Социальное прогнозирование. Стегний В. Н. Социальное прогнозирование и проектирование. Социальное прогнозирование и проектирование

• Название: Социальное прогнозирование и проектирование
• Анкор: Социальное прогнозирование
• Дата: 14.06.2021
• Размер: 0.99 Mb.
• Имя файла: Стегний В. Н. Социальное прогнозирование и проектирование.doc
• Тип: Документы; #217311
• страница: 11 из 16

ГЛАВА XII. МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Экспертная оценка.

Экстраполяция.

Моделирование.

Аналогии.

Составление сценариев.

Комплексные методики.

Нетрудно заметить, что по существу прогнозы строятся на интуиции ученого-специалиста, на аналогии с уже известными явлениями и процессами и, наконец, на прямой экстраполяции того или иного рода процессов в будущее. Понятно, что в области сложных явлений, когда речь идет о конкретных прогнозных оценках, все это дает лишь сравнительно ограниченный эффект.

Под интуицией ученого в данном случае подразумевается не таинственная область подсознательного, а чутье, догадка, основанная на накопленных наблюдениях, на жизненном опыте человека, которые позволяют ему судить в общих чертах о перспективах хорошо известного ему явления. Так, опытный архитектор, взглянув на проект строящегося здания, интуитивно почувствует основные положительные и отрицательные стороны последствий реализации этого проекта. Опытный экономист, познакомившись с особенностями организации труда в учреждении или на предприятии, способен тут же в общих чертах дать оценку перспектив работы этого учреждения или предприятия.

Аналогия с явлениями и процессами, уже имевшими место в действительности, помогает делать такого рода прогнозы более развернутыми и точными, включать в них более четко очерченные альтернативные варианты. Так, например, инженер может вспомнить из опыта прошлого, какой ценой приходится расплачиваться за тех­ническое бескультурье иных хозяйственников. И напротив, обращение, например, к положительному опыту очистки промышленных газов позволит уточнить прогноз ссылкой на условия, при которых можно избежать нежелательных последствий.

Наконец, экстраполяция по сути дела лежит в основе всякого прогноза. Прогнозируя, мы всегда что-то мысленно продолжаем в будущее. Простейший пример: в 1900 году на Земле жило 1500 млн человек, в 1950 году — 2500 млн, в 1960 году — почти 3000 млн. Каждый год население Земли увеличивается на 70 млн человек (на два процента всего существующего населения). При таких темпах роста число людей на Земле будет удваиваться примерно каждые 35 лет. Продолжая мысленно эту линию развития в будущее, и вы получите к 2000 году 6—7 млрд, а к 30-м годам XXI в. — 12—14 млрд и т. д.

Все это проверенные опытом методы. Они с успехом «работали» в прошлом и будут служить людям в будущем. Ими нельзя пренебрегать. Но только для сколь-нибудь детальных долгосрочных прогнозов, да еще в сложных современных условиях, их явно недостаточно. Интуиция сплошь и рядом подводит. Всякая аналогия весьма относительна и без существенных коррективов может привести к ошибочным выводам. Что же касается экстраполяции, то она способна давать эффект только при рассмотрении не особенно сложного процесса, да и то на протяжении сравнительно короткого отрезка времени.

Попробуйте продолжить в далекое будущее процесс роста мирового народонаселения. Вы получите сотню человек на каждый квадратный метр земной поверхности, и эта сотня будет в дальнейшем именно удваиваться в нарастающем темпе. Никакие прожекты расселения в космосе не изменят положения: ведь речь идет о появлении каждый год новых десятков и сотен миллиардов людей. Ясно, что такой процесс попросту не может идти не то что бесконечно, а вообще сколько-нибудь длительное время. Впереди, видимо, суще­ственные изменения в самом ходе прогнозируемого процесса.

Точно так же не может идти бесконечно такими же темпами, как сейчас, рост количества студентов или, скажем, научных сотрудников иначе ими стало бы все взрослое население Земли! Не может такими же темпами увеличиваться и объем информации (всякой: от книг и газет до передач по радио и телевидению). Сейчас этот объем удваивается каждые 10—15 лет. Но ведь способности человека «поглощать» информацию не безграничны! Совершенно очевидно, что впереди какие-то серьезные качественные сдвиги, изменения текущих процессов.

Можно ли предвидеть такие качественные изменения, учитывая чрезвычайно сложный характер социальных явлений? Да, можно. Но только, если учесть необходимость стохастического подхода к такого рода явлениям, использовать уже накопленный большой опыт прогнозирования природных, биологических, технических процессов.

Всего 10—15 лет назад число специальных методик для прогнозирования социальных явлений измерялось единицами. Сейчас их уже свыше ста только для прогнозов в области науки и техники. Число специальных методик измеряется сотнями. В рамках данной работы невозможно даже бегло перечислить все имеющиеся разработки. Мало того, невозможно дать сколько-нибудь подробную характеристику многочисленным группировкам методик. Об их сложности можно судить по одной из попыток классификации методов одного лишь научно-технического прогнозирования. Поэтому, отсылая читателя к специальной литературе, ограничимся общим обзором основных направлений в области приемов прогнозирования социальных явлений. К таким направлениям относятся экспертная оценка, экстраполирование (точнее, интерполирование и экстраполирование) и моделирование. Особое направление составляют прогнозы на базе анализа патентов. Остановимся вкратце на этих направлениях.

Экспертная оценка перспектив развития того или иного процесса отдельными специалистами-экспертами или коллективная экспертная оценка. Для такой оценки используется анкетирование, т. е. получение ответов экспертов на содержащиеся в анкетах вопросы о будущих состояниях прогнозируемых объектов. Иногда проводятся опросы больших групп экспертов по определенной программе, в несколько туров, а затем на основе усреднения мнений специалистов выводится наиболее вероятный вариант ответа на поставленные вопросы. Одной из разновидностей этой методики является метод Делфи (метод Дельфийского оракула), который предусматривает составление специальных анкет, сложную процедуру опроса специалистов, обработку полученных данных на электронно-вычислительных машинах. Метод Делфи основан на последовательном индивидуальном опросе экспертов и сведении их мнений к единому посредством их усреднения. Обычно ответы экспертов являются анонимными; ответы получают с опросного листа; обмен мнениями происходит через лицо, проводящее опрос экспертов. Групповое мнение является результатом объединения мнений экспертов на последнем туре опроса.

Конечно, прогнозы полученные путем экспертного опроса строятся не столько на объективном исследовании сложившейся реальной обстановки и объективных данных о тенденциях ее развития, сколько на уже накопленных знаниях и интуиции специалистов, т. е. на отождествлении объективной научной истины с мнением большинства опрошенных специалистов, знания которых сами по себе являются ограниченными. Прогноз в данном случае пытаются получить без углубленного изучения объекта, основываясь лишь на сборе мнений специалистов о будущем, на выявлении преобладающей (усредненной) оценки. Поэтому как и все другие, этот метод имеет ограниченные возможности при разработке надежных научных прогнозов.

Экстраполирование. Предположим, что в первый год н-ский завод выпустил 100 машин, через год - 200, еще через год - 300, а через 5 лет — 500. Спрашивается: сколько машин выпустил этот завод в четвертом году своего существования?

Строим цифровой ряд: 100-200-300-?-500. Вглядевшись в него, мы без всяких сложных расчетов отвечаем: скорее всего 400. Жизнь, как правило, подтверждает такого рода вывод. Почему? Потому что существует определенная закономерность построения ряда, и если эта закономерность выявлена, то нетрудно определить количественное значение каждой промежуточной точки даже в очень сложных рядах — произвести интерполяцию, как называют такого рода действие математики.

Казалось бы, какое отношение может иметь интерполяция к прогнозированию?

Вспомните Периодическую систему элементов Д. И. Менделеева. Это тоже ряды чисел — атомных весов элементов, располагающихся в строжайшей закономерности сообразно заряду ядра их атомов: натрий (22,9) - магний (24,3) - алюминий (26,9) - кремний (28,0) - фосфор (30,9) и т. д. Если в этом ряду известны цинк (65,3) и мышьяк (74,9), то между ними должны располагаться еще два элемента с атомным весом приблизительно 68 и 72. Произведя такого рода интерполяцию, Д. И. Менделеев высказал предположение о существовании двух, тогда еще неизвестных химических элементов. Он назвал их экаалюминий и экасилиций, предсказав в общих чертах их химические свойства. Спустя несколько лет действительно были открыты галий (69,7) и германий (72,6), свойства которых соответствовали экаалюминию и экасилицию (всего Менделеев указал на четыре позднее открытых элемента). Это был один из самых блестящих прогнозов в истории науки.

Понятно, такой подход способен дать эффект не только в естественных науках. Подобная взаимозависимость (корреляция) между различными явлениями и процессами обнаруживает связи более сложные, чем прямые причинно-следственные. Они называются коррелятивными. Для прогнозирования каких-то явлений или про­цессов по данным других явлений, находящихся с первыми в коррелятивной связи, разработаны специальные уравнения (так называемые корреляционные и регрессивные уравнения). Если таких явлений много, пользуются уравнениями множественной регрессии, которые позволяют давать количественную оценку прогнозируемого процесса путем особой комбинации исходных величин. Все это намного повышает эффективность прогноза.

Но и методы математической статистики не являются для прогнозирования чем-то вроде универсальной отмычки. Они используются обычно в совокупности с другими методами. В качестве примера такого комплексного подхода можно назвать предложенный сотрудником Гудзонского института (США) Р. Эйресом метод прогнозирования с помощью огибающих кривых. Вкратце он сводится к следующему. Определяются наиболее характерные параметры системы, анализ изменений которых дает возможность предсказывать ход изменения всей системы в целом. Для каждого параметра строится кривая развития по годам в прошлом и настоящем, которую можно экстраполировать в будущее. Анализ прошлого системы может дать хорошую модель ее будущего — пишет автор методики. Экстраполируя огибающие кривые по наиболее характерным текущим значениям параметров системы, мы автоматически учитываем непрерывность ее усовершенствования. Конечно, трудно учесть эффекты редких и экстраординарных открытий, однако последовательность и непрерывность обычных усовершенствований будет учтена с достаточно хорошим приближением. По мнению автора этой методики, она позволяет уменьшить вероятность отклонений, вызываемых недочетами современной техники прогнозирования, дает возможность заранее предвидеть предельные значения прогнозируемых параметров, увеличивает степень стабильности прогноза.

Моделирование. Модель в широком смысле этого слова — упрощенный образ (схема, описание) какого-либо явления или процесса для удобства анализа последнего. По модели-макету, например, проектируемого или существующего жилого района легче разобраться в его достоинствах и недостатках. По модели-схеме или карте города легче разработать, допустим, систему городского транспорта. Если к карте приложены описание или математические выкладки, касающиеся того же городского транспорта (это тоже модели), точность и качество разработок еще более повышаются.

Модели с успехом применяются во многих науках. По форме они бывают самые различные: предметные (например, макеты, их называют в обиходе моделями), физические (то, что обычно называют действующей моделью), логические (описание предмета), математические (описание его с помощью системы уравнений) и т.д. Если говорить о социальных явлениях, то их особенно удобно моделировать логически (например, посредством аналогии с подобным, но более простым для анализа явлением, или схемы-сценария, упрощенно воспроизводящего основные моменты процесса) либо математически (например, в виде количественных характеристик процесса, в виде системы уравнений, воспроизводящих функционирование тех или иных явлений). Наиболее сложные виды моделей строятся на таком обширном и сложном массиве информации, что оперировать ими можно, как правило, только с помощью электронно-вычислительной техники.

Моделирование давно и успешно используется в конкретной экономике и социологии. Нет никаких причин, которые препятствовали бы столь же успешному его использованию и в социальном прогнозировании. Правда, в последнем случае речь идет об особом типе социальных моделей - о прогностических моделях, т. е. о моделировании не существующих, а ожидаемых, предстоящих явлений и процессов. Прогностические модели имеют свою специфику, и разработка их отличается значительными дополнительными трудностями. Но в принципе это не более как разновидность социальных моделей, строящихся в общем и целом с помощью тех же приемов и способных давать в ходе научных исследований достаточно высокий эффект.

Вообще говоря, модель — органическая составная часть всякого прогноза. Любой прогноз мы начинаем с того, что мысленно переносим (продолжаем) в будущее какое-то явление, а кончаем тем, что воспроизводим это явление в будущем по необходимости в более или менее упрощенном виде - в виде модели, коль скоро в действительности такого явления еще не существует. Другими словами, всякий прогноз по существу всегда начинается с экстраполяции (в широком смысле слова) и завершается прогностической моделью. Но в дан­ном случае речь идет не о прогностических моделях вообще, а о моделировании как одном из основных направлений методики социального прогнозирования. Обычно процесс прогностического моделирования в полном объеме включает в себя:

Установление задачи и определение времени упреждения модели (на столько-то лет вперед).

Установление исходных данных, необходимых для разработки модели (построение исходной модели).

Основную операцию - расчет изменения этих данных ко времени упреждения согласно наблюдаемым и предполагаемым тенденциям их развития (обычно с помощью приемов опроса экспертов и (или) экстраполирования).

Определение минимального и максимального, а также наиболее вероятного или желательного уровней изменений и установление в соответствии с этим основных вариантов модели.

Возможно более подробное описание одного, нескольких или всех вариантов системой уравнений или любым другим способом.

Уточнение произведенной разработки путем привлечения дополнительных данных с целью исправления возможных ошибок.

Разработку так называемого прогностического сценария модели, т. е. определение особенностей ее функционирования в определенных (специально оговоренных) условиях времени упреждения. Другими словами, превращение статической модели (или ряда моделей) в действующую систему.

Манипуляцию («игру») элементами такого рода действующей функциональной модели путем имитации ее функционирования (на ЭВМ или вручную) при тех или иных комбинациях элементов сообразно предполагаемым изменениям обстановки. Часто именно этот этап работы и называется моделированием в узком смысле данного термина.

Предсказание на основании полученных данных тех или иных изменений прогнозируемого объекта. Это и есть прогноз на основе модели - конечный продукт прогностического моделирования.

Определение степени надежности прогноза, корректировка его и соответствующие рекомендации по планированию, программированию, проектированию, управлению с целью повышения их научного уровня. В этом, собственно, и заключается практический эффект всех произведенных операций.

Последний этап заслуживает особого внимания, так как прогностическое моделирование сложных социальных явлений - вещь трудоемкая и дорогая. По данным американских специалистов, для построения полномасштабной в пределах страны модели социально-экономических или военно-политических процессов (т. е. разработки нескольких сот сложнейших уравнений) требуется в среднем от 2 до 6 лет.

Всякая модель характеризует действительный объект лишь приближенно; степень этого приближения зависит от вида используемой модели, от методики и техники средств моделирования. По своей форме модели социальных систем могут выступать как словесные описания в терминах гуманитарных наук, как графики, диаграммы, математические и кибернетические системы.

Модели социальных систем можно подразделить на следующие основные типы: статистические модели, т.е. отображающие состояние социальных систем в какой-то определенный момент времени; простые динамические модели, отображающие не только структуру, но и процесс функционирования социальных систем; сложные динамические модели, отображающие не только структуру и процесс функционирования, но и процесс развития социальных систем, т. е. процесс качественного их изменения. Таким образом, в модели может быть отображена объективная структура социальной системы, а также закономерности ее функционирования и развития.

Следует отметить, что моделирование тесно связано с экспериментом. Специфика модельного эксперимента по сравнению с обычным экспериментом в том, что в процесс познания объекта включается промежуточное звено-модель, выступающее, с одной стороны, как средство, а с другой - как предмет экспериментального исследования, заменяющий «подменный» объект исследования. Благодаря этому возможности экспериментального исследования значительно расширяются, так как на моделях можно воспроизводить и изучать многие объекты.

Аналогии. Весьма распространенным в социальном прогнозировании является метод аналогии, т. е. сопоставления прогнозируемого процесса с чем-то похожим на те социальные процессы, которые имели место в прошлом. Метод аналогии так же, как и метод экстраполяции, может не учитывать возможности перехода в другую стадию качественных изменений, происходящих в системе.

Составление сценариев. Одним из методов социального прогнозирования является метод составления сценариев. Сценарии представляют собой описательное воспроизведение предположительной будущей картины мира в целом или различных областей общественной жизни той или иной страны или области деятельности. Подготовка сценария обычно включает описание логической последовательности событий и процессов с целью определения альтернатив развития, перспектив и возможных вариантов изменения социальных систем. Таким образом, сценарий сосредотачивает внимание на тех причинно-следственных связях, которые прогностик считает наиболее важными.

При разработке сценария могут ставиться разнообразные цели, в частности оценка социальной ситуации, определение возможных вариантов и направлений ее развития, определение некоторых вероятных случайностей и последствий принятия тех или иных решений, а также разных способов действий в различных социальных ситуациях. Таким образом, сценарий призван помочь найти ответы на вопросы о том, как может развиваться социальная ситуация и какими возможностями следует воспользоваться на тех или иных этапах ее развития, чтобы ускорить наступление одних событий и предотвратить другие.

Комплексные методики. Естественно, мы смогли упомянуть лишь те методы социального прогнозирования, которые представляются наиболее общими, показательными. Кроме них существуют десятки других, каждый из которых может быть эффективно использован в тех же целях. Предложены, например, подходы, использующие принцип «черного ящика» (анализ соотношения элементов «входа» и «выхода» функционирующей системы), принцип «решающих матриц» (системных таблиц, характеризующих состояние различных явлений и процессов), принцип учета «сопутствующих событий» (прогноз одного процесса по результатам другого, уже наблюдаемого), принцип «проб и ошибок» (последовательное приближение от априорных правдоподобных предложений к точному прогнозу) и многие другие.

Мы не рассматриваем их не только потому, что это увело бы от темы данного раздела, но и потому, что современные конкретные методики прогнозирования носят, как правило, комплексный характер, охватывая значительную часть перечисленных (и не перечисленных) подходов и отражая в той или иной мере все основные направления приемов, о которых говорилось выше.

Комплексный характер методик подтверждает, например, тот факт, что экспертная оценка в прогнозе органически сочетается с экстраполированием и моделированием, разработка прогностической модели включает в себя, как правило, экспертные оценки и экстраполяцию и т.д. Бурное развитие прогнозирования, которое началось несколько лет назад, как раз и связано с эффективным использованием всего комплекса методов. Выяснилось, что если сочетать различные методы прогнозирования, таким образом, чтобы они как бы усиливали друг друга, давая эффект кумуляции, то можно добиться существенного повышения точности, дальности и надежности прогноза.

В самом общем виде принципиальная модель такого рода комплексной методики выглядит следующим образом:

Теоретическая концепция прогноза и описание на ее основе исходной ситуации (преимущественно приемами анкетирования с составлением в конечном итоге исходной модели прогнозируемого пиления или процесса).

Выявление и моделирование ведущих тенденций развития (преимущественно приемами экстраполирования).

Составление вариантов прогностической модели, привязанной к определенному времени.

Опрос экспертов для уточнения разработанных моделей (снова анкетирование).

Выявление конкретных расхождений между вариантами модели.

Формулировка проблем, решение которых необходимо для максимального сближения наиболее вероятной и желательной (оптимальной) модели.

Еще один опрос экспертов для уточнения предлагаемой модели.

Рекомендации на основе уточненной модели для разработки планов, программ, проектов, решений.

Составление поствероятностных прогностических моделей (моделирование вероятных последствий реализации рекомендованных планов, программ, проектов, решений).

Снова опрос экспертов для оценки прогноза в целом. Выявление ошибок, недочетов, противоречий, нежелательных последствий, предлагаемых рекомендаций и т. п.

Критический пересмотр прогноза в соответствии с полученными замечаниями и накопленным опытом.

Снова описание ситуации, выявление новых тенденций и так далее без конца, т. е. выход на новый цикл прогноза, потому что процесс прогнозирования может и должен быть бесконечным, не­прерывным, только это позволяет вести прогностические исследования систематично, дает возможность постоянно повышать их научный уровень и, следовательно, эффективность.

Но это, так сказать, идеальная модель, в полном объеме реализованная на практике. Что же касается практически применяемых методик подобного рода, то в качестве примера можно сослаться на систему ПАТТЕРН (по начальным буквам: Planning Assistance Though Technical Evaluation of Relevance Numbers — обоснование планирования посредством количественной оценки научно-технических разработок), предложенную специалистами американской фирмы «Хониуэлл». Вкратце она сводится к следующему:

экспертная оценка факторов, влияющих на развитие прогнозируемого объекта, выявление основных тенденций развития путем экстраполяции; предварительные модели перспектив развития;

разработка иерархии целей, проблем и подпроблем, решение которых необходимо для их достижения (так называемое «дерево целей»);

разработка действующей модели (сценария) возможного развития с учетом данных «дерева целей»;

экспертная оценка относительного значения прогнозируемых явлений с указанием возможного срока их осуществления (по специально разработанной шкале коэффициентов значимости);

определение путей решения проблем, подпроблем и подподпроблем «дерева целей» с оценкой степени их сложности по особой шкале коэффициентов;

анализ «взаимной полезности» решения различных проблем и оценка по шкале «коэффициентов полезности», определяющих степень применимости решения задач определенного типа к аналогичным или смежным задачам;

окончательная, обобщающая оценка, сводный прогноз и рекомендации для разработки планов, проектов, решений.

Общая логика прогнозирования по системе ПАТТЕРН выглядит примерно таким образом. На основе сценария определяются области интересов - политические интересы, научные исследования, опытно-конструкторские работы. В соответствии с установленными целями для каждой области разрабатывают необходимые мероприятия и намечают уровни задач, подлежащих решению:

а) определение цели прогноза;

б) оценка возможных сроков реализации намеченной перспективы;

в) сравнение научно-технического уровня на сегодняшний день и на дату упреждения в прогнозе;

г) такое же сравнение с другими странами мира;

д) определение ожидаемого влияния одних областей научно-технического прогресса на другие;

е) оценка возможных социальных последствий;

ж) определение необходимых условий для реализации прогнозируемых перспектив (новые формы экономических связей и структур, методов стимулирования и т. д.).

з) стадия внедрения прогнозов; на этом же этапе проходят первую проверку методы прогнозирования и полученные результаты, проверяется тщательность обоснования всех ключевых позиций прогноза.

Стадия внедрения прогнозов в решающей степени обеспечивает возможность использования прогнозируемых данных в плановых и директивных решениях. Именно на этой стадии научно-технические прогнозы практически «состыковываются» с широкой системой социально-экономического прогнозирования.