Понятие моделирования, его сущность, цели и виды

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Понятие и сущность моделирования

Моделирование -- метод исследования различных явлений и процессов, выработки вариантов управленческих решений. Моделирование основывается на замещении реальных объектов их условными образцами, аналогами. Методом моделирования описываются структура объекта (статическая модель), процесс его функционирования и развития (динамическая модель). В модели воспроизводятся свойства, связи, тенденции исследуемых систем и процессов, что позволяет оценить их состояние, сделать прогноз, принять обоснованное решение. Формы моделирования многообразны, зависят от видов структурируемых моделей и сферы применения. Выделяют предметное и знаковое моделирование. Предметное предполагает создание моделей, воспроизводящих пространственно-временные, функциональные, структурные и др. свойства оригинала (конкретно-научные модели). Знаковое заключается в репрезентации параметров объекта с помощью символов, схем, формул, предложений языка (логико-математические модели). Гносеологическое содержание моделирования образует основу для переноса результатов, получаемых в ходе изучения моделей, на оригинал.

Моделирование обеспечивает целостность подхода к изучению предмета или явления, что, в свою очередь, означает возможность выстроить систему целостного управленческого воздействия.

При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.

Цели моделирования:

1) оценка -- оценить действительные характеристики проектируемой или существующей системы, определить насколько система предлагаемой структуры будут соответствовать предъявляемым требованиям.

2) сравнение -- произвести сравнение конкурирующих систем одного функционального назначения или сопоставить несколько вариантов построения одной и той же системы.

3) прогноз -- оценить поведение системы при некотором предполагаемом сочетании рабочих условий.

4) анализ чувствительности -- выявить из большого числа факторов, действующих на систему тем, которое в большей степени влияют на ее поведение и определяют ее показатели эффективности.

5) оптимизация -- найти или установить такое сочетание действующих факторов и их величин, которое обеспечивает наилучшие показатели эффективности системы в целом.

1-4 задачи анализа, 5 - задача синтеза.

Подходы к исследованию систем. Важным для системного подхода является определение структуры системы -- совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие.

При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры -- это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов.

Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели.

Стадии разработки моделей. На базе системного подхода может быть предложена и некоторая последовательность разработки моделей, когда выделяют две основные стадии проектирования: макропроектирование и микропроектирование.

На стадии макропроектирования на основе данных о реальной системе S и внешней среде Е строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения модели системы, выбирается модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели М реальной системы S.

Стадия микропроектирования в значительной степени зависит от конкретного типа выбранной модели. В случае имитационной модели необходимо обеспечить создание информационного, математического, технического и программного обеспечений систем моделирования.

Независимо от типа используемой модели М при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода:

1) пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели;

2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик;

3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования;

4) целостность отдельных обособленных стадий построения модели.

2. Классификация видов моделирования систем

Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, адинамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы S) можно выделить мысленное и реальное моделирование.

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в виде наглядного, символического и математического.

При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.

Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий -- составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус -- словарь, в котором каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.

Математическое моделирование. Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической моли зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродиференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий.

Имитационное моделирование позволяет по исходным данным получить сведения о состоянии процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы S.

3. Элементы и этапы моделирования

Процесс моделирования включает три элемента:

§ субъект (исследователь),

§ объект исследования,

§ модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвертый этап -- практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование -- циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

4. Понятие модели и требования к ним

Модель -- это упрощенное представление реального устройства и/или протекающих в нем процессов, явлений.

Построение и исследование моделей, то есть моделирование, облегчает изучение имеющихся в реальном устройстве свойств и закономерностей. Применяют для нужд познания (созерцания, анализа и синтеза).

Моделирование является обязательной частью исследований и разработок, неотъемлемой частью нашей жизни, поскольку сложность любого материального объекта и окружающего его мира бесконечна вследствие неисчерпаемости материи и форм её взаимодействия внутри себя и с внешней средой.

Одни и те же устройства, процессы, явления и т. д. могут иметь много разных видов моделей. Как следствие, существует много названий моделей, большинство из которых отражает решение некоторой конкретной задачи. Ниже приведена классификация и дана характеристика наиболее общих видов моделей.

Требования к моделям

Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:

адекватность, то есть соответствие модели исходной реальной системе и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и характеристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно, например, на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемой системы ещё неизвестен, очень сложно. В такой ситуации часто полагаются на опыт предшествующих разработок или применяют определенные методы, например, метод последовательных приближений;

точность, то есть степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми. Здесь важной задачей является оценка потребной точности результатов и имеющейся точности исходных данных, согласование их как между собой, так и с точностью используемой модели;

универсальность, то есть применимость модели к анализу ряда однотипных систем в одном или нескольких режимах функционирования. Это позволяет расширить область применимости модели для решения бомльшего круга задач;

целесообразная экономичность, то есть точность получаемых результатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование. И удачный выбор модели, как показывает практика, -- результат компромисса между отпущенными ресурсами и особенностями используемой модели;

Выбор модели и обеспечение точности моделирования считается одной из самых важных задач моделирования.

5. Классификация моделей

По способу отображения действительности различают три основных вида моделей -- эвристические, натурные и математические.

Эвристические модели

Эвристические модели, как правило, представляют собой образы, рисуемые в воображении человека. Их описание ведется словами естественного языка (например, вербальная информационная модель) и, обычно, неоднозначно и субъективно. Эти модели неформализуемы, то есть не описываются формально-логическими и математическими выражениями, хотя и рождаются на основе представления реальных процессов и явлений.

Эвристическое моделирование -- основное средство вырваться за рамки обыденного и устоявшегося. Но способность к такому моделированию зависит, прежде всего, от богатства фантазии человека, его опыта и эрудиции. Эвристические модели используют на начальных этапах проектирования или других видов деятельности, когда сведения о разрабатываемой системе ещё скудны. На последующих этапах проектирования эти модели заменяют на более конкретные и точные.

Натурные модели

Отличительной чертой этих моделей является их подобие реальным системам (они материальны), а отличие состоит в размерах, числе и материале элементов и т. п. По принадлежности к предметной области модели подразделяют на следующие:

Физические модели. Это -- реальные изделия, образцы, экспериментальные и натурные модели, когда между параметрами системы и модели одинаковой физической природы существует однозначное соответствие. Выбор размеров таких моделей ведется с соблюдением теории подобия. Физические модели подразделяются на объемные (модели и макеты) и плоские.

Физическое моделирование -- основа наших знаний и средство проверки наших гипотез и результатов расчетов. Физическая модель позволяет охватить явление или процесс во всём их многообразии, наиболее адекватна и точна, но достаточно дорога, трудоемка и менее универсальна. В том или ином виде с физическими моделями работают на всех этапах проектирования;

Технические модели;

Социальные модели;

Экономические модели, например, Бизнес-модель;

Математические модели

Математические модели -- формализуемые, то есть представляют собой совокупность взаимосвязанных математических и формально-логических выражений, как правило, отображающих реальные процессы и явления (физические, психические, социальные и т. д.). По форме представления бывают:

аналитические модели. Их решения ищутся в замкнутом виде, в виде функциональных зависимостей;

численные модели. Их решения -- дискретный ряд чисел (таблицы). Модели универсальны, удобны для решения сложных задач, но не наглядны и трудоемки при анализе и установлении взаимосвязей между параметрами;

формально-логические информационные модели -- это модели, созданные на формальном языке.

эталонная модель.

Математические модели более универсальны и дешевы, позволяют поставить «чистый» эксперимент (то есть в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного параметра при постоянстве других), прогнозировать развитие явления или процесса, отыскать способы управления ими. Математические модели -- основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники.

Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными физического моделирования -- с целью проверки получаемых данных и для уточнения самой модели.

Промежуточные виды моделей

К промежуточным видам моделей можно отнести:

графические модели. Занимают промежуточное место между эвристическими и математическими моделями. Представляют собой различные изображения: графы; схемы; эскизы. Этому упрощенному изображению некоторого устройства в значительной степени присущи эвристические черты; чертежи. Здесь уже конкретизированы внутренние и внешние связи моделируемого (проектируемого) устройства, его размеры; графики;

аналоговые модели. Позволяют исследовать одни физические явления или математические выражения посредством изучения других физических явлений, имеющих аналогичные математические модели;

Существует и другие виды «пограничных» моделей, например, экономико-математическая и т. д.

Выбор типа модели зависит от объема и характера исходной информации о рассматриваемом устройстве и возможностей инженера, исследователя. По возрастанию степени соответствия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эвристические (образные) -- математические -- натурные (экспериментальные).

6. Уровни моделей

Количество параметров, характеризующих поведение не только реальной системы, но и её модели, очень велико. Для упрощения процесса изучения реальных систем выделяют четыре уровня их моделей, различающиеся количеством и степенью важности учитываемых свойств и параметров. Это -- функциональная, принципиальная, структурная и параметрическая модели.

Функциональная модель

Функциональная модель предназначена для изучения особенностей работы (функционирования) системы и её назначения во взаимосвязи с внутренними и внешними элементами.

Функция -- самая существенная характеристика любой системы, отражает её предназначение, то, ради чего она была создана. Подобные модели оперируют, прежде всего, с функциональными параметрами. Графическим представлением этих моделей служат блок-схемы. Они отображают порядок действий, направленных на достижение заданных целей (т. н. функциональная схема). Функциональной моделью является абстрактная модель.

Модель принципа действия

Модель принципа действия (принципиальная модель, концептуальная модель) характеризует самые существенные (принципиальные) связи и свойства реальной системы. Это -- основополагающие физические, биологические, химические, социальные и т. п. явления, обеспечивающие функционирование системы, или любые другие принципиальные положения, на которых базируется планируемая деятельность или исследуемый процесс. Принципиальные исходные положения (методы, способы, направления и т. д.) лежат в основе любой деятельности или работы.

Примеры моделей принципа действия: фундаментальные и прикладные науки (например, принцип построения модели, исходные принципы решения задачи), общественная жизнь (например, принципы отбора кандидатов, оказания помощи), экономика (например, принципы налогообложения, исчисления прибыли), культура (например, художественные принципы).

Работа с моделями принципа действия позволяет определить перспективные направления разработки (например, механика или электротехника) и требования к возможным материалам.

Структурная модель

Четкого определения структурной модели не существует. Так, под структурной моделью устройства могут подразумевать:

структурную схему, которая представляет собой упрощенное графическое изображение устройства, дающее общее представление о форме, расположении и числе наиболее важных его частей и их взаимных связях;

топологическую модель, которая отражает взаимные связи между объектами, не зависящие от их геометрических свойств.

Под структурной моделью процесса обычно подразумевают характеризующую его последовательность и состав стадий и этапов работы, совокупность процедур и привлекаемых технических средств, взаимодействие участников процесса.

Параметрическая модель

Под параметрической моделью понимается математическая модель, позволяющая установить количественную связь между функциональными и вспомогательными параметрами системы. Графической интерпретацией такой модели в технике служит чертеж устройства или его частей с указанием численных значений параметров.

7. Социальное моделирование: его суть, элементы, цели

Социальное моделирование - метод исследования обществ. явлений и процессов посредством их воспроизведения в менее сложных формах и проведения необходимых операций с полученными таким образом аналогами или моделями реальных отношений в обществе.

Социальное моделирование рассматривалось в работах ученых начиная с XIIX века, однако его становление как самостоятельного научного направления стало развиваться лишь в XX веке. Оно является производной математического и инженерного моделирования. В процессе создания материальных конструктов формировалось представление о концепции моделирования. Постепенно моделирование становится самостоятельной наукой со свойственной ей методологией познавательной деятельности, понятийным аппаратом, логикой концепций, принципами и законами.

Одним из базовых элементов социального моделирования является изучение социума, как определенного структурированного и целостного образования - социальной системы. Теория социума строится посредством всестороннего социологического осмысления взаимоотношений и связей между компонентами социальной структуры с позиции структуры и социального действия ее рассматривали в своих работах Б. Гоффман, А. Шюц, Т. Парсонс, Ю. Хабермас, М. Фуко, Э. Гидденс, Э. Дюркгейм, так же анализ социальных систем представлен работами 3. Фрейда, М. Вебера, И. Бергера, М. Уайта, В.В. Орлова, Р.И. Косолапова.

Моделирование социальных систем является одним из важнейших направлений процесса познания управленческой деятельности и управленческих отношений и потому выступает как важнейшая функция управления наряду с целеполаганием, нормативно-ценностным регулированием и информационным обеспечением.

Общество не может разумно развиваться, не анализируя себя, различные стороны своей деятельности, не контролируя себя, не заглядывая вперед. Но для того чтобы этот анализ был эффективным, он должен опираться на точные, объективные данные, т. е. необходима информационная база, социальная информация. Совокупность проблем, поддающаяся количественному анализу, может быть формализована, выражена языком цифр и обработана на ЭВМ с помощью математического моделирования. Но далеко не все процессы общества поддаются количественному измерению и контролю. Социальные отношения отличаются исключительной сложностью, в них взаимодействуют самые различные факторы, взаимовлияние которых друг на друга неоднозначно, вариативно; причинно-следственные связи, их интенсивность и характер подвижны и неопределенны. К тому же следует учитывать, что все социальные процессы осуществляются людьми, а поступки, мысли, чувства людей не могут иметь числового отображения. Отсюда -- объективно необходимыми становятся различные методы анализа качественного содержания процессов в социальной сфере. А значит, необходимы и самые различные модели, функциями которых являются: углубление познания действующих систем, объектов; определение основных параметров, путей дальнейшего их совершенствования; проведение сравнительного анализа оригинала и модели, выявление качественных характеристик. Моделирование выполняет и важные эвристические функции: выявляет негативные тенденции, определяет позитивные пути решения проблем, предлагает альтернативные варианты. Моделирование выступает, таким образом, в единстве с прогнозированием, являясь его составной частью.

Социальное моделирование предполагает три этапа в исследовании:

1). формализацию исследуемого явления и конструирование соответствующего аналога;

2). поиски решения проблемы посредством операций с аналогом;

3). истолкование полученного результата применительно к изучаемому обществ. явлению.

Метод социального моделирования оправдан в том случае, если все перечисленные операции требуют меньше времени и усилий, чем непосредственное изучение данного явления иными методами. Общие принципы социального моделирования те же, что и моделирования вообще.

Вместе с тем социальное моделирование обладает особенностями, которые обусловлены, в конечном счете, спецификой обществ. явлений и процессов: их, исключительной сложностью, быстрыми изменениями и развитием, неповторимостью конкретных ситуаций, а также тем обстоятельством, что люди наделены разумом и обладают относит. свободой выбора в своем поведении. Этим определяются как ограниченность социального моделирования, так и ряд его преимуществ по сравнению с др. традиционными методами в общественных науках.

Важная особенность социального моделирования состоит в том, что здесь, в отличие от естествознания, приобретенное благодаря исследованию дополнительное знание и возможность предвидения могут повлиять на поведение людей, а следовательно, и на изучаемый процесс. Поэтому применение социального моделирования во многих случаях должно заранее включать в себя предполагаемое воздействие полученных благодаря ему результатов. В этом направлении были предприняты интересные исследования: напр., моделирование группой социологов Колумбийского ун-та на вычислит. машинах поведения избирателей, практически использовавшееся в ходе кампании по выборам президента США в 1960, а также моделирование демографических процессов, когда на основе вероятного поведения нескольких тысяч американских семей Бюро цензов США сделало удовлетворит. прогноз роста населения страны. В процессе подобного моделирования были разработаны его принципы на обычных универсальных вычислит. машинах, имитирующих поведение людей посредством математич. операций над цифрами. Разработанные для конкретных целей методы С. м. позволяют применять их всюду, где в поведении людей имеет место выбор и предпочтение. Вместе с тем следует отметить, что до наст. времени (1969) практически отсутствует разработанное обоснование объективных критериев подобия при построении моделей.

8. Сложность моделирования социальных систем

моделирование социальный система разработка

Практика моделирования привела к пониманию и выработке, по крайне мере, четырех основных принципов:

1. Установление цели моделирования.

2. Выделение ограниченного количества факторов, но основных, которые осуществляют принципиальные изменения в данной системе.

3. Установление характера взаимосвязи между выделенными факторами.

4. Установление принципа множественности связей между факторами и выделение ведущих, основных связей, которые и определяют характер развития и изменение данной системы.

Было предпринято много попыток социального моделирования, не всегда удачных, не всегда полных, и не всегда полностью осуществивших эти принципы, что вообще довольно трудно. Оказалось, что довольно сложно выделить существенные, основные факторы, определить характер взаимосвязи между ними, вычленить существенные связи, не говоря уже об определении цели моделирования. Основной путь здесь в построении некоторой концептуальной модели развития системы. В принципе любое моделирование - это проверка этой концепции, содержащей указанные четыре принципа.

Так, например, строя модель трудового коллектива, мы выделяем основные социальные факторы. Рядом социологических исследований мы установили, что данные факторы с точки зрения их влияния на решение производственных задач, являются важнейшими. В процессе исследований мы определяем, как эти факторы взаимосвязаны, выявляем характер их взаимосвязи.

Социолог здесь выполняет задачу, которую не может выполнить никто другой. Прежде всего это выработка некоторой общей концепции развития коллектива, выработка такого общетеоретического видения социальных процессов, протекающих в коллективе, которое могло бы полностью описать трудовой коллектив в рамках решения им той или иной задачи. Данная концептуальная система позволяет определить общий причинно-следственный характер взаимосвязи между факторами. И только после этого можно перейти к социальному моделированию.

Изменение одного фактора с неизбежностью влечет за собой изменение другого фактора и на всей системе в целом. В сущности, так всегда и случается в жизни. Если у меня существенно повысилась зарплата, то это, естественно, отзовется на всей моей жизнедеятельности, во всяком случае, если не на трудовой активности, то на моем гардеробе обязательно. Конечно, одни факторы изменятся больше, другие меньше. Но даже малые изменения так или иначе сказываются на всей системе. При постоянно направленном изменении в конечном итоге изменяется и вся система. В жизни мы далеко не всегда можем предсказать какие изменения могут произойти, например, в производственном коллективе, если зарплата будет постоянно увеличиваться. Не приведет ли это к тому, что работники вообще перестанут работать. В самом деле было интересно узнать, как изменилась бы система социальных отношений на предприятии, если зарплату инженерно-технических работников увеличить, допустим, раз в пять. Что в этом случае произойдет в системе отношений между рабочими и ИТР, как в целом изменится морально-психологический климат в коллективе, как это повлияет на изменение трудовой активности и т. д.?

Или, например, как изменится социальная ситуация на предприятии, если ввести прямые выборы руководителей? Как изменится социальная активность инженеров, рабочих, служащих, если изменится фактор "перспективы роста", т. е. каждый работник будет четко знать, что его ждет впереди в материальном, профессиональном, должностном росте, причем, это не будет зависеть от личного отношения к нему его непосредственного начальника. Наверное, это интересно, но главное, это необходимо знать для успешного управления социальными процессами.

Вывод

Таким образом, если мы знаем основные социальные факторы, определяющие систему социальных отношений на предприятии, если мы знаем законы взаимосвязи этих факторов (или показателей), т. е. знаем, как изменяется один фактор в зависимости от другого, третьего и всей системы факторов, то, введя в систему социальных факторов тот или иной параметр, можно следить за тем, как будет меняться вся система социальных факторов. Прежде, чем принимать то или иное решение, разрабатывать мероприятия, сначала его апробируют на модели и, выяснив, какие последствия это будет иметь, решают, вводить его или не вводить в социальную ткань живой жизни.

Пока социологи не могут похвастаться, что такое моделирование полностью разработано и осуществляется, хотя по элементам, как уже говорилось, оно имеется. Но для создания полной модели необходима колоссальная экспериментальная работа, проведение огромного количества исследований, чтобы четко выявить механизм образования и функционирования системы социальных отношений.

Литература

[1] БЕХТЕРЕВ В.М. Объективная психология. Наука, Москва, 1991.

[2] ГУЦ А.К. Глобальная этносоциология. ОмГУ, Омск, 1997.

[3] ГУЦ А.К., КОРОБИЦЫН В.В., ЛАПТЕВ А.А., ПАУТОВА Л.А., ФРОЛОВА Ю.В. Математическое моделирование социальных систем. ОмГУ, Омск, 2000.

Размещено на Allbest.ru