социальное прогнозирование. Министерствообразованияинауки
 Скачать 0.9 Mb.
|
|
Глава 2. Методологический анализ и оценка применяемых способов составления социальных прогнозов Таблица 3 Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования Методы индивидуальных экспертных оценок основаны на максимальной возможности использования индивидуальных способностей эксперта и незначительной степени психологического давления на него. Малопригодны для прогнозирования наи- более общих стратегий развития ввиду ограниченности знаний одного эксперта по смежным областям знания, развитию теории и практики отдельных сфер деятельности. Наимено- вание Основные характеристики Специфика применения Преимущества Недостатки Метод опро- сов типа " интервью " Предполагает непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос- ответ», то есть беседу, в ходе которой иссле- дователь ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития объек- та в соответствии с заранее разработанной программой опроса. Дает возможность в короткий период времени получить экспертные оценки по изучаемому во- просу (проблеме). Незначительное психологическое давление на экспер- та. В значительной степени зависит от способности экспер- та давать экспром- том заключения по различным вопро- сам. Аналити- ческий ме- тод, включая докладную записку и морфологиче- ский анализ Длительная и тщательная самостоятель- ная работа эксперта по анализу тенден- ций, оценке состояния и путей развития исследуемого объекта с использованием всей доступной информации об объекте. Собственные суждения эксперт оформляет в виде докладной записки. Морфологический анализ предполагает упорядоченное рассмотрение объекта (про- блемы) и выявление новых решений на базе полученного множества вариантов реализа- ции составных частей объекта с учетом его строения (морфологии). Психологическое давление на экспер- та минимально. Позволяет получить большое число воз- можных решений по любой изучаемой проблеме при срав- нительной легкости процедуры целевого поиска. Субъективность оценки эффективно- сти того или иного варианта решения проблемы. Трудоемкость пере- бора всех возмож- ных вариантов ре- шения проблемы. 73 2.2. Характеристика способов получения прогнозной оценки развития и состояния социального объекта ... Наимено- вание Основные характеристики Специфика применения Преимущества Недостатки Метод гир- лянд случай- ностей и ас- социаций Перенесение признаков случайных объек- тов, а также элементов генерируемых по ним гирлянд ассоциаций на исследуемый объект, его аналоги и их сочетания с после- дующим анализом полученных комбина- ций и отбором рациональных вариантов. Относится к стратегии ненаправленного, свободного поиска новаторских решений на основе генерируемых ветвящихся потоков новых понятий и признаков, свободных ас- социаций и попыток получения значимых полезных сочетаний (комбинаций). Позволяет получить практически нео- граниченное число идей. Прост и досту- пен, способствует развитию памяти, воображения, со- образительности и гибкого мышления. Снимает инерцион- ность воображения, может использо- ваться в качестве вспомогательного на этапе генериро- вания идей. Применим для срав- нительно узкого круга несложных поисковых задач. Дает практически неограниченное число идей, но не содержит гарантий их пригодности и качества. Метод ана- логий и ассо- циаций Предназначен для активизации творческо- го мышления и получения дополнительной информации об объекте при поиске новых идей и решений. Приемы аналогий являются средством вы- явления и анализа знаний об объекте, его структуре, функциях и свойствах, а также средством получения новых представлений о нем в виде гипотез. Приемы ассоциаций – эффективный психо- логический способ преодоления инертности мышления при научном поиске (в основе находится способность человеческого моз- га генерировать свободные и направленные ассоциации). Естественность и до- ступность для освое- ния и применения. Дает возможность получения допол- нительной инфор- мации об исследуе- мом объекте при проведении как не- направленного, так и направленного поиска новых ре- шений. Невысокая резуль- тативность по соот- ношению числа по- лезных новаторских идей к их общему количеству. Продолжение табл. 3 74 Глава 2. Методологический анализ и оценка применяемых способов составления социальных прогнозов Продолжение табл. 3 Методы коллективных экспертных оценок основаны на выявлении обобщенного коллективного мнения экспертов о перспективах развития исследуемого объекта, которое принимается в качестве решения проблемы. Областью их применения является прогноз НТП, определение его основных направлений, темпов и его последствий в различных сферах жизнедеятельности, а также различные модели развития социально-экономических систем, оценка изменений их параметров под влиянием НТП и мероприятий, прежде всего организационно-правового и финансово-экономического характера. Наимено вание Основные характеристики Специфика применения Преимущества Недостатки Метод «кру- глого стола», или метод ко- миссий Специальная комиссия, входящая в состав «круглого стола» и состоящая из специалистов разных областей знания, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования от- дельных индивидуальных мнений и выработки единого коллективного мнения. Обсуждение обычно протекает в режи- ме свободной публичной дискуссии. Используется фор- м ализованный ин- струментарий опроса экспертов, что позво- ляет задать необходи- мую исследователю логику и позволяет сравнивать отдель- ные мнения экспер- тов между собой. Эксперты в своих суж- дениях изначально ори- ентированы и руковод- ствуются логикой ком- промисса, что увеличи- вает риск получения ис- каженных результатов. На их суждения может влиять авторитет от- дельных участников. Метод коллек- тивной генера- ции идей, или метод «мозго- вого штурма» Направлен на активизацию творче- ского процесса генерации идей путем реализации определенных правил ор- ганизации, проведения и оценки его результатов. Выдвижение новых идей протекает лавинообразно: идея, выска- занная одним из членов группы экспер- тов, порождает либо творческую, либо критическую реакцию, после чего пу- блично обсуждается. Для устранения психологических пре- пятствий творческому поиску, вызы- ваемых критикой, а также преодоле- ния инерционности и стереотипности мышления, в основу положен принцип разделения во времени процессов гене- рации идей и их критическая оценка. Прост и доступен для освоения и примене- ния. Привлекателен для специалистов- участников «мозго- вого штурма», по- скольку дает возмож- ность учета и макси- мального использо- вания индивидуаль- ных способностей и черт характера. Об- ладает высокой про- изводительностью как по общему коли- честву идей, так и по числу новых. В силу сложившегося правила запрета на кри- тику, во-первых, нет гарантий получения качественно новых и конструктивных идей, во-вторых, возможно получение неконкрет- ных решений. 75 2.2. Характеристика способов получения прогнозной оценки развития и состояния социального объекта ... Продолжение табл. 3 Наимено вание Основные характеристики Специфика применения Преимущества Недостатки Метод дель- фийского ора- кула, или ме- тод Дельфи Самый распространенный из способов коллективных экспертных оценок. В основу положена идея о потенци- альной возможности самообучения экспертов при проведении заочного опроса. Отличительные особенности: 1) полная заочность и анонимность опроса; 2) многотурность процедуры опроса; 3) использование результатов предыдущего тура опроса; 4) расчет статистической характеристики группового ответа. Сам опрос заключается в анкетиро- вании экспертов с помощью серии анкет (опросных листов), в которые включены не только вопросы, но и информация специалистов группы (относительно степени согласованно- сти мне ний членов группы), а также доводы, представленные ими. Проводится, как правило, в 3–4 тура с обязательной обработкой результатов каждого тура и информированием о них экспертов. В первом туре опроса эксперты дают свои ответы без аргу- ментирования. Ответы обрабатываю т - ся, выявляются среднее и крайнее мнения, которые экспертам сооб- щаются. Во втором туре эксперты Позволяет повы- сить низкую эффек- тивность разовых опросов экспертов. Гарантирует со- блюдение аноним- ности экспертов- респондентов, тем самым повышая ве- роятность получе- ния истинного мне- ния каждого за счет нивелирования дав- ления со стороны других экспертов. Позволяет эксперту соотносить собствен- ную позицию с груп- повой экспертной оценкой. О с обенно пригоден для составления краткосрочных п р огнозов и пред- сказания локальных событий. Возможно использование для долгос рочного, ком- плексного или гло- бальн ого социаль- ного предвидения Достаточно трудна процедура разработки опросных листов: мак- симальная точность достигается за счет громоздкого стиля из- ложения, как правило, вызывающего отрица- тельную реакцию экс- пертов. Большие затраты вре- мени и средств на каж- дый цикл получения от- ветов экспертов, а так- же на промежуточную обработку большого объема экспертной ин- формации и подготовку статистической харак- теристики результатов групповых ответов. Прямая зависимость качества оценки от ква- лификации экспертов. 76 Глава 2. Методологический анализ и оценка применяемых способов составления социальных прогнозов Наимено вание Основные характеристики Специфика применения Преимущества Недостатки пересматривают и, при желании, из- меняют ответы, данные ими в первом туре, с объяснением того, почему они это сделали. Последние два тура ана- логичны. Такая процедура позволяет экспертам учесть обстоятельства, ко- торыми они пренебрегали или о кото- рых не были осведомлены. Итоговой статистической характери- стикой группового ответа выступа- ют медиана и две квартили , то есть значения, оценки которых одной по- ловиной членов группы были больше него, а другой – меньше (или в виде двух чисел, которые по величине оце- нок отделяют внутрен нюю половину участников группы от внешних чет- вертей). с целью повышения надежности прогно- зов. Окончание табл. 3 77 2.2. Характеристика способов получения прогнозной оценки развития и состояния социального объекта ... Методы трендового моделирования Методы трендового моделирования противоположны ин- туитивным методам прогнозирования и основываются на следующих основных допущениях: во-первых, на том, что неизвестен ни один из внутренних механизмов развития объекта; во-вторых, что условия, определяющие поведение объекта в прошлом, какими бы они ни были, определяют характер его поведения и в будущем. В научной литературе данную группу методов обычно определяют как «методы рационального и явно сформированного прогнозирования», включающие в себя прежде всего методы экстраполяции и интерполяционные методы. Суть метода экстраполяции состоит в построении динами- ческих (статистических или логических) рядов показателей исследуемого объекта с возможно более ранней даты в про- шлом (горизонта ретроспекции) до даты упреждения в буду- щем (горизонта проспекции) на основе наличия временного сдвига информационных потоков на выходе по отношению к информации на входе процесса прогнозирования (рис. 7). Рисунок 7 Характеристика информационных входов и выходов процесса прогнозирования Процесс прогнозирования Ретроспекция Проспекция Объект Фон Горизонт ретроспекции Горизонт проспекции Объект Фон Объект Фон Глубина ретроспекции Глубина проспекции Прошлое Настоящее Будущее 78 Глава 2. Методологический анализ и оценка применяемых способов составления социальных прогнозов При этом временные ряды представляются в виде суммы детерминированной (регулярной) составляющей, обычно называемой трендом, и стохастической (случайной) составляющей, относящейся к прогнозному фону. Тренд здесь характеризует основную закономерность движения во времени, существующую динамику развития объекта в целом, в некоторой степени свободную от случайных воздействий. Этапами экстраполяции выступают: 1. Выбор оптимального вида функции, наилучшим образом описывающей динамический ряд (тренд). Для этого его обрабатывают, сглаживают и выравнивают (иногда определяют функции дифференциального роста, производят формально-логический анализ процесса). 2. Расчет коэффициентов выбранной экстраполяцион- ной функции методом наименьших квадратов и его модифи- кациями, в частности методом экспоненциального сглажи- вания, суть которых – поиск коэффициентов модели трен- да, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда, что описывается следующей формулой: S = ∑ (ŷ i – y i ) 2 → min, где ŷi – расчетные значения тренда; yi – фактическое значение ретроспективного ряда. Модель тренда может быть описана как: y = f (x i , a 1 , a 2 , ... a k , t), где xi – независимые переменные; a 1 ... a k – параметры модели; t – время. Нахождение параметров модели, удовлетворяющих условию S (min), требует равенства нулю первых производных величин по каждому из коэффициентов a i Решением полученной системы уравнений с k неизвестными определяются значения коэффициента a i Для повышения точности экстраполяции могут использо- ваться специальные приемы. Например, экстраполируемая часть общей кривой развития может быть скорректирована с учетом реального опыта функционирования какого-либо 79 2.2. Характеристика способов получения прогнозной оценки развития и состояния социального объекта ... объекта, выступающего аналогом и опережающего в своем развитии объект прогнозного исследования. 3. Оценка точности и достоверности прогноза: – средняя относительная ошибка оценки mλ = 1 / n∑ (y i – ŷ (x i ) * 100) / y i ; – среднее линейное отклонение B = (∑ | y i - ŷ(x i ) |) / √n (n – 1), где n – число наблюдений. Наиболее давняя гипотеза будущего – это представление о нем как о прямом и непосредственном продолжении на- стоящего. На предположении о неизменности или хотя бы относительной стабильности наличных тенденций развития базируются все приемы экстраполяции. Экстраполировать- ся могут и тенденции, формулируемые на описательном уровне, но чаще всего это делается относительно статиче- ски складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик явлений. Степень реальности получаемых прогнозов и мера до- верия к ним здесь в решающей степени обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» сущности рас- сматриваемого объекта. Важным методическим обстоятельством рассматривае- мой группы методов прогнозирования является выбор со- отношения глубины ретроспекции экстраполируемой тенденции (базы экстраполяции) и глубины проспекции , в частности – возможность их уравнивания (А.С. Консон) или выбор глубины проспекции равной 1/3 отчетного ряда данных (В.А. Лисичкин). Последнее предложение представ- ляется наиболее приемлемым, хотя обосновано оно преиму- щественно эмпирически. Полезным ориентиром и в этом случае будет предварительная, качественная оценка ста- бильности развития явления и характера определяющих его закономерностей. Для доказательства обычно используют в качестве пред- посылки инерционность прогнозируемого объекта. Счита- 80 Глава 2. Методологический анализ и оценка применяемых способов составления социальных прогнозов ется, что в больших социальных системах изменения про- исходят сравнительно медленно, поэтому можно ожидать, что ошибки экстраполяции за малые отрезки времени будут незначительными. Однако такая предпосылка не является достаточно обоснованной. Отметим, что для прогноза часто бывает интересным и важным не столько предсказание кон- кретного значения изучаемого объекта в какой-то определен- ный период времени, сколько своевременность фиксирования объективно намечающихся сдвигов и выявление закономер- ных изменений в тенденциях его развития. Подлинно научное отношение к экстраполяции тенденций ничего общего не имеет с фатализмом и слепым преклонением перед статистической оценкой. Даже дальняя экстраполяция до так называемых «точек абсурда», то есть до наступления реально невозможных ситуаций, не такое уж бессмысленное занятие, если ее результаты рассматривать не как собственно прогноз, а как свидетельство более или менее остро назрев- ших потребностей изменить сложившееся ранее направле- ние развития. Кроме того, при экстраполяции совокупности взаимосвязанных параметров имеется возможность оценить чувствительность конечных данных к равным по масштабу изменениям отдельных параметров. На основании получен- ных таким образом сведений формулируются прогнозные ре- комендации по управлению процессом развития. Если рассматривать экстраполяцию не как самоцель, а как начало анализа тенденций и процесса прогнозиро- вания, то следует признать, что возможности трендового моделирования весьма многогранны, а практика прогно- зирования на его основе весьма обширна. Остановимся кратко на последовательности действий ис- следователя при экстраполировании тенденций развития объекта: а) четко определить задачи, сформулировать гипотезы о возможном развитии объекта, проанализировать фак- торы, стимулирующие или препятствующие этому, выявить оптимальный вид экстраполяционной функ- ции и допустимый горизонт проспекции; б) обосновать систему параметров, унифицировать раз- личные единицы измерения, относящиеся к каждому параметру в отдельности; 81 2.2. Характеристика способов получения прогнозной оценки развития и состояния социального объекта ... в) собрать и систематизировать необходимые эмпириче- ские данные, проверив их на однородность и сопо- ставимость; г) выявить тенденции или симптомы изменения изучае- мых параметров в ходе статистического анализа и не- посредственной экстраполяции данных. Основные характеристики и специфика применения наи- более распространенных методов трендового моделирова- ния представлены в табл. 4. Несмотря на существующие преимущества, трендовое моделирование или кривые роста и тенденций часто опреде- ляют как «наивные методы». Их «наивность» основана на ранее названных допущениях, согласно которым действия прогнозируемого объекта должны отвечать предположению строгой инерционности его развития, которая, в свою оче- редь, должна быть представима в виде переноса некоторых прошлых тенденций в будущее. Отметим, что подобный, временной, перенос прошлых усредненных показателей тенденции может: – при краткосрочном прогнозировании привести к тому, что останутся неучтенными необычные, не- стандартные отклонения по обе стороны от тенден- ций; – при средне- и долгосрочном прогнозировании, вслед- ствие использования достаточно высокого уровня агре- гирования, привести к недоучету изменений структу- ры самого объекта. Аналитические модели Изначально моделирование как метод познания окру- жающего мира зарекомендовал себя в естественных и тех- нических науках. Но, по мнению многих авторов (В.И. Па- ниотто, В.А. Ядова и др.), прогнозирование не имело бы большого значения без использования аналитических (причинно-следственных) моделей, отображающих пред- ставления о внутреннем механизме действия и структуре изучаемого объекта, о тех основных эндогенных и экзоген- ных переменных, которые влияют на его состояние и ди- намику развития. |