<<
>>

26.1. Политическое моделирование

Моделирование как метод научного познания наиболее широкое распростране ние получило в XX столетии. Интерес к нему с точки зрения методологии научно-го исследования был вызван тем значением, которое данный метод получил в та ких областях современной науки, как физика, химия, биология, кибернетика и др., где постоянно проводятся лабораторные эксперименты с использованием моде лей.

Столь же большое значение моделированию придается и в обществознании, где появляется все больше трудов, касающихся моделирования социальных и по литических процессов.

Следует, однако, отметить, что модели как специфическое средство научного познания не являются открытием XX в. Достаточно указать на представления Демокрита и Эпикура об атомах, вспомнить, что знаменитая антитеза геоцент рического и гелиоцентрического мировоззрений опиралась на две принципиаль но различные модели Вселенной, что история политической мысли с древности изобилует моделями идеального общества и государства, чтобы обнаружить весь ма старинное происхождение этого метода.

Таким образом, если внимательно проследить историческое развитие научных идей и методов, нетрудно заметить, что модели никогда не исчезали из арсенала науки.

И когда У. Томсон (Кельвин) провозгласил, что «понять явление — значит построить его модель», это было не методологическим новшеством, а обобщением многовекового опыта научного творчества. Сегодня интерес к моделям и модели рованию стал всеобщим, и теперь нет, пожалуй, ни одной науки, ни одной отрасли знания, где не пытались бы говорить о моделях, заниматься моделированием. Специфика моделей социальных, в том числе политических, процессов состоит в том, что они (в отличие от природных и технических) в значительно меньшей сте пени подвержены экспериментальной, лабораторной проверке, и это накладывает определенные трудности при использовании данного метода.

Понятие модели

Слово «модель» произошло от латинского слова modus (или modulus), что означа ет «мера», «образ», «способ» и т.

п. Его первоначальное значение было связано со строительным искусством и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образца, прообраза или вещи, сходной в каком-то отношении с другой вещью. Именно это значение термина «модель» стало основанием для его использования в разных областях науки.

Анализ научной литературы показывает, что понятие «модель» употребляется, как правило, в двух смыслах.

В широком смысле под моделью понимают мысленно или практически создан ную структуру, воспроизводящую ту или иную часть действительности в упро щенной (схематизированной или идеализированной) и наглядной форме. Таковы, в частности, представления Анаксимандра о Земле как о цилиндре; представления Птолемея, изложенные в «Альмагесте», о вращении «мира» во круг Земли; представления Демокрита и Эпикура об атомах, их круглой или крючкообразной форме, их прямолинейном или хаотическом движении.

В узком смысле понятие «модель» применяют тогда, когда хотят изобразить некоторую область явлений с помощью другой, более привычной, когда хотят не понятное свести к понятному. Так, физики пытались изобразить электриче ские явления посредством механических, например: электрический ток срав нивали с течением жидкости по трубкам, движение молекул в газе — с движе нием бильярдных шаров, строение атома — со строением Солнечной системы («планетарная модель атома»). Такие модели часто называли моделями-ана логами благодаря сходству структур модели и отражаемого объекта, даже не смотря на то что они разной физической природы.

Таким образом, под моделью понимается либо конкретный образ изучаемого объекта, в котором отображаются реальные или воображаемые свойства, строение и другие особенности объекта, либо другой объект, реально существующий наря ду с изучаемым и сходный с ним в отношении некоторых свойств или структур ных особенностей.

Способность так или иначе отображать действительность является общим свойством всех моделей. Кроме того, модель всегда проще тех явлений, которые она по замыслу отображает и объясняет.

Именно в этом и заключается суть моде лирования — представлять сложные для анализа объекты в простом, схематичном виде, облегчая тем самым задачу понимания особенностей их строения и функ ционирования.

Классификации моделей

При классификации важен выбор ее основания. В зависимости от способа постро ения моделей (формы) все модели могут быть разделены на два больших класса (В. А. Штофф):

физические (материальные, вещественные). Физические модели воспроизво дят пространственные и динамические (временные) параметры объектов и про цессов. Очевидно, что в политической сфере им достаточно трудно найти при менение: например, физическая модель администрации президента выглядела бы как макет здания на Старой площади, представляющий скорее архитектур ный, чем политический интерес;

идеальные (воображаемые). Они существуют как мысленные образы некото рой реальности. Идеальными они не перестают быть, даже если воплощены в какой-либо материальной форме — в виде рисунка, чертежа, схемы или систе-мы знаков. Потому что все преобразования в них, переходы в другое состояние осуществляются мысленно, т. е. в сознании человека.

Среди идеальных моделей выделяют две основные группы: образные (или то нические), иллюстрирующие неизвестные явления в образах известных явлений и вызывающие в силу своей наглядности нужные ассоциации (рисунки, чертежи, схемы); знаковые (или символические) модели, в которых отношения и свойства моделируемых явлений выражены с помощью знаков (символов). Особенность по следних — полное и принципиальное отсутствие сходства между элементами та кой модели и соответствующими элементами объекта и, следовательно, отсутст вие наглядности таких моделей (математические формулы).

В качестве основания для классификации часто используется вид языка, на ко тором формулируются модели (Ю. М. Плотинский). Тогда выделяются следую щие виды моделей:

содержательные модели, которые формулируются на естественном языке;

формальные модели, которые создаются с помощью одного или нескольких

формальных языков (языков математических теорий, языков программиро-вания).

Если в естественных и технических науках, утверждает Ю.

Плотинский, чаще всего применяется формальное (математическое) моделирование, то в гуманитар ной сфере чаще используются содержательные модели. Впрочем, Ф. А. Шродт считает, что политические процессы хорошо подходят для математического моде лирования, а математическое моделирование — один из ключевых методов поли тического анализа.

Чтобы лучше разобраться во взаимоотношениях моделей разного типа, рас смотрим схему-классификацию на рис. 26.1.

Любая модель в конечном счете является моделью объекта, фрагмента объек тивной реальности.

Когнитивная модель — мысленный образ объекта, возникающий в сознании познающего субъекта при наблюдении объекта. При создании когнитивной моде ли, как правило, отсекается все ненужное с целью получения более компактного и лаконичного описания объекта.

Следующий этап — построение содержательной модели. Содержательная мо дель — вербализованная копия когнитивной модели.

По функциональному признаку содержательные модели подразделяются на опи сательные, объяснительные и прогностические. Описательной моделью можно на звать любое описание объекта с использованием естественного языка. Объяс нительные модели призваны ответить на вопрос: почему что-либо происходит? Прогностические модели должны описывать будущее состояние (поведение) объ екта и отвечать на вопрос: к каким состояниям и изменениям приводит то или иное воздействие на исследуемый объект?

Под концептуальной моделью понимается содержательная модель, базирую-щаяся на определенной концепции, методологической установке (подходе) к из учению явления или точке зрения. Такого рода модели широко применяются в области социальных наук, и в первую очередь в политологии. Например: механи стическая модель общества, постмодернистская (деконструктивистская) модель общества, либеральная модель демократии, коллективистская модель демокра тии и т. д.

Выделяют три вида концептуальных моделей.

Рис. 26.1. Типы моделей. Источник: Плотинский Ю. М.

Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М., 1998. С. 85

Логико-семантические модели — элементами логико-семантических моделей являются все утверждения и факты, включенные в вербальное описание объ екта. Анализ такой модели осуществляется средствами логики с привлечением знаний, накопленных в данной предметной области.

Структурно-функциональные модели — при построении структурно-функцио нальных моделей объект рассматривается как система, в которой выделяются отдельные части разного «калибра»: самые крупные (подсистемы); промежу точные (компоненты); мельчайшие, далее неделимые (элементы). Части сис темы связаны между собой отношениями координации и субординации, отра-женными в структурно-функциональной модели, описывающей связь, зависи мости и подчиненность частей данного объекта. Структурно-функциональные связи целесообразно визуализировать в виде различного рода схем, диаграмм,

чертежей и т. д. В политологии распространен этот вид моделей: например, схематические модели политических систем (модель Истона, модель Алмон- да и др.), модели устройства власти в различных странах (модели форм прав ления).

3. Причинно-следственные модели — они часто используются для объяснения и прогнозирования поведения объектов. В отличие от структурно-функциональ ных моделей они ориентированы на описание не статики, а динамики иссле-дуемых явлений. Элементами таких моделей могут быть понятия, категории, индикаторы, переменные, описывающие поведение исследуемого объекта. Эти элементы чаще всего называют факторами (от лат. factor — делающий, произ водящий) — причиной, движущей силой исследуемых процессов и явлений.

В гуманитарных науках цикл моделирования на этом обычно и заканчива ется, но в некоторых случаях модель удается формализовать до такой степени, что становится возможным построение и изучение формальной модели объекта (см. рис. 26.1). Формальные модели подразделяются на две группы:

математические;

компьютерные.

Проводя прикладные социальные и политические исследования, социологи и политологи поневоле используют математические методы и модели, занимаясь измерениями, выборкой и анализом данных.

Каковы бы ни были достоинства и недостатки этих классификаций, они дают основу для выделения двух основных функций моделей:

практическая функция — модель является средством научного эксперимента в его специфической форме с использованием материальных, действующих моделей и идеальных, помогающих объяснить исследуемые явления, прогно зировать их последующие состояния и поведение;

теоретическая функция — модель выступает в качестве специфического об раза действительности, в котором соединяются элементы логического и чувст венного, абстрактного и конкретного, наглядного и умозрительного.

К. В. Симонов предлагает при моделировании политических процессов поль-зоваться только «видимыми» (в отличие от умозрительных) моделями, которые он делит на три основных класса: физические, математические и аналоговые.

Первые два, по его мнению, крайне редко находят свое применение в полито логии в силу больших трудностей, с которыми сталкивается исследователь, пыта ясь формализовать политические процессы. Поэтому политические модели в боль-шинстве случаев являются моделями аналоговыми. Они представляют исследу емый объект видимым аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой.

Наиболее распространенной формой аналоговых моделей являются организа ционные схемы каких-либо политических структур (например, формы правле ния, администрации президента и т. п.). Данные схемы способствуют существен ному облегчению понимания принципов организации и функционирования по-литических субъектов, показывая их внутреннюю структуру.

К этому же типу моделей относятся и различные графики, позволяющие пред ставить политические процессы в упрощенном виде и проанализировать их.

Примеры политического моделирования

Остановимся на некоторых вариантах моделирования политических явлений и процессов, чаще других используемых политическими аналитиками.

Сценарное моделирование. Этот вид моделирования характерен для построе ния прогностических моделей, описывающих возможные будущие состояния ана лизируемых объектов. Согласно приведенной выше классификации, такого рода модели могут быть отнесены к содержательным моделям, поскольку при их по строении используется, как правило, естественный язык.

Один из авторов метода сценариев Г. Кан определяет сценарий как относи тельную картину предполагаемого развития событий, создаваемую с целью сосре доточить внимание на причинно-следственных связях и на тех моментах разви тия, которые требуют решения. Сценарий должен последовательно ответить на вопросы: как именно, шаг за шагом, может возникнуть та или иная гипотетиче ская ситуация; какие альтернативы решений существуют на каждом этапе собы тия для того, чтобы повлиять на данный процесс.

Сценарное моделирование широко используется при планировании деятель ности правительства, решении проблем безопасности, предотвращения возмож-ных угроз и т. д.

Специалисты выделяют три важнейшие стороны метода сценариев: во-первых, его четко определенную направленность, позволяющую концентрировать усилия на решении конкретных проблем и обеспечивать высокую точность планирова ния работы; во-вторых, метод сценариев позволяет довольно легко определять по литические приоритеты, важность тех или иных стоящих перед обществом и госу дарством проблем; в-третьих, динамическая природа сценария четко определяет последовательность действий и их временные рамки.

Недостатком метода являются психологические ожидания специалистов по планированию. События не всегда развиваются в соответствии с этими ожидания ми. Однако же после разработки сценария у разработчиков появляется нежелание пересматривать их основные компоненты. В результате многие положения сцена рия начинают восприниматься как данность, и он может превратиться в жесткую, «окостеневшую» схему. Кроме того, у сценариев есть тенденция к ретроспектив- ности, т. е. они скорее возрождают картины прошлого, нежели отражают новые.

Тем не менее политологическая литература изобилует сценариями. Так, в ка честве примера можно привести программный документ под названием «Седьмой сценарий», еще в начале 1990-х гг. подготовленный группой ученых и специали стов корпорации «Экспериментальный творческий центр» под руководством С. Е. Кургиняна, в котором рассматривались сценарии возможного развития со бытий в мире в случае распада СССР. Отметим, что этот документ был подготов лен накануне распада СССР, возможность такого распада в нем анализировалась, как и возможность сохранения его целостности. Однако и в последнем случае сце нарии имели преимущественно пессимистический характер, невысоко оценивая перспективы развития СССР при обозначившихся к тому времени тенденциях.

Сценарии геополитического противостояния «суши» и «моря» (теллурокра- тии и талассократии) рассматривает А. Дугин в «Основах геополитики», отмечая, что его рассуждения сводятся «только к набору возможностей, реализация кото рых будет зависеть от множества факторов, не укладывающихся... в рамки геопо литического анализа».

Рис. 26.2. Модель результатов выборов

Графическое моделирование. Графики — одно из самых распространенных средств визуализации политических процессов. Их иллюстративные возможно сти являются прекрасным дополнением логических, содержательных моделей, использующих естественный язык. Часто графическая модель имеет и самостоя тельное значение.

В качестве примера возьмем широко известную в прикладной политологии графическую модель результатов выборов в какой-либо орган власти, в которых участвовали два кандидата — а и б (см. рис. 26.2).

Предположим, что минимальная явка на избирательные участки составила 30%, а максимальная — 60%. Остальные участки показывают разброс данных о яв ке избирателей соответственно в промежутке от 30 до 60%. Очевидно, что чем вы ше явка избирателей, тем выше процент голосов списочного состава избирателей, полученных каждым из кандидатов. Ясно, что число голосов, поданных за более популярного кандидата, будет расти быстрее, чем за менее популярного, но про цент голосов, поданных за последнего кандидата, также будет возрастать. Поэто му если результаты выборов выглядят как на рис. 26.2, Л, то выборы можно счи тать честными. Если же ситуация соответствует графику на рис. 26.2, Б, т. е. все люди на участках с явкой избирателей выше 30% голосуют исключительно за кан дидата а, а за кандидата б не голосует никто, то можно сделать предположение о фальсификации выборов.

Представленные графики (рис. 26.2) показывают, пусть в упрощенном виде, линейные зависимости между переменными. Вместе с тем графические модели также широко используются при анализе циклических процессов в политике. Рас смотрим модель политико-экономического цикла.

Политико-экономический цикл — цикл экономической и политической актив ности правительства между выборами.

Деятельность правительства между выборами подчинена определенным зако-номерностям. С известной долей условности она может быть описана следующим образом. После выборов правительство осуществляет ряд мер, направленных на достижение экономического роста и повышения благосостояния населения. Эти меры имеют особенно радикальный характер, если к власти приходит партия, до

этого находившаяся в оппозиции. Вновь пришедшие к власти люди стараются вы полнить хотя бы часть предвыборных обещаний. Однако затем активность снижа ется до тех пор, пока падение популярности нового правительства не достигает критической отметки. С приближением следующих выборов активность прави тельства возрастает: накопленные в предшествующий период ресурсы пускаются в дело, с тем чтобы перед выборами улучшить хотя бы один из показателей (безра-ботица, инфляция, темпы экономического роста). При этом абсолютное значение данного показателя за весь период нахождения у власти может даже снизиться. Считается, что избиратели чувствительны не столько к абсолютным размерам экономических показателей, сколько к их изменению.

Зная о существовании экономических циклов, политики нередко пытаются ис пользовать эти знания на благо общества, не забывая и о своих интересах. Если грядущие выборы совпадут с циклическим экономическим спадом, то избиратели (не читавшие книг по экономике) могут проголосовать против партии, находя щейся у власти. Естественно, политики пытаются воздействовать на экономику в соответствии со своими политическим интересами.

Рис. 26.3. Политико-экономиче ский цикл

Период политико-делового цикла состав ляет 4-5 лет в соответствии с электоральным циклом конкретной страны. Если отложить на оси абсцисс время, а на оси ординат — актив ность правительства, то описанный цикл в об щем виде будет выглядеть, как показано на рис. 26.3.

Отрезок t!t2 отражает падение активности правительства, отрезок t2t3 — наращивание ак тивности, связанное с подготовкой предстоящих выборов. Целесообразно отметить, что пик но вой активности не должен по времени быть слишком отдаленным от предстоящих выборов, иначе избиратели успеют забыть о периоде активной деятельности правительства. При этом желательно, чтобы уровень активности в точке t3 был не ниже активности в точке t} .

Примером математического моделирования (и прогнозирования) может слу жить известная в политической науке формула Э. Даунса (названная по имени Энтони Даунса — американского политолога).

Согласно Даунсу, принимая решение о голосовании за определенного канди дата, избиратели руководствуются оценкой его программных заявлений (соответ ствуют они интересам избирателя или нет), оценкой его стиля поведения (нравится или не нравится) и т. д. Факторам, которые влияют на направленность и результат действий, придается статус независимых переменных. Предполагается, что зна ние этих независимых переменных позволяет предсказывать поведение людей. Возможна формализация этих переменных, т. е. перевод их на математический язык. В этом случае прогнозирование результатов активности избирателей, со гласно Даунсу, может быть осуществлено с помощью следующей формулы:

Т = (Р х I х В) + С - D,

где Т— показатель явки избирателей, Р — степень временного приближения к вы-борам, I — степень важности выборов, В — степень различия между кандидатами, С — затраты на явку на выборы, D — неинструментальные факторы (идентифика-

ция, эмоциональное состояние и т. п.), которые могут определить мотивацию уча стия в избирательной кампании (или сделать это участие привычным).

Даунс полагает, что если вместо буквенных значений подставить числа, индек сы, представляющие количественное выражение каждого из этих значений, то можно вывести своеобразный показатель явки избирателей, т. е. спрогнозировать ее результат. Подобные формулы позволяют отслеживать значимость независи мых переменных, т. е. факторов, влияющих на результат, на желаемую модель по ведения людей.

<< | >>
Источник: А. С. Тургаев, А. Е. Хренов. Политология. 2005

Еще по теме 26.1. Политическое моделирование:

  1. 71. Политическое прогнозирование и моделирование
  2. 26.3. Моделирование объекта политического прогнозирования
  3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗЛИЧНЫХ ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ПОЛИТИЧЕСКОГО ЦИКЛА
  4. Дискуссия «Политические партии России: участники политического процесса или "пятое колесо" политической системы?»
  5. 3.4.2. Языки моделирования
  6. 13.2. Моделирование АИС
  7. Методы моделирования систем
  8. Имитационное моделирование.
  9. Моделирование в управлении производством
  10. Особенности имитационного моделирования.
  11. 3.3.3. Моделирование случайных величин
  12. 13.2.1. Концептуальное моделирование АИС
  13. 6.3.2. Моделирование бизнес-систем
  14. Моделирование имиджа
  15. 4.6. Имитационное моделирование в системе АШ8
  16. 3.3.2. Моделирование случайных событий
  17. 4.3. Методы формализации моделирования процессов вимитационных системах
  18. 13.2.2.Формализованное моделирование АИС