Нетекстовые модели как инструмент верификации данных

Сколь бы совершенны ни были средства логического анализа достоверности данных, однако при условии, что стратегии дезинформации разработаны высококвалифицированными специалистами, располагающими столь же совершенными «электронными помощниками», реальной возможности верификации данных они не предоставляют.

При проведении анализа достоверности данных о состоянии или тенденциях изменения состояния систем в отраслях, не сопряженных с целенаправленным управлением параметрами процесса, либо имеющих систему жестких ограничений, обусловленных спецификой протекания базисных процессов, используются знания о наиболее общих закономерностях, определяющих поведение таких систем. Здесь широко применяются методы: теории вероятностей, математической статистики, формальной логики, теории измерений, а также законы, открытые в частных разделах естественнонаучных дисциплин.

Для таких систем, как правило, существует возможность синтеза модели, учитывающей диапазоны возможных значений и предельные динамические характеристики, на основе применения которой можно судить о достоверности/ошибочности данных, наличии искажений, вызванных теми или иными возмущающими воздействиями.

Ранее, рассматривая вопросы, связанные с моделированием систем, мы указывали, что модель является инструментом проверки гипотез. То есть, модель — это всегда инструмент верификации некоторой совокупности высказываний. Так что, вывод о возможности использования моделей для анализа достоверности сообщений является вполне естественным.

Очень часто, используя модели в реальной жизни, мы даже не задумываемся о том, что это действительно происходит. Многим людям, которым доводилось разрабатывать бизнес-планы, и в голову не приходило, что они занимались моделированием. Бухгалтер, составляющий балансовую отчетность, тоже редко задумывается о том, что он решает задачу оптимизации на достаточно сложной модели. Иными словами, модели — не есть нечто чуждое практике, вопрос лишь в том, сознаем ли мы факт их применения.

Допустим, что некая организация предлагает на сверхвыгодных условиях вложить деньги в «верное» дело. Зачастую наши сограждане, выяснив, сколько просят и что обещают, вкладывают и... теряют. Соображения их таковы: если просят немного, а обещают изрядно, то можно и дать — авось получится? Такой подход представляет собой подмену моделирования примитивным сравнением альтернатив, не учитывающим рисков, связанных с ошибочным выбором. Другое дело — взвешенный подход, связанный с оцениванием производственных затрат, спроса на продукцию, емкости рынка и иных характеристик социально-экономической системы. Объектом риска здесь, являются уже отнюдь не личные сбережения, а корпоративные финансы и ресурсы, соответственно требуется серьезное исследование, стоящее не малых средств. В последние годы в России появилось множество организаций, занятых проведением опросов общественного мнения, в нашу страну пришли и зарубежные фонды и институты, проводящие маркетинговые, социологические и иные исследования, например, Институт Гэллапа. Данные, получаемые в ходе подобных исследований, представляют высочайшую ценность, поскольку позволяют прибегнуть к аппарату математики, теории вероятности и математической статистики, то есть, воспользоваться инструментами повышения объективности выводов, вырваться из цикла эмоциональной вовлеченности и здраво оценить ситуацию.

Модели аналитические и имитационные, полунатурные и натурные, модели реального времени и допускающие временное масштабироване — значение их в том, что они являются инструментом «выращивания» нового знания, причем знания более «дешевого», нежели знание, полученное ценой полномасштабного эксперимента.

Проблема состоит в том, что затраты на синтез адекватной модели иногда оказываются сопоставимы с ценой ошибки. Поэтому, руководители часто отказываются от моделирования, забывая о том, что в случае ошибки средства просто теряются, в то время, как затраты на моделирование аккумулируются в модели. Модель-то остается и может быть использована вновь!

Проводя исследования в различных системах, сталкиваясь с разными по своей природе процессами, аналитик выбирает наиболее пригодный для решения задач анализа инструментарий исследования. Например, для моделирования результативности рекламной кампании, зачастую используется математический аппарат теории клеточных автоматов, аналогичный математический аппарат используется и в многоуровневом маркетинге (с линейной и нелинейной системой перераспределения прибыли). В других случаях оказывается эффективен математический аппарат теории линейного программирования. Однако единственное, ради чего используются все эти изощренные математические средства — это проверка истинности или ложности некоторого комплекса суждений.

Неслучайно в конце этой книги мы поместили приложение «Вариант организации процесса перспективного планирования на примере плана USAF-2025» — там наглядно показана процедура построения дерева целей и задач для дальнейшего перехода от качественных оценок к оценкам количественным. Как только мы получаем модель, использующую некоторую метрику, пригодную для сравнения альтернатив, мы получаем инструмент, обеспечивающий возможность аргументированной оценки утверждений на основе вычисления логических переменных.