Продолжение дискуссии "второй большой спор" в контексте становления российской науки о международных отношениях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Российский университет дружбы народов

Продолжение дискуссии «второй большой спор» в контексте становления российской науки о международных отношениях

Денис Дегтерёв

Москва, Россия

Резюме

В данной статье даётся критический анализ ранее опубликованной в журнале «Международные процессы» работы А.В. Фененко «Статистика против Истории». Дискуссия с автором исходной статьи сопоставляется со «вторым большим спором» в теории международных отношений, имевшим место в 1950-1960-х годах в США. Делается вывод о поступательном развитии российских международных исследований. Характеризуется место науки о международных отношениях по отношению к политической и исторической наукам, выявляется разница в методологии между данными дисциплинами, а также обозначается роль идеологии в общественных науках. Приоритетное внимание уделено формированию количественной методологии в американской международно-политической науке и возможности повторить данный опыт в других странах, в частности в России. Автор показывает основные ограничения и допущения теоретико-игрового моделирования, его сложность в контексте междисциплинарного синтеза, а также перспективы использования других математических методов анализа, в том числе системную динамику и агентное моделирование, как примеры имитационного моделирования, позволяющие более эффективно прогнозировать международное развитие. Отдельное внимание в статье уделено международным рейтингам и индексам оценки комплексной мощи государств, выявляется их методологическая уязвимость, недостатки лежащих в их основе предположений, а также показаны альтернативные (по отношению к работе А.В. Фененко) индексы, построенные на аналогичной методологии, но более адекватно отражающие международные реалии. В заключение делается вывод о важной, но вспомогательной роли количественных методов анализа в международнополитической науке, позволяющих вскрывать неявные и даже контринтуитивные закономерности.

Ключевые слова: методология международных исследований; формализация; междисциплинарный синтез; математические методы; модели; теория игр; математическая статистика; индексы; рейтинги; историческая наука; политическая наука.

Abstract

TOWARDS “SECOND GREAT DEBATE” IN RUSSIAN IR

DENIS DEGTEREV

Peoples' Friendship University of Russia, Moscow, 117198, Russian Federation

The article contains a critical analysis of previously published article in the journal International Trends “Statistics Against History” by Alexey Fenenko with critics of quantitative methods and formal models in International Studies. Discussion with Alexey Fenenko in some way could be compared to 1950s - 1960s Second Great Debate in international relations, but in Russian intellectual environment. The author concludes that this debated showed gradual development of International Studies in Russia . The place of IR in Political Science and History is shown, differences in methodology are discussed, as well as role of ideology in social sciences is emphasized. The author talks about development of quantitative methodology in the American Political and IR Sciences and outlines whether it is possible for other countries, including Russia to successfully adopt quantitative methodology in IR as a part of modern social science.

Limits and assumptions of game-theory model within interdisciplinary approach is presented along with prospects of using other mathematic methods such as system dynamics models and agent-based modelling (ABM) as examples of simulations which help to provide forecasts of international relations. International ratings and indexes of national power are discussed highlighting their methodological weaknesses. The author also provides some alternative to A. Fenenko's article indexes using the same methodology but that more adequately reflect international politics. He compares the methodology of major `cold war' power indexes, soft power indexes (incl. Country Brand Index or Happy Planet Index) of unipolar world and modern complex indicates like Foreign Bilateral Influence Capacity (FBIC) index, elaborated by Denver

University. In conclusion, the author supposes that quantitative methods help international studies uncover implicit and counterintuitive patterns.

Keywords: international studies research methodology; formalization; interdisciplinary studies; mathematical methods; models; game-theory; ABM: mathematical statistics; indexes; rankings; History; Political Science.

Один из ведущих отечественных международников, А.В. Фененко, опубликовал в настоящем журнале весьма полемичную статью, противопоставляющую исторический подход количественным методикам исследования [Фененко 2018а]. Являясь одним из наиболее активных сторонников количественных методов анализа в международных исследованиях, я не могу не отреагировать на неё. Кроме того, в первом же абзаце статьи А.В. Фененко, говоря о «культе количественных методов», ссылается на мою работу, а несколько позже упоминает результаты моего исследования методологии публикаций ведущих научных журналов по международным отношениям [Дегтерёв 2015].

Сам по себе спор по поводу количественных методов в международных исследованиях в последние несколько лет свидетельствует о поступательном развитии российской науки, напоминая развернувшуюся в США в 1950-1960-х годах дискуссию между сторонниками новых, сциентистских, методов анализа (в том числе количественного анализа и математического моделирования) и представителями традиционного историко-описательного метода (в первую очередь из числа классических политреалистов). Эти дебаты получили название «второго большого спора» в теории международных отношений [Петровский, Петровская 1974]. Представители «модернизма», или «научного» направления в анализе международных отношений (такие как К. Дойч, М. Каплан, К. Райт, Р. Раммель, Б. Рассет, Д. Сингер, О. Холсти, Д. Циннес), пытались устранить недостатки традиционного анализа, перенося методы естественных дисциплин, а также антропологии, психологии и социологии в политическую науку [Quantitative International Politics 1968; Mathematical Models in International Relations 1975]. На первом этапе они встретили жёсткую критику со стороны «традиционалистов», на стороне которых выступал, к примеру, Х. Булл [Bull 1966]. По мере адаптации нового инструментария к особенностям международно-политической науки, повышения качества междисциплинарного синтеза стал складываться консенсус, в рамках которого новые и традиционные методы исследований всё более органично дополняли друг друга.

К практикующим отечественным «мо- дернистам»-международникам можно отнести, например, Л.Ч. Абаева (уже упомянутого в исходной статье А.В. Фененко), И.А. Истомина, И.Н. Тимофеева, таких представителей НИУ Высшая школа экономики, как А.С. Ахременко и А.Ю. Мель- виль, специалистов факультета глобальных процессов МГУ, а также автора настоящей статьи [Ахременко 2006; Дегтерёв, Истомин 2015; Истомин 2018; Мельвиль и др. 2007; Моделирование и прогнозирование... 2012; Тимофеев 2010]. В российских реалиях в роли Х. Булла выступил А.В. Фененко, специалист, обладающий поистине энциклопедическими знаниями по истории международных отношений, автор ряда фундаментальных работ, предлагающих оригинальные трактовки исторических процессов [Фененко 2018б; Фененко 2019]. А.В. Фененко - убеждённый сторонник именно исторического подхода к международным исследованиям. В своей публикации он говорит о международных отношениях как о гуманитарном (не социальном!) знании [Фененко 2018а: 57].

Прежде чем перейти к предметной критике «антиколичественной» аргументации А.В. Фененко, необходимо сделать ряд уточняющих комментариев и понять генезис формирования количественных методов в зарубежной науке о международных отношениях.

Во-первых, наука о международных отношениях как обособленное направление исследований существует, пожалуй, лишь в структуре Российской академии наук. В 2010 г. в рамках РАН было создано Отделение глобальных проблем и международных отношений, отделённое как от общественных, так и историко-филологических наук. Чаще всего международные отношения изучаются в рамках либо исторической, либо политической дисциплины. Если первая действительно относится к гуманитарным наукам (Arts and Humanities), то вторая - уже к общественным (Social Sciences) c соответствующими различиями в методологии.

Подобная двойственность уже освещалась в отечественных работах [Алексеева, Дегтерёв 2017]. Дабы не повторяться, приведу лишь основные выводы ранее проведённого исследования. На уровне бакалавриата и магистратуры в России международные отношения в настоящее время принадлежат к «политическим наукам и регионоведению», которые, в свою очередь, относятся к «наукам об обществе». При этом в ряде российских вузов (СПбГУ, Институте стран Азии и Африки МГУ, РУДН, РГГУ, а также в большинстве региональных университетов - ННГУ, КФУ, УрФУ) в изучении и преподавании международных отношений преобладает исторический подход. Политологи доминируют в Институте мировой экономики и международных отношений имени Е.М. Примакова, а также на ряде вновь созданных факультетов МГУ, НИУ ВШЭ, ГАУГН, РАНХиГС. За рубежом исторический подход характерен для Великобритании и стран континентальной Европы. Между тем в США и в международных библиоме- трических системах (Scopus, WoS) международные отношения отнесены к политическим наукам. В МГИМО в послевоенный период доминировал исторический подход, но в 1980-х - начале 1990-х годов они всё чаще стали приобретать политологический характер.

Во-вторых, не стоит противопоставлять историческую науку с её якобы традиционными методами политической науке с инновационными подходами. Ещё в XIX в. неокантианцами Баденской школы (В. Виндельбанд, Г. Риккерт) была сделана попытка учитывать специфику, характерную для изучения социальных явлений. В частности, немецкий философ В. Дильтей различал «науки о духе» и «науки о природе». Впоследствии данное различие легло в основу идеографического (выявление уникальных особенностей исторических фактов) и номотетического (выявление общих закономерностей) подходов. Соответственно, математическое моделирование и поиск закономерностей проводятся в контексте номотетики; в рамках идеографии целесообразна работа с архивными документами, мемуарами [Шабага 2009: 101, 108].

В определённом смысле речь идёт о том же «втором большом споре», произошедшем, правда, на Западе на несколько десятилетий раньше. В ходе XX в. Methodenstreit (спор о методе) был продолжен в рамках деятельности исторической школы «Анналов», публикации К. Гемпеля 1942 года «Функция общих законов в истории» и формировании теоретической истории (исторической макросоциологии) [Алексеева, Дегтерёв 2017].

Примечательно, что в отечественной исторической науке количественные методы получили широкое применение ещё в 1960-х - 1980-х годах в контексте исторической информатики, клиометрики и квантитативной истории благодаря работам академика АН СССР/РАН И.Д. Коваль- ченко [Количественные методы... 1981], а также В.З. Дробижева, В.Е. Полетаева и ТИ. Славко. Мировую известность приобрели работы 1960-х годов Э.В. Евреинова, Ю.Г. Косарева и В.А. Устинова из Сибирского отделения РАН по применению ЭВМ в исследовании письменности древних майя [Евреинов, Косарев, Устинов 1961а, 1961б, 1961в, 1961г; 1969], а также работы Д.В. Деопика (ИСАА МГУ), посвящённые количественным методам изучения средневекового Востока [Деопик 2011].

В-третьих, наука о международных отношениях, как любая общественная дисциплина, не лишена идеологической составляющей. Исследователи каждой страны стараются отстаивать в первую очередь национальные интересы своего отечества. Кроме того, большая часть «исследований» (доклады мозговых центров, комментарии «политологов» на телевидении) относится к экспертно-аналитической деятельности и призвана формировать общественное мнение (или мнение лиц, принимающих решения) [Войтоловский 2006]. Как правило, речь идёт о выражении личной позиции (интуитивных суждениях) экспертов, а не о науке как таковой. В последние годы, в связи с распространением внешнеполитических ток-шоу, начинает доминировать именно такой, более зрелищный, но менее фундированный подход.

Тем не менее подлинное научное исследование по международным отношениям основано либо на архивных документах, либо на объективных количественных данных, либо на результатах интервью, то есть опирается на эмпирическую информацию. Такое исследование должно быть воспроизводимо - любой читатель должен иметь возможность ознакомиться с исходными данными, алгоритмом их обработки и прийти в конечном счёте к тем же результатам. Верификация становится возможной благодаря репликационной политике в ведущих научных журналах мира по международным отношениям, когда вместе со статьёй размещаются и исходные данные [Дегтерёв 2020б]. Верю, что и А.В. Фененко также нацелен на повышение стандартов научной этики и на то, чтобы отечественные международные исследования действительно базировались на прочном эмпирическом фундаменте, а не исключительно на интуиции их авторов (очень многие явления имеют контринтуитивную природу).

Широкое применение количественных методов анализа связано с развитием именно американской школы «модернизма» в контексте общего увеличения государственного финансирования научных исследований международных отношений в США в рамках обоснования и продвижения американского гегемонизма в послевоенный период, о которых пишет А.В. Фененко. Тем не менее говорить о математических методах в международных исследованиях как исключительно об «американской религии» (а о сторонниках данных методов как о поклонниках американских подходов) не совсем корректно.

При сопоставимом уровне финансирования количественная методология могла бы получить развитие и в других странах, правда, круг этих стран крайне узок [Бузан. Например, в 1969/70 финансовом году на финансирование исследований международных отношений в США было потрачено 20-35 млн долларов. Примечательно, что основным заказчиком исследований (30-40% всего финансирования) выступало министерство обороны США, в рамках которого шла конкуренция за лидерство в НИР между отдельными службами (в первую очередь между ВМС и ВВС) [Петровский 1976]. Среди ведущих заказчиков традиционно фигурирует Агентство передовых оборонных исследований (DARPA) [Black 1970], которое финансировало проекты «Количественная политическая наука», а также «Количественные индикаторы для оборонного анализа» (1970-1975) стоимостью 2 млн долларов США. Акцент при этом делался на создании компьютерных баз данных для ивент- анализа и систем раннего предупреждения, в том числе «World Event Interaction Survey» (WEIS, 1967-1973, стоимостью 1 млн долларов), «Conflict and Peace Data Bank» (COpDaB), «Conflict Watch» и другие [Andriole, Hopple 1984].

Проведение количественных исследований международных отношений связано с междисциплинарным синтезом и эмпирической обработкой информационных массивов [Дегтерёв 2015]. Для стимулирования подобных исследований необходима целостная научная инфраструктура, включающая в себя соответствующие программы подготовки и литературу, специализированные компьютерные базы данных и образовательные школы. На данный момент такая «экосистема» в национальном масштабе создана только в США, в то время как в ряде европейских стран (Швеция, Норвегия, Нидерланды, ФРГ), а также в КНР развиты лишь отдельные её составляющие [Дегтерёв 2020б]. Ключевой элемент указанной инфраструктуры (рис. 1) - Межуниверситетский консорциум по социальным и политическим исследованиям

Рисунок 1 Национальная исследовательская инфраструктура для политологов-международников (опыт США)

Источник: составлено автором.

(Мичиганский университет) и дополняющий его репозиторий «Dataverse» (Гарвардский университет).

Помимо США, по мере становления науки о международных отношениях как современной социальной дисциплины, количественные методы начинают использоваться и в других развитых странах (в особенности в Израиле, государствах Северной Европы, ФРГ), а в последние годы и в КНР в контексте активного развития китайских школ международных исследований.

Математические исследования в СССР и России традиционно развиваются на мировом уровне, в то время как прикладные количественные исследования, в том числе в международно-политической науке, не отличаются схожими успехами. О международном признании советской школы математической теории игр наглядно свидетельствует случай, произошедший с О.Н. Бондаревой (1937-1991). Будучи аспиранткой ЛГУ, в 1963 г. она опубликовала в русскоязычном журнале «Проблемы кибернетики» статью, где сформулировала теорему о необходимых и достаточных условиях для непустоты ядра в кооперативной игре [Бондарева 1963]. Ллойд Шепли, лауреат Нобелевской премии 2012 года, независимо от неё сформулировал данную теорему и опубликовал её в 1967 г. [Shapley 1967]. Узнав о более ранней публикации О.Н. Бондаревой, он признал её научный приоритет, и с тех пор в математической теории игр существует теорема Бондаре- вой-Шепли.

Таблица 1 Рациональность в различных типах формализованных моделей

Источник: [Morton 2008: 95].

В СССР по идеологическим причинам прикладные количественные методы развивались не столь активно, преимущественно в рамках социологии международных отношений. Основные исследовательские центры по количественному анализу сформировались в ИМЭМО, МГИМО (упомянутая в исходной статье Проблемная научно-исследовательская лаборатория системного анализа международных отношений, ПРОНИЛ), Институте США и Канады, Институте социологических исследований и в исследовательских институтах Министерства обороны.

В период «нового политического мышления» в конце 1980-х годов данные разработки прекратились. Как отмечает проф. А.И. Подберёзкин, который тогда работал в ПРОНИЛ, «к сожалению, начиная с 1987 г. потребность во всём этом исчезла. В правящих элитах СССР, а затем России, возобладал непрофессионализм. Обоснования методов и рекомендаций не требовалось» [Чечевишников 2016: 239]. Фактически, была свёрнута многоуровневая система внешнеполитической экспертизы, созданная в 1970-1980-х годах.

В настоящее время количественные исследования постепенно возрождаются.

Какие же математические методы и подходы критикует А.В. Фененко? Эксплицитно (с указанием ряда классических игр («Дилемма заключённого», «Ультиматум»), равновесия по Нэшу и BATNA (Best Alternative to a Negotiated Agreement)) упоминается лишь теория игр [Фененко 2018а: 62-66].

Преподавая данную дисциплину студентам МГИМО, РУДН и других ведущих вузов уже более 10 лет (с 2007) и изложив основные классические подходы и собственные наработки в достаточно объёмном учебнике [Дегтерёв 2017], не хотелось бы подробно останавливаться на критике каждого из изложенных в исходной статье положений. Общее замечание следующее: применение теории игр в международных отношениях сопряжено с междисциплинарным синтезом. Процесс математического моделирования при этом достаточно сложный и состоит из нескольких этапов: концептуализации, операционализации и интерпретации. Каждая из данных процедур должна выполняться предельно корректно и точно.

На этапе концептуализации осуществляется спецификация модели, то есть выделяется теоретико-игровая структура международной ситуации. При этом определяются основные игроки, структура их платежей, выявляются их возможные стратегии (среди которых могут быть как переговоры, так и ведение боевых действий), наличие информации о действиях других игроков (в том числе информационные множества), вероятностные распределения. Особо оговариваются основные допущения и ограничения модели, которые во многом задают начальные условия.

Для описания различных типов международных ситуаций в отношениях между двумя странами из известных 78 парных игр, воспроизводящих различные типы социального взаимодействия, чаще всего используют такие типовые модели, как «Дилемма заключённого», «Перекрёсток» («Петухи» или «Цыплята»), «Охота на оленя», «Страховка», «Тупик», «Дилемма Самарянина» [Дегтерёв 2017].

Зачастую неправильный выбор главных игроков и их характеристик, неполный учёт особенностей внешней среды и динамики международных отношений, имеющихся информационных потоков и взаимодействий между субъектами, наложение на общую картину развития случайных явлений (так называемых шумов) могут привести к неправильным логическим выводам. В этом случае говорят о неполной или даже о неправильной спецификации (ошибке спецификации) модели. Преодолеть неполную спецификацию можно посредством создания более сложной модели, которая принимает во внимание упущенный аспект международной ситуации.

Ключевым допущением теоретико-игровых построений выступает абстракция методологического индивидуализма и рационального выбора (Methodological Individualism and Rational Choice, MIRC), что существенно ограничивает их возможности. Необходимо, чтобы основные игроки независимо принимали свои решения, что в условиях усиления глобальной взаимозависимости становится всё труднее. На процесс принятия решений лидеров влияет ряд советников, то есть индивидуальный процесс принятия внешнеполитических решений практически исключён. На практике принятие решений зачастую связано с ограниченной рациональностью, существует ряд типичных когнитивных искажений. В зависимости от моделируемого типа рациональности (рациональность может заключаться не только в максимизации прибыли, но и в репутационных выигрышах, достижении лучшего состояния безопасности и другом) стоит использовать не классическую, а, например, бихевиористскую теорию игр, аппарат многократно повторяемых игр (которые ближе к реальной жизни, нежели одноходовые), либо прибегнуть к другим математическим методам (табл. 1).

Помимо понятия рациональности игроков, важным допущением выступает также предположение о наличии у игроков общего знания. То есть каждый из них знает что- то об игре (её структуре и предпочтениях других игроков), каждый знает, что другие знают что-то об игре, и т.д. Рассматривается как абстракция классических игр с полной информацией, так и различные варианты игр с неполной информацией. Кроме того, исследуются варианты сепаратных переговоров между некоторыми из участников, угроз, пакетных соглашений.

Теоретико-игровые модели не пытаются объяснить всю сложность социальных (международных) процессов. Они лишь показывают некоторые элементы социальных ситуаций, помогая понять, как взаимосвязаны мотивации игроков и их действия. В этом смысле в основе построения данных моделей лежит принцип редукционизма, а именно делается попытка объяснить сложные социальные явления при помощи законов, свойственных более простым явлениям.

Наконец, интерпретация полученных выводов должна быть предельно корректной. Нельзя объяснить одной моделью самые разные международно-политические ситуации с иной игровой структурой и с другим набором допущений. Попытка «натянуть» одну готовую модель (игру) на совсем не подходящую для неё ситуацию с дальнейшей критикой данной модели также некорректна.

«Золотым временем» для теории игр была биполярность с наличием двух коалиций и жёсткой блоковой дисциплиной. Вместе с тем в условиях возвращения «опосредованных войн» и практики управления международными конфликтами времён «холодной войны» [Худайкулова 2016] теоретико-игровые модели противостояния России и западных стран снова становятся актуальными [Ericson, Zeager 2015].

В плане прогностических возможностей в области международных отношений, теоретико-игровой подход, возможно, не самый мощный среди существующих количественных методов анализа и не самый современный; скорее, это методология XX века (в отличие, например, от агентного моделирования - методологии XXI века). Вместе с тем теория игр - идеальный инструментарий, с которого международнику следует начинать изучение прикладного количественного анализа и формализованного моделирования международных отношений. Кроме того, знание основ прикладной теории игр вырабатывает у международников особую стратегическую культуру, умение чувствовать вызовы и возможности для национальных интересов страны на международной арене, вырабатывает интуицию. Ведь теория игр - это своего рода «полиция логики» или, как её называл К. Боулдинг, ведущий специалист по системному анализу, - «интеллектуальный рентген» [Rapoport 1999].

Заинтересовавшись повторяемыми играми, я постепенно перешёл к агентному моделированию (имитационному моделированию) как к более совершенному инструменту прогнозирования, который позволяет операционализировать и в дальнейшем применить на практике конструктивистские концепции взаимного влияния социального агента и социальной структуры [Дегтерёв 2016], что особенно актуально в контексте сегодняшней «гибридизации», стирании границ между внешней и внутренней политикой [Гибридизация мировой и внешней политики... 2017].

Комплексную взаимозависимость современного мира лучше передаёт сетевой анализ - гораздо более простой для понимания, но вместе с тем мощный инструмент анализа. Для внешнеполитического анализа больше всего подходят простейшие частно-научные методики, наподобие контент-, ивент-анализа, анализа голосования в ООН (последний основан преимущественно на математической статистике) и другие.

Центральная часть статьи А.В. Фененко посвящена перечислению различных международно-политических ситуаций, в которых, несмотря на соотношение сил, победила, казалось бы, слабая сторона [Фененко 2018а: 66-74]. Речь идёт о классических случаях асимметричных конфликтов, когда противник может навязать выгодный ему тип противоборства, стремясь максимально использовать своё преимущество именно по данному типу вооружений (например, авиация или кибервооружения) или ресурсу [Дериглазова 2010]. Описывая силы сторон, А.В. Фененко делает отсылку (не упоминая конкретных процедур и видов анализа) к «математической статистике», «статистическим методикам», «количественным метрикам».

Между тем в современной международно-политической науке отсылка к нескольким числовым показателям уже не рассматривается как количественная методология. Практически 90% статей с количественным анализом в одном из наиболее математизированных изданий мира по международным отношениям - Journal of Conflict Resolution - предполагают использование индуктивной статистики (фактически математической статистики). Применение же описательной (дескриптивной) статистики (диаграмм, графиков, таблиц без формул и алгоритмов обработки данных) практически сошло на нет (рис. 2).

Рисунок 2 Доля статей с индуктивной и дескриптивной статистикой в Journal of Conflict Resolution

В исходной статье приводится также ряд примеров, когда одна из сторон конфликта более мотивирована, обладает большей волей и поэтому побеждает, даже если изначально не имеет никаких преимуществ. Данные ситуации учитывались, например, при расчёте индекса воспринимаемой мощи (Perceived Power, Pp) Р. Кляйна [Cline 1975], который подсчитывался следующим образом:

Pp = (С + E + M) х (S + W), (1)

где С - это критическая масса (Critical Mass), определяемая размером территории и численностью населения; E - это экономический потенциал (Economic Capabilities), определяемый на основе агрегирования показателей ВВП, выработки первичной энергии, добычи нетопливных минеральных ресурсов, экспорта зерновых, выплавки стали и объёма внешней торговли; M - это военный потенциал (Military Capabilities), определяемый потенциалом как стратегических ядерных вооружений,

так и конвенциональных вооружённых сил (военными расходами, численностью армии и потенциалом глобального развёртывания). Сумма результатов по этим параметрам умножается на сумму S - показатель стратегического целеполагания (Strategic Purpose) и W- национальной воли (National Will). Соответственно, показатель учитывает, что такие страны, как Израиль (общий коэффициент «неосязаемой» силы равен 1,8, то есть материальная мощь страны практически удваивается), КНДР (1,6) и Куба (1,6), более мобилизованы, чем другие государства.

В современных условиях более открытого общества, массового проникновения Интернета и глобальных СМИ более продуктивно оценивать «моральную устойчивость» отдельных социальных агентов, а не стран в целом, используя инструментарий агентного моделирования (см. ниже).

Описывая условия применения количественных методов, А.В. Фененко считает, что международники должны предварительно договориться по трём базовым проблемам - неизменности существующих норм межгосударственного взаимодействия; отсутствию крупных катастроф и ценностным установкам. Рассмотрим сначала два первых пункта из этого списка, а третий, который он увязывает с международными рейтингами, - чуть позже.

Две из трёх проблем, выдвинутых исследователем, имеют отношение к прогнозированию международных процессов - наиболее сложной части анализа. Между тем большинство задач по количественному анализу не затрагивают вопросы прогнозирования, а носят поисковый характер [Фомин и др. 2018]. Навскидку, не перегружая статью ссылками на собственные работы, перечислю те количественные задачи, которые мне довелось решать: теоретикоигровое моделирование американской помощи Израилю, международных переговоров Армения - Турция, Россия - США; корреляционный анализ влияния ряда этнонацио- нальных факторов на результаты украинских выборов; сетевой анализ внешнеторговых, инвестиционных и военно-политических связей для оценки разделительных линий во внешней политике стран Южной Америки; для анализа структуры взаимной торговли стран БРИКС, а также стран

Центральной Азии; для исследования сети дипломатических представительств стран СНГ; для оценки политического влияния в международной финансовой системе; для выявления роли албанской организованной преступности в транзите наркотиков по «балканскому маршруту»; агентное модели - рование механизмов распространения ценностных установок на постсоветском пространстве; анализ голосования в ГА ООН по ежегодной резолюции «Право на развитие»; оценка близости позиций стран СНГ при голосовании по отношению друг к другу, а также к странам «группы двадцати», в том числе с учётом членства в различных международных организациях; схожесть позиций при голосовании в ООН стран Южной Америки; контент - анализ доктринальных документов стран СНГ; ивент-анализ уровня сотрудничества в треугольнике Россия - США - КНР в 2014 году. В подавляющем большинстве при решении вышеуказанных задач не приходилось сталкиваться с двумя затронутыми проблемами. Интерпретируя результаты исследований, я избегал широких обобщений и делал выводы только о том, что было выявлено по факту, а не о том, что могло бы быть в перспективе.

Описанные ранее в статье количественные методы относятся преимущественно к классу аналитических. Они не воспроизводят в явном виде процесс функционирования системы международных отношений, а лишь описывают его посредством аналитических зависимостей (уравнений).

Если объект моделирования настолько сложен, что описать его функционирование математическими уравнениями затруднительно, прибегают к имитационному моделированию. В отличие от аналитических моделей имитационные модели посредством применения моделирующих алгоритмов имитируют само функционирование системы, её развитие во времени, то есть динамику.

Наибольшее развитие в анализе международных отношений получило имитационное моделирование системной динамики (это системы дифференциальных уравнений) и агентное моделирование (основано на теории клеточных автоматов). Каждый из подходов имеет свои достоинства и недостатки (табл. 2).

Таблица 2 Сравнительный анализ подходов к имитационному моделированию

Источник: [Каталевский 2011:197].

На начальном этапе, в 1960-х - 1970-х годах, доминировали модели системной динамики, однако к началу XXI в. стала понятна их ограниченная объяснительная способность, в том числе из-за неверных предпосылок, заложенных в модели типа «Мир» и сделанных по заказу Римского клуба. Алармистские предсказания данных аналитических разработок не оправдались, и всё чаще зарубежные эксперты-международники стали обращаться к альтернативным инструментам имитационного моделирования, например к агентному моделированию [Дегтерёв 2016].

Как правило, модели системной динамики состоят из нескольких различных модулей. При этом модуль, непосредственно связанный с международно-политическим анализом, играет вспомогательную роль или даже отсутствует. Такое положение было в первую очередь характерно для первых поколений моделей типа «Мир», так как в них не рассматривалась вероятность возникновения конфликтов и войн. Между тем, например, Украинский кризис и боевые действия на Донбассе в 2014-- 2015 гг. существенно сильнее повлияли на мировую выплавку стали и динамику экономического развития в целом, нежели собственно социально-экономические процессы. В этой связи американский исследователь М. Вард отмечал скорейшую необходимость создания политически ориентированных глобальных моделей [Theories, Models and Simulation... 1985: 14].

Со временем модели системной динамики становились более комплексными и, помимо оценки динамики материальных ресурсов, выступающих в качестве «пределов роста», всё большее внимание обращали на социальные и политические ограничения мирового развития. Международно-политический модуль постепенно стал sine qua non моделей системной динамики. Проиллюстрируем это на примере проекта “International Futures”, разрабатываемого Денверским университетом. Это одна из немногих моделей, исследования по которой начались ещё в годы «холодной войны», но успешно продолжаются и по сей день. Структурно она состоит из восьми основных модулей (рис. 3), к числу которых относится и международно-политический.

Рисунок 3 Основные модули модели «International Futures» Денверского университета

Источник: [Hughes, Hillebrand 2006: 79].

В рамках данного модуля на основе ряда взаимосвязанных показателей производится подсчёт совокупной мощи отдельных стран, по итогам которого исследуются региональные соотношения сил, а также баланс сил на международной арене. Данный модуль также призван оценивать вероятность возникновения межгосударственных конфликтов [Hughes, Hillebrand 2006: 182-195]. международный политический наука

Однако агентно-ориентированные модели позволяют более успешно прогнозировать реалии современного мира. Особую актуальность они приобретают в контексте проведения психологических операций в рамках гибридных войн, так как позволяют моделировать макропоследствия изменений общественного сознания населения отдельных регионов и стран, распространения тех или иных ценностных установок.

Третья проблема количественных исследований, согласно А.В. Фененко, - это «договорённость об общих ценностных критериях». Иллюстрируя её, автор приводит примеры ряда международных индексов и рейтингов [Фененко 2018а: 58-60; 75-79]. Между тем индексы (цифры вообще) сами по себе как инструмент анализа нейтральны по отношению к ценностям. Всё равно, что говорить о том, что те, кто использует электродрель Bosch, являются приверженцами классического стиля в дизайне интерьеров, а, например, пользователи Makita - сторонники модерна в оформлении жилых пространств. На самом деле всё зависит от того, кто использует данный инструмент, от его ценностных установок, а инструмент - это вообще неодушевлённая вещь.

Как уже отмечалось выше, в науке о международных отношениях, как и в любой общественно-научной дисциплине, много идеологического. Соответственно, приверженец любого идеологического направления создаёт индексы и рейтинги исходя из своих ценностных ориентиров. Задача сторонников других идеологических направлений - указать на методологическую уязвимость и несостоятельность начальных предпосылок и индекса (рейтинга) в целом. Приписываемое А.В. Фененко экспертам по количественным методам согласие с общими моральными критериями и допустимыми механизмами их реализации [Фененко 2018а: 58] - это аналог подписания кодекса владельцами электроинструмента Bosch, что они будут его использовать исключительно для создания классических интерьеров, но никак не для создания модернистской атмосферы.

Именно благодаря А.В. Фененко и его примеру с изучением французского языка офицерами русской армии [Фененко 2016] я осознал в своё время всю иллюзорность понятия «мягкая сила». Соответственно, индексы «мягкой силы», построенные на изначально неверных предпосылках и превозносящие следование либеральным ценностям как самоцель, оказываются чрезвычайно субъективными. Относится это как к многочисленным проектам Дж. МакКлови и С. Анхольта по сопоставлению национальных брендов и «мягкой силы» отдельных стран [Дегтерёв 2020а], так и к упомянутым в статье индексу «Идентификации с человечеством» (IWAH), «Индексу бренда страны» (Country Brand Index - CBI) или Международному индексу счастья (Happy Planet Index - hPi).

В то же время корректно ли судить об используемом инструменте (Bosch или другая марка) исключительно по причудливости (уродливости) выстроенных с его помощью зданий (в нашем случае - аналитических конструкций)? Ведь контуры последних в первую очередь зависят от дизайн- проекта (дизайна исследования в нашем случае). Есть блестящие примеры индексов, основанных на схожей математической методологии и адекватно отражающих современную международную обстановку. С одной стороны, в отличие от первой волны попыток многофакторного агрегирования времён «холодной войны» они не тяготеют преимущественно к опоре на материальные факторы (территория и природные ресурсы, население, военный и экономический потенциал) в русле реа- листской парадигмы. С другой стороны, они не абсолютизируют и либеральные ценности. К таким индексам относится, например, разработанный Денверским университетом Индекс зарубежного двустороннего влияния (Foreign Bilateral Influence Capacity (FBIC) Index - табл. 3).

Таблица 3 Структура Индекса зарубежного двустороннего влияния

Источник: [Moyer et al. 2018: 9].

Создатели индекса считают, что чем больше объём связей между странами («пропускная способность»), тем шире возможности у сильной страны (занимающей более высокое место в международной иерархии) влиять на слабую.

Уровень двустороннего взаимодействия определяется объёмом торговых связей, военно-технического сотрудничества и дипломатических контактов. Зависимость определяется как долей конкретного поставщика в общем объёме поставок оружия или поступающей иностранной помощи, так и зависимостью от импорта вооружения и иностранной помощи в целом. Такие страны, как КНР, прилагают максимальные усилия для развития внутреннего рынка, чтобы снизить экспортную квоту и возможную зависимость от торговых партнёров. Это уже не иллюзорная «мягкая сила», а вполне конкретные инструменты, благодаря которым и формируются зоны влияния великих держав в современных международных отношениях. Количественная методология в данном случае позволяет определить их границы.

Сложно не согласиться с критикой А.В. Фененко Индекса политической нестабильности (ИПН), рассчитываемого Economist Intelligence Unit. В его основе лежат неверные предпосылки (критерии структурной уязвимости), доминирующие в западной политологической науке. Вместе с тем при чём тут собственно количественные показатели? Ведь на такой же методологической основе командой МГИМО - Института общественного проектирования (журнал «Эксперт») в 2006-2009 гг. был создан практически аналогичный по тематике, но противоположный по идеологическому наполнению «Политический атлас современности» [Мельвиль и др. 2007]. В рамках данного индекса позитивно оценивалось сильное государство, которое, например, не имеет на своей территории иностранных военных баз. Методологически многомерный статистический анализ политических систем в рамках данного проекта был выполнен грамотно и презентовался на ведущих экспертных площадках не только в России, но и в ведущих вузах США. Иными словами, количественная методология использовалась для обоснования выгодной для Российской Федерации картины мира. Только ввиду отсутствия финансирования «Политический атлас современности» был составлен лишь на 1 год и не обновляется на постоянной основе, как ИПН и другие западные индексы.

А.В. Фененко при критике других рейтингов неоднократно декларирует как высшую ценность отказ от потребительской модели поведения, готовность жертвовать собой, создавая мобилизационную экономику [Фененко 2018: 76-79]. Никто не мешает ему создать свой собственный Индекс готовности стран к войне, основанный, однако, на всё той же количественной методологии («критикуя, предлагай»). При корректном методологическом обеспечении его можно будет презентовать и за рубежом, популяризируя еготочку зрения (по аналогии, например, с Global Fire Power Index).

Если посмотреть на проблему ещё шире, то любой рейтинг и публично представляемый индекс имеет отношение скорее к идеологии, чем к науке. Ведь его задача - управление общественным мнением, а не исследование объективной реальности. Последнее - удел профессиональных международников, а они, как правило, используют другие, специализированные базы данных. За редким исключением (например, Polity IV, оценивающая «демократичность» режимов разных стран), данные базы основаны на эмпирической информации и позволяют углубить понимание объективной действительности.

В исходной статье присутствует ещё ряд тезисов, с которыми сложно согласиться. Например, утверждение, что количественные методы принимают на веру постулат, согласно которому все общества стремятся к высокому уровню потребления [Фененко 2018а: 61]. Данный тезис представляется необоснованным и бездоказательным. Конечно, описывая подушевой ВВП как меру успешности государств либо подушевой ВНД как одну из составляющих Индекса человеческого развития (ИЧР), автор сводит это к стремлению повысить уровень потребления. Вместе с тем при относительно высоких показателях подушевого дохода в целом по стране он может использоваться не на потребительские расходы, а на инвестиционные, вплоть до создания экономики мобилизационного типа (особенности расчёта ВВП по доходам и расходам).

В ряде индексов оценки совокупного потенциала, например, разработанных под эгидой Группы стратегических оценок (Strategic assessment Group, SAG), включался именно подушевой ВВП [Дегтерёв 2020а], так как он отражал, пусть и косвенно, уровень развития технологий и качество человеческих ресурсов. Поэтому высокий подушевой доход - это не столько о гедонизме, сколько о высокой производительности труда.

Не совсем понятна и критика ИЧР в целом. Это один из наиболее объективных индексов в мировой практике, ведь он рассчитывается исключительно на основе статистических данных, а не на пресловутых экспертных оценках (как, например, Индекс восприятия коррупции от Transparency International или Индекс свободы от Freedom House). Рассчитывает его Программа развития ООН - пожалуй, один из немногих международных институтов, сохраняющих непредвзятость со времён биполярности. Сложно согласиться с критикой автора, что, мол, ни одна из стран, находящихся на ведущих позициях по ИЧР, не является мировым лидером и не формирует повестку международных отношений. ИЧР - не об этом, он - о человеческом развитии. Автору вновь можно только рекомендовать рассчитать свой рейтинг наиболее влиятельных стран мира, основанный на количественной методологии.

В целом при ранжировании делается попытка описать многомерную, многокритериальную задачу простой одномерной моделью, что неизбежно связано с потерей части информации и упрощением ситуации. Это примерно то же самое, что попытаться свести трёхмерное движение только к перемещению по оси X. Соответственно, оперирование рейтингами стран - это не всегда корректная процедура, а иногда даже можно получить эффект «выплёскивания ребёнка вместе с водой». Дело здесь не в том, какие индексы лучше использовать. Сам переход к одномерному ранжированию ведёт к появлению неопределённости в оценке ситуации.

В этом свете тот факт, что рейтинги стран, построенные по разным индексам, не совпадают, тоже свидетельствует об известной неопределённости соответствующих рангов. Все страны разные, но у нас нет возможности получить эту «истинную ранжировку», так как отсутствует возможность её прямого измерения. В этой связи принято такого рода идеальный индекс называть скрытым, а соответствующую ему непрерывную переменную - скрытой переменной. На практике же приходится довольствоваться косвенными измерениями. Тем самым вносится неопределённость, аналогичная случайной добавке в регрессионной модели.

Таким образом, количественные методы - это не зелёные очки из волшебной страны Оз [Фененко 2018а: 57], а современный бинокль с цифровым переменным увеличением (зумом), позволяющий вскрывать неявные и даже контринтуитивные закономерности. Количественные методы играют вспомогательную роль при разработке и проверке положений теорий международных отношений [Прикладной анализ... 2015]. При этом они достаточно универсальны, то есть могут применяться для обоснования теорий с различными аксиоматическими предпосылками, характерными не только для позитивистской парадигмы, но и в рамках интерпретивизма [Interpretive Quantification. 2017]. Последнее особенно актуально по мере повышения идеологической составляющей в науке о международных отношениях.

Уже после написания этой статьи, 17 сентября 2019 года, в МГУ им. М.В. Ломоносова на факультете политологии прошла защита моей докторской диссертации на тему «Количественные методы в прикладном анализе международных отношений». А.В. Фененко, как член Диссертационного совета, в ходе защиты последовательно выступал против применения данных методов и основной концепции моей диссертации. Со своей стороны, я активно «оборонялся» - приводил соответствующие аргументы «за» данную методологию. Один из моих официальных оппонентов, Л.Ч. Абаев (МГЛУ), в своей речи ярко и образно выступил против основных положений критикуемой в данной публикации статьи А.В. Фененко 2018 года. Таким образом, наша научная полемика из заочного формата (на страницах журнала «Международные процессы») превратилась в бурные очные дебаты. «Второй большой спор» в российской науке о международных отношениях в самом разгаре!

Список литературы

1. Алексеева Т.А., Дегтерёв Д.А. Международные отношения: спор о науке и методе // Вестник РАН. 2017. № 9. С. 848-857.

2. Ахременко А.С. Политический анализ и прогнозирование. М.: Гардарики, 2006. 333 с.

3. Бондарева О.Н. Некоторые применения методов линейного программирования к теории кооперативных игр // Проблемы кибернетики. Вып. 10. М.: Физматлит, 1963. С. 119-139.

4. БузанБ. Наука о международных отношениях--удел избранного круга государств... // Международные процессы. 2012. № 3. С. 73--82.

5. Войтоловский Ф.Г. «Производство» интеллектуального пространства мировой политики // Международные процессы. 2006. № 2. С. 100--111.

6. Гибридизация мировой и внешней политики в свете социологии международных отношений / Под ред. П.А. Цыганкова. М.: Горячая линия-Телеком, 2017. 356 с.

7. Дегтерёв Д.А. Количественные методы в международных исследованиях // Международные процессы. 2015. Т. 13. № 2. С. 35--54.

8. Дегтерёв Д.А. Оценка современной расстановки сил на международной арене и формирование многополярного мира. М.: Кнорус, 2020а. 320 с.

9. Дегтерёв Д.А. Распространение культурных норм и ценностей: агентное моделирование // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Международные отношения. 2016. Т. 16. № 1. С. 141--152.

10. Дегтерёв Д.А. Реплицируемость исследований по международным отношениям: мировые тренды // Вестник РАН. 2020б. № 12. С. 59--72.

11. Дегтерёв Д.А. Теоретико-игровой анализ международных отношений. М.: Аспект Пресс, 2017. 352 с.

12. Дегтерёв Д.А., Истомин И.А. Системное моделирование международных отношений // Мировая экономика и международные отношения. 2015. № 11. С. 17--30.

13. Деопик Д.В. Количественные методы в изучении исторической информации: «проверяемая история». М.: Восточная литература, 2011. 551 с.

14. Дериглазова Л.В. Асимметричный конфликт в современной американской политологии // Международные процессы. 2010. № 2. С. 51--64.

15. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г., Устинов В.А. Исследование древних рукописей майя с помощью электронной вычислительной машины. Предварительные результаты. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР. 1961а. 58 с.

16. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г., Устинов В.А. Применение электронных вычислительных машин в исследовании письменности древних майя. Т. 1. Мадридская рукопись. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1961б. 372 с.

17. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г., Устинов В.А. Применение электронных вычислительных машин в исследовании письменности древних майя. Т. 2. Дрезденская рукопись. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1961в. 364 с.

18. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г., Устинов В.А. Применение электронных вычислительных машин в исследовании письменности древних майя. Т. 3. Сводный систематизированный каталог иероглифических знаков. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1961г. 364 с.

19. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г., Устинов В.А. Применение электронных вычислительных машин в исследовании письменности древних майя. Т. 4. Методы исследования письменности древних майя с помощью электронных вычислительных машин. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1969. 325 с.