Российская академия наук институт проблем управления им. В. А. Трапезникова
 Скачать 1.88 Mb.
|
|
КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕКРЕАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА Солохин С.С. (Южный федеральный университет, Таганрог) gimu@mail.ru Ключевые слова: регион, рекреация, система, модель, развитие, сценарий На современном этапе развития в России науки, одним из приоритетных направлений в исследованиях перспектив эконо- мического роста в стране являются исследования социально- экономических систем, в т.ч. и рекреационной. Нет сомнений в том, что рекреационная система является не- обходимой как с позиции индивидуума, так и с позиции страны, которая в своем развитии должна позаботиться об охране и вос- становлении трудовых ресурсов общества. Существует дилемма: с одной стороны - существует достаточно обоснованное мнение о социальной значимости рекреационной системы, а с другой - не достаточно отработан подход к анализу ее экономической эффек- тивности, не предложено еще экономико-математической модели взаимодействия с социально-экономической системой региона, позволяющей анализировать различные аспекты этого взаимо- действия и строить в дальнейшем информационную систему под- держки управленческих решений. Это обуславливает актуаль- ность исследования экономических аспектов функционирования рекреационной системы на региональном уровне. Научный и практический интерес к данному объекту исследования, с пози- ций современности, выражен в изучении экономических процес- сов, сопровождающих рекреационную деятельность, их анализе, моделировании, прогнозе и разработке на этой основе обосно- ванных и эффективных управленческих решений по стратегиче- скому развитию рекреационной системы. Когнитивное моделирование положено в основу разработки стратегий устойчивого развития России, работы Коптюга, Мат- 229 росова, Максимова и других, в этой области широко известны. Под устойчивым развитием социально-экономических сис- тем мы понимаем сложное динамическое свойство класса управ- ляемости, сочетающее в себе требования: попадания траектории развития за определенное время в целевое множество состоя- ний; не выхода ее на прогнозном интервале времени из некото- рого множества «безопасных» состояний; почти монотонного возрастания некоторых показателей развития на определенном интервале времени с последующим сохранением их в заданных интервалах допустимых значений; устойчивости программной траектории; гармонизации интересов сторон [1]. Необходимость устойчивого развития Южного федерально- го округа (ЮФО) обуславливается не только необходимостью стабильного функционирования хозяйственного комплекса на территории округа, но и новыми, в том числе, рыночными, тен- денциями. На основе теоретических положений региональной экономики, базисных знаний о социально-экономических сис- темах, и материалов по предметной области из нескольких сот параметров было отобрано 60 пригодных для характеристики экстенсивных, интенсивных и структурных признаков природы, хозяйства и социума в ЮФО. На этом основании была разрабо- тана когнитивная модель (рис.1) взаимодействия рекреационной и социально-экономической систем ЮФО [2,3]. Здоровье населения является стратегически важным усло- вием устойчивого развития страны, и продуктом функциониро- вания рекреационной системы. Возможность рекреационной системы поддерживать эту устойчивость и составлять доходную строчку бюджета делает ее поистине уникальной социально- экономической подсистемой, а ее функциональная структура и взаимосвязи с внешней средой заслуживают исследования. В модель были введены особенности экономического меха- низма ЮФО, структурные элементы промышленного комплек- са, основные элементы и особенности рекреационной системы. Все это добавило адекватности созданной модели. 230 + + - + + + + + + - + + + + + + + + + + + + - - + - + + + + + + + + + + + + + + + + + + - - - - + + Рекреационная система ЮФО Промышленный комплекс ЮФО v2 Состояние природного комплекса v18 v5 Квалификация обслуживающего персонала v3 Состояние МТБ, рекреационной инфраструктуры v4 Качество рекреационных услуг v6 Реклама рекреационных услуг v7 Сотрудничество с турфирмами v57 Спрос на рекреационные услуги v10 Объем реализованных рекреационных услуг v8 Доход от рекреационной деятельности v12 Эффективность функционирования v9 Охрана труда v59 Инновационные технологии v47 Состояние отраселей, инфраструктуры v44 Качество промышленной продукции v58 Спрос на промышленную продукцию v20 Объем выпуска промышленной продукции v19 Доходы промышленности v33 Эффективность функционирования v24 + + Валовый продукт ЮФО v25 Экологическая напряженность v34 Природоохранная деятельность v37 - + Налоги и сборы v28 Консолидированный бюджет ЮФО v30 Доходы населения v31 Инфляция v60 Уровень здоровья населения v13 Уровень жизни населения v32 + + + Продолжительность жизни v14 Устойчивость социума ЮФО v16 Инвестиции v1 + + Экономический потенциал ЮФО v41 Инвестиционный потенциал ЮФО v26 Инвестиционные проекты и предложения v46 + + + Устойчивость хозяйственного комплекса ЮФО v42 Инвестиционная политика v49 Экологическая политика v35 + Устойчивость природной экосистемы ЮФО v40 Устойчивое развитие ЮФО v17 + + + Социальная напряженность v51 - + + Производственный риск здоровья v50 - + - Рис. 1. Когнитивная модель взаимодействия рекреационной и социально-экономической систем ЮФО В модели также нашел отражение комплекс условий фор- мирования устойчивого развития ЮФО. Сценарные условия для исследования были разработаны на основе: анализа социально- экономического развития России за период 2000-2007 гг.; ос- новных направлений социально-экономической политики РФ на долгосрочную перспективу и обобщения прогнозов социально- экономического развития на среднесрочную перспективу. Целью когнитивного моделирования являлось получение новых знаний об особенностях и масштабе взаимодействия рек- 231 реационной и социально-экономической систем ЮФО. Эти зна- ния позволили эффективно управлять этим взаимодействием и предложить комплекс мер по устойчивому развитию ЮФО. Анализ импульсных процессов в модели показал следую- щие результаты моделирования. При поступлении в модель управляющих воздействий: q v1 +1 (реализация инвестиционных проектов), q v2 +3 (комплекс эффективных управленческих ре- шений в «рекреационной системе»), q v13 -1 (ухудшение состоя- ния здоровья населения), q v22 +1 (усиление рыночной конкурен- ции), q v34 +1 (повышенный уровень экологической напряженно- сти), q v37 +1 (усиление природоохранной деятельности), q v39 +1 (рост безработицы), q v51 +1 (повышенный уровень социальной напряженности), q v60 +1 (инфляция) (рис. 2). 1 1 1 2 1 3 2 1 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Ш а г и Рис. 2. Импульсный процесс Комплекс веденных в модель управляющих воздействий, создал сложные условия для функционирования «рекреацион- ной системы», но принятые адекватные меры по стабилизации ситуации (эффективные управленческие решения) позволяют вести речь о том, что в обеспечении «устойчивого развития» ЮФО «рекреационная система» занимает важное место, и изме- нения в ней отражаются на «устойчивости социума» (занятость, доходы, здоровье населения) и «устойчивости природной экоси- стемы», на которые не способна воздействовать «промышлен- ность», поэтому «инвестиции» в «рекреационную системы» вполне целесообразны и необходимы. Видится необходимость в данном случае отслеживать си- туацию и вносить корректирующие воздействия в «рекреацион- ную систему» и «природоохранную деятельность», дабы кон- 232 тролировать развитие ситуации в сценарии. Проведенные сценарные исследования показывают весьма существенную зависимость изменения целевых факторов «эф- фективности функционирования рекреационной системы» и «устойчивого развития ЮФО» от степени от степени комплекс- ного воздействия на управляющие факторы: «рекреационная система», «инвестиции» и «природоохранная деятельность», причем, в некоторых ситуациях, что, возможно, связано с рис- ком, «инвестирование» в «рекреационную систему» не способ- ствует благоприятному развитию ситуации. Выявленные осо- бенности функционирования рекреационной системы позволили сделать вывод о том, что необходимо комплексное внесение управляющих воздействий. В докладе результаты исследований даны кратко и достаточ- но фрагментарно, т.к. целью доклада была иллюстрация основ- ных идей и части результатов, полученных к настоящему време- ни. Литература 1. КУЛЬБА В.В. Сценарный анализ динамики поведения соци- ально-экономических систем. - М.: ИПУ РАН, 2002 2. СОЛОХИН С.С. Применение когнитивного подхода в ис- следовании рекреационной системы региона // Актуальные проблемы экономики: Материалы Известий ТРТУ. - Таган- рог, 2005. - № 5. 3. СОЛОХИН С.С. Моделирование взаимодействия рекреаци- онной и социально-экономической систем региона на основе когнитивного подхода // Труды международной научно- практической конференций «Туризм и Рекреация: фунда- ментальные и прикладные исследования». - М.: МГУ, 2006. 233 КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИЙ ТРЕТЬЕГО СЕКТОРА Шадрикова А.П. (Кафедра публичной политики, ГУ – ВШЭ) ashadrikova@hse.ru Ключевые слова: некоммерческая организация, стратегиче- ское планирование, когнитивное моделирование В странах с рыночной экономикой принято выделять три сектора, из которых к первому относится государство, ко второ- му – коммерческие структуры или бизнес, к третьему - неком- мерческие организации, которые образуются по принципу само- управления и самоорганизации граждан для проведения изменений и защиты интересов в социально-политической сфе- ре. Деятельность некоммерческих организаций (далее – НКО) является результатом выбора заинтересованных сторон, поиска и привлечения ресурсов, как финансовых, так и человеческих. С точки зрения структуры, цели и ресурсы должны быть адекват- ны и сопоставимы, что является необходимостью, но вовсе не достаточностью. Максимальное соотношение целей и ресурсов равно 1 при условии, что ресурсы использованы и цели достиг- нуты [1]. Но в России развитие некоммерческого или третьего сектора характеризуется спонтанностью, когда теоретически деятельность организаций должна представлять собой рабочий процесс с четкой и прозрачной системой целей и задач. В дан- ном случае предполагается наличие стратегии и стратегического планирования. Главное преимущество стратегического планирования со- стоит в допущении сомнения исторической логики развития. Когда анализ внешнего окружения демонстрирует разработка стратегии, создание системы реинжениринга деловых процессов и механизмов быстрой организации цепочек формирования 234 новых ценностей. При такой стратегии деятельности важно учитывать в принятии решении и отрабатывать непредусмот- ренное сложившимися знаниями давление внешнего мира: придумывать оригинальные решения, подключая интуицию, создавая гибкие и быстрые технологии оказания услуг, так как устоявшиеся традиции и стереотипы уже не помогают состав- лять прогнозы и действовать. Для некоммерческих организаций актуальной становится проблема повышения своей значимости не только в публичном (общественном) поле деятельности, но и в политическом. В частности, возникает проблема разработки стратегии по влия- нию на органы власти и повышению активности в процессе выработки и принятия политических решений, а также импле- ментации уже принятых (так называемый общественный / граж- данский контроль). То есть НКО становится не просто актором в политическом сообществе, но и стратегическим субъектом [2, 3, 4], способным определить приоритеты деятельности, будущие тенденции, а также пути реализации поставленных приоритетов. В среде, где остро стоит вопрос доверия между акторами для активного и успешного взаимодействия и развития (в данной работе рассматривается проблема развития НКО), успешен опыт применения схематического когнитивного представления ситуа- ции и ее динамики. Косвенным доказательством такой ситуации служат исследования по проблеме доверия (рис. 1), проведенные Аналитическим центром Юрия Левады в октябре 2006 года * Управленец, лидер, руководитель НКО как и политический менеджер обладает фактически единственным способом оказы- вать воздействие на объект влияния, то есть общественность, власть и бизнес – информационным. * Источник: репрезентативный опрос населения N=3021 чел., октябрь 2006, Аналитический центр Юрия Левады. 235 36% 22% 41% 74% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 1991 2006 Людям можно доверять С людьми надо быть осторожнее Рис.1. Проблема доверия Путем создания определенного информационного поля, на- правляя определенную информацию на группы, можно рассчи- тывать на эффективное пробуждение их интереса, появление стремления присоединиться к организации и взаимодействовать с другими субъектами [5]. В данном случае, когнитивное моделирование рассматрива- ется как компьютерное моделирование ментальных или познава- тельных (когнитивных) процессов. Конструированием таких моделей обычно занимаются когнитивные психологи, объектом исследования которых является человеческое поведение. Когни- тивная психология занимается изучением особенностей органи- зации, динамики и формирования знаний человека об окружаю- щем его мире. Речь идет о поиске познавательных базовых конструкций в мышлении, в рамках которых происходит осмыс- 236 ление реальной информации [6]. Методика когнитивного моде- лирования включает элементы нескольких научных дисциплин. Таким образом, когнитивное моделирование позволяет не только выявить тенденции влияния информационных потоков на процесс формирования решения [7] и последующей выработки стратегии деятельности, но и тенденции развития влияния орга- низации на массы, оптимизации механизмов и технологий во- влечения новых граждан и поиску дополнительных ресурсов. Литература 1. БЬЯНКИ М., КУВШИНОВА М.А., ТАМПЬЕРИ Л., ГЕРЦ И.В. Результаты международного исследования страте- гий и управления некоммерческими структурами // Неком- мерческие организации в России. № 3, 2006. С. 37-48. 2 . ЛЕПСКИЙ В.Е. Становление стратегических субъектов: постановка проблемы // Рефлексивные процессы и управ- ление. 2002. Т.2. № 1. С. 5-23 3. РАЙКОВ А.Н. Самоорганизация в информационном обще- стве// Информационные и телекоммуникационные техно- логии. 2006. № 1. С. 8-12 4. РАЙКОВ А.Н. Самоорганизация в среде «электронного либерализма» // Электронный регион. 2005. № 3. С. 6-8. 5. ПУШКАРЕВА Г.В. Политический менеджмент. М.: Дело, 2002. – 400 c. 6. БОРИШПОЛЕЦ К.П. Методы политических исследований. М.: Аспект-пресс, 2005. – 221 c.. 7. MAKRIDAKIS S. Forecasting, Planning, and Strategy for the 21 st Century. New York: Free Press, 1990. 237 МАТЕРИАЛЫ КРУГЛОГО СТОЛА "КОГНИТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ОБУЧЕНИЕ" INTENTION ESTIMATION AND THE CONCEPT OF COGNITIVE CONTROL Jipp M., Bartolein C., Badreddin E. (Automation Laboratory, University of Mannheim, Germany) mjipp@rumms.uni-mannheim.de, badreddin@ti.uni-mannheim.de Keywords: assistive technology, cognitive modelling 1. Introduction 1.1. Motivation General purpose and assistive devices aim at simplifying every- day issues and in enhancing the quality of life. However, as evalua- tions especially of (powered) wheelchairs demonstrate (see e.g., [1]) the available devices imply serious drawbacks: Users spend months and even years learning how to control the device and are sometimes even unsuccessful. This is the case due to the required high number of input commands and their complex and unintuitive order. Both aspects impose a high cognitive (and sometimes even physical) workload on the user. This is especially evident for electrically powered wheelchairs, which are controlled with speciality controls (e.g., sip-puff devices). Hence, in order to make such devices more usable, the number of input commands needs to be reduced. One way to achieve this is intention estimation. 1.2. State-of-the-art: Intention estimation Approaches to intention estimation can be classified depending on the level of support they offer [2]: First, methods from the field of robotics were adapted to meet the requirements of assistive technol- ogy. These methods only provide support on a very low level. For example, [3] implemented basic behaviours such as wall following. 238 Second, higher level support realised intention estimation on the basis of probabilistic procedures. For example, [4] extrapolated the route indicated by the user’s past input and compared it with poten- tial routes. 2. Problem Statement As demonstrated, insights about the user’s higher cognitive processes have not yet been used in order to implement an intention estimation behaviour. However, it is expected that only an intention estimation behaviour which takes into account the user’s cognitive mechanisms influencing the user’s decision on his/her actions allows implementing a successful and meaningful intention estimation behaviour. For this purpose, a theory of cognitive control is discussed (see Sect. 3.1 and [5]) as well as a way for its implementation (see Sect. 3.2). 3. Solution Approach 3.1. Theory of Cognitive Control Various researchers (e.g., [6]) have distinguished different levels of cognitive control as determining the behaviour of a person in a given situation. While these researchers have used distinct categories of cognitive controls, it is here argued that there is a continuous transition determined by the familiarity of the situation: When confronted with a new situation, no patterns of move- ments are at hand to achieve a goal. Creative behaviour is executed, which will give the actor valuable information about the environ- ment. The execution of such behaviour provides the actor with in- formation, which will be used to build an internal representation of the environment and to complement other sensory (especially visual) information. Based on such an internal map, ways of achieving the goal are worked out. Their effects will be simulated mentally and the supposedly most promising one realised. The feedback from this realisation will be used to choose an- other set of movements, if the original one was a failure. If it was successful, the path from the original state to the desired goal state is 239 strengthened and the – in a cognitive way – highly demanding proc- ess of selecting a suitable activity will be shortened the next time the person is confronted with this situation. Then, the need for applying problem solving and decision making processes is reduced. Instead, the mechanism of choosing an appropriate course of movements will depend on heuristics or rules-of-thumb. These heuristics reflect generalised paths from a current state to the goal state and refer to short-cuts in the process of decision making. If the execution of the action is successful, the path from the current to the goal state will be further strengthened. The only required cognitive effort refers to adapting the parameters of the chosen action, so that it is successful. With further practice, the action looses even this cognitive com- ponent of adaptation and can be implemented in a routinized way without investing cognitive effort. This means that the human being directly perceives the way of achieving the goal state successfully and can directly implement this required set of movement. 3.2. Application of the Theory on Cognitive Control on the Problem of Intention Estimation On the basis of the outlined theory, intention estimation behav- iour will be realized in the following manner (see Fig. 1): An algorithm will be used, which judges the familiarity of the situation. Such a judgment can be based on the number of times the user has been confronted with the same or a very similar situation. For this purpose, methods for classifying the situations can be ap- plied. The output of this algorithm is the relevance of the different levels of intention estimation. The relevance reflects the probabilities of the different cognitive mechanisms being applied by the user for choosing the most appropriate action in a given situation. This is the case, as the cognitive mechanisms underlying action selection depend on the familiarity of the situation (see Sect. 3.1). An intention estimation behaviour is implemented, which is based on probabilistic methods (see e.g. [4]). This reflects the cogni- tive mechanisms applied by the user in very familiar situations. Then, simple sensory-motor patterns (routinised behaviour) guide behav- iour. This Level 1 Probabilistic Intention Estimation Behaviour gives 240 as an output the estimated intention, the quality of the estimation and its relevance. A Level 2 Intention Estimation Behaviour is implemented which reflects the rule-based mechanisms of choosing appropriate move- ments, when heuristics are available in a given situation. These rules map the sensory input to patterns of movements and allow adjusting the movements to achieve the given goal. Methods which can be used for realization can be based on the Adaptive Character of Thought – Rational theory (ACT-R, e.g., [7]). Fig. 1. Block diagram of the intention estimation behaviour Level 3 Intention Estimation Behaviour will mirror the human decision making and problem solving mechanisms in order to esti- mate the user’s future behaviour. For this purpose, e.g., graph theory will be used in order to reflect the current state of the environment, the goal state and potential transmissions or intermediate states. A state can be transformed into another state on the basis of actions. Such a cognitive map can be used for scenario modelling: Possible ways for achieving the goal state can be identified and their costs estimated (e.g., on the basis of the number of required movements). Analysis of the situation Level 1: Probabilistic Int. Est. Level 2: Rule-based Int- Est. Behavior Level 3: Decision making-based Int. Est. Behavior Classification of the situation Relevance of Level 1, 2, 3 intention est. behaviour F u s i o n Est. intention, quality, relevance Est. intention, quality, relevance Est. intention, quality, relevance User Input Enable/disable Estimated intention Intention Information on the situation 241 The pattern of movements, which allows achieving the goal state with the least costs, is expected to be the one chosen by the user’s problem solving process (see Sect. 3.1.) A fusion algorithm will compare and combine the results from the intention estimation algorithms and will give the most probable one as an output. Feedback will be requested from the user about the estimated intention. If the user confirms to the estimated intention, the system can use other sophisticated behaviours (e.g., navigation, see [8]) to support the user in achieving this goal. If the user dis- agrees, the system will give the second most probably estimated intention as an output and will, again, ask the user for verification. |