Статья "Методологические принципы социально-управленческого моделирования"

Е. В. Желнина

Методологические принципы социально-управленческого моделирования в сфере инновационной активности

Аннотация: В статье рассматривается возможности и методологические принципы социально-управленческого моделирования процессов интенсификации инновационной активности современных российских промышленных предприятий.

Ключевые слова: инновационная активность, математическое моделирование, модель.

Непременное требование современности – расширение объёма использования инноваций во всех сферах жизнедеятельности общества – создаёт благоприятную почву для возникновения целого ряда противоречий, которые приводят к нестабильности и конфликтам. В связи с этим возникает вопрос о необходимости разработки и использования гибких социальных технологий управления инновационной активностью субъектов, соответствующих постоянно меняющимся условиям их (социальных субъектов инновационной активности – прим. автора) функционирования. Удобно выстраивать данные технологии на основе моделей, показывающих взаимодействие и взаимовлияние факторов, наиболее существенно проявляющихся в инновационных процессах.

Основной задачей рассматриваемого нами метода является на основании сходства с существующим объектом воспроизвести другой (модель), который заменил бы его в целях упрощения дальнейшего изучения и анализа. Модель может быть определена как некий (с определёнными допущениями) аналог оригинала. Особо необходимо сказать об указанных допущениях, касающихся похожести оригинала и модели. Во-первых, модель должна иметь конкретное сходство с оригиналом, но в то же время, не повторять его. В последнем случае сама процедура моделирования непременно потеряет всякий смысл. Во-вторых, совершенно не допустимо моделирование без учёта определённых тенденций, топологических характеристик и свойств объекта, поскольку в данном случае модель не даёт должного представления об оригинале.

Что касается моделирования, то оно представляет собой очень продуктивный, многофакторный метод исследования объекта. Можно утверждать, что моделирование является одним из способов познания, изучения посредством подробного описания и дальнейшего анализа изучаемых объектов: предметов, явлений, социальных процессов, систем. Такой большой спектр перечисленных объектов моделирования говорит о том, что, по существу, сферы применения этого метода познания не ограничены, им могут быть охвачены практически все процессы, которые необходимо исследовать. Но, важно заметить, несмотря на то, что моделирование органично присуще познавательному процессу, его не следует считать единственным и достаточным методом познания.

Моделирование в сфере социальных процессов и отношений может выполнять большой круг различных целей и задач. Наиболее важными и практически полезными являются возможности определения оптимальной структуры социального объекта и предсказания его будущего поведения и развития (например, определение оптимального количества уровней иерархии социальной организации в целях сокращения времени и устранения дублирующих функций или выявление наиболее эффективных направлений социальной коммуникации на предприятии, обеспечивающих транспарабельность (прозрачность) его функционирования).

Применительно к социологии, моделирование представляет собой метод исследования социальных объектов на основе их моделей. Другими словами – это опосредованное изучение, в процессе которого во вспомогательной системе (модели) социальные отображаются объекты. Данная модель замещает в познавательном процессе оригинал и позволяет получать новое знание о предмете исследования. Моделирование как метод познания действительности достаточно широко применяется в исследовании разнообразных социальных процессов, явлений и объектов. Для того, чтобы обеспечить эволюцию, развитие общества, необходимо изучать его, определяя его структуру, анализируя имеющиеся тенденции, выстраивая прогнозные сценарии и отслеживая их. Наличие информационной базы социальной информации об обществе будет способствовать повышению качества эффективности его исследования. Часть наблюдаемых проблем, легко поддающихся количественному исчислению, может быть формализована, выражена в цифровом формате и проанализирована посредством методов математического моделирования. Но, важно отметить, что далеко не все социальные процессы и явления могут быть измерены и проработаны в количественных показателях. Сложность заключается в том, что данный тип моделируемых объектов отличается высокой вариативностью, зависимостью от большого числа разнообразных факторов, которые в различных условиях воздействуют неоднозначно, а также наличием подвижных причинно-следственных связей различной интенсивности. Кроме того, необходимо учитывать, что субъектом социальных процессов является человек, мысли, потребности, чувства и поступки которого также не поддаются числовому отображению. В связи с этим, при изучении социальных объектов незаменимыми становятся методы, позволяющие проводить анализ качественного содержания исследуемого процесса или явления. Поэтому необходимы особые модели, которые позволили бы осуществить более глубокое познание исследуемых объектов и на основе этого выявить основные их характеристики и возможности последующего их развития.

При рассмотрении моделирования как исследовательского процесса необходимо определить его основные цели. Принимая во внимание сложность, тонкость и остроту социальных объектов, на основе анализа многочисленных теоретических источников и отчётов практических работ можно выявить следующие цели их моделирования:

•              адекватное отображение существующего состояния социального объекта, описание его основных свойств, ключевых параметров и специальных характеристик;

•              выявление основных противоречий, определение возможных проблем в функционировании социального объекта и оценка их последствий;

•              выявление факторов, воздействующих на социальный объект проводимого моделирования, определение их направленности (конструктивный или деструктивный), силы влияния на объект, а также их последствий для функционирования и жизнедеятельности социального объекта;

•              определение тенденций развития социального субъекта моделирования на основе анализа выявленных условий, проблем и факторов, разработка сценариев будущего развития исследуемого объекта;

•              поиск оптимальных путей развития, а также исследование наличия наиболее эффективных и приемлемых способов и методов выполнения социальных задач, поиск альтернатив разрешения социальных противоречий и конфликтов.

•              активизация деятельности происходит в результате демонстрации проблемных зон в развитии объекта моделирования и путей выхода из них. Знание возможностей преодоления кризисных ситуаций, как правило, мотивирует исполнителя на активность.

Методы создания моделей изучаемых объектов выполняют многочисленные функции: познавательная, эвристическая, прогнозная, целеполагание, управленческая, иллюстративная.

Кроме того, метод моделирования при исследовании социальных процессов выполняет значимые эвристические функции. Во-первых, в процессе построения модели могут быть выявлены структурные и функциональные связи элементов объекта, которые до этого никак себя не проявляли, находились в невидимой, латентной зоне. Во-вторых, построенную модель можно подвергнуть дальнейшему анализу (в том числе и эксперименту), который позволит выявить тенденции в развитии объекта.

Моделирование посредством разработки сценариев дальнейшего развития объекта позволяет выполнить функции социального прогнозирования.

Функции целеполагания играют значимую роль в функционировании объекта моделирования. Во-первых, происходит нормализация организационных процессов: проясняется, как должно быть, что происходить, к чему необходимо стремиться. Во-вторых, определение качественной цели способствует дополнительной мотивации к её реализации. В-третьих, выявление целей подразумевает мобилизацию необходимых для её осуществления ресурсов.

Управленческие функции моделирования сводятся к тщательному обоснованию принимаемых решений, системному управленческому воздействии, упрощению процессов контроля исполнения заданий и реализации целей, осуществлению корректирующего воздействия.

В соответствии с выполняемыми функциями (указанными выше/ранее), достаточно условно, можно выделить несколько видов моделей: 

•              дескриптивные;

•              эвристические;

•              прогностические (варианты возможных состояний);

•              целевые (желаемого состояния);  алгоритмические (дорожные карты);  иллюстрация.

Тем не менее, процесс создания моделей сложных социальных объектов, как правило, совмещает в себе все виды моделей и стремится выполнить все основные функции. Именно поэтому мы можем говорить лишь о направленности модели, её тяготении к определённому виду. Эффективность социального моделирования зависит от многих факторов, таких, как цель построения модели, выбранный способ моделирования, социальный объект и его характеристики, уровень компетентности исследователя.

Существуют и требования, предписанные для соблюдения в целях улучшения эффективности метода, к самим моделям. Условно выделят три ключевых условия создания моделей. Во-первых, модель должна предоставлять исследователю возможности для её анализа, упрощать аналитические манипуляции, быть способной выдавать новую информацию об объекте исследования, способствовать выявлению условий для оптимизации функционирования исследуемого объекта, его усовершенствованию. Вовторых, модель должна способствовать выявлению вариантов дальнейшего развития исследуемого объекта, то есть должна быть годной для составления прогнозов и проигрывания различных прогнозных сценариев. В-третьих, модель должна быть адаптивной, гибкой. С одной стороны это должно быть выражено в возможности последующей оптимизации методов, способов и средств её построения в целях управления процессом познания, исследования. С другой стороны, модель должна предоставлять возможность быстро и легко менять её характеристики при их изменении в реальной действительности.

                                                                 

Рис. 1. Условия создания модели

Рассматривая критерии эффективности модели, можно выявить два её аспекта, наличие оптимального баланса между которыми и будет свидетельствовать о её качестве. Достаточно правомерно при разработке модели руководствоваться её чётком подобии объекту-оригиналу, при котором автор-исследователь строго придерживается свойств и параметров объекта. Но, с другой стороны, должна быть обеспечена некая «свобода» модели от оригинала. Это расхождение необходимо для того, чтобы можно было в зависимости от изменения условий и обстоятельств менять параметры модели. Альтернативность как непременное свойство модели способствует вариативности методов изучения объекта и выявлению большего спектра прогнозов его развития.

Рис. 2. Баланс параметров эффективной модели

Подводя некоторые итоги, можно выделить следующие основные принципы, в соответствии с которыми необходимо разрабатывать модель инновационной активности современного промышленного предприятия.

1.                  Принцип дескриптивной (описательной) полноты. Модель должна с максимальной долей точности воспроизводить свойства и характеристики социального объекта, явления, процесса. В нашем исследовании это требование выполнено посредством проведённого структурно-функционального анализа понятия «инновационная активность».

2.                  Принцип адекватности.

3.                  Принцип гибкости. Она должна обеспечивать возможность включения достаточно широкого диапазона изменений, добавлений, чтобы было возможно последовательное приближение к модели, удовлетворяющей исследователя.

4.                  Принцип     абстрактности.     Модель       должна       быть достаточно

абстрактной, чтобы допускать варьирование большим числом переменных.

5.                  Принцип надёжности.

6.                  Принцип темпоральности. временной ограниченности. Модель должна удовлетворять условиям, ограничивающим время решения задачи. Для управленческого аппарата промышленных предприятий условие временной ограниченности, обусловленности очень важно для процессов планирования, принятия решений и отслеживания полученных результатов

7.                  Принцип реалистичности. Модель должна ориентироваться на реализацию с помощью существующих возможностей, т.е. быть осуществимой на данном уровне развития общества (организации, предприятия).

8.                  Принцип эвристичности. Модель должна обеспечивать получение новой полезной информации о социальном объекте (явлении, процессе) в плане поставленной задачи исследования.

9.                  Принцип терминологической идентичности. Модель должна строиться с использованием установившейся терминологии.

10.             Принцип репрезентативности. Модель должна предусматривать возможность проверки её истинности, полноты соответствия её изучаемому социальному объекту, явлению, процессу.

11.             Принцип эволюционности.

При соблюдении указанных требований модель может получить достаточно высокую оценку. Процедура оценки качества модели социального объекта представляет собой очень сложную, многоступенчатую задачу. Единой, универсальной системы оценки моделей не существует. В зависимости от целей моделирования параметры оценки моделей очень сильно различаются. Для исследования инновационной активности промышленных предприятий очень важен критерий прогрессивности модели. Прогрессивность модели определяется характеристиками свойств модели, применимой в той или иной сфере в зависимости от целей и задач исследователей.

В ходе создания модели инновационной активности промышленного предприятия (во время проведения теоретических и эмпирических исследований, направленных на обоснование концепций, факторов и требований) важное значение имеет оценка эффективности применения полученной модели в возможных реальных условиях функционирования современного промышленного предприятия. Необходимо отметить, что оценка эффективности является непременным этапом, присутствующим в общепринятом и универсальном алгоритме процесса моделирования. Важность обеспечения реальности прогнозных вариантов развития и интенсификации инновационной активности с учетом этапов его разработки, адаптации и внедрения обуславливает необходимость прогнозирования возможных изменений не только в функционировании самого предприятия, но и его ближайшего и даже отдалённого окружения (рынок и конкурентная среда, социальная сфера, политическая обстановка и т.д.). Прогнозы даже на долгосрочную перспективу (более 10 лет), разработанные в определённых предсказуемых и формализованных условиях и для стабильной среды характеризуются высокой степенью надёжности. Но современное общество (динамичное, многофакторное и полисубъектное) не предоставляет исследователю такой возможности. Таким образом, и процессы инновационной активности в функционировании промышленного предприятия характеризуются высокой степенью неопределённости, то есть в данном случае принятие решений происходит в ситуации, когда промежуточные и конечные цели, воздействующие факторы и последствия действий доподлинно не известны. В связи с тем, что ключевой задачей интенсификации инновационной активности промышленного предприятия тесно связана с долгосрочным прогнозированием, то возникают существенные трудности в процессе однозначного, точного и полного описания исследуемых процессов. Поэтому целесообразно вести речь о представлении лишь приблизительной модели инновационной активности, учитывающей наиболее важные факторы, воздействующие на неё, ключевые условия её интенсификации, раскрывающей возможные варианты и тенденции развития инновационных, производственных, управленческих, организационных и иных процессов в функционировании промышленного предприятия.

Несмотря на это, традиционно понимание процессов функционирования промышленных предприятий отождествляют с возможностью их точного количественного анализа, результаты которого вполне укладываются в плановые и фактически полученные показатели эффективности хозяйственной деятельности. Подтверждением этого является применение для моделирования таких методов исследований как марковские случайные процессы, метод динамики средних, метод статистических испытаний (метод Монте-Карло)^[1], которые широко используют математический аппарат теории вероятностей. Если рассматривать в ретроспективе, то теория вероятностей явилась первым инструментом математики, представляющим неопределённости в математических моделях. Именно поэтому любая неопределённость достаточно длительное время признавалась стохастической и ей присваивались, иногда искусственно, свойства случайного события. Помимо этого, стохастическая неопределённость проявляется в ситуациях, когда определённое исчерпывающе описанное событие в стабильных условиях имеет два варианта: может произойти, а может не произойти^[2]. Важно отметить, что в ходе развития степень неопределённости, связанная с изучаемым событием, может измениться. В итоге – результат любого частного осуществления вероятностного события является исключительно вопросом случая, и, следовательно, предсказать последовательность событий не представляется возможным. Для любого вероятностного процесса выявляется допустимым лишь точное описание статистических параметров усреднённых характеристик. 

Указанные выше обстоятельства обусловили необходимость проведения анализа возможностей существующих методов моделирования инновационной активности промышленного предприятия на долгосрочную перспективу. В результате проведения анализа установлено, что при использовании вероятностно-статистических методов для моделирования процессов интенсификации инновационной активности промышленного предприятия наиболее приемлемое решение состоит в том, что дефицит данных, фактов и информации об изучаемом процессе возможно компенсировать получением большого количества фактического материала. Однако будущие успехи в сфере промышленных инноваций мы склонны отнести к уникальным, неповторимым событиям, поэтому достаточное количество фактического материала, необходимый для получения «неограниченное количество раз, притом в неизменных условиях»^[3], как правило, получить не удаётся. В связи с этим некоторые исследователи отмечают, что «… только при очень большом числе наблюдений (опытов) элементы случайности сглаживаются, и проявляется ясно видимая закономерность, присущая прогнозируемому процессу. Однако на практике число наблюдений (опытов), как правило, является ограниченным и приходится решать вопрос о выборе данного эмпирического распределения теоретической кривой распределения, характеризующей закономерные черты прогнозируемого процесса …»⁴.

Для реализации целей нашего исследования (создание модели инновационной активности промышленного предприятия) могут быть с высокой долей эффективности применимы следующие виды моделирования:

•              концептуальное моделирование. В данном случае вся имеющаяся в ведении автора-исследователя информация, совокупность данных и фактов об изучаемом объекте интерпретируется посредством естественного или искусственного языков, а также с помощью специальных знаков, символов, операций над ними;

•              физическое моделирование. В результате данного процесса модель и познаваемый объект являются действительными предметами, системами или процессами, обладающими общей или разной физической основы;

•              структурно-функциональное моделирование. Модель данного формата представляет собой схемы, блок-схемы, графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, выполненные в соответствии со специальными правилами их объединения, преобразования и анализа;

•              имитационное (программное) моделирование. В ходе программного моделирования создаётся алгоритм функционирования изучаемого объектаоригинала, который реализуется в виде программного комплекса для компьютера, который в дальнейшем в целях проверки и накопления статистики воспроизводит данный алгоритм и выдаёт различные варианты дальнейшего развития событий.

Принципиально важное отметить, что все виды моделирования, перечисленные выше, «не являются взаимоисключающими и могут применяться при исследовании сложных объектов либо отдельно, либо в некоторой комбинации»^[4].

При проведении исследования инновационной активности современных промышленных предприятий мы использовали практически все указанные методы моделирования. Так, физическая модель может быть обнаружена в сформированных выборках проведённых авторских социологических исследованиях. Созданные в данном случае физические модели являются основой для изучения свойств и показателей, характерных для всей генеральной совокупности. В ходе проведённых исследований модели и познаваемые объекты являются действительными социальными объединениями.

Что касается проведённого концептуального моделирования исследуемого понятия «инновационная активность», то основной моделью является данное авторское определение. Кроме того, сделанные выводы по текущему состоянию социального объекта, корреляционный анализ взаимовлияния различных показателей (факторов) а также разработанные автором научно обоснованные рекомендации в своей совокупности представляют концептуальную модель инновационной активности современного промышленного предприятия.

Структурно-функциональное моделирование представляет основу проведённого авторского комплексного исследования. Именно на базе созданной структурно-функциональной модели разрабатывался социологический инструментарий последующего исследования инновационной активности.

Литература

1.             Абчук В. А. Справочник по исследованию операций / В. А. Абчук,

Ф. А. Матвейчук, Л. П. Томашевський. – М.: Воениздат, 1979. – 368 с.

2.             Вентцель Е. С. Исследование операций / Е. С. Вентцель. – М.:

Советское радио, 1972. – 552 с.

3.             Гуц, А. К., Коробицын, В. В., Лаптев А. А. Социальные системы. Формализация     и        компьютерное     моделирование.   –        Омск:          Омский государственный университет, 2000. – 160 с.

4.             Квейд Э. Анализ сложных систем / Э. Квейд. – М.: Советское радио, 1969. – 520 с.

5.             Леоненков А. Нечёкое моделирование в среде MATLAB И

FuzzyTECH / А. Леоненков. – СПб.: БХВ – Петербург, 2003. – 716 с.

6.             Чуев Ю. В. Прогнозирование          в        военном деле /     Ю. В. Чуев, Ю. Б. Михайлов. – М.: Воениздат, 1975. – 279 с.

---

[1] См., например, Квейд Э. Анализ сложных Систем /Э. Квейд. –М.: Советское радио, 1969. - 520 с.; Вентцель Е. С. Исследование операций / Е. С. Вентцель. –М.: Советское радио, 1972. - 552 с.; Чуев Ю. В. Прогнозирование в военном деле/ Ю. В. Чуев, Ю. Б. Михайлов. - М.: Воениздат, 1975. -279 с.; Абчук В. А. Справочник по исследованию операций / В. А. Абчук, Ф. А. Матвейчук, Л. П. Томашевський. – М.: Воениздат, 1979. - 368 с.

[2] Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB И FuzzyTECH / А. Леоненков. - СПб.: БХВ- Петербург, 2003. - 716 с.

[3] Чуев Ю. В. Прогнозирование в военном деле/ Ю. В. Чуев, Ю. Б. Михайлов. - М.: Воениздат, 1975. – С. 113. ⁴ См. там же. – С. 114.

[4] Гуц, А. К., Коробицын, В. В., Лаптев А. А. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование. – Омск: Омский государственный университет, 2000. – 160 с.