Прикладные проекты в политических исследованиях

При формулировании динамической модели внешнеполитического процесса:

он описывается конечным набором измеримых переменных (предполагается при этом, что для каждой переменной указывается методика ее измерения);

скорость изменения каждой (или некоторых) из этих переменных представляется в виде функций от некоторых (может быть, и всех переменных) как в настоящий, так и в предшествующий момент времени. Вид этих функций может быть найден исходя из общих теоретических соображений и уточнен на основании анализа фактического материала, характеризующего переменные за некоторый промежуток времени.

Моделью такого рода выступает модель гонки вооружений, которая популярно описывается в работах Т. Саати, Ф. Шродта, К. Шмидта и других авторов. Сходные по структуре модели применяются в настоящее время некоторыми исследователями и для описания хода дипломатических переговоров.

Иного типа динамическая модель, использующая нелинейные уравнения -- взаимодействия между государствами, была предложена в конце 70-х годов XX в. У. Люттербахером. В ее рамках каждое из государств описывается некоторой особой динамической моделью, состоящей из системы связанных между собой дифференциальных уравнений. Конечным результатом выступает сложная кривая развития глобальной ситуации, складывающаяся из набора наиболее вероятных форм политического процесса на уровне составных элементов международной системы (моделей отдельных государств).

Динамические модели позволяют политологам и международникам исследовать нелинейные отношения исходя из принципов системной теории и кибернетики. Вместе с тем динамическое моделирование опирается на сложные математические процедуры и требует специальной профессиональной подготовки исполнителей проекта. Кроме того, динамическое моделирование при всей своей перспективности таит опасность увлечения «магией цифр», другими словами, чем более сложной, а следовательно, и менее верифицируемой, будет выступать та или иная динамическая модель, тем больше опасность ее превращения из инструмента познания в инструмент политической инженерии.

Проблемы, связанные с динамическим моделированием, во многом типичны для всего комплекса вопросов применения количественных подходов к изучению политических ситуаций и процессов. Внедрение математики позволяет существенно повысить эффективность конкретных исследований политической проблематики, обеспечивая строгость и точность результатов. В то же время использование математических методов в современных гуманитарных, в том числе и внешнеполитических исследованиях, связано с определенными трудностями не только методического, но и организационного характера. Далеко не всегда система определений, с которой работает специалист-гуманитарий, обладает достаточной для ее формализации четкостью и внутренней непротиворечивостью. Поэтому без предварительной теоретической проработки концептуальной схемы исследования математический анализ его результатов может оказаться весьма сомнительным и даже некорректным.

Для междисциплинарных исследований особенно справедлива мысль, что не бывает плохого или хорошего метода -- есть адек ватное или неадекватное его применение. Однако не всегда гума нитарии могут объяснить математику смысл исследуемых проблем, поставить задачу математически корректно, а математики, в свою очередь, довести до гуманитариев смысл получаемых результатов анализа в их математическом выражении. Подобные случаи порождают ошибочные выводы и решения научных и практических проблем, тем самым дискредитируя саму возможность конструктивной интеграции гуманитарных и естественнонаучных методов в сфере анализа международных отношений.

Пути решения проблемы адекватного взаимодействия гуманитариев и математиков в рамках единого прикладного проекта лежат не только в области совершенствования межличностного общения. Обе категории специалистов должны в период профессио нального обучения получать основательную междисциплинарную подготовку. Кроме того, эффективность их деятельности будет повышаться и в процессе внедрения в исследовательский процесс современных образцов вычислительной техники. Пример тому -опыт зарубежных прикладных исследований международных отношений с применением вычислительной техники.

Использование вычислительной техники при анализе международных ситуаций и процессов

Применение ЭВМ в исследованиях международных отношений активно началось учеными США в 60-х годах XX в. В этой сфере сложились три основных направления: решение вычислительных задач, моделирование и решение информационно-логических задач. Два последних направления обусловили возникновение различных информационно-поисковых систем, а также (хотя и несовершенных) попыток построения информационно-логических систем.

Среди первых попыток моделирования международных ситуаций на ЭВМ видное место занимает модель CRISISCOM. Она имитирует процесс переработки информации лицами, принимающими решения, в период международного кризиса. Например, рассматривается группа государств, в отношениях между которыми происходят некоторые события. События описываются кодированными сообщениями, отражающими характер акций, которыми обмениваются государства. Их массив фиксируется для определенного промежутка времени, исчисляемого днями, когда развивается международная кризисная ситуация. Хронологически упорядоченный список таких сообщений, именуемый сценарием, создается исследователем и вводится в ЭВМ. В ЭВМ моделируется восприятие этих сообщений лицами, принимающими высшие политические решения в каждом из «задействованных» государств.

Для подобного моделирования внутреннее состояние каждого лидера описывается с помощью двух массивов данных. Первый -- «матрица аффектов», измеряемая количественными показателями от -1 (максимальная враждебность) до +1 (максимальная дружественность). Другой массив -- упорядоченная совокупность полученных лидером сообщений. Они располагаются по степени важности в четырех зонах: «пространство внимания», «пространство неотложных проблем», «пространство откладываемых проблем» и «общая память».

Модель CRISISCOM является открытой: реакции стран на происходящие события не генерируются моделью, а задаются экзоген-но, в сценарии, что при современном развитии прикладного моделирования вряд ли может быть отнесено к сильной стороне модели. В целом же при экспертном сравнении результатов машинной обработки информации и архивных документов, как указывают авторы модели, результаты моделирования оказались удовлетворительными.

Интересным примером создания И ПС является еще одна разработка американских авторов -- информационно-поисковая система по локальным конфликтам GASCON. Система GASCON состоит из двух основных элементов: информационного банка и комплекса обслуживающих программ. Информационный банк системы представляет собой каталог, содержащий описания 27 локальных международных конфликтов. Все конфликты записываются однотипно. Каждый конфликт описывается по трем основным фазам (предвоенная, военная, послевоенная) с помощью так называемых факторов. Для первой фазы имеются 119, для второй -- 110 и для третьей -- 178 факторов. Все факторы сводятся в 11 категорий. Для конкретного конфликта указывается наличие или отсутствие каждого фактора и степень его влияния на усиление или ослабление взаимной враждебности (сильное, определенное или слабое влияние).

Вторая главная компонента системы GASCON -- комплекс программ двух типов: для организации информационно-справочной работы и для определения возможного направления развития некоторого нового конфликта, вводимого в систему исследоватс лем, который работает с ней в диалоговом режиме.

Ряд операций, предусмотренных в системе GASCON, не толь ко позволяют ей претендовать на способность играть роль банка информации о международных конфликтах, но и считаться про гностической моделью. Прогностическая функция в системе осуществляется путем сравнения конфликтов. Степень их подобия определяется в системе путем подсчета общих для этих двух конфликтов факторов на различных фазах развития и общего числа факторов для каждой данной фазы. Другими словами, в рамках модели GASCON был сделан первый шаг в переходе к созданию ИЛС, которые, однако, не стали пока ведущим инструментом моделирования международных отношений на базе ЭВМ.

Попытки перехода от информационно-поисковых к информационно-логическим (а в первом приближении -- к информационно-аналитическим) машинным системам были предприняты и в рамках прогнозирующей человеко-машинной системы WEIS. Процесс обработки информации в системе WEIS заключается во вводе в ЭВМ постоянного потока информации по внешнеполитической тематике, который затем преобразуется в форму, удобную для использования и хранения в электронной памяти. На следующем этапе проводится первичная обработка преобразованной информации путем разделения ее на систематическую и случайную, а затем посредством специально разработанных логико-математических процедур проводится дальнейший анализ информации, направленный на выявление тенденций и закономерностей. Такой анализ позволяет в машинном режиме выстроить взаимные политические действия государств в серии «элементарных политических акций», сгруппировать их по типам взаимодействия на международной арене и в конечном итоге провести подготовку краткосрочного прогноза развития ситуации.

К более высокому уровню исследовательских задач относятся примеры моделирования систем международных отношений на ЭВМ. В этой сфере сложилось два основных направления. К первому и І них относятся прикладные проекты, основанные на описании системы международных отношений с помощью уравнений. Эти уравнения могут быть запрограммированы на ЭВМ, а сам процесс-моделирования реализуется их пошаговым решением. Модели, основанные на этом принципе, являются машинными реализациями аналитических моделей.

Второй тип машинных моделей используется в случаях, когда система международных отношений описывается с помощью некоторой формализованной игры, в которой ЭВМ может быть использована для автоматизации посреднических функций (контроля правильности ходов, регулирования информационных потоков, вычисления результатов действий и взаимодействий). На ЭВМ возлагается еще и функция участника игры с правом принятия решений. Эти функции носят алгоритмический характер, что позволяет в ряде случаев выйти на автоматизированное моделирование гипотетических ситуаций в сфере международных отношений.

Весьма авторитетными образцами машинного моделирования системы международных отношений считаются такие аналитические модели, как, например, «Дипломатическая игра» Я. Кренда, «Баланс сил» Д. Райнкена и одна из самых сложных моделей такого рода -- модель TEMPER Г. Абдта и М. Гордона.

Описание более современных примеров компьютерного моделирования, относящихся в основном к игровому направлению, можно найти среди публикаций в таких изданиях, как «Journal of Peace Research» и «Journal of Conflict Resolution», которые сегодня стали важнейшей информационной средой и для презентации научных результатов, и для профессиональных дискуссий об адекватности применения количественных подходов в изучении мировых политических процессов.

Зарубежный и отечественный опыт применения вычислительной техники в прикладных политических исследованиях достаточно конструктивен и разнообразен. На уровне международной проблематики как методическое средство он апробирован, прежде всего, в рамках создания различных видов И ПС и ИЛС. В силу комплексного характера факторов, формирующих международные ситуации и процессы, И ПС и ИЛС, по существу, провели новую качественную грань между содержательными и количественными разделами моделирования, применяемыми в сфере международных отношений. Но обычно сложности в этом плане возникают при построении такой подсистемы математического обеспечения ИПС (ИЛС), которая практически недоступна верификации для специалистов с традиционной гуманитарной подготовкой. В то же время фактическая монополия на это обеспечение, переходящая к специалистам-математикам, влечет за собой неоправданное «ужесточение» многих важных подходов и схем.

Подсистема математического обеспечения ИПС состоит из большого числа программ, посредством которых решаются как служебные, так и функциональные задачи. Отдельные программы отличаются содержанием своих задач (преобразование шкал, анализ документов, вычисление коэффициентов связи, коэффициентов парной и частной корреляции, автоматическая классификация различных признаков объектов наблюдения и др.)- Подсистема информационного обеспечения ИПС функционирует относительно самостоятельно. Ее построение начинается введением в компьютерную память определенным образом организованной первичной информации, которая составляет банк данных. Важным условием эксплуатации банка данных является создание гибкого математического обеспечения, позволяющего на базе информационных моделей строить математические модели. В качестве такого обеспечения используются теория множеств, математическая логика, теория вероятностей, математическая статистика, линейное и динамическое программирование и другие математические средства.

Создание автоматизированных ИПС (ИЛС) связано с решением и разработкой многих сотен алгоритмов и программ. Необходимый минимум математического обеспечения составляют следующие алгоритмы: расчет распределений и их параметров; измерение связи между социальными объектами и их параметров; классификация выделяемых проблем; формирование и преобразование признакового пространства; построение имитационной модели объекта; построение моделей объекта, ориентированных на прогноз; оценка качества и надежности работы математических моделей.

Оценивая методический опыт использования вычислительной техники при анализе международных ситуаций и процессов, следует подчеркнуть, что выбор математических средств, путей их практического использования является вспомогательным, хотя и необходимым этапом в решении конкретных задач моделирования и прогнозирования внешнеполитического развития. Поэтому моделирование необходимо рассматривать, прежде всего, в связи с конкретной социально-политической реальностью, научный анализ которой формирует сущностно-содержательное (качественное) определение модели прогнозируемого процесса или ситуации. Представляется, что аналогичные заключения можно сделать и в связи с применением вычислительной техники при анализе внутренней политики современных государств.

Перспективы междисциплинарного ~* подхода в сфере политических исследований

Включая в свой контекст количественные методы, современные политические исследования используют наработки не только эмпирической социологии, но и физики, кибернетики, биологии и некоторых других дисциплин. При всей противоречивости оценок результатов сочетания гуманитарных и естественнонаучных знаний в рамках единого проекта опыт в этой области можно считать не только интересным, но и обнадеживающим. Если абстрагироваться от взглядов радикальных сторонников математизации политических знаний, которые полагают, что только применение точных дисциплин и вычислительной техники может превратить их в истинно научные, очевидно, что апелляция к количественным средствам помогает существенно повысить результативность многих прикладных проектов.

Перспективы дальнейшего развития прикладных исследований на основе сочетания количественных и качественных методов анализа во многом зависят от творческого сотрудничества представителей гуманитарных и точных дисциплин, к которому должно приобщаться молодое поколение аналитиков.

Продолжение развития такого сотрудничества во многом зависит от целого ряда моментов, речь о которых пойдет далее.

Творческое осмысление аргументов, высказываемых критиками количественных подходов. Основные доводы, выдвигаемые против расширения применения естественнонаучных методов исследования политики и международных отношений, заключаются в следующем

Применение естественнонаучных средств изучения политики в принципе невозможно, поскольку достоверность и качество данных осложняет их количественные оценки. Сталкиваясь с этими проблемами, исследователи нередко прибегали и прибегают к чисто умозрительным способам набора необходимой информации. Например, на пике «холодной войны» некоторые западные авторы занялись подсчетом продолжительности аплодисментов, которыми сопровождалось выступление каждого члена Политбюро ЦК КПСС.

Политический прогноз, сформулированный с применением математических средств и претендующий на исчерпывающую точность, часто является предметом корпоративных спекуляций. Это утверждение обычно обосновывают ссылками на то, что прогнозы в области разработки новых видов вооружений неизменно «подхлестывают» создание все более технологичных средств ведения войны. Однако политическое исследование как таковое вряд ли может материализовать общественные вызовы. Тем не менее, опасность спекулятивного использования прогнозных предположений тем выше, чем жестче детерминированы их выводы. ¦ Применение «измеряемой» политики подрывает моральные ценности, поскольку исчисляемые показатели человеческих ожиданий, степени их реализации или крушения ведут к размыванию этической составляющей политического анализа. Однако при всей серьезности постановки подобного вопроса очевидно, что решение проблемы заключается не в том -- «считать» или «не считать», а в том, какие решения будут приняты на основании технических расчетов.

Учитывая как приведенные выше критические соображения, так и опасность «компьютерного фундаментализма», о котором все чаще говорится при обсуждении современных общественных процессов, целесообразно указать на основные причины, оправдывающие применение количественных подходов для изучения политических явлений. Так, в случае исключительной опоры на логико-интуитивный анализ мы можем недооценить значимость многих факторов, формирующих реальное поведение акторов. Кроме того, если опасения трудностей приводят к отказу от квалификации важных в познавательном плане гипотез, то научный процесс серьезно пострадает.

В этой связи можно предположить, что, во-первых, необходимо продолжать развивать различные приемы квантификации сложных концептуальных представлений о внутриполитической и международной действительности, во-вторых, там, где возможно, активно инкорпорировать количественные переменные в качественные исследования, в-третьих, должно допускаться изначальное выведение некоторых аспектов политического процесса за рамки квантифицированного исследования.

2. Творческое осмысление современного состояния естественнонаучных дисциплин. Хотя нередко именно точный расчет, а тем более расчет, полученный с применением современной вычислительной техники, может дать большой выигрыш с точки зрения получения новой информации, представления о том, какова содержательная ценность этой информации, должны постоянно учитывать изменения взглядов на многие важные положения в сфере точного знания.

Хотелось бы остановиться на двух достаточно характерных примерах. Еще недавно казалось, что создание искусственного интеллекта как научной области, основной функцией которой является развитие формальных средств универсального представления и обработки знаний, в первом приближении уже состоялось. На использование соответствующих наработок применительно к политической, в том числе и международной, проблематике были затрачены значительные усилия.

Искусственный интеллект -- компьютеризированная система обработки информации на основе моделирования познавательных процессов человека; компьютерная модель рационального мышления. Первый шаг в решении проблемы был сделан в 50-е годы XX в. английским математиком и логиком А. Тьюрингом, который сформулировал правило: вычислительная машина может «мыслить», если в процессе обмена информацией у человека не возникает сомнений в том, что он обменивается информацией с человеком, а не с машиной. При создании искусственного интеллекта сначала моделировались интеллектуальные действия человека в процессе простых игр (типа «морской бой»), а затем в процессе более сложных игр (шахматы, карточные игры). В дальнейшем появились и компьютерные программы для доказательства различных теорем.

Создание компьютерных игровых программ и программ доказательства теорем явилось исторически первым направлением прикладных исследований в области искусственного интеллекта. В дальнейшем в самостоятельные области были выделены исследования проблем распознавания образов, машинного перевода, робототехники, сочинения музыки и др. В 70-е годы важным практическим направлением исследований становятся исследования по созданию компьютерных экспертных систем, обладающих информацией человека-эксперта и способных давать квалифицированные рекомендации и обоснованные решения предметных задач.

Разработки в области искусственного интеллекта стимулируются стремительным увеличение массивов информации, для обработки которой путем формализации, анализа и синтеза уже недостаточно традиционных логико-математических методов.

Но математикам до сих пор не ясен алгоритм описания самых простых для естественного интеллекта качественных понятий -- «хороший», «большой», «красивый», «умный», «популярный». Поэтому проекты, ориентированные на искусственный интеллект, пока далеки от завершения.

Тем не менее, относительно ограниченные возможности четкой бинарной логики, ставшей принципом архитектуры компьютерного мозга, становились все более ощутимыми. Во многих задачах, например, распознавания образов или анализа ситуации на финансовых рынках рациональная логика допускает ошибки. Сегодня широко признается, что управление сложными процессами часто сводится к решению задач с размытой логикой.

Первым математиком, который задумался над проблемой нечеткой логики, был профессор Калифорнийского университета иранского происхождения Лотфи-Заде. Одним из признаний нового направления в математике стала Нобелевская премия по экономике за 2002 г., которая была присуждена Д. Канеману. Эта теория доказывает, что человек в своих решениях основывается на интуитивных представления и тем самым опровергает сходство между человеческим мышлением и принципами программирования, построенными на рациональной бинарной логике.

Исследования в области нечеткой логики получили широкую поддержку. Появились микрочипы, основанные на нечеткой логике, что свидетельствует о качественно новом уровне развития всего комплекса информационных технологий. В США теория нечеткой логики применяется при оценке политических рейтингов, анализе новых рынков, биржевой игре, в практике Пентагона и НАСА. В Японии на принципах нечеткой логики построено управление транспортными потоками. В Западной Европе она используется при автоматизированном управлении печами в металлургии.

Сегодня исследованиями в области нечеткой логики занимаются IBM и многие ведущие западные корпорации. Вероятно, что предметная апробация их разработок на политической проблематике могла бы стать полезной в информационном и методическом плане, в частности для создания нового класса динамических моделей, рассчитанных на среднесрочное прогнозирование.

Еще одним примером инновационных моментов в сфере точного знания, которые могут повлиять на прикладные политические исследования, служит гипотеза, меняющая отношения факторов «модель» и «алгоритм» в концепции формализованного изучения явлений. Традиционно модель используется в качестве формального описания объекта вычисления, а алгоритм является основой самой организации вычислительного процесса. В условиях применения информационных технологий происходит построение количественной модели, для которой известен метод, но неизвестна предметная связь с конкретной проблемой. В этом контексте возрастает роль методологии алгоритма, т.е. образа стандартизированных формальных действий. Эта методология ориентирована на изучение различных типов функций, позволяющих описывать большой спектр взаимодействий в реальной действительности, строить соответствующие им правила операционализации конкретной информации. Если до недавнего времени фактор модели рассматривался как преимущественно приоритетный по сравнению с фактором алгоритма, то гипотеза об инверсии их значимости в автоматизированной обработке информации, вопрос о которой ставится в некоторых публикациях по тематике искусственного интеллекта, потенциально способна задать новые условия сочетания количественных и качественных средств анализа политических ситуаций и процессов.

Новые акценты в гуманитарной подготовке политологов и международников. Перспективы применения математических методов в политических исследованиях определяются не только осмыслением вопросов интеграции количественных и качественных аспектов аналитических разработок или их технологического обеспечения, но и характером подготовки специалистов-аналитиков, способных применять междисциплинарный подход в интересах прикладных проектов.

Учитывая, что происходящие на мировой арене изменения в информационной среде ставят субъекта, обладающего нужной информацией и умеющего рационально ее использовать, в чрезвычайно выгодное положение, междисциплинарная профессиональная подготовка не может сводиться лишь к получению аналитиком углубленных знаний в области компьютерной техники. Необходимо найти взвешенное сочетание новых тактик кадрового обеспечения и принципов обучения с тем, чтобы молодые специалисты воспринимали междисциплинарный подход как интегрированные аналитические навыки, а не относились к ним через призму своего базового гуманитарного или технического образования.

Выражение «кто владеет информацией, тот владеем миром» приобретает все большую актуальность. Для развития профессиограммы прикладной аналитики полезно обратить внимание на характеристики двух американских компьютерных программ: программы Joint Vision 2020, ориентированной на создание больших специализированных информационных сетей, и программы Lifelog--DAPRA, предназначенной для создания автоматизированных компьютерных систем, способных адекватно функционировать в нестандартных ситуациях.

Главным содержанием программ Joint Vision 2020 и Lifelog -DAPRA является информация. В первом случае она предстает в качестве конечного продукта, а во втором -- как главная задача направленного сбора и аналитической обработки. В этой связи разработчиками планируется создание к 2020 г. единой компьютеризированной системы, базирующейся на элементах модели искусственного интеллекта, нанотехнологиях, способах эффективного синтеза информации и многофункциональных процессорах. Предполагается, что это позволит обеспечивать информационную поддержку принятия решений в реальном времени и фактически кардинально изменит основные требования, предъявляемые к современным политологам. Тем не менее, даже при столь радикальном взгляде на будущее информационных технологий американские специалисты отмечают, что способность индивидуального решения является уникальной человеческой чертой, которую не могут заменить даже наиболее совершенные системы технической поддержки.

Таким образом, ключевой проблемой совершенствования политической аналитики на основе достижений точных дисциплин и информационных технологий является подготовка специалистов междисциплинарного профиля и развитие их способностей к принятию решений в быстроменяющейся компьютеризированной обстановке. Сегодня мы вплотную подошли к новому этапу развития информационных технологий, когда основную работу по структурированию информации будет делать профильный специалист. Причем речь идет уже не только о содержательном наполнении информационных ресурсов, а об их структурировании, создании описаний лингвистического обеспечения информационных систем и т.п. Следовательно, можно ожидать изменения природы гуманитарной специализации политологов и международников, по крайней мере в той их части, которая относится к фактологическому знанию. Главной работой аналитика станет не накопление и хранение информации, а управление информационными потоками.

Рассматривая применение математических средств как самостоятельную проблему прикладного изучения политических ситуаций и процессов, необходимо учитывать, что математика стала доминирующим языком в естественных науках, прежде всего потому, что она позволяет более четко судить о феномене, слишком сложном для обычного вербального описания. Но преимущества математики по сравнению с естественными языками в гуманитарных науках еще только изучаются. Опыт современных отечественных и зарубежных исследований различного уровня и примеры сочетания количественных и качественных подходов к анализу политических феноменов позволяют рассматривать специализированную подготовку в этой области в качестве важной учебной задачи. Ключевым вопросом прикладных исследований является не вопрос о допустимости обращения к математике в рамках конкретных проектов, а то, какая математическая процедура или методика должна использоваться и как содержательно будет обосновано ее применение.

Ключевые понятия

Алгоритм -- правило проведения операции, стандартизированная последовательность действий. Термин произошел от фамилии узбекского математика IX в. аль-Хорезми, который впервые сформулировал правила четырех основных арифметических действий. Первоначально именно эти правила назывались алгоритмами, но затем в математике алгоритмом стал называться любой способ вычислений, единый для некоторого класса исходных данных, например нахождение производной функции. Как обобщающее понятие может употребляться без непосредственной связи с математическими вычислениями.

Вероятность -- количественная характеристика возможности появления некоторого события при определенных условиях.

Гипотеза -- предположение о закономерностях какого-либо явления, которая предполагается, но должна быть доказана. В прикладном исследовании -- утверждение о возможных отношениях, существующих между двумя или более переменными. Гипотезы выдвигаются с целью решения конкретной проблемы, объяснения новых фактов, устранения противоречий в наблюдениях. Гипотеза считается обоснованной, если она является следствием некоторой теории. Тем самым устанавливается согласованность гипотезы с более широкой областью знания.

Данные -- результаты наблюдений или информация о действительности, получаемая в ходе исследования.

Информатика -- наука о методах формализации и компьютерной обработки информации; играет ведущую роль в создании и развитии информационных технологий. Теоретической основной информатики является разработанная в 30-х годы XX в. теория алгоритмов.

Искусственный интеллект -- область прикладной математики, основной функцией которой является развитие формальных средств представления и обработки знаний. В узком смысле -- техническая система обработки информации на основе моделирования познавательных процессов человека; компьютерная модель рационального мышления.

Категория -- понятие, рассматриваемое в качестве исходного, неопределяемого через другие понятия. Каждая наука опирается на соответствующую систему взаимосвязанных категорий. Наиболее часто термин используется применительно к философским понятиям, рассматриваемым в качестве основополагающих понятий бытия и мышления. К числу категорий обычно относят следующие понятия: объект, отношение, свойство, суждение, умозаключение, истина и др. В гуманитарных исследованиях категории формулируются в соответствии с предметной спецификой, например политическое пространство и политическое время.

Переменные -- в социальных исследованиях обозначают наблюдаемые феномены, которые изменяются в зависимости от количества или качества. Они могут быть определены как зависимые или независимые переменные. Зависимые переменные -- это те феномены, которые испытывают влияние других переменных. Например, при выдвижении гипотезы, что обороноспособность государства зависит от уровня военных расходов, т.е. определяя связь между бюджетом и безопасностью, расходы рассматривают как независимую переменную. В точных науках под термином «переменная» подразумевается символ, вместо которого допускается подстановка некоторых других символов. Простейшим видом переменной является, например, символ х в математическом уравнении типа (х + 1)²= х² + 2х + 1. Объекты, символы которых допускается подставлять вместо переменной, образуют область значений данной переменной.

Системная динамика -- область прикладной математики, которая исследует нелинейные отношения, основана на системной теории и кибернетике, позволяет прогнозировать долгосрочные процессы.

Функция -- отношение между множествами, при котором каждому элементу одного множества соответствует некоторый элемент другого множества. Обычно функция записывается в виде формулы у = f (А), где х -- независимая переменная, или аргумент, у -- зависимая переменная, a f -- функциональная переменная.

Глава 7.

Подготовка итоговых документов прикладных проектов

Хотя различные научные, ведомственные или информационные структуры обычно опираются на специальные (иногда сугубо внутренние) стандарты документации, практика современной информационно-аналитической работы позволяет предложить несколько общих рекомендаций, касающихся текстового оформления результатов прикладных проектов.

В первом приближении различия между двумя типами материалов, завершающих процесс научного изучения, достаточно очевидны. Прежде всего, они касаются объемов текстовой информации, в которой отражено содержание проведенной работы, и типом представляемых выводов. Итогом фундаментальных исследований по политической проблематике обычно выступает монография, сборник трудов авторитетных специалистов, учебник или другие публикации, включающие сотни страниц печатного текста. Помимо основных выводов эти работы очень часто завершаются рекомендациями в области продолжения исследований, постановкой вопросов, решение которых необходимо для повышения точности знания. Что касается итоговых материалов прикладных проектов, то их главной особенностью является сравнительно небольшой объем и особая лаконичность изложения результатов научного наблюдения. Эти документы завершаются также более конкретными и определенными выводами, чем фундаментальные исследования. Ориентация на получение прикладных суждений о политической действительности позволяет авторам соответствующих разработок существенно ограничивать общие рамки изучения и включать в спектр рассматриваемых проблем только те, которые определены при формулировании темы. В этой связи заключительные разделы прикладных проектов содержат выводы, которые отличаются особой предметностью и детализацией основных положений. Кроме того, чтобы полнее отвечать поставленным целям, они обычно дополняются несколькими рекомендациями относительно тактики поведения актора перед лицом вызовов политической среды. Разумеется, завершая научное исследование подобным образом, важно не утратить чувство меры и не рассматривать итоговые рекомендации приклад ных разработок в качестве единственно возможной основы реальных действий. Если в случае фундаментального исследования относительность научного знания подчеркнута указаниями на желательность дальнейшего изучения вопроса, то в прикладных разработках неоднозначность выводов минимальна. Однако сами выводы этих разработок многократно перепроверяются сведениями из других аналитических источников и соответствующей практикой.

Еще одним важным отличием итоговых документов фундаментального и прикладного формата является степень научной новизны представляемых результатов. В первом случае она должна носить принципиальный и универсальный характер. Обобщающие характеристики наблюдавшихся явлений должны раскрывать их важнейшие качества, неизвестные ранее профильным специалистам. В прикладных проектах качество новизны достигается путем прагматичной оценки нового знания, учета его полезности в конкретных обстоятельствах. При этом в фундаментальных и прикладных исследованиях по-разному обеспечивается репрезентативность информационно-аналитической работы, выступающей основой нового научного знания. Безусловно, и фундаментальные, и прикладные проекты требуют корректного обращения с информационными источниками, однако характер их представления в материалах исследования имеет свои особенности. В первом случае источники, как правило, непосредственно включены в основной текст, а во втором -- фиксируются в материалах приложений. Прямое цитирование как фактологическая или аналитическая иллюстрация суждений в рамках прикладных проектов встречается крайне редко. В целом же для прикладных проектов характерно отсутствие описаний промежуточных этапов работы с информацией, результатов ее формальных преобразований и процедур количественных операций с эмпирическими данными. В случае необходимости все технические и вспомогательные этапы обработки исследовательских материалов отражаются в специальных приложениях. Но такие ситуации сравнительно редко встречаются в повседневной практике, особенно если речь идет о выступлениях экспертов, об аналитических записках или оперативных публикациях. Хотя все рабочие материалы прикладных проектов должны быть упорядочены, главным при представлении результатов является их содержание, а не способы получения.

В фундаментальных проектах, напротив, чтобы наиболее полно передать содержание научного знания и обеспечить его вери-фицируемость, немаловажно, по возможности, описать основные промежуточные этапы проведенного исследования. И выводы, и способы их получения фактически одинаково значимы в комплексной оценке полученных результатов, и только стандартный формат академических изданий не позволяет приводить целиком все вспомогательные материалы.

И наконец, фундаментальные и прикладные проекты отличаются по способам верификации. В фундаментальных исследованиях проверка нового знания проводится в ходе дополнительных на учных наблюдений, экспериментов и сравнений, организованных как сугубо научное исследование. Новое научное знание может быть подтверждено или опровергнуто только знанием, полученным на основе стандартных правил ведения научной работы. В прикладных исследованиях главным критерием адекватности результатов выступает практика. Их верификация носит эмпирический характер и в основном сводится к проверке технических условий получения выводов, например, полноты и достаточности информационной базы, отсутствия искажений (подтасовок) в процессе обработки данных, грубых логических ошибок при интерпретации.

Список отличий итоговых документов фундаментальных и прикладных проектов по политической проблематике может быть значительно расширен. Тем не менее, для начинающих аналитиков необходимо ясно представлять себе три основных момента, которые влияют не только на оформление результатов научного поиска, но и на предыдущие этапы работы. Этими моментами являются:

объем и содержание заключительного текста;

способы подтверждения новизны и значимости полученных выводов;

подходы к верификации нового знания.

Они приобретают особое звучание в контексте окончательной формулировки темы исследования, поскольку при подготовке прикладных аналитических или информационных материалов необходимо четко определить общий заголовок работы.

Заголовок передает основную идею, вызывает у читателя те или иные ожидания. Важно определить задачу, которую аналитик ставит перед собой (что он хочет осветить в работе).

В одном аналитическом документе представляется оптимальным отразить 4-5 главных (ключевых) идей, относящихся к освещаемой теме.

Непременное условие -- прежде чем начать формулировать текст, надо составить план-проспект работы, т.е. наметить ее структуру, основные разделы.

Особое внимание уделяется формулировке первого предложения, которое, по существу, должно быть «забойной фразой», своего рода «несущей конструкцией» всей работы. Первое предложение должно вводить потребителя информации в тему, оно в

принципе должно быть аналитическим, обобщающим, а не сводиться к констатации частного случая, факта'.

Как показывает практика, эффективность исследовательской работы многократно возрастает, если, приступая к осмыслению темы, целей и задач научного проекта, аналитик учитывает в том числе и главные отличительные признаки итоговых документов, которые должны завершить его творческие усилия.

<~% Структура и объем прикладного проекта

Успешное представление результатов прикладного исследования в значительной степени зависит от решения проблемы его структуризации. Структуризация и упорядоченность необходимы не только с точки зрения последовательности рассмотрения изучаемых вопросов, но и определения границ между аналитическими и информационными разделами. В методическом плане эти границы важны для сопоставления исходной и заключительной информации, в рамках научного исследования. Являясь одним из видов такого исследования, прикладной проект содержит два основных функциональных раздела: информационный и ансигитический. В одном из них с известной степенью лаконичности излагаются факты, на которых основаны выводы, а в другом отражается процесс осмысления этих фактов. Например, проведя контент-анализ важного политического текста и получив количественные показатели распределения его содержательных элементов, мы увеличиваем потенциал информационного раздела проекта, а сформулировав на этой основе заключения о развитии ситуации, усиливаем его аналитический раздел.

В зависимости от характера исследования информационный и аналитический разделы могут быть равнозначны либо асимметричны по объему, но ни один из них не должен составлять исключительное содержание проекта. Даже документы, относящиеся к категории информационных справок, записок и т.д., построенные на максимально нейтральном представлении обобщенных сведений (данных), включают элементы аналитики (что проявляется, например, в отборе фиксируемых фактов). В то же время любая

аналитика неизбежно предваряется указаниями на исходную информацию. Все это определяет органичность сочетания информационного и аналитического разделов в рамках единого проекта, поскольку ни фактология, ни декларативная аналитика сами по себе научного интереса не представляют.

Вместе с тем информационный и аналитический разделы имеют и собственную специфику. Она определяет их содержательный состав, а также форму представления материала, особенности соответствующих лингвистических конструкций, включение иллюстративных фрагментов и т.д. Так, информационный раздел преимущественно ориентирован на отражение релевантных для исследования сведений. Эти данные могут иметь разнообразную природу и представляться различным образом, например как описание основных характеристик ситуации, событийная хронология, статистика, результаты применения аналитических методик и т.д. Их можно представить в виде текстовой информации или преобразовать в таблицы, графики, схемы. Но главным условием оформления раздела является акцент на фактологию и минимизацию интерпретации фактов. Аналитический раздел проекта со своей стороны преимущественно содержит логические рассуждения при сопоставлении различных фактов, объяснения явлений и их взаимосвязей, а также в нем формулируются обобщающие заключения и прогнозные предположения.

Примечательно, что в некоторых публикациях обобщающие аналитические заключения и прогнозные предположения упоминаются как самостоятельные результаты научной работы. Однако такое разделение представляется искусственным. Современные прикладные проекты в сфере политических исследований все в большей степени характеризуются прогностической направленностью, и, по сути, аналитические обобщения и прогнозные заключения выступают в них как две стороны одной медали. Без элементов прогнозирования трудно представить себе серьезную аналитику, а серьезное прогнозирование невозможно без солидной аналитической базы. Поэтому, проводя различия между собственно аналитическими заключениями и прогнозными предположениями, мы должны иметь в виду скорее методические особенности проведения исследований, связанных с моделированием. В исследованиях, проводимых без применения формализации и математических подходов, грань между общими выводами и прогнозами значительно нивелируется. Оценка их адекватности обеспечивается доступностью логической проверки гипотетических заключений (прогнозов) с предваряющими их аналитикой и фактологией.

Содержательные различия между информационными и аналитическими разделами прикладных проектов проявляются в стилистических особенностях изложения материала, а также могут определять последовательность включения этих разделов в структуру единого итогового документа. Роль информационного раздела -- будет ли он предварять аналитический, является факультативным или иллюстративным -- определяется в зависимости от целей и задач исследования. Но общим в подготовке итоговых документов является сужение рамок информационного раздела проекта по сравнению с аналитическим.

Еще один немаловажный момент, который необходимо учитывать при написании итогового документа, -- оптимальные размеры текстового материала.

Понятие оптимальный и производные от него выражения выступают постоянными атрибутами любой рекомендации, но они чаще всего это лишь претензия на совершенство. В отношении объемов текстовых материалов и документов, завершающих прикладной проект, можно давать только примерные рекомендации. С одной стороны, их подготовка является продолжением процесса научного творчества и отражает личностные качества исполнителей. С другой -- сами проекты, их научный статус, условия проведения информационно-аналитической работы весьма вариативны. Так, в каждом ведомстве существуют свои, иногда даже неписаные правила объемов аналитической документации. Во многом они определяются рабочим временем, в течение которого необходимо дать практический ответ на информационных запрос. Фразы типа: «этот материал нужен через час» или «записка должна быть готова через день» являются самыми обычными для аналитиков, непосредственно включенных в бюрократический процесс. В научных центрах, институтах и других аналогичных структурах сроки подготовки документов несравненно более эластичны, но и здесь фактор времени является одним из главных ресурсов исследовательской работы и возможностей оформления ее результатов. Объемы итоговых материалов часто зависят и от стандартов, установленных для научных публикаций, оттого, сколько печатных листов зарезервировано для них в издательском плане. Поэтому объемы документов, завершающих прикладные проекты, строго не фиксированы.

Тем не менее, аналитик с самого начаїа должен ориентироваться на то, что размеры текста итоговых материалов мельче, чем у обычных научных публикаций. Они не определяются ни масштабами информационной базы исследования, ни сложностью процедур обработки информации, ни затраченным на выполнение проекта временем. Главным критерием в этом плане является уровень потенциального политического решения, которое предстой! принять на основе проведенного исследования. Поэтому весьма распространенным является положение, при котором чем более общезначима рассматриваемая проблематика, тем короче должен быть документ, посвященный ее аналитическому обобщению.

Необходимость адекватно изложить результаты масштабной исследовательской работы на нескольких страницах текста предполагает высокий уровень квалификации аналитиков. Поскольку подготовить короткий содержательный материал всегда сложнее, чем развернутое описание. Желательно, чтобы итоговый документ прикладного проекта в среднем не превышал одного печатного листа. Но еще предпочтительнее может оказаться формат в половину печатного листа или даже меньшего объема.

Аналитический документ, как правило, должен уложиться на 2--3 страницах. Если у эксперта есть полезные сведения, которые не укладываются в такой объем, но он считает их полезными для потребителя, то можно подготовить аналитический документ из двух частей: наиболее важные оценки, выводы и предложения изложить в основной записке (на 2--3 страницах), а к ней приложить более подробный дополнительный материал'.

При этом весь информационный раздел не должен превышать трети всего документа или вообще может быть представлен в виде приложения. В силу отсутствия жестких критериев определения объемов итоговых документов прикладных проектов целесообразно формулировать их в предварительном плане на начальных этапах каждого конкретного исследования и учитывать при выполнении всех промежуточных этапов работы над проектом.

Подготовка аналитических выводов ^ и практических рекомендаций

Выводы и рекомендации, завершающие прикладное исследование чрезвычайно важны. Они свидетельствуют о количестве и качестве проведенной научной работы и одновременно являются

основами для воздействия на реальную политическую ситуацию. В итоговых документах прикладных политических исследований выводы и рекомендации чаще всего тесно взаимосвязаны, и при их формулировании аналитики придерживаются предметной совместимости обобщающих оценок и выдвигаемых с их учетом предложений. Кроме того, к их содержанию предъявляется целый ряд требований: актуальность, адекватность и доступность для понимания. В сущности, этим требованиям должны отвечать заключительные разделы всех научных исследований, однако строгость их соблюдения в рамках прикладных разработок значительно выше.

Учитывая растущее число различных прикладных проектов по политической проблематике и большой общественный резонанс, который получают соответствующие публикации, следует обратить особое внимание на вопросы подготовки рекомендательной части итоговых документов. По своей сути, они являются заключениями о путях адаптации конкретных акторов к существующим угрозам со стороны политической среды или о способах адаптации политической среды к интересам конкретного актора. Эти суждения могут быть представлены как относительно изолированно, так и на фоне гипотетических сценариев развития ситуации, что позволяет предложить несколько возможных вариантов тактических шагов. Тем самым рекомендации, содержащиеся в итоговых документах прикладных проектов, побуждают акторов не столько к продолжению осмысления действительности, сколько к активным действиям. Поэтому ключевым вопросом, возникающим в этой связи, является вопрос о принципиальной выполнимости рекомендаций.

Помимо этических ограничений, о которых упоминалось в начале учебника, условия выполнимости рекомендации определяются и другими моментами. Например, формулируя их содержание, аналитик должен соотносить предлагаемые действия с временными и материальными ресурсами потенциальных инициаторов внутриполитических или внешнеполитический акций. Бюджет, кадровое обеспечение, техническая оснащенность часто ускользают из поля зрения исследователей, воспитанных в традициях академической науки. Не всегда удается должным образом учитывать и «человеческое измерение» дистанции между идеально спланированным решением и его административным воплощением. Хотя степень выполнимости научных рекомендаций в сфере общественных отношений всегда относительна, важнейшим критерием при их разработке должна неизменно выступать реалистичность предполагаемых действий.