Индивидуальная работа

Когнитивное моделирование

Введение

1. Понятия и сущность "Когнитивного моделирования" и "Когнитивной карты"

2. Проблемы когнитивного подхода

Заключение

Список использованной литературы

ВВЕДЕНИЕ

В середине 17-го века знаменитый философ и математик Рене Декарт высказал афоризм, ставший классическим: «Cogito Ergo Sum» (мыслю, следовательно, существую). Латинский корень cognito имеет интересную этимологию. Он состоит из частей “co-“ (“вместе”) + “gnoscere” (“знаю”). В английском языке существует целое семейство терминов с этим корнем: "cognition", "cognize " и др.

В той традиции, которая у нас обозначена термином "когнитивное", проглядывает только одно "лицо" мысли – ее аналитическая сущность (способность разлагать целое на части), декомпозировать и редуцировать реальность. Эта сторона мышления связана с выявлением причинно-следственных связей (каузальностью), что свойственно рассудку. Видимо, Декарт абсолютизировал рассудок в своей алгебраической системе. Другое "лицо" мысли – ее синтезирующая сущность (способность конструировать целое из непредвзятого целого), воспринимать реальность интуитивных форм, синтезировать решения и предвосхищать события. Эта сторона мышления, выявленная в философии Платона и его школы, присуща разуму человека. Не случайно и в латинских корнях мы находим два основания: ratio (рациональные отношения) и reason (разумное проникновение в сущность вещей). Разумное лицо мысли берет свое начало от латинского reri ("думать"), восходящее к старолатинскому корню ars (искусство), затем превратившееся в современное понятие art. Таким образом, reason (разумное) - это мысль, родственная творчеству художника. Когнитивность как "разум" означает "способность думать, объяснять, обосносывать действия, идеи и гипотезы".

Для "сильной" когнитивности существенен особый, конструктивный статус категории «гипотеза». Именно гипотеза является интуитивной отправной точкой дедуцирования образа решения. При рассмотрении ситуации ЛПР обнаруживает в ситуации некоторые негативные звенья и структуры («разрывы» ситуации), подлежащие замещению новыми объектами, процессами и отношениями, устраняющими отрицательное воздействие и создающими явно выраженный позитивный эффект. В этом заключается суть управления по инновациям. Параллельно с обнаружением «разрывов» ситуации, часто квалифицируемых как «вызовы» или даже «угрозы», субъект управления интуитивно представляет себе некоторые «позитивные ответы» как целостные образы состояния будущей (гармонизированной) ситуации.

Когнитивный анализ и моделирование являются принципиально новыми элементами в структуре систем поддержки принятия решений.

Технология когнитивного моделирования позволяет исследовать проблемы с нечеткими факторами и взаимосвязями;–учитывать изменения внешней среды;– использовать объективно сложившиеся тенденции развития ситуации в своих интересах.

Такие технологии завоевывают все большее и большее доверие у структур, занимающихся стратегическим и оперативным планированием на всех уровнях и во всех сферах управления. Применение когнитивных технологий в экономической сфере позволяет в сжатые сроки разработать и обосновать стратегию экономического развития предприятия, банка, региона или целого государства с учетом влияния изменений во внешней среде. В сфере финансов и фондового рынка когнитивные технологии позволяют учесть ожидания участников рынка. В военной области и области информационной безопасности применение когнитивного анализа и моделирования позволяет противостоять стратегическому информационному оружию, распознавать конфликтные структуры, не доводя конфликт до стадии вооруженного столкновения.

1. Понятия и сущность "Когнитивного моделирования" и "Когнитивной карты"

Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена Аксельродом . Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F – множество факторов ситуации, W – множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач

Когнитивная карта (от лат. cognitio- знание, познание) - образ знакомого пространственного окружения.

Когнитивные карты создаются и видоизменяются в результате активного взаимодействия субъекта с окружающим миром. При этом могут формироваться когнитивные карты различной степени общности, «масштаба» и организации (например, карта-обозрение или карта-путь в зависимости от полноты представленности пространственных отношений и присутствия выраженной точки отсчета). Это - субъективная картина, имеющая, прежде всего пространственные координаты, в которой локализованы отдельные воспринимаемые предметы. Выделяют карту-путь как последовательное представление связей между объектами по определенному маршруту, и карту-обозрение как одновременное представление пространственного расположения объектов.

Ведущей научной организацией России, занимающейся разработкой и применением технологии когнитивного анализа, является Институт проблем управления РАН, подразделение: Сектор-51, ученые Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В., Григорян А.К. и другие. На их научных трудах в области когнитивного анализа и основывается данная лекция.

В основе технологии когнитивного анализа и моделирования (рисунок 1) лежит когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об объекте и внешней для него среды.

Рисунок 1. Технология когнитивного анализа и моделирования

Когнитивная структуризация предметной области - это выявление будущих целевых и нежелательных состояний объекта управления и наиболее существенных (базисных) факторов управления и внешней среды, влияющих на переход объекта в эти состояния, а также установление на качественном уровне причинно-следственных связей между ними, с учетом взаимовлияния факторов друг на друга.

Результаты когнитивной структуризации отображаются с помощью когнитивной карты (модели).

2. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе PEST-анализа и SWOT-анализа

Отбор базисных факторов проводится путем применения PEST-анализа, выделяющего четыре основные группы факторов (аспекта), определяющих поведение исследуемого объекта (рисунок 2):

P olicy - политика;

E conomy - экономика;

S ociety - общество (социокультурный аспект);

T echnology - технология

Рисунок 2. Факторы PEST-анализа

Для каждого конкретного сложного объекта существует свой особый набор наиболее существенных факторов, определяющих его поведение и развитие.

PEST-анализ можно рассматривать как вариант системного анализа, т.к факторы, относящиеся к перечисленным четырем аспектам, в общем случае тесно взаимосвязаны и характеризуют различные иерархические уровни общества, как системы.

В этой системе есть детерминирующие связи, направленные с нижних уровней иерархии системы к верхним (наука и технология влияет на экономику, экономика влияет на политику), а также обратные и межуровневые связи. Изменение любого из факторов через эту систему связей может влиять на все остальные.

Эти изменения могут представлять угрозу развитию объекта, или, наоборот, предоставлять новые возможности для его успешного развития.

Следующий шаг - ситуационный анализ проблем, SWOT-анализ (рисунок 3):

S trengths - сильные стороны;

W eaknesses - недостатки, слабые стороны;

O pportunities - возможности;

T hreats - угрозы.

Рисунок 3. Факторы SWOT-анализа

Он включает анализ сильных и слабых сторон развития исследуемого объекта в их взаимодействии с угрозами и возможностями и позволяет определить актуальные проблемные области, узкие места, шансы и опасности, с учетом факторов внешней среды.

Возможности определяются как обстоятельства, способствующие благоприятному развитию объекта.

Угрозы - это ситуации, в которых может быть нанесен ущерб объекту, например, может быть нарушено его функционирование или он может лишиться имеющихся преимуществ.

На основании анализа различных возможных сочетаний сильных и слабых сторон с угрозами и возможностями формируется проблемное поле исследуемого объекта.

Проблемное поле - это совокупность проблем, существующих в моделируемом объекте и окружающей среде, в их взаимосвязи друг с другом.

Наличие такой информации - основа для определения целей (направлений) развития и путей их достижения, выработки стратегии развития.

Когнитивное моделирование на основе проведенного ситуационного анализа позволяет подготовить альтернативные варианты решений по снижению степени риска в выделенных проблемных зонах, прогнозировать возможные события, которые могут тяжелее всего отразиться на положении моделируемого объекта.

Этапы когнитивной технологии и их результаты, представлены в таблице 1:

Таблица 1

Этапы когнитивной технологии и результаты ее применения

Наименование этапа	Форма представления результата
1. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе PEST-анализа и SWOT-анализа: Анализ исходной ситуации вокруг исследуемого объекта с выделением базисных факторов, характеризующих экономические, политические и др. процессы, протекающие в объекте и в его макроокружении и влияющих на развитие объекта. 1.1 Выявление факторов, характеризующих сильные и слабые стороны исследуемого объекта 1.2 Выявление факторов, характеризующих возможности и угрозы со стороны внешней среды объекта 1.3 Построение проблемного поля исследуемого объекта	Отчет о системном концептуальном исследовании объекта и его проблемной области
2. Построение когнитивной модели развития объекта - формализация знаний, полученных на этапе когнитивной структуризации 2.1 Выделение и обоснование факторов 2.2 Установление и обоснование взаимосвязей между факторами 2.3 Построение графовой модели	Компьютерная когнитивная модель объекта в виде ориентированного графа (и матрицы взаимосвязей факторов)
3. Сценарное исследование тенденций развития ситуации вокруг исследуемого объекта (при поддержке программных комплексов "СИТУАЦИЯ", "КОМПАС", "КИТ") 3.1 Определение цели исследования 3.2 Задание сценариев исследования и их моделирование 3.3 Выявление тенденций развития объекта в его макроокружении 3.4 Интерпретация результатов сценарного исследования	Отчет о сценарном исследовании ситуации, с интерпретацией и выводами
4. Разработка стратегий управления ситуацией вокруг исследуемого объекта 4.1 Определение и обоснование цели управления 4.2 Решение обратной задачи 4.3 Выбор стратегий управления и упорядочивание их по критериям: возможности достижения цели; риска потери управления ситуацией; риска возникновения чрезвычайных ситуаций	Отчет о разработке стратегий управления с обоснованием стратегий по разным критериям качества управления
5. Поиск и обоснование стратегий достижения цели в стабильных или изменяющихся ситуациях Для стабильных ситуаций: a) выбор и обоснование цели управления; б) выбор мероприятий (управлений) для достижения цели; в) анализ принципиальной возможности достижения цели из текущего состояния ситуации с использованием выбранных мероприятий; г) анализ реальных ограничений на реализацию выбранных мероприятий; д) анализ и обоснование реальной возможности достижения цели; е) выработка и сравнение стратегий достижения цели по: близости результатов управления к намеченной цели; затратам (финансовым, физическим и т.п.); по характеру последствий (обратимые, необратимые) от реализации этих стратегий в реальной ситуации; по риску возникновения чрезвычайных ситуаций Для изменяющихся ситуаций: a) выбор и обоснование текущей цели управления; б) по отношению к текущей цели справедливы предыдущие п. п. б-е; в) анализ изменений, происходящих в ситуации, и их отображение в графовой модели ситуации. Переход к п. a.	Отчет о разработке стратегий достижения цели в стабильных или изменяющихся ситуациях
6. Разработка программы реализации стратегии развития исследуемого объекта на основе динамического имитационного моделирования (при поддержке программного пакета Ithink) 6.1.Распределение ресурсов по направлениям и во времени 6.2 Координация 6.3 Контроль за исполнением	Программа реализации стратегии развития объекта. Компьютерная имитационная модель развития объекта

2. Проблемы когнитивного подхода

Сегодня многие передовые страны "раскручивают" экономику, основанную на знании и на эффективном управлении. Самым ценным товаром государства становится интеллектуальная собственность. Суть современной и будущей войны становится противоборство интеллектуалов. В таких условиях наиболее целесообразными способами достижения геополитических целей являются опосредованные и нетрадиционные действия и, следовательно, информационное оружие приобретает огромную значимость. Существует две концепции развития стратегических вооружений с разными ролями в них Стратегического Информационного Оружия (СИО). СИО первого поколения является составной частью стратегических вооружений наряду с другими видами стратегического оружия и обычным вооружением.

СИО второго поколения представляет собой независимый, кардинально новый тип стратегического оружия, появившийся в результате информационной революции и применяемый на новых стратегических направлениях (например, экономическом, политическом, идеологическом и др.). Время воздействия таким оружием может составлять гораздо больший срок – месяц, год и более. СИО второго поколения будет способно противостоять многим другим видам стратегического оружия и будет составлять ядро стратегических вооружений. Складывающиеся в результате применения СИО-2 ситуации представляют собой угрозу безопасности России и характеризуются неопределенностью, неясной и нечеткой структурой, влиянием большого числа разнородных факторов и наличием множества альтернативных вариантов развития. Это приводит к необходимости применить нетрадиционные методы, позволяющие изучать геополитические, информационные и др. процессы, протекающие в России и мире, в совокупности и взаимодействии как между собой, так и с внешней нестабильной средой.Когнитивное моделирование предназначено для структуризации, анализа и принятия управленческих решений в сложных и неопределенных ситуациях (геополитических, внутриполитических, военных и т.п.), при отсутствии количественной или статистической информации о происходящих процессах в таких ситуациях.

Когнитивное моделирование позволяет в экспресс режиме

в короткие сроки на качественном уровне:

- оценить ситуацию и провести анализ взаимовлияния действующих факторов, определяющих возможные сценарии развития ситуации;

- выявить тенденции развития ситуаций и реальные намерения их участников;

- разработать стратегию использования тенденций развития политической ситуации в национальных интересах России;

- определить возможные механизмы взаимодействия участников ситуации для достижения ее целенаправленного развития в интересах России;

- выработать и обосновать направления управления ситуацией в интересах России;

- определить возможные варианты развития ситуации с учетом последствий принятия важнейших решений и сравнить их.

Применение технологии когнитивного моделирования позволяет действовать на опережение и не доводить потенциально опасные ситуации до угрожающих и конфликтных, а в случае их возникновения - принимать рациональные решения в интересах субъектов России.

Для задач, связанных с организационными системами, проблема неопределенности в описании и моделировании функций участников является не методологической, а внутренне присущей самому предмету исследований. Возможны различные постановки задачи об управлении ситуацией в зависимости от полноты доступной участникам информации о ситуации и об остальных участниках, в частности для поиска резонансного и синергетического эффектов, когда улучшение ситуации при одновременном воздействии на нее нескольких участников больше «объединения» положительных эффектов от каждого из участников по отдельности.

С точки зрения науки управления сегодня особенно важно использование мягкого резонансного управления сложными социально-экономическими системами, искусство которого состоит в способах самоуправления и самоконтроля систем. Слабые, так называемые резонансные явления, чрезвычайно эффективны для «раскрутки» или самоуправления, так как они соответствуют внутренним тенденциям развития сложных систем. Основная проблема заключается в том, как малым резонансным воздействием подтолкнуть систему на один из собственных и благоприятных для системы путей развития, как обеспечить самоуправление и самоподдерживаемое развитие (самораскрутку).

Заключение

Применение когнитивного моделирования открывает новые возможности прогнозирования и управления в различных областях:

в экономической сфере это позволяет в сжатые сроки разработать и обосновать стратегию экономического развития предприятия, банка, региона или даже целого государства с учетом влияния изменений во внешней среде;

в сфере финансов и фондового рынка - учесть ожидания участников рынка;

в военной области и области информационной безопасности - противостоять стратегическому информационному оружию, заблаговременно распознавая конфликтные структуры и вырабатывая адекватные меры реагирования на угрозы.

Когнитивное моделирование автоматизирует часть функций процессов познания, поэтому они с успехом могут применяться во всех областях, в которых востребовано самопознание. Вот лишь некоторые из этих областей:

1. Модели и методы интеллектуальных информационных технологий и систем для создания геополитических, национальных и региональных стратегий социально-экономического развития.

2. Модели выживания "мягких" систем в изменяющихся средах при дефиците ресурсов.

3. Ситуационный анализ и управление развитием событий в кризисных средах и ситуациях.

4. Информационный мониторинг социально-политических, социально-экономических и военно-политических ситуаций.

5. Разработка принципов и методологии проведения компьютерного анализа проблемных ситуаций.

6. Выработка аналитических сценариев развития проблемных ситуаций и управления ими.

8. Мониторинг проблем в социально-экономическом развитии корпорации, региона, города, государства.

9. Технология когнитивного моделирования целенаправленного развития региона РФ.

10. Анализ развития региона и мониторинг проблемных ситуаций при целенаправленном развитии региона.

11. Модели для формирования государственного регулирования и саморегулирования потребительского рынка.

12. Анализ и управление развитием ситуации на потребительском рынке.

Технология когнитивного моделирования может быть широко использована для уникальных проектов развития регионов, банков, корпораций (и др. объектов) в кризисных условиях после соответствующего обучения.

Список использованной литературы

1. http://www.ipu.ru

2. http://www.admhmao.ru

3. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Знание - основа анализа. Банковские технологии, № 4, 1997.

4. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач. Труды ИПУ, вып.2, 1998.

5. Максимов В.И., Качаев С.В., Корноушенко Е.К. Концептуальное моделирование и мониторинг проблемных и конфликтных ситуаций при целенаправленном развитии региона. В сб. "Современные технологии управления для администраций городов и регионов". Фонд "Проблемы управления", М. 1998.

Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена Аксельродом . Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F – множество факторов ситуации, W – множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач

Когнитивная карта (от лат. cognitio - знание, познание) - образ знакомого пространственного окружения.

Когнитивные карты создаются и видоизменяются в результате активного взаимодействия субъекта с окружающим миром. При этом могут формироваться когнитивные карты различной степени общности, «масштаба» и организации (например, карта-обозрение или карта-путь в зависимости от полноты представленности пространственных отношений и присутствия выраженной точки отсчета). Это - субъективная картина, имеющая, прежде всего пространственные координаты, в которой локализованы отдельные воспринимаемые предметы. Выделяют карту-путь как последовательное представление связей между объектами по определенному маршруту, и карту-обозрение как одновременное представление пространственного расположения объектов.

Ведущей научной организацией России, занимающейся разработкой и применением технологии когнитивного анализа, является Институт проблем управления РАН, подразделение: Сектор-51, ученые Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В., Григорян А.К. и другие. На их научных трудах в области когнитивного анализа и основывается данная лекция.

В основе технологии когнитивного анализа и моделирования (рисунок 1) лежит когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об объекте и внешней для него среды.

Рисунок 1. Технология когнитивного анализа и моделирования

Когнитивная структуризация предметной области - это выявление будущих целевых и нежелательных состояний объекта управления и наиболее существенных (базисных) факторов управления и внешней среды, влияющих на переход объекта в эти состояния, а также установление на качественном уровне причинно-следственных связей между ними, с учетом взаимовлияния факторов друг на друга.

Результаты когнитивной структуризации отображаются с помощью когнитивной карты (модели).

2. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе pest-анализа и swot-анализа

Отбор базисных факторов проводится путем применения PEST-анализа, выделяющего четыре основные группы факторов (аспекта), определяющих поведение исследуемого объекта (рисунок 2):

P olicy - политика;

E conomy - экономика;

S ociety - общество (социокультурный аспект);

T echnology - технология

Рисунок 2. Факторы PEST-анализа

Для каждого конкретного сложного объекта существует свой особый набор наиболее существенных факторов, определяющих его поведение и развитие.

PEST-анализ можно рассматривать как вариант системного анализа, т.к факторы, относящиеся к перечисленным четырем аспектам, в общем случае тесно взаимосвязаны и характеризуют различные иерархические уровни общества, как системы.

В этой системе есть детерминирующие связи, направленные с нижних уровней иерархии системы к верхним (наука и технология влияет на экономику, экономика влияет на политику), а также обратные и межуровневые связи. Изменение любого из факторов через эту систему связей может влиять на все остальные.

Эти изменения могут представлять угрозу развитию объекта, или, наоборот, предоставлять новые возможности для его успешного развития.

Следующий шаг - ситуационный анализ проблем, SWOT-анализ (рисунок 3):

S trengths - сильные стороны;

W eaknesses - недостатки, слабые стороны;

O pportunities - возможности;

T hreats - угрозы.

Рисунок 3. Факторы SWOT-анализа

Он включает анализ сильных и слабых сторон развития исследуемого объекта в их взаимодействии с угрозами и возможностями и позволяет определить актуальные проблемные области, узкие места, шансы и опасности, с учетом факторов внешней среды.

Возможности определяются как обстоятельства, способствующие благоприятному развитию объекта.

Угрозы - это ситуации, в которых может быть нанесен ущерб объекту, например, может быть нарушено его функционирование или он может лишиться имеющихся преимуществ.

На основании анализа различных возможных сочетаний сильных и слабых сторон с угрозами и возможностями формируется проблемное поле исследуемого объекта.

Проблемное поле - это совокупность проблем, существующих в моделируемом объекте и окружающей среде, в их взаимосвязи друг с другом.

Наличие такой информации - основа для определения целей (направлений) развития и путей их достижения, выработки стратегии развития.

Когнитивное моделирование на основе проведенного ситуационного анализа позволяет подготовить альтернативные варианты решений по снижению степени риска в выделенных проблемных зонах, прогнозировать возможные события, которые могут тяжелее всего отразиться на положении моделируемого объекта.

Этапы когнитивной технологии и их результаты, представлены в таблице 1:

Таблица 1

Этапы когнитивной технологии и результаты ее применения

Наименование этапа	Форма представления результата
1. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе PEST-анализа и SWOT-анализа: Анализ исходной ситуации вокруг исследуемого объекта с выделением базисных факторов, характеризующих экономические, политические и др. процессы, протекающие в объекте и в его макроокружении и влияющих на развитие объекта. 1.1 Выявление факторов, характеризующих сильные и слабые стороны исследуемого объекта 1.2 Выявление факторов, характеризующих возможности и угрозы со стороны внешней среды объекта 1.3 Построение проблемного поля исследуемого объекта	Отчет о системном концептуальном исследовании объекта и его проблемной области
2. Построение когнитивной модели развития объекта - формализация знаний, полученных на этапе когнитивной структуризации 2.1 Выделение и обоснование факторов 2.2 Установление и обоснование взаимосвязей между факторами 2.3 Построение графовой модели	Компьютерная когнитивная модель объекта в виде ориентированного графа (и матрицы взаимосвязей факторов)
3. Сценарное исследование тенденций развития ситуации вокруг исследуемого объекта (при поддержке программных комплексов "СИТУАЦИЯ", "КОМПАС", "КИТ") 3.1 Определение цели исследования 3.2 Задание сценариев исследования и их моделирование 3.3 Выявление тенденций развития объекта в его макроокружении 3.4 Интерпретация результатов сценарного исследования	Отчет о сценарном исследовании ситуации, с интерпретацией и выводами
4. Разработка стратегий управления ситуацией вокруг исследуемого объекта 4.1 Определение и обоснование цели управления 4.2 Решение обратной задачи 4.3 Выбор стратегий управления и упорядочивание их по критериям: возможности достижения цели; риска потери управления ситуацией; риска возникновения чрезвычайных ситуаций	Отчет о разработке стратегий управления с обоснованием стратегий по разным критериям качества управления
5. Поиск и обоснование стратегий достижения цели в стабильных или изменяющихся ситуациях Для стабильных ситуаций: a) выбор и обоснование цели управления; б) выбор мероприятий (управлений) для достижения цели; в) анализ принципиальной возможности достижения цели из текущего состояния ситуации с использованием выбранных мероприятий; г) анализ реальных ограничений на реализацию выбранных мероприятий; д) анализ и обоснование реальной возможности достижения цели; е) выработка и сравнение стратегий достижения цели по: близости результатов управления к намеченной цели; затратам (финансовым, физическим и т.п.); по характеру последствий (обратимые, необратимые) от реализации этих стратегий в реальной ситуации; по риску возникновения чрезвычайных ситуаций Для изменяющихся ситуаций: a) выбор и обоснование текущей цели управления; б) по отношению к текущей цели справедливы предыдущие п. п. б-е; в) анализ изменений, происходящих в ситуации, и их отображение в графовой модели ситуации. Переход к п. a.	Отчет о разработке стратегий достижения цели в стабильных или изменяющихся ситуациях
6. Разработка программы реализации стратегии развития исследуемого объекта на основе динамического имитационного моделирования (при поддержке программного пакета Ithink) 6.1.Распределение ресурсов по направлениям и во времени 6.2 Координация 6.3 Контроль за исполнением	Программа реализации стратегии развития объекта. Компьютерная имитационная модель развития объекта

Когнитивное моделирование (или моделирование с помощью когнитивных карт) имеет особое значение для политического анализа. Оно предназначено для моделирования сложных, слабоструктурированных объектов, каковыми является большинство политических процессов и ситуаций.

В основе данного метода лежит когнитивный подход, бурно разви­вающийся с 1960-х гг. Сам термин появился несколько раньше - в 1948 г., после выхода в свет известной работы американского психоло­га Э. Толмена «Когнитивные карты у крыс и человека». Рассматривая поведение крысы в лабиринте, Толмен пришел к выводу, что с течени­ем времени у нее формируется особая «когнитивная карта» лабирин­та - структурированное представление об окружающей обстановке. Именно эта карта определяет реакции животного.

Ю.М. Плотинский КОГНИТИВНЫМ подходом называет «решение традиционных для данной науки проблем методами, учитывающими когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный под­ход в любой предметной области акцентирует внимание на "знани­ях", вернее, на процессах их представления, хранения, обработки, интерпретации и производстве новых знании».

При всем многообразии когнитивистики существует два принципиальных для нас акцента. Если нас интересует система знаний и представлений, «картина мира» определенного человека (или группы людей) для получения информации об этом человеке или груп­пе, то такой когнитивный анализ будет субъектно-ориентирован­ным. К примеру, анализ системы представлений политического лидера о реальности может быть чрезвычайно полезен при прогно­зировании его действий и решений в некоторой ситуации, а постро­ение когнитивной карты широкой социальной группы будет вос­требовано для прогноза восприятия этой группой тех или иных действий властной элиты.

Если нас интересует не субъект когнитивного процесса, а его про­дукт - когнитивная карта того или иного фрагмента политической реальности (например, при составлении когнитивных карт экспертов относительно факторов, влияющих на ситуацию в Ближневосточном регионе, нам важны не особенности восприятия экспертов, а сама си­туация на Ближнем Востоке), то эксперт выступает не объектом исследования, как в примере с политическими лидерами или социаль­ными группами, а «инструментом» построения адекватной модели ситуации, и такой подход будет объектно-ориентированным.

Собственно когнитивная карта представляет собой так называе­мый знаковый ориентированный граф, в котором:

Вершины соответствуют базисным факторам, в которых описы­ваются процессы в ситуации;

Определяются непосредственные взаимосвязи между факторами путем анализа причинно-следственных цепочек, описывающих распространение влияний одного фактора на другие. Считается, что фак­торы, входящие в посылку «если...» цепочки «если... то...», влияют на факторы следствия «то...» этой цепочки. Причем это влияние может быть либо усиливающим (положительным), либо тормозящим (отрицательным), либо переменного знака в зависимости от возможных дополнительных условий. В более «мягком» варианте когнитивной карты используется не жесткая импликация «если... то...», а вероятно­стное влияние: реализация события А увеличивает (уменьшает) вероятность реализации события Б.

Связи визуализируются в виде линий, называемых дугами, с соответствующим знаком;

Замкнутый ориентированный путь, все вершины которого раз­личны, называется контуром (или контуром обратной связи). Контур, усиливающий отклонение, является контуром положительной обрат­ной связи, а контур, противодействующий отклонению, - контуром отрицательной обратной связи.

Например, мы считаем, что изоляционистская политика в от­ношении России со стороны США и НАТО будет способствовать росту патриотических настроений в стране. Под давлением этих настроений руководство России будет вынуждено увеличить рас­ходы на армию и военно-промышленный комплекс, что в свою очередь подтолкнет США к дальнейшей активизации политики изоляции. Эту совокупность представлений мы можем визуализи­ровать с помощью простейшей когнитивной карты с тремя верши­нами и тремя дугами. Три имеющиеся вершины замкнуты в усили­вающий контур.

Значительно более сложная когнитивная карта, приведенная ниже, описывает систему факторов палестино-израильского конфликта” (по­пробуйте самостоятельно ее проанализировать, выделив контуры об­ратной связи).

Сама по себе когнитивная карта отражает лишь систему факторов и самое общее представление об их взаимосвязи. Она не фиксирует ни детальный характер влияния факторов друг на друга, ни динамику из­менений этих влияний в зависимости от ситуации. В этом плане ког­нитивная карта представляет собой содержательную модель исследуе­мого объекта. В то же время, как и в общем случае с содержательными моделями, она может быть преобразована в формальную модель - си­стему уравнений. Для этого, разумеется, требуется достичь определен­ного уровня структурирования факторов и их связей.

К моделированию с помощью когнитивных карт мы еще вернемся в ходе изучения сценарного метода.

Контрольные вопросы и задания

1. Определите понятие «модель». Какие уникальные возможности предо­ставляет моделирование в политических исследованиях?

2. В чем отличие линейных моделей от нелинейных? Обоснуйте значи­мость нелинейного моделирования применительно к особенностям полити­ческого процесса.

3. Назовите основные особенности структурных моделей, а также спосо­бы их построения.

4. Что такое когнитивная карта? Из каких элементов она состоит? В чем различие между субъектно-ориентированным и объектно-ориентированным подходами в когнитивном картировании?

5. Охарактеризуйте алгоритм построения модели «Партии в пространстве политических ориентаций».

КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1.Предмет когнитивного анализа
1.1. Внешняя среда
1.2. Нестабильность внешней среды
1.3. Слабоструктурированность внешней среды
2. Общее понятие когнитивного анализа
3. Этапы когнитивного анализа
4. Цели, этапы и основные понятия когнитивного моделирования
4. 1. Цель построения когнитивной модели
4.2. Этапы когнитивного моделирования
4.3. Ориентированный граф (когнитивная карта)
4.4. Функциональный граф (завершение построения когнитивной модели)
5. Виды факторов

6.1.Выявление факторов (элементов системы)
6.2. Два подхода к выявлению связей между факторами
6.3.Примеры выделения факторов и связей между ними
6.4. Проблема определения силы воздействия факторов
7. Проверка адекватности модели
8. Использование когнитивной модели
8.1. Применение когнитивных моделей в системах поддержки принятия решений
8.2. Пример работы с когнитивной моделью
9. Компьютерные системы поддержки принятия управленческих решений
9.1. Общая характеристика систем поддержки принятия решений
9.2. «Ситуация - 2»
9.3. «Компас-2»
9.4. «Канва»
Заключение
Список литературы
Приложение

Введение
В настоящее время получение достоверной информации и ее быстрый анализ стали важнейшими предпосылками успешного управления. Это особенно актуально, если объект управления и его внешняя среда представляют собой комплекс сложных процессов и факторов, существенно влияющих друг на друга.
Одно из наиболее продуктивных решений проблем, возникающих в области управления и организации, состоит в применении когнитивного анализа, который и является предметом изучения в курсовой работе.
Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена американским исследователем Р. Аксельродом 1 .
Изначально когнитивный анализ сформировался в рамках социальной психологии, а именно – когнитивизма, занимающегося изучением процессов восприятия и познания.
Применения разработок социальной психологии в теории управления привело к формированию особой отрасли знаний – когнитологии, концентрирующейся на исследовании проблем управления и принятия решений.
Сейчас методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуаций.
Теоретические достижение когнитивного анализа стали основой для создания компьютерных систем, ориентированных на решение прикладных задач в сфере управления.
Работы по развитию когнитивного подхода и его применению для анализа и управления так называемыми слабоструктурированными системами проводятся в настоящее время в Институте проблем управления РАН 2 .
По заказу Администрации Президента РФ, Правительства РФ, Правительства города Москвы в ИПУ РАН был осуществлён ряд социально-экономических исследований с применением когнитивной технологии. Выработанные рекомендации с успехом применяются соответствующими министерствами и ведомствами 3 .
С 2001 г. под эгидой ИПУ РАН регулярно проводятся международные конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC)».
При написании курсовой работы привлекались труды отечественных исследователей - А.А. Кулинича, Д.И. Макаренко, С.В. Качаева, В.И. Максимова, Е.К. Корноушенко, Е. Гребенюк, Г.С. Осипова, А. Райкова. Большинство из названных исследователей – специалисты ИПУ РАН.
Таким образом, когнитивный анализ довольно активно развивается не только зарубежными, но и отечественными специалистами. Тем не менее, в рамках когнитологии остаётся ряд проблем, решение которых могло бы значительно улучшить результаты применения прикладных разработок, базирующихся на когнитивном анализе.
Целью курсовой работы является анализ теоретической базы когнитивных технологий, проблем методологии когнитивного анализа, а также основанных на когнитивном моделировании компьютерных систем поддержки принятия решений.
Поставленным целям соответствует структура работы, в которой последовательно раскрываются основные понятия и этапы когнитивного анализа в целом, когнитивного моделирования (как ключевого момента когнитивного анализа), общие принципы применения на практике в сфере управления когнитивного подхода, а также компьютерные технологии, применяющие методы когнитивного анализа.

1. Предмет когнитивного анализа
1.1. Внешняя среда
Для эффективного управления, прогнозирования и планирования необходим анализ внешней среды, в которой функционируют объекты управления.
Внешняя среда обычно определяется исследователями как совокупность экономических, социальных и политических факторов и субъектов, оказывающих непосредственное или косвенное воздействие на возможность и способность субъекта (будь то банк, предприятие, любая другая организация, целый регион и т.п.) достигать поставленных целей развития.
Для ориентации во внешней среде и для её анализа необходимо чётко представлять её свойства. Специалисты Института проблем управления РАН выделяют следующие основные характеристики внешней среды:
1. Сложность - здесь подразумевается число и разнообразие факторов, на которые субъект должен реагировать.
2. Взаимосвязь факторов, то есть сила, с которой изменение одного фактора воздействует на изменение других факторов.
3. Подвижностью - скорость, с которой происходят изменения во внешней среде 4 .
Выделение такого рода характеристик для описания среды свидетельствует о том, что исследователи применяют системный подход и рассматривают внешнюю среду как систему или совокупность систем. Именно в рамках этого подхода принято представлять любые объекты в виде структурированной системы, выделять элементы системы, взаимосвязи между ними и динамику развития элементов, взаимосвязей и всей системы в целом. Поэтому когнитивный анализ, используемый для изучения внешней среды и выработки способов и методов функционирования в ней, иногда рассматривается как компонент системного анализа 5 .
Специфика внешней среды объектов управления заключается в том, что эта среда подвержена воздействию человеческого фактора. Иначе говоря, она включает в себя субъекты, наделённые автономной волей, интересами и субъективными представлениями. Это означает, что эта среда далеко не всегда подчиняется линейным законам, однозначно описывающим связь причин и следствий.
Отсюда вытекают два базовых параметра внешней среды, в которой действует человеческий фактор, - нестабильность и слабоструктурированность. Остановимся более подробно на этих параметрах.

1.2. Нестабильность внешней среды

Нестабильность внешней среды часто отождествляется исследователями с непредсказуемостью. «Степень нестабильности внешней для… [объекта управления] экономической и политической среды характеризуется привычностью ожидаемых событий, предполагаемыми темпами изменений, возможностями предсказания будущего» 6 . Эта непредсказуемость порождается многофакторностью, изменчивостью факторов, темпов и направления развития среды.
«Совокупное действие всех факторов внешней среды, резюмируют В. Максимов, С. Качаев и Е. Корноушенко, - формирует уровень ее нестабильности и определяет целесообразность и направленность оперативного вмешательства в происходящие процессы» 7 .
Чем выше нестабильность внешней среды, тем сложнее выработать адекватные стратегические решения. Поэтому существует объективная потребность в оценке степени нестабильности среды, а также в выработке подходов к её анализу.
По мнению И. Ансоффа, выбор стратегии управления и анализа ситуациями зависит от уровня нестабильности внешней среды. При умеренной нестабильности применяется обычное управление на основе экстраполяции знаний о прошлом среды. При среднем уровне нестабильности управление осуществляется на основе прогноза изменений в среде (например, «технический» анализ финансовых рынков). При высоком уровне нестабильности используется управление на основе гибких экспертных решений (например, «фундаментальный» 8 анализ финансовых рынков) 9 .

1.3. Слабоструктурированность внешней среды

Среда, в которой вынуждены работать субъекты управления, характеризуется не только как нестабильная, но и как слабоструктурированная. Две эти характеристики прочно взаимосвязаны, но различны. Впрочем, иногда эти термины употребляются как синонимы.
Так, специалисты ИПУ РАН, давая определение слабоструктурированным системам, указывают на некоторые их свойства, присущие и нестабильным системам: «Сложности анализа процессов и принятия управленческих решений в таких областях как экономика, социология, экология и т.п. обусловлены рядом особенностей, присущих этим областям, а именно: многоаспектностью происходящих в них процессов (экономических, социальных и т.п.) и их взаимосвязанностью; в силу этого невозможно вычленение и детальное исследование отдельных явлений - все происходящие в них явления должны рассматриваться в совокупности; отсутствием достаточной количественной информации о динамике процессов, что вынуждает переходить к качественному анализу таких процессов; изменчивостью характера процессов во времени и т.д. В силу указанных особенностей экономические, социальные и т.п. системы называются слабоструктурированными системами» 10 .
Однако следует заметить, что термин «нестабильность» предполагает невозможность или трудность предсказать развитие системы, а слабоструктурированнность – невозможность её формализовать. В конечном итоге, характеристики «нестабильность» и «слабоструктурированность», на мой взгляд, отражают разные аспекты одного и того же явления, поскольку мы традиционно воспринимаем систему, которую не можем формализовать и таким образом абсолютно точно предсказать её развитие (то есть слабоструктурированную систему), как нестабильную, склонную к хаосу. Поэтому здесь и далее, вслед за авторами изученных статей, я буду употреблять эти термины как равнозначные. Иногда исследователи, наряду с вышеперечисленными понятиями, используют термин «сложные ситуации».
Итак, в отличие от технических систем экономические, социально-политические и прочие аналогичные системы характеризуются отсутствием детального количественного описания происходящих в них процессов - информация здесь имеет качественный характер. Поэтому для слабоструктурированных систем невозможно создание формальных традиционных количественных моделей. Для систем подобного типа характерны неопределенность, описание на качественном уровне, неоднозначность оценки последствий тех или иных решений 11 .
Таким образом, анализ нестабильной внешней среды (слабоструктурированных систем) сопряжён со многими трудностями. При их решении нужна интуиция эксперта, его опыт, ассоциативность мышления, догадки.
С подобным анализом позволяют справиться компьютерные средства познавательного (когнитивного) моделирования ситуаций. Эти средства в экономически развитых странах применяются уже десятки лет, помогая предприятиям выживать и развивать бизнес, а властям - готовить эффективные нормативные документы 12 . Познавательное моделирование призвано помочь эксперту отрефлексировать на более глубоком уровне и упорядочить свои знания, а также формализовать свои представления о ситуации в той мере, в какой это возможно.

2. Общее понятие когнитивного анализа

Когнитивный анализ иногда именуется исследователями « когнитивной структуризацией» 13 .
Когнитивный анализ рассматривается как один из наиболее мощных инструментов исследования нестабильной и слабоструктурированной среды. Он способствует лучшему пониманию существующих в среде проблем, выявлению противоречий и качественному анализу протекающих процессов. Суть когнитивного (познавательного) моделирования – ключевого момента когнитивного анализа - состоит в том, чтобы сложнейшие проблемы и тенденции развития системы отразить в упрощенном виде в модели, исследовать возможные сценарии возникновения кризисных ситуаций, найти пути и условия их разрешения в модельной ситуации. Использование когнитивных моделей качественно повышает обоснованность принятия управленческих решений в сложной и быстроизменяющейся обстановке, избавляет эксперта от «интуитивного блуждания», экономит время на осмысление и интерпретацию происходящих в системе событий 14 .
В.И. Максимов и С.В. Качаев для объяснения принципов использования информационных познавательных (когнитивных) технологий для совершенствования управления используют метафору корабля в бушующем океане - так называемую модель «фрегат-океан». Большинство видов коммерческой и некоммерческой деятельности в нестабильной и слабоструктурированной среде «неизбежно связаны с риском, вызываемым как неопределенностью будущих условий работы, так и возможными ошибочными решениями, принимаемыми руководством…. Руководству очень важно уметь предвидеть подобные трудности и заранее разработать стратегии их преодоления, т.е. иметь заранее проработанные установки возможного поведения». Эти разработки предлагается проводить на моделях, в которых информационная модель объекта управления («фрегат») взаимодействует с моделью внешней среды - экономической, социальной, политической и т.д. («океан»). « Цель такого моделирования - дать рекомендации “фрегату” как пересечь “океан” с наименьшими “усилиями”… Интерес… представляют способы достижения цели с учетом попутных “ветров” и “течений” … Итак, ставим цель: определить “розу ветров”… [внешней среды], а там посмотрим, какие “ветры” будут попутными, какие - встречными, как ими воспользоваться и как обнаружить важные для… [объекта] свойства внешней ситуации» 15 .
Таким образом, сущность когнитивного подхода заключается, как уже упоминалось, в том, что бы помочь эксперту отрефлексировать ситуацию и разработать наиболее эффективную стратегию управления, основываясь не столько на своей интуиции, сколько на упорядоченном и верифицированном (насколько это возможно) знании о сложной системе. Примеры применения когнитивного анализа для решения конкретных задач будут рассмотрены ниже в пункте «8. Использование когнитивной модели».

3. Этапы когнитивного анализа

Когнитивный анализ состоит из нескольких этапов, на каждом из которых реализуется определённая задача. Последовательное решение этих задач приводит к достижению главной цели когнитивного анализа. Исследователи приводят разную номенклатуру этапов в зависимости от специфики изучаемого объекта (объектов) 16 . Если суммировать и обобщить все эти подходы, то можно выделить следующие этапы, характерные для когнитивного анализа любой ситуации.

Формулировка цели и задач исследования.
Изучение сложной ситуации с позиций поставленной цели: сбор, систематизация, анализ существующей статистической и качественной информации относительно объекта управления и его внешней среды, определение присущих исследуемой ситуации требований, условий и ограничений.
Выделение основных факторов, воздействующих на развитие ситуации.
Определение взаимосвязи между факторами путем рассмотрения причинно-следственных цепочек (построение когнитивной карты в виде ориентированного графа).
Изучение силы взаимовлияния разных факторов. Для этого используются как математические модели, описывающие некоторые точно выявленные количественные зависимости между факторами, так и субъективные представления эксперта относительно неформализуемых качественных взаимоотношений факторов.

(В результате прохождения этапов 3 – 5 строится, в конечном итоге, когнитивная модель ситуации (системы), которая отображается в виде функционального графа. Поэтому можно сказать, что этапы 3 – 5 представляют собой когнитивное моделирование. Более подробно все эти стадии и основные понятия когнитивного моделирования будут рассмотрены в пунктах 4 – 7).

Проверка адекватности когнитивной модели реальной ситуации (верификация когнитивной модели).
Определение с помощью когнитивной модели возможных вариантов развития ситуации (системы) 17 , обнаружение путей, механизмов воздействия на ситуацию с целью достижения желаемых результатов, предотвращения нежелательных последствий, то есть выработка стратегии управления. Задание целевых, желаемых направлений и силы изменения тенденций процессов в ситуации. Выбор комплекса мероприятий (совокупности управляющих факторов), определение их возможной и желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию (конкретно-практическое применение когнитивной модели).

Рассмотрим детально каждый из приведённых этапов (за исключением первого и второго, которые являются, по существу, подготовительными), механизмы реализации частных задач каждого из этапов, а также проблемы, возникающие на разных стадиях когнитивного анализа.

4. Цели, этапы и основные понятия когнитивного моделирования

Ключевой элемент когнитивного анализа – построение когнитивной модели.

4. 1. Цель построения когнитивной модели

Когнитивное моделирование способствует лучшему пониманию проблемной ситуации, выявлению противоречий и качественному анализу системы. Цель моделирования состоит в формировании и уточнении гипотезы о функционировании исследуемого объекта, рассматриваемого как сложная система, которая состоит из отдельных, но все же связанных между собой элементов и подсистем. Для того чтобы понять и проанализировать поведение сложной системы, строят структурную схему причинно-следственных связей элементов системы. Анализ этих связей необходим для реализации различных управлений процессами в системе 18 .

4.2. Этапы когнитивного моделирования

В общих чертах этапы когнитивного моделирования рассмотрены выше. В трудах специалистов ИПУ РАН содержится конкретизированное изложение этих этапов. Выделим основные из них.

Выявление факторов, характеризующих проблемную ситуацию, развитие системы (среды). Например, суть проблемы неплатежей налогов можно сформулировать в факторах «Неплатежи налогов», «Собираемость налогов», «Доходы бюджета», «Расходы бюджета», «Дефицит бюджета» и др.
Выявление связей между факторами. Определение направления влияний и взаимовлияний между факторами. Например, фактор «Уровень налогового бремени» влияет на «Неплатежи налогов».
Определение характера влияния (положительное, отрицательное, +\-) Например, увеличение (уменьшение) фактора «Уровень налогового бремени» увеличивает (уменьшает) «Неплатежи налогов» - положительное влияние; а увеличение (уменьшение) фактора «Собираемость налогов» уменьшает (увеличивает) «Неплатежи налогов» - отрицательное влияние. (На этом этапе осуществляется построение когнитивной карты в виде ориентированного графа.)
Определение силы влияния и взаимовлияния факторов (слабо, сильно) Например, увеличение (уменьшение) фактора «Уровень налогового бремени» «значительно» увеличивает (уменьшает) «Неплатежи налогов» 19 (Окончательное построение когнитивной модели в виде функционального графа).

Таким образом, в когнитивную модель входят когнитивная карта (ориентированный граф) и веса дуг графа (оценка взаимовлияния или влияния факторов). При определении весов дуг ориентированный граф превращается в функциональный.
Проблемы выявления факторов, оценки взаимовлияния факторов и типология факторов будут рассмотрены в пунктах 5 и 6; здесь же рассмотрим такие базовые понятия когнитивного моделирования как когнитивная карта и функциональный граф.

4.3. Ориентированный граф (когнитивная карта)

В рамках когнитивного подхода довольно часто термины «когнитивная карта» и «ориентированный граф» употребляются как равнозначные; хотя, строго говоря, понятие ориентированный граф шире, а термин «когнитивная карта» указывает лишь на одно из применений ориентированного графа.
Когнитивная карта состоит из факторов (элементов системы) и связей между ними.
Для того чтобы понять и проанализировать поведение сложной системы, строят структурную схему причинно- следственных связей элементов системы (факторов ситуации). Два элемента системы А и В, изображаются на схеме в виде отдельных точек (вершин), соединённых ориентированной дугой, если элемент А связан с элементом В причинно-следственной связью: А a В, где: А - причина, В - следствие.
Факторы могут влиять друг на друга, причем такое влияние, как уже указывалось, может быть положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого фактора, и отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого фактора 20 . Причём, влияние может иметь и переменный знак в зависимости от возможных дополнительных условий.
Подобные схемы представления причинно-следственных связей широко используются для анализа сложных систем в экономике и социологии.
Пример когнитивной карты некоторой экономической ситуации приведен на рис.1.

Рисунок 1. Ориентированный граф 21 .

4.4. Функциональный граф (завершение построения когнитивной модели)
Когнитивная карта отображает лишь факт наличия влияний факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменения влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень структуризации информации, то есть к когнитивной модели.
На этом уровне каждая связь между факторами когнитивной карты раскрывается соответствующими зависимостями, каждая из которых может содержать как количественные (измеряемые) переменные, так и качественные (не измеряемые) переменные. При этом количественные переменные представляются естественным образом в виде их численных значений. Каждой же качественной переменной ставится в соответствие совокупность лингвистических переменных, отображающих различные состояния этой качественной переменной (например, покупательский спрос может быть «слабым», «умеренным», «ажиотажным» и т.п.), а каждой лингвистической переменной соответствует определенный числовой эквивалент в шкале . По мере накопления знаний о процессах, происходящих в исследуемой ситуации, становится возможным более детально раскрывать характер связей между факторами.
Формально, когнитивная модель ситуации может, как и когнитивная карта, быть представлена графом, однако каждая дуга в этом графе представляет уже некую функциональную зависимость между соответствующими факторами; т.е. когнитивная модель ситуации представляется функциональным графом 22 .
Пример функционального графа, отражающего ситуацию в условном регионе представлен на рис. 2.

Рисунок 2. Функциональный граф 23 .
Заметим, что данная модель является демонстрационной, поэтому многие факторы внешней среды в ней не учтены.

5. Виды факторов
Для структуризации ситуации (системы) исследователи подразделяют факторы (элементы) на различные группы, каждая из которых обладает определённой спецификой, а именно - функциональной ролью в моделировании. Причём, в зависимости от специфики анализируемой ситуации (системы) типология факторов (элементов) может быть различна. Здесь я выделю некоторые виды факторов, использующиеся при когнитивном моделировании большинства систем (ситуаций, сред).
Во-первых, среди всех обнаруженных факторов выделяются базовые (воздействующие на ситуацию существенным образом, описывающие суть проблемы) и «избыточные» (малозначащие) факторы, «слабо связанные» с «ядром» базисных факторов 24 .
При анализе конкретной ситуации эксперт обычно знает или предполагает, какие изменения базисных факторов являются для него желательными. Факторы, представляющие наибольший интерес для эксперта, называются целевыми. В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев следующим образом описывают целевые факторы: «Это – “выходные” факторы когнитивной модели. Задача выработки решений по управлению процессами в ситуации состоит в том, чтобы обеспечить желательные изменения целевых факторов, это – цель управления. Цель считается корректно заданной, если желательные изменения одних целевых факторов не приводят к нежелательным изменениям других целевых факторов» 25 .
В исходном множестве базисных факторов выделяется совокупность так называемых управляющих факторов - «”входных” факторов когнитивной модели, через которые подаются управляющие воздействия в модель. Управляющее воздействие считается согласованным с целью, если оно не вызывает нежелательных изменений ни в каком из целевых факторов» 26 . Для выявления управляющих факторов определяются факторы, влияющие на целевые. Управляющие факторы в модели будут являться потенциально возможными рычагами воздействия на ситуацию 27 .
Влияние управляющих факторов суммируется в понятии «вектор управляющих воздействий» – совокупность факторов, на каждый из которых подается управляющий импульс заданной величины 28 .
Факторы ситуации (или элементы системы) могут также подразделяться на внутренние (принадлежащие самому объекту управления и находящиеся под более или менее полным контролем руководства) и внешние (отражающие воздействие на ситуацию или систему внешних сил, которые могут не контролироваться или лишь косвенно контролироваться субъектом управления).
Внешние факторы обычно разделяются на предсказуемые, возникновение и поведение которых можно предвидеть на основе анализа имеющейся информации, и на непредсказуемые, о поведении которых эксперт узнает лишь после их возникновения 29 .
Иногда исследователи выделяют так называемые факторы-индикаторы, отражающие и объясняющих развитие процессов в проблемной ситуации (системе, среде) 30 . Для подобных целей используется также понятие интегральных показателей (факторов), по изменению которых можно судить об общих тенденциях в данной сфере 31 .
Факторы характеризуются также тенденцией изменения своих значений. Различают следующие тенденции: рост, снижение. В случае отсутствия изменения фактора говорят об отсутствии тенденции или о нулевой тенденции 32 .
Наконец, следует отметить, что возможно выявление причинных факторов и факторов-следствий, кратковременных и долгосрочных факторов.

6. Основные проблемы построения когнитивной модели
Существуют две главные проблемы построения когнитивной модели.
Во-первых, трудности вызывает выявление факторов (элементов системы) и ранжирование факторов (выделение базисных и второстепенных) (на этапе построения ориентированного графа).
Во-вторых, выявление степени взаимовлияния факторов (определение весов дуг графа) (на этапе построения функционального графа).

6.1. Выявление факторов (элементов системы)

Можно констатировать, что исследователями не разработан чёткий алгоритм выявления элементов исследуемых систем. Предполагается, что изучаемые факторы ситуации уже известны эксперту, проводящему когнитивный анализ.
Обычно при рассмотрении крупных (например, макроэкономических) систем применяется так называемый PEST-анализ (Policy - политика, Economy - экономика, Society - общество, Technology – технология), предполагающий выделение 4-х основных групп факторов, посредством которых анализируется политический, экономический, социокультурный и технологический аспекты среды 33 . Подобный подход хорошо известен во всех социально-экономических науках.
PEST-анализ - это инструмент исторически сложившегося четырехэлементного стратегического анализа внешней среды. При этом для каждого конкретного сложного объекта существует свой особый набор ключевых факторов, которые непосредственно и наиболее существенным образом влияет на объект. Анализ каждого из выделенных аспектов проводится системно, так как в жизни все эти аспекты между собой тесно взаимосвязаны 34 .
Кроме того, предполагается, что эксперт может судить о номенклатуре факторов, сообразуясь со своими субъективными представлениями. Так, «Фундаментальный» анализ финансовых ситуаций, близкий по некоторым параметрам к когнитивному анализу, базируется на наборе базисных факторов (финансово-экономических показателей) - как макроэкономических, так и более низкого порядка, как долгосрочных, так и краткосрочных. Эти факторы, в соответствие с «фундаментльным» подходом определяются на основе здравого смысла 35 .
Таким образом, единственный вывод, который можно сделать относительно процесса выявления факторов, заключается в том, что аналитик, преследуя эту цель, должен руководствоваться уже готовыми знаниями разных социально-экономических наук, занимающихся конкретным изучением разнообразных систем, а также своим опытом и интуицией.

6.2. Два подхода к выявлению связей между факторами

Для отображения характера взаимодействия факторов используются позитивный и нормативный подходы.
Позитивный подход основывается на учете объективного характера взаимодействия факторов и позволяет провести дуги, приписать им знаки (+ / -) и точные веса, то есть отразить характер этого взаимодействия. Этот подход применим в том случае, если взаимосвязь факторов может быть подвергнута формализации и выражена математическими формулами, устанавливающими точные количественные взаимосвязи.
Однако далеко не все реальные системы и их подсистемы описываются теми или иными математическими формулами. Можно сказать, что формализованы лишь некоторые частные случаи взаимодействия факторов. Более того, чем сложнее система, тем менее вероятность её исчерпывающего описания посредством традиционных математических моделей. Это связано прежде всего с фундаментальными свойствами нестабильных, слабоструктурированных систем, описанными в пункте 1. Поэтому позитивный подход дополняется нормативным.
Нормативный подход основывается на субъективном, оценочном восприятии взаимодействия факторов и его использование также позволяет приписать дугам веса, т. е. отразить силу (интенсивность) взаимодействия факторов. Выяснение влияний факторов друг на друга и оценки этих влияний опираются на «прикидки» эксперта и выражаются в количественном виде с помощью шкалы [-1,1] или лингвистическими переменными типа «сильно», «слабо», «умеренно» 36 . Иначе говоря, при нормативном подходе перед экспертом стоит задача интуитивно определить силу взаимовлияния факторов, основываясь на своих знаниях о качественной взаимосвязи.
Кроме того, как уже упоминалось, эксперту требуется определить отрицательный или положительных характер влияния факторов, а не только силу влияния. При осуществлении этой задачи, очевидно, возможно использование двух означенных выше подходов.

6.3.Примеры выделения факторов и связей между ними
Приведём некоторые примеры, использующиеся исследователями для иллюстрации выделения факторов и установления связей между ними.
Так, В. Максимов, С. Качаев и Е. Корноушенко для построения когнитивной модели процессов, происходящих в кризисной экономике, выделяют следующие базовые факторы: 1. Валовый внутренний продукт (ВВП); 2. Совокупный спрос; 3. Инфляция; 4. Сбережения; 5. Потребление; 6. Инвестиции; 7. Государственные закупки; 8. Безработица; 9. Предложение денег; 10. Государственные трансфертные платежи; 11. Государственные расходы; 12. Государственные доходы; 13. Дефицит государственного бюджета; 14. Налоги; 15. Неплатежи налогов;16. Ставка процента; 17. Спрос на деньги 37 .
В. Максимов, Е. Гребенюк, Е. Корноушенко в статье «Фундаментальный и технический анализ: интеграция двух подходов» приводят ещё один пример выявления факторов и раскрывают характер связей между ними: «Важнейшими экономическими показателями, оказывающими влияние на рынок акций США и Европы, являются: валовый национальный продукт (ВНП), индекс производственной продукции (ИПП), индекс потребительских цен (ИПЦ), индекс производственных цен (ИПрЦ), уровень безработицы, цена на нефть, курс доллара… Если рынок растет и экономические показатели подтверждают стабильное развитие экономики, то можно ожидать дальнейшего роста цен… Акции повышаются в цене, если прибыли компании растут и есть перспектива их дальнейшего роста… Если реальные темпы роста экономических показателей расходятся с ожидаемыми, то это приводит к панике на фондовом рынке и к его резким изменениям. Изменение валового национального продукта в норме составляет 3-5% в год. Если годовой рост ВНП превышает 5%, то это называют экономическим бумом, который в итоге может привести к обвалу рынка. Изменение ВНП можно предвидеть по изменениям индекса производственной индустрии. Резкое увеличение ИПП указывает на возможный рост инфляции, который приводит к падению рынка. Рост ИПЦ и ИПрЦ и цен на нефть также приводит к падению рынка. Высокий уровень безработицы в США и в Европе (свыше 6%) вынуждает федеральные службы понижать ставку банковского процента, что приводит к оживлению экономики и подъему цен акций. Если безработица уменьшается постепенно, то рынок на эти изменения не реагирует. Если уровень ее резко падает и становится меньше ожидаемого значения, то рынок начинает падать, потому что резкое уменьшение безработицы может увеличить сверх ожидаемого уровень инфляции» 38 .

6.4. Проблема определения силы воздействия факторов

Итак, важнейшая проблема когнитивного моделирования – выявления весов дуг графа – то есть количественная оценка взаимовлияния или влияния факторов. Дело в том, что когнитивной подход применяется при исследовании нестабильной, слабоструктурированной среды. Напомним, что её характеристики: изменчивость, трудноформализуемость, многофактрность и т.д. Такова специфика всех систем, в которые включены люди. Поэтому неработоспособность традиционных математических моделей во многих случаях – это не методологический порок когнитивного анализа, а фундаментальной свойство предмета исследования 39 .

Таким образом, важнейшей особенностью большинства изучаемых в теории управления ситуаций является наличие в них мыслящих участников, причем каждый из которых по-своему представляет ситуацию и принимает те или иные решения, исходя из «своего» представления. Как отметил Дж. Сорос в своей книге «Алхимия финансов», «когда в ситуации действуют мыслящие участники, последовательность событий не ведет напрямую от одного набора факторов к другому; вместо этого она перекрестным образом... соединяет факторы с их восприятиями, а восприятия с факторами». Это приводит к тому, что «процессы в ситуации ведут не к равновесию, а к никогда не заканчивающемуся процессу изменений» 40 . Отсюда следует, что достоверное предсказание поведения процессов в ситуации невозможно без учета оценки этой ситуации ее участниками и их собственных предположений о возможных действиях. Эту особенность некоторых систем Дж. Сорос назвал рефлексивностью.
Формализованные количественные зависимости факторов описываются разными формулами (закономерностями), зависящими от предмета исследования, то есть от самих факторов. Однако, как уже упоминалось, построение традиционной математической модели не всегда возможно.

Проблема универсальной формализации взаимовлияния факторов до сих пор не решена и вряд ли когда-либо будет решена.

Поэтому необходимо смириться с тем, что далеко не всегда возможна описание связей факторов математическими формулами т.е. далеко не всегда возможна точная количественная оценка зависимостей 41 .
Поэтому в когнитивном моделировании при оценке весов дуг, как упоминалось, часто применяется учет субъективного мнения эксперта 42 . Основная задача при этом – компенсировать субъективность и искажение оценок посредством разного рода процедур верификации.

При этом обычно недостаточно одной проверки оценок эксперта на непротиворечивость. Главная цель процедуры обработки субъективных мнений эксперта – помочь ему отрефлексировать, более чётко осознать и систематизировать свои знания, оценить их непротиворечивость и адекватность реальности.

В процессе извлечения знаний эксперта происходит взаимодействие эксперта - источника знаний - с когнитологом (инженером по знаниям) или с компьютерной программой, что позволяет проследить за ходом рассуждения специалистов при принятии решений и выявить структуру их представлений о предмете исследования 43 .
Более детально процедуры проверки и формализации знаний эксперта раскрываются в статье А.А. Кулинича «Система когнитивного моделирования “Канва”» 44 .

7. Проверка адекватности модели
Исследователями предложено несколько формальных процедур проверки адекватности выстроенной модели 45 . Однако, поскольку модель строится не только на формализованных отношениях факторов, математические методы проверки ее правильности не всегда дают точную картину. Поэтому исследователи предложили своего рода «исторический метод» проверки адекватности модели. Иначе говоря, разработанная модель какой-либо ситуации применяется к подобным ситуациям, существовавшим в прошлом и динамика которых хорошо известна 46 . В том случае, если модель оказывается работоспособной (то есть выдаёт прогнозы, совпадающие с реальным ходом событий), она признаётся правильной. Конечно же, не один из метод верификации модели в отдельности не является исчерпывающим, поэтому целесообразно применение комплекса процедур проверки правильности.

8. Использование когнитивной модели

8.1. Применение когнитивных моделей в системах поддержки принятия решений
Главное назначение когнитивной модели – помочь эксперту в процессе познания и соответственно выработки правильного решения. Поэтому когнитивный подход используется в системах поддержки принятия решений.
Когнитивная модель визуализирует и упорядочивает информацию об обстановке, замысле, целях и действиях. При этом визуализация выполняет важную когнитивную функцию, иллюстрируя не только результаты действий субъекта управления, но и подсказывая ему способы анализа и генерирования вариантов решений 47 .
Однако когнитивная модель служит не только для систематизации и «прояснения» знаний эксперта, но и для выявления наиболее выгодных «точек приложения» управляющих воздействий субъекта управления 48 . Иначе говоря, когнитивная модель объясняет, на какой фактор или взаимосвязь факторов необходимо воздействовать, с какой силой и в каком направлении, чтобы получить желаемое изменение целевых факторов, то есть чтобы добиться цели управления с наименьшими затратами.
Управляющие воздействия могут быть кратковременными (импульсными) или продолжительными (непрерывными), действующими вплоть до достижения цели. Возможно и совместное использование импульсных и непрерывных управляющих воздействий 49 .
При достижении заданной цели сразу же встает задача удержания ситуации в достигнутом благоприятном состоянии до тех пор, пока не появится новая цель. В принципе, задача удержания ситуации в требуемом состоянии не отличается от задачи достижения цели 50 .
Комплекс взаимосвязанных управляющих воздействий и их логичная временная последовательность составляют целостную стратегию управления (модель управления).
Применение разных моделей управления может привести к разным результатам. Здесь важно уметь предсказать, к каким последствиям приведёт, в конечном итоге, та или иная управленческая стратегия.
Для разработки такого рода прогнозов используется сценарный подход (сценарное моделирование) в рамках когнитивного анализа. Иногда сценарное моделирование называют «динамическое имитационное моделирование».
Сценарный подход представляет собой своего рода «разыгрывание» разных вариантов развития событий в зависимости от избранной модели управления и поведения непредсказуемых факторов. Для каждого сценария выстраивается триада «исходные предпосылки - наше воздействие на ситуацию - полученный результат» 51 . Когнитивная модель в этом случае позволяет учесть весь комплекс эффектов управляющих воздействий для разных факторов, динамику факторов и их взаимосвязей при разных условиях.
Таким образом, выявляются все возможные варианты развития системы и вырабатываются предложения по поводу оптимальной стратегии управления для реализации желаемого сценария из возможных 52 .
Исследователи довольно часто включают сценарное моделирование в число этапов когнитивного анализа или же рассматривают сценарное моделирование как дополнение к когнитивному анализу.
Если суммировать и обобщить мнения исследователей относительно стадий сценарного моделирования, то в самом общем виде этапы сценарного анализа можно представить следующим образом.
1. Выработка цели управления (желаемого изменения целевых факторов).
2. Разработка сценариев развития ситуации при применении разных стратегий управления.
3. Определение достижимости поставленной цели (реализуемости сценариев, ведущих к ней); проверка оптимальности уже намеченной стратегии управления (если таковая имеется); выбор оптимальной стратегии, соответствующей наилучшему, с точки зрения поставленной цели, сценарию.
4. Конкретизация оптимальной управленческой модели – разработка конкретно- практических рекомендаций руководителям. Эта конкретизация включает в себя выявление управляющих факторов (посредством которых можно влиять на развитие событий), определение силы и направленности управляющих воздействий на управляющие факторы, предсказание вероятных кризисных ситуаций вследствие влияния непредсказуемых внешних факторов и т.п.
Следует заметить, что этапы сценарного моделирования могут меняться в зависимости от объекта исследования и управления.
На начальном этапе моделирования может быть достаточно качественной информации, не имеющей точного числового значения и отражающей суть ситуации. При переходе к моделированию конкретных сценариев все более значимым становится использование количественной информации, представляющей собой числовые оценки значений каких-либо показателей. В дальнейшем для проведения необходимых вычислений используется в основном количественная информация 53 .
Самым первым сценарием, который не требует никаких действий исследователя по его формированию, является саморазвитие ситуации (в данном случае вектор управляющих воздействий «пуст»). Саморазвитие ситуации является отправной точкой для дальнейшего формирования сценариев. Если исследователя устраивают результаты, полученные при саморазвитии (другими словами, если в ходе саморазвития достигаются поставленные цели), то дальнейшее сценарное исследование сводится к изучению влияния на ситуацию тех или иных изменений внешней среды 54 .
Существуют два основных класса сценариев: сценарии, моделирующие внешние воздействия и сценарии, моделирующие целенаправленное (управляемое) развитие ситуации 55 .

8.2. Пример работы с когнитивной моделью

Рассмотрим пример работы с когнитивной моделью, приведённый в статье С.В. Качаева и Д.И. Макаренко «Интегрированный информационно-аналитический комплекс для ситуационного анализа социально-экономического развития региона».
«Применение интегрированного информационно-аналитического комплекса ситуационного анализа можно рассмотреть на примере разработки стратегии и программы социально-экономического развития региона.
На первом этапе строится когнитивная модель социально-экономической ситуации в регионе… Далее моделируются сценарии потенциальной и реальной возможности изменения ситуации в регионе и достижения поставленных целей.
В качестве целей социально-экономической политики были выбраны:

увеличение объемов производства
улучшение уровня жизни населения региона
сокращение бюджетного дефицита

Для достижения поставленных целей были выбраны следующие “рычаги” (управляющие факторы – Ю.М.), с помощью которых лицо, принимающее решение, может или хочет влиять на ситуацию:

доходы населения;
инвестиционный климат;
издержки производства;
развитие производственной инфраструктуры;
собираемость налогов;
налоговые льготы;
политические и экономические преференции региону.

В результате моделирования выясняется потенциальная и реальная возможность достижения поставленных целей с помощью выбранных рычагов и полученных управляющих воздействий (см. рис. 3).

Рисунок 3. Когнитивное и динамическое имитационное (сценарное) моделирование.

На следующем этапе переходят от выработки стратегии достижения целей к разработке программы конкретных действий. Инструментом реализации стратегии является региональная бюджетная и налоговая политика.
Выбранным на предыдущем этапе рычагам и определенным воздействиям соответствуют следующие направления бюджетной и налоговая политики.

Рычаги достижения стратегических целей	Направления бюджетной и налоговой политики
Доходы населения	Расходы на социальную политику
Инвестиционный климат	Расходы на государственное управление Расходы на правоохранительную деятельность Расходы на промышленность, электроэнергетику строительство и сельское хозяйство
Издержки производства	Регулирование тарифов на электроэнергию, топливо, тепло, арендную плату и т.д.
Развитие производственной инфраструктуры	Развитие рыночной инфраструктуры
Собираемость налогов	Регулирование уровня неплатежей налогов
Налоговые льготы	Регулирование уровня налоговых льгот
Политические и экономические преференции региону.	Безвозмездные перечисления от других уровней власти

Таким образом, интегрированный информационно-аналитический комплекс ситуационного анализа является мощным инструментом выработки стратегии развития региона и претворения этой стратегии в жизнь» 56 .
Необходимо заметить, что в исследованиях примеры использования когнитивного и сценарного моделирования обычно приводятся в весьма общем виде, поскольку, во-первых, подобного рода информация является эксклюзивной и представляет определённую коммерческую ценность, и, во-вторых, каждая конкретная ситуация (система, среда, объект управления) требует индивидуального подхода.
Существующая теоретическая база когнитивного анализа, хотя и требует уточнений и развития, позволяет разным субъектам управления заняться разработкой собственных когнитивных моделей, поскольку, как упоминалось, предполагается, что для каждой области, для каждой проблемы, составляются специфические модели.

9. Компьютерные системы поддержки принятия управленческих решений

Проведение когнитивного анализа нестабильных, слабоструктурированных ситуаций и сред является крайне сложной задачей, для решения которой привлекаются информационные системы. По существу эти системы предназначены для повышения эффективности механизма принятия решений, поскольку главной прикладной задачей когнитивного анализа является оптимизация управления.

9.1. Общая характеристика систем поддержки принятия решений
Системы поддержки принятия решений, как правило, являются диалоговыми. Они предназначены для обработки данных и реализации моделей, помогающих решать отдельные, в основном слабо- или неструктурированные задачи (например, принятие решения об инвестициях, составление прогнозов и т. п.). Эти системы могут обеспечивать работников информацией, необходимой для принятия индивидуальных и групповых решений. Такие системы обеспечивают непосредственный доступ к информации, отражающей текущие ситуации и все факторы и связи, необходимые для принятия решений 57
и т.д.................

Среднесрочное прогнозирование российской экономики с использованием когнитивной модели

В статье обосновывается целесообразность применения когнитивного подхода для исследования и прогнозирования ресурсозависимой экономики. Представлены результаты моделирования среднесрочного прогноза российской экономики с использованием нечеткой когнитивной карты.1

Ресурсозависимость, неопределенность и прогнозирование. Специфическими чертами экономики современной России являются ресурсозависимость, переходный тип развития и кризисное состояние хозяйства. Ресурсозависимость порождает различного рода неблагоприятные тенденции, продление которых весьма нежелательно, так как существенно ограничивает возможности прогнозной экстраполяции. Переходное состояние экономики сопряжено с унаследованным от прошлых лет «ментальным несовершенством», отсутствием устойчивых тенденций и зрелых хозяйственных структур, что делает «достигнутый уровень» не слишком надежной базой для прогнозирования. То же можно сказать и о кризисе в экономике, особенно если учесть его в значительной степени «рукотворный» характер, связанный с экономической политикой государства и агрессивными внешними воздействиями. В целом ухудшение экономического положения страны, которое происходит с 2013 г., «глубоко закономерно и вызвано внутренними причинами фундаментального характера» .

Одним из факторов торможения экономического роста является зависимость от мировых цен на нефть, снижение которых сводит к минимуму положительный эффект увеличения объемов производства углеводородов. Проблема неопределенности в высокой степени присуща ресурсозависимой экономике, так как наряду с традиционными для всех экономик факторами развития, значительное влияние приобретают факторы, связанные с освоением природных ресурсов. В российской экономике фундаментальная неопределенность 2 обусловлена прочно устоявшимся за последние десятилетия ресурсно-сырьевым характером развития. Причем по мере увеличения масштабов и степени зрелости ресурсно-сырьевого сектора усиливается и неопределенность, присущая не только сектору, но и экономике в целом. Таким образом, можно сказать, что на ресурсозависимую экономику воздействует «пучок» сложных и далеко не очевидных экономических и политических связей, и с этой точки зрения российская экономика не является исключением .

Прикладная прогнозная модель российской экономики. Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в слабо определенных ситуациях, предложена американским исследователем Р. Аксельродом . Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации, ее главным инструментом является когнитивная карта ситуации (Fuzzy Cognitive Map), составленная в виде ориентированного функционального графа. Вершины (концепты) графа соответствуют рассматриваемым факторам (событиям), а направленные дуги, характеризующиеся знаками и параметрами интенсивности, отражают взаимовлияния между факторами (событиями). Когнитивная карта служит для выявления структуры причинных связей между элементами системы и оценки последствий воздействия на них или изменения характера связей.

1 Статья подготовлена в рамках исследований при финансовой поддержке Российского научного фонда (Проект № 14-18-02345).

2 Фундаментальная неопределенность исключает возможность корректного преобразования в ситуации риска. Использование термина «риск» связано со случаями, когда степень неопределенности или вероятность наступления некоторого события могут быть измерены. Практическая разница между категориями риска и неопределенности состоит в том, что в первом случае распределение результатов событий известно (что достигается путем априорных вычислений или изучения статистики предшествующего опыта), а во втором – нет .

Реализация процедур моделирования обычно подразделяется на три этапа. Первый этап – это моделирование (имитация) саморазвития ситуации (системы) при отсутствии управляющих воздействий «со стороны» исследователя. Второй этап предполагает управляемое развитие ситуации: исследователь в результате воздействия на какие-либо из факторов определяет управляющие факторы и варьирует их, наблюдая за происходящими в системе изменениями. Третий этап представляет собой решение обратной задачи, которая заключается в определении значений управляющих импульсов, требующихся для решения проблемы. Таким образом, в процессе численной реализации когнитивной модели могут быть построены различные сценарии прогноза развития ситуации (системы): без управления и с управлением для ослабления негативных или усиления позитивных тенденций.

Использование метода когнитивного моделирования оправдывает себя и в теоретических, и в прикладных исследованиях. Применение когнитивных моделей при исследовании закономерностей и механизмов ресурсозависимости для анализа взаимодействий эндогенных и экзогенных факторов и их влияния на экономический рост рассмотрено в одной из наших работ . В качестве примеров прикладных исследований можно назвать работы по когнитивному моделированию социально-экономических рейтингов в Республике Коми и развития туристско-рекреационной системы Юга России . Наша задача поставлена шире: оценить влияние ключевых факторов на динамику социально-экономического развития России, что предполагает построение агрегированной конструкции, охватывающей всю социально-экономическую систему страны. По своей постановке эта задача близка к известным зарубежным исследованиям, в одном из которых представлена теоретическая когнитивная модель экономики , а в другом – модель, построенная для оценки социально-экономических последствий разведки ресурсов нефти и газа на Кипре . Из отечественных исследований особо отметим работу , где представлена когнитивная модель, с помощью которой выявлены основные факторы, воздействующие на процесс создания инновационной экономики в России, и показано приоритетное влияние промышленной политики на экономический рост.

Наш концептуальный подход и техника работы с прикладными когнитивными моделями охарактеризованы в работе , где приводятся и содержательно интерпретируются результаты моделирования среднесрочного прогноза социально-экономического развития Томской области. Данный регион интересен тем, что является одновременно ресурсным и инновационным, в его экономике большую роль играют нефтегазовый сектор, обрабатывающая промышленность и научно-образовательный комплекс. Томскую область можно охарактеризовать как своего рода «масштабную модель» России – с близкой структурой экономики, сходными достижениями и проблемами в социально-экономическом развитии. Особо следует отметить сопоставимость показателей добычи нефти и газа (как одного из главных источников дохода) на душу населения: в Томской области – примерно 15 т н. э./чел., в России – около 8 т н. э./чел. 3

Результаты исследований по проблемам социально-экономического развития Томской области позволили прийти к выводам, которые в значительной мере могут быть соотносимы ко всей стране. Поэтому приступая к работе над прогнозной моделью российской экономики, мы ориентировались на результаты предшествующих исследований и на практический опыт построения когнитивных моделей, полученный в этих исследованиях.

3 Для сравнения: среднедушевые показатели добычи углеводородов в Ямало-Ненецком АО составляют около 1 тыс. т, в Ненецком АО – более 440, в Ханты-Мансийском АО – 190, в Сахалинской области – 70 т (рассчитано по данным Росстата ).

Разработанная модель российской экономики имеет горизонт прогнозирования до 2020 г. Когнитивная карта модели содержит 16 факторов, разбитых на 6 классов (табл. 1), связанных между собой 121-й дугой, моделирующей взаимовлияние.

Таблица 1. Факторы прикладной прогнозной модели российской экономики

Класс факторов	Характеристика фактора	Обозначение
Базовые ресурсные	Ресурсы нефти и газа (в показателях добычи, млн. т н. э.) Человеческий капитал (накопленные затраты на формирование, млрд. руб.)	0-1 Нефть 0-2 Человеческий капитал
Опосредующие финансовые потоки	Инвестиции в основной капитал (млрд. руб.) Доходы и расходы бюджета (млрд. руб.) Поступление прямых иностранных инвестиций (ПИИ, млн. долл.) Издержки производства (млрд. руб.) Затраты на инновации (расходы на НИОКР, млрд. руб.)	1-1 Инвестиции 1-2 Бюджет 1-4 Издержки 1-5 Инновации
Главные хозяйственные комплексы	Нефтегазовый сектор (валовая добавленная стоимость, млрд. руб.) Промышленность (обрабатывающая, валовая добавленная стоимость, млрд. руб.) Научно-образовательный комплекс (НОК, валовая добавленная стоимость, млрд. руб.)	2-1 НГС 2-2 Промышленность
Обеспечивающие факторы	Инфраструктура (выпуск отраслей инфраструктуры и обеспечива- ющих видов деятельности, млрд. руб.) Уровень технологий (качественная переменная*) Уровень развития социальной сферы (качественная переменная)	3-1 Инфраструктура 3-2 Технологии 3-3 Социальная сфера
Экстерналии	Внешняя конъюнктура (цены на нефть, долл./барр.) Внешние риски – финансовые, политические, регуляторные и пр. (качественная переменная)	4-1 Цены
Целевой фактор	Уровень развития экономики (ВВП на душу населения, тыс. руб.)	5-1 ВВП
* Качественные (не измеряемые) переменные отражают различные состояния, каждому из которых соответствует определенный числовой эквивалент. Присутствие в составе одной модели количественных и качественных переменных возможно, поскольку поиск решения направлен на получение не абсолютных значений, а динамических (приростных) характеристик в терминах ухудшения или улучшения ситуации.

Предварительные значения интенсивности взаимовлияния между измеримыми факторами когнитивной модели были установлены путем корреляционного анализа. Рассматривались попарные корреляции между временными рядами данных (за период 2000-2013 гг.) по факторам, приведенным в табл. 1. Далее коэффициенты уточнялись экспертным путем сообразно логике перехода системы из одного ста- ционарного состояния в другое в результате внешних импульсных воздействий.

Необходимо отметить, что это один из наиболее сложных и неочевидных для восприятия нюансов когнитивного моделирования, ведь любая когнитивная модель – это субъективное представление эксперта о процессах в сложной динамической ситуации (системе), формально представляемое в виде ориентированного знакового графа . Возникает вопрос: может ли быть оправдана подобная субъективность? Не приведет ли она к получению искаженных понятий о закономерностях развития исследуемой системы?

Проблема субъективности в значительной степени может быть решена с помощью обратной верификации, т. е. путем проверки моделей в известных условиях, их «погружения» в прошлое. Мы протестировали модель для ретроспективного периода 2000-2013 гг. на основе располагаемых статистических данных по измеримым факторам модели. При этом были заданы в векторе начальных тенденций приросты следующих факторов: 0-1 нефть (+31%); 1-3 ПИИ (+28%); 4-1 цены (+182%) – на основании имеющихся статистических данных – и 4-2 риски (−70%) заданы оценочно, исходя из реалистичной гипотезы о значительном общем снижении рисков для российской экономики в 2000-е годы по сравнению с 1990-ми. Фактор «нефть» мы рассматриваем наравне с внешними воздействиями (мировыми ценами на нефть, ПИИ, рисками), поскольку динамика добычи нефти и газа в России более тесно связана с рыночной ситуацией и возможностями экспорта, чем с потребностями развития национальной экономики.

Общая корректность модели на этом этапе подтвердилась близостью рассчитанных на модели темпов приростов факторов к действительным темпам приростов в 2013 г. по отношению к 2000 г. Расчетный темп прироста ВВП составил 78% по сравнению с фак- тическим показателем на уровне 79% (табл. 2). В результате была составлена матрица коэффициентов взаимовлияний верифицированной модели, которая использовалась для построения прогноза на период до 2020 г.

Таблица 2. Расчетные и фактические темпы роста показателей модели: 2013/2000, %

Результаты моделирования среднесрочного прогноза. На первом этапе численного моделирования имитировалось саморазвитие ситуации, а источниками импульсного воздействия на систему послужили приросты факторов «нефть» и «цены». Предполагалось, что добыча углеводородов в РФ к 2020 г. возрастет примерно на 10% по сравнению с 2013 г. (до 1250 млн. т в н. э. – по ориентирам Энергетической стратегии России на период до 2030 г. ), а цена на нефть снизится примерно на 40% (по данным экстраполяции сценарных условий прогноза социально-экономического развития РФ на период до 2018 г., Минэкономразвития России ). Гипотезы относительно изменения величины ПИИ и внешних рисков не рассматривались.

Расчеты показали, что при заданных импульсных воздействиях прогнозное изменение фактора ВВП в 2020 г. составляет: -12%, доходы бюджета снизятся на 22%, инвестиции в основной капитал – на 28%; валовая добавленная стоимость обрабатывающей промышленности снизится на 9%, научно-образовательного комплекса – на 7% по отношению к уровню 2013 г. Таким образом, при саморегулировании (саморазвитии) ситуации прогнозируются кризисные тенденции в российской экономике. Ввиду нежелательности данного исхода необходимы целенаправленные воздействия на экономическую систему для формирования более благоприятных результатов.

На этапе имитации управляемого развития системы в качестве факторов, подверженных управляющим воздействиям, были выбраны следующие (см. табл. 1): инвестиции, ПИИ, промышленность, НОК, инфраструктура, риски. Это предполагает государственное стимулирование соответствующих хозяйственных процессов, секторов экономики и видов деятельности путем проведения целенаправленно регулируемой политики. Кроме того, рассматриваются меры по снижению рисков и стимулированию экономического роста (на макроуровне). Последовательно задаваемые «слабые» приращения значений всех перечисленных выше факторов на уровне 10% (рисков – сокраще- ние на 10%) позволили оценить чувствительность экономики к управляющим воздействиям по данным направлениям регулирования.

В процессе экспериментов на модели были получены показатели приростов фактора ВВП в диапазоне от -12 до +2% к 2020 г. относительно 2013 г. Если рассматривать отдельно взятые факторы, то наиболее эффективны меры по сокращению рисков. Условная комбинация слабого воздействия всех рассмотренных факторов приводит к приросту ВВП примерно на 2% (табл. 3).

Таблица 3. Прирост ВВП на душу населения в 2020 г. по отношению к уровню 2013 г. по вариантам модельных расчетов, %

Результат моделирования соответствует неблагоприятному сценарию экономического развития. Полученные показатели ниже прогнозных ориентиров Минэкономразвития России на 2020 г.: согласно разработанному министерством консервативному сценарию долгосрочного развития, прирост ВВП должен составлять к 2020 г. 29% по сравнению с 2013 г. . Экстраполяция сценарных трендов по прогнозу на 2018 г. дает показатели прироста к 2020 г. (в сравнении с 2013 г.) на 10 и 16% .

Требуемые интенсивности воздействия на управляющие факторы при заданном приращении целевого фактора можно вычислить на третьем этапе моделирования – решения обратной задачи. В качестве целевого примем темп прироста ВВП на душу населения к 2020 г. относительно 2013 г. равным 16%. При моделировании в этом случае установлено, что наибольшая интенсивность воздействия требуется для стимулирования ПИИ и развития НОК, а наименьшая – промышленности, инфраструктуры и рисков (рис. 1).

Рис. 1. Расчетные значения интенсивности управляющих воздействий, необходимых для достижения целевого прироста ВВП к 2020 г. на 16% по сравнению с 2013 г.

Иными словами, для обеспечения экономического роста требуются сравнительно небольшие – вследствие достаточно мощного базиса – усилия, направленные на стимулирование промышленности и инфраструктуры, а максимум регуляторных усилий необходим для привлечения инвестиций и развития инновационного сектора.

Результаты прогнозной оценки показывают, что необходимый прирост инвестиций должен быть почти в два с половиной раза более высокий, чем прирост целевого показателя (рис. 2), как это было, например, в период 2001-2007 гг. Прогнозный рост НОК оказывается сравнительно медленным, несмотря на высокую интенсивность расчетного управляющего воздействия. Вероятно, причина – в сложившемся затратном характере развития инновационной сферы, когда деятельность НОК оценивается в большей степени по затратам на инновации (доле расходов на НИОКР в ВВП), а не по реальному эффекту экономики.

Рис. 2. Прогнозные показатели роста факторов модели по решению обратной задачи (2013 г. = 100)

В целом результаты решения обратной задачи, на наш взгляд, вполне закономерны. Следует прежде всего сформировать благоприятный инвестиционный климат, способствующий аккумулированию внутренних и притоку внешних инвестиций, а также инновационный характер развития экономики: взаимосвязи этих факторов в системе будут способствовать усилению положительных воздействий остальных факторов на целевой показатель со стороны.

Полученные, на наш взгляд весьма содержательные, результаты следует признать во многом предварительными. Требуется дальнейшее изучение возможностей когнитивного моделирования для обоснования экономических прогнозов и регуляторной политики, прежде всего – при выборе ее приоритетных направлений. Исходя из своего опыта, можем отметить, что когнитивный подход наиболее эффективен в анализе и прогнозировании развития сложных экономических систем. Особенность данного подхода состоит в применении методов количественного анализа в сочетании с построением модельных конструкций, основанных на субъективном видении ситуации. Каждый этап работы опирается на решения исследователя, итог которых определяет адекватность модели. Следует особо отметить, что когнитивные модели не могут заменить собой модели других видов и классов, они лишь должны занимать свою «нишу» в составе математического инструментария, применяемого в экономических исследованиях, включая решение задач прогнозного характера. Полагаем, что дальнейшее развитие когнитивного подхода к исследованию российской экономики позволит получить действенный инструментарий и для построения прогнозов, и для обоснования решений по управлению возникающими проблемными ситуациями.

Литература

1. Аганбегян А.Г. Социально-экономическое развитие России: анализ и прогноз // Проблемы прогнозирова- ния. 2014. № 4. С. 3-16.
2. Найт Ф. Понятия риска и неопределенности // Thesis. 1994. № 5. С. 12-17.
3. Ольсевич Ю.Я. Фундаментальная неопределенность рынка и концепции современного кризиса. М.: Институт эко- номики РАН, 2011. 51 с. URL: http://www.inecon.org/images/stories/nauchnaya-jizn/konverensii/Olsevich_8-08-2011.pdf (дата обращения 13.02.2016).
4. Шмат В.В. Ресурсы в «западне» глобализации // ЭКО. 2015. № 7. С. 163-178.
5. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton // NJ: Princeton University Press, 1976. 404 p.
6. Морозова М.Е., Шмат В.В. Как познать механизмы ресурсозависимости? Применение метода когни- тивного моделирования при исследовании ресурсозависимой экономики // ЭКО. 2015. № 6. С. 146-159.
7. Лавреш И.И., Миронов В.В., Смирнов А.В. Когнитивное моделирование социально-экономических рей- тингов регионов // Вестник ИТАРК. 2011. № 1. С. 22-30.
8. Солохин С.С. О когнитивном моделировании устойчивого развития социально-экономических систем (на примере туристско-рекреационной системы Юга России) // Искусственный интеллект. 2009. № 4. С. 150-160.
9. Carvalho J.P., Tome Jose A.B. Rule Based Fuzzy Cognitive Maps in Socio-Economic Systems // IFSA-EUSFLAT 2009 Proceedings. Lisbon. 2009. Pp. 1821-1826. URL: http://www.eusflat.org/proceedings/IFSA-EUSFLAT_2009/pdf/tema_1821.pdf (дата обращения 02.2016).
10. Neocleous , Schizas C., Papaioannou M. Fuzzy cognitive maps in estimating the repercussions of oil/gas exploration on politico-economic issues in Cyprus // 2011 IEEE International Conference On Fuzzy Systems. Taipei, Taiwan: IEEE, 2011. 1119-1126. URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=5976945 (дата обращения 13.02.2016).

1. Кулешов В., Алексеев А., Ягольницер М. Дорожная карта политики реиндустриализации: когнитивный инструментарий // Экономист. 2015. № 10. С. 51-63.
2. Белан А.К., Шмат В.В. Анализ влияния ресурсных и нересурсных факторов на рост экономики Томской области с применением когнитивного подхода // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2015. Т. 15. Вып. 1. С. 78-93.
3. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). URL: https://www.fedstat.ru/indicators/data.do (дата обращения 13.02.2016).
4. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 ноября 2009 г. №1715-р. М.: Институт энергетической стратегии, 2009. URL: http://www.energystrategy.ru/projects/es-2030.htm (дата обращения 02.2016).
5. Сценарные условия, основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации и предельные уровни цен (тарифов) на услуги компаний инфраструктурного сектора на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов. М.: Минэкономразвития РФ, 28 мая 2015. URL: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/201505272 (дата обращения 02.2016).
6. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года. М.: Ми- нэкономразвития РФ, 8 нояб. 2013. URL: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20131108_5 (дата обращения 02.2016).