Лекции.Орг


Поиск:




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.

Д

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.

 

В

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.





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-12-07; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 549 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Логика может привести Вас от пункта А к пункту Б, а воображение — куда угодно © Альберт Эйнштейн
==> читать все изречения...

784 - | 785 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.011 с.