

6. Исследование по модели.

7. Принятие решения.

8. Выполнение решения.

9. Оценка результата.

Последовательность моделирования представляет собой ите­ративную процедуру, которая предусматривает и позволяет про­вести коррекцию после каждого этапа и вернуться к любому из предшествующих, а затем продолжить анализ.

В целом поиск оптимальных решений можно свести к двум основным постановкам задач:

1. получение заданного эффекта при минимуме затрат;

2. получение максимального эффекта при за­данных ограниченных ресурсах.

Моделирование дает лицам, принимающим решения (ЛПР), вспомогательный, удобный, простой, быстрый, деше­вый и эффективный инструмент, особенно с использованием ком­пьютеров, позволяющий за секунды осуществить перебор и сравне­ние множества вариантов решения и принять из них лучшее.

Способы построения моделей получили название методов моделирования. Они очень разнообразны. Практически каждая наука имеет свой арсенал методов моделирования.

Понимание моделей в науке отличается известным разбросом. Наиболее краткое, почти афористичное ее определение дал А.И. Уемов [36], который считает, что модель представляет собой систему, исследование которой служит средством получения информации о другой системе.

То есть для системного анализа важны модели как инструмент познания. Поэтому примем такое определение этого термина: «Модель – это такой материальный или мысленно представляемый (абстрактный) объект, который в процессе исследования замещает объект – оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале».

Необходимым и достаточными признаками модели являются такие условия:

· между моделью и оригиналом имеется отношение сходства, форма которого явно выражена и точно зафиксирована (условия отражения или уточненной аналогии);

· модель в процессе научного познания является заместителем изучаемого объекта (условие репрезентации);

· изучение модели позволяет получить информацию (сведения) об оригинале (условия экстраполяции).

Модель – это не копия оригинала, а лишь отображение всего существенного с позиций поставленной цели.

Две опасности подстерегают исследователя, создающего модель:

· опасность переусложнения – ввода в модель несущественных факторов (не влияющих на результат) – это засорение модели, отягощение ее. Процесс создания модели в принципе сходен с работой скульптора: «Берем глыбу, отсекаем все лишнее и получаем нужную фигуру».

· опасность переупрощения, то есть опасность исключить из рассмотрения лучшее решение.

По меткому выражению Р. Беллмана [37], «ученый подобно паломнику должен идти прямой и узкой тропой между западнями переупрощения и болотом переусложнения».

Модели систем, позволяющие получить ту или иную обобщенную оценку их структуры и поведения, должны:

· быть достаточно гибкими, для того чтобы можно было включать в них дополнительно ранее неучтенные или вновь появившиеся факторы, то есть осуществлять модификацию (совершенствование) модели;

· сочетать элементы универсализма с возможностями отображения уникальных особенностей конкретных систем;

· допускать разделение модели на части для решения локальных задач в подсистемах рассматриваемого объекта (декомпозицию).

Следует также отметить, что каждая модель создается под определенную исследовательскую задачу и не применима к решению других, какой бы привлекательной модель не была. Распространенный в науке перенос моделей с одной задачи на другую далеко не всегда оправдан и обоснован.

Классификация моделирования.

Мир моделей разнообразен. Он обусловлен ростом многообразия и сложности человеческой деятельности. Для того, чтобы классификация отвечала природе моделей, она должна иметь 3 среза, которые соответствуют природе моделей: отражательность, репрезентация и экстраполяция (табл.1).

Отражательный срез модели характеризуется ее субстанциональностью, то есть той «материей», из которой «сотканы» объекты моделирования, их масштабами, временными характеристиками.

Репрезентационный срез моделирования связан с целями исследования, формой модели, месте ее в познавательном процессе, связи с теми или иными методами науки и т.п.

Экстраполяционный аспект модели заключается в использовании полученных посредством модели знаний, в распространении их на те или иные сферы деятельности человека.

Таблица 1 – Классификация моделей

Основание классификации	Модель
	Вид	Характеристика
Субстанциональный аспект модели