Основные методы моделирования политических процессов

Структурное моделирование.При структурном моделировании моделируемая система задается в виде структурной схемы, в которую могут быть включены и отдельные ее реальные элементы (регуляторы, исполнительные органы и т.п.). В структурной схеме задаются параметры основных звеньев и указываются ориентировочные пределы изменения варьируемых параметров. Моделирование каждого звена системы-оригинала осуществляется в отдельности, а затем из моделей звеньев составляется общая модель, точно воспроизводящая структурную схему оригинала.

Метод структурного моделирования имеет преимущество: позволяет включить в состав модели элементы реальной системы регулирования и легко подбирать параметры каждого звена модели, добиваясь желаемого закона регулирования. Кроме того, такой метод дает ясное представление о соответствии параметров исследуемой системы ее модели, что создает определенные удобства как при подборе параметров самих звеньев, так и корректирующих связей. Так как параметры каждого звена модели однозначно связаны с параметрами соответствующих звеньев реальной системы через постоянные масштабы, то полученные при моделировании результаты могут быть пересчитаны затем в параметры звеньев реальной системы.

Когнитивное моделирование.Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях. Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде когнитивной карты.

Когнитивная карта — образ знакомого пространственного окружения. Когнитивные карты создаются и видоизменяются в результате активного взаимодействия субъекта с окружающим миром. При этом могут формироваться когнитивные карты различной степени общности, «масштаба» и организации. Это — субъективная картина, имеющая, прежде всего пространственные координаты, в которой локализованы отдельные воспринимаемые предметы. Выделяют карту-путь как последовательное представление связей между объектами по определенному маршруту, и карту-обозрение как одновременное представление пространственного расположения объектов. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации.

Метод анализа иерархий (МАИ) предоставляет экспертам относительно простой и эффективный способ измерения объективных и субъективных факторов посредством попарных относительных сравнений и вычисления соответствующих приоритетов шкалы отношений. Эксперт определяет относительную важность, предпочтение или вероятность в зависимости от того, оцениваются ли цели, альтернативы или сценарии, причем оценки могут быть сделаны в цифровой форме, графически или устно.

Цель метода анализа иерархий - обоснование выбора наилучшей из предлагаемых альтернатив, характеристики которых являются векторами с разнородными, в том числе и с нечетко определенными, отдельными компонентами.

В результате должна быть выражена относительная степень взаимодействия элементов в иерархии. Метод анализа иерархии включает процедуры синтеза множественных суждений, базирующихся на результатах парных сравнений, которые затем выражаются численно, оценки приоритетности критериев, а также оценки альтернативных решений и нахождения наилучшего из них. Полученные результирующие значения являются оценками в шкале отношений, что соответствует жестким оценкам.

Метод анализа системной динамики (АСД) представляет собой одновременно теорию системных структур и технологию проектирования управления в различных областях человече­ской деятельности. Анализ системной динамики включает две основные концепции:

1) так называемой обратной связи динамических взаимодействий, которая обеспечивает общие направления для описания системных структур,

2) компьютерной ими­тации, которая предоставляет средства описания поведения систем, являющегося результатом специфических системных процессов.

АСД тесно связан с конструированием графиче­ских и математических компьютерных моделей, предназна­ченных для имитации поведения систем в определенных масштабах времени. Данный подход и основанные на нем методы берут на­чало в теории системной динамики, которая исходит из того, что ис­следование динамических взаимодействий раскрывает слож­ность и специфические поведенческие характеристики сис­темных структур.

5.Идеальные модели подразделяются на содержательные и форма­лизованные. С о д е р ж а т е л ь н а я м о д е л ь представляет собой вербальное (словесное) или вербально-визуальное (словесно-графическое) описание объекта исследования, связей его элементов и т.д В более широком смысле под концептуальной моделью понимают содержательную модель, базирующуюся на определенной концепции или точке зрения». Одна из наиболее известных концептуальных моделей в политической науке — модель политической системы американского ученого Д. Истона. Суть функционирования политической системы, по Истону, состоит в преобразовании «требований» и «поддержки» населения в «решения» и «действия» власти.Концептуальная модель может быть конечным продуктом иссле­дования, а может быть промежуточным шагом на пути от предварительного описания объекта к его формализованной модели.

Ф о р м а л и з о в а н н а я м о д е л ь описывает объект, связи его компонентов на языке математики и формальной логики. Имея формализованную модель, можно количественно оценить эффекты взаимодействия факторов, структуру объекта и т.д В общем случае следует стремиться к построению формализованных моделей, так как они значительно более информативны. В то же время многие объекты политического анализа крайне сложны, а их

компоненты и связи плохо поддаются формализации. Процесс разработкиконцептуальной модели и ее последующую формализацию можно проиллюстрировать на примере «экологического подхода» к анализу политических рис к о в, разработанного Г. Кнудсеном. Таким образом, концептуальная модель Кнудсена может быть в общем виде сформулирована в четырех тезисах:

• Риск экспроприации предприятий, принадлежащих иностранному бизнесу в стране N, обусловлен уровнем «национальной фрустрации».

• Уровень национальной фрустрации обусловлен отношением между ожиданиями и фактическим благосостоянием населения.

• Чем больше отношение (т.е. чем сильнее разрыв) между ожиданиями и благосостоянием населения, тем выше вероятность революции и, соответственно, — политический риск.

• Чем меньше отношение (слабее разрыв) между ожиданиями и благосостоянием населения, тем ниже вероятность революции и, соответственно, — политический риск.

Построение формализованной модели начинается с эмпирической операционализации двух ключевых переменных — «ожидания» (А) и «благосостояние» (W). Уровень благосостояния операционализирован традиционными социально-экономическими индикаторами, такими, как показатели детской смертности, развитость водопровод­ных сетей, ВВП на душу населения (процентная динамика ), общий объем инвестиций в процентах от ВВП и др.На следующем этапе необходимо определить процедуру измерения значений (индексов) переменных А и W. Далее нужно определить формулу для вычисления отношения (F) между переменными А и W. Простейший вариант: F = A— W («ожида­ния» минус «благосостояние»; Следующей задачей будет определение «порогового» значения отношения между переменными «благосостояние» и «ожидания», т.е. при каком значении F уровень национальной фрустрации достигает кризисного (революционного) состояния.

6.Модель — это самостоятельный объект, состоящий из вещественных компонентов (материальная модель) или знаков (идеальная модель). В научной литературе существует множество определений понятия ≪модель≫. В наиболее общем виде модель определяется как ≪отражение действительности в виде совокупности определенных символов, знаков, суждений≫, ≪наглядный образ объекта, отражающий его черты и

характеристики≫, ≪теория, описывающая структуру и внутреннее взаимодействие в системе≫.

Л и н е й н о й ф о р м а л и з о в а н н о й м о д е л ь ю будет являться такая модель, где связи между факторными (≪входными≫) и зависимыми (≪выходными≫) переменными может быть описана прямой линией.

В линейном моделировании очень широкое распространение получил уже знакомый нам статистический метод — множественный регрессионный анализ. Это обусловлено тем, что формула множественной регрессии изначально содержит в себе ключевые модельные составляющие: ≪входы≫ (значения независимых переменных) и ≪выход≫ (значение зависимой переменной). Особенно широкое распространение регрессионное моделирование

получило в электоральных исследованиях, прежде всего в США. Концептуальной основой многих подобных исследований стала теория рационального выбора.

Н е л и н е й н ы е м о д е л и практически незаменимы при анализе политических процессов, их развития во времени. Это связано с тем, что динамика политического процесса почти всегда нелинейна. Действительно, сложно представить себе бесконечный рост конфронтации между двумя государствами: рано или поздно конфликт получит военное или мирное разрешение либо напряженность стабилизируется на каком-то уровне. Не менее сложно представить бесконечно растущий или падающий рейтинг популярности политического лидера. В данном контексте полезно будет ознакомиться с еще одной моделью, демонстрирующей динамику связи между политическими ориентациями граждан и экономической ситуацией в стране. Этой теме посвящено, в частности, исследование Р. Стивенсона, опубликованное в 2001 г.1 Основная его гипотеза была сформулирована следующим образом: в странах развитой демократии при росте экономики ≪усредненные≫ политические преференции граждан (aggregate policy preferences) сдвигаются влево, при экономическом спаде — вправо.

7. Структурное моделирование.

Говоря о структурном моделировании, следует сказать, что вообще в отдельную группу можно выделить модели, которые описывают структуру. Структура – совокупность устойчивых всязей между элементами некоторой системы.

Структурное моделирование (СМ) – это методология для проверки огромного количества параллельных гипотез о наличии причинно-следственных связей, особенно эффективна при работе с данными, полученными в условиях корреляционного анализа. Успех СМ зависит от того, насколько исследователю удалось учесть все возможные детерминанты процесса, насколько надежно и точно выбранные индикаторы позволяют измерить латентные факторы. СМ изначально использовалось в социальных науках и психологии. В последнее время все чаще используется в естественных науках, образовании и медицине.

Чтобы лучше понять принцип структурного моделирования, необходимо рассмотреть пример построения модели «Партии в пространстве политических ориентаций. Объектом моделирования будет являться партийная система, ее элементами – политические партии. Структура элементов задается набором политических ориентаций — дескрипторов, описывающих позицию партии по тому или иному идеологически значимому вопросу. Каждый дескриптор (ориентация) имеет вид N-балльной шкалы, каждая партия получает шкальную оценку по всем дескрипторам. С помощью методов компьютерного анализа можно выявить структуру партий в многомерном пространстве политических ориентаций — дескрипторов.

Разберем этот алгоритм более подробно на конкретном примере.

На стадии построения содержательной модели имеются две ключевые задачи:

1) отбор элементов модели (какие политические партии будут в нее включены?);

2) отбор политических ориентаций — дескрипторов (какие признаки в наилучшей степени характеризуют идеологические различия между партиями?).

Первая задача может решаться сплошным или выборочным методом: в модель могут быть включены все зарегистрированные политические партии (в некоторых случаях и несистемные, «подпольные» политические организации) либо мы выбираем только часть партий в соответствии с определенным критерием, например по представленности партии в парламенте (отбираются только парламентские партии) или результатам последних парламентских выборов (например, будут отобраны партии, получившие более 1% голосов избирателей). Вторая задача сложнее. К дескрипторам предъявляются по меньшей мере три требования. Во-первых, они должны быть идеологически значимыми. Во-вторых, дескрипторы должны обладать различающей способностью: оценки хотя бы части отобранных политических партий по шкале данного дескриптора должны существенно отличаться от оценок других партий.

К примеру, если мы включаем в модель только парламентские партии, то дескриптор «стремление к насильственному изменению существующего строя» не будет работать: парламентские партии системны и все как одна получат по этому дескриптору нулевые оценки. В-третьих, дескриптор должен измеряться на интервальном или хотя бы порядковом уровне. Так, дескриптор «отношение к политике действующего президента» некорректен, поскольку «отношение» является номинальным признаком. Правильно сформулировать этот дескриптор можно как «степень поддержки политики действующего президента». По 10-балльной шкале 0 будет означать крайнюю оппозиционность партии, 10 — безоговорочную поддержку. Другой вариант — обозначить два четких идеологических полюса. Так, взгляды партии на оптимальное государственное устройство можно оценить по шкале «крайний конфедерализм (0) (10) крайний унитаризм». Например, для современной партийной системы России могут быть предложены такие дескрипторы, как «поддержка политики государственного социального патернализма», «поддержка политики приватизации государственного имущества», «поиск собственного исторического пути — ориентация на западные страны», «уровень приоритетности прав личности и демократических свобод», «уровень государственного регулирования экономики» и т.д. Имея отобранные дескрипторы и элементы системы, можно переходить к формализации модели. Первым шагом в этом направлении будет насыщение содержательной модели конкретными числовыми данными — оценками партий по каждому из выбранных дескрипторов. Такую задачу можно решать с опорой на объективные данные (например, результаты контент-анализа программ партий или выступлений их лидеров) или экспертные оценки. В последнем случае полезным будет метод Дельфи, с помощью которого можно не только оценить положение партий по каждому дескриптору, но и создать сам набор дескрипторов (бесструктурный этап экспертизы).