Проблемы моделирования информационных процессов

Можно выделить две точки зрения, с позиции которых раскрывается актуальность заявленной темы. Условно эти можно охарактеризовать как «управленческую» и «исследовательскую». С «управленческой» позиции актуальность обусловливается изменением и логикой экономических отношений в целом и развитием ее отдельных секторов. Одним из таких секторов является сфера связей с общественностью. Инвестиции в эту сферу достигли за последнее десятилетие масштабных величин. Именно поэтому цена ошибки при использовании различных методов и технологий взаимодействия с целевыми группам может существенно отразиться не только на репутации компании, но и на ее положении на рынке. Естественно, что понимание таких последствий приводит к повышению роли предварительного анализа состояния объектов воздействия, прогноза эффективности методов и учета постоянно меняющейся ситуации в обществе. Однако на сегодняшний день можно говорить о том, что данная проблема в большей степени находится на стадии постановки, а поиск решений только начался. Причин для этого несколько. Во-первых, особенности развития российского рынка не привели еще к выработке у руководителей кампаний и предприятий осознанной потребности в аналитических структурах, чья основная задача состояла бы в обслуживании ПР-направления и давала бы четкие рекомендации относительно использования и эффективности различных способов взаимодействия с общественностью. Во-вторых, существующая сложность, связанная со сведением в единую систему разнородной информации, получаемую в ходе различных контактов с целевыми группами. В-третьих, отсутствие адекватных алгоритмов анализа и прогнозирования изменений в массовом сознании, для которых, особенно в российских условиях, характерна высокая степень хаотичности и непредсказуемости. Таким образом, мы можем говорить о потребности на уровне субъектов управления в определенном программном продукте, который позволял бы моделировать, прогнозировать и оценивать эффективность (реальную и прогнозийную) любых действий в информационной сфере.

С «исследовательской» позиции ситуация отчасти схожа. Однако, в отличие от «управленческой» точки зрения работа, связанная с моделированием социальных процессов имеет определенную историю. При этом, исходя из в общем-то схожей изначальной посылкой, упор делается на теоретические и методологические аспекты решения данной проблемы. Разработки, которые велись в данной сфере отечественными и зарубежными исследователями сталкивались с рядом причин, которые не позволяли (например, в следствии недостаточного уровня технического развития) выстроить подобные модели.

Другой причиной является несостоятельность традиционных средств прогнозирования, основанных на экстраполяции, для разработки социальных прогнозов. Во-первых, для использования этих методов требуются достаточно длинные динамические (или статистические) ряды, то есть значения прогнозируемого признака в последовательные периоды времени. Существующая социальная статистика весьма ограничена, а социологические исследования имеют преимущественно локальный характер и проводятся одноразово: нет даже единичных случаев проведения регулярных территориально-репрезентативных опросов для крупных регионов2, позволяющих получить информацию для прогнозирования социальных процессов. Во-вторых, комплексный характер реальных социальных процессов, складывающихся под влиянием огромного числа взаимосвязанных факторов, сложные нелинейные зависимости делают крайне ненадежными прогнозы, основанные на экстраполяции. Более перспективными является использование модели, отображающей преставления о структуре изучаемого объекта, о механизмах, опосредующих изменение изучаемых социальных переменных. Создание таких (прежде всего компьютерных) моделей позволяет имитировать развитие объекта (изменение интересующих исследователя переменных) при различных условиях (управляющих воздействиях). Такого рода модели имеют много преимуществ по сравнению с другими подходами к прогнозированию социальных процессов. В частности они дают возможность учитывать большое количество переменных, предсказывать развитие нелинейных процессов, возникновение синергетических эффектов и пр. Кроме того, они позволяют не только получить прогноз, но и найти управляющие воздействия, которые приведут к наиболее благоприятному развитию событий. В довершении к этому, хотелось бы отметить, что сам процесс воплощения теоретических представлений в модель позволяет глубже проникнуть в суть моделируемых явлений, а верификация модели является фактически и проверкой теории, положенной в основу модели. Все это позволяет нам говорить об актуальности выбранной темы и реальной потребности со стороны управленческих и научных субъектов в ее решении.

Читать дальше