Юрий Курносов - Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы

• Название: Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы
• Автор: Юрий Курносов
• Издательство: Русаки
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2004
• ISBN: 5-93347-151-8

В книге рассматривается широкий спектр вопросов, связанных с методологией, организацией и технологиями информационно-аналитической работы (безотносительно к области деятельности). Книга содержит и разделы, непосредственно посвященные методам и приемам эффективной организации мыслительной деятельности (как учебной, так и профессиональной), и разделы, затрагивающие вопросы, связанные с разработкой технологического инструментария информационно-аналитической работы.

Раскрыта сущность интеллектуальных технологий. Определена роль ряда научных дисциплин, прежде всего философии, социологии, логики, математики, экономической науки, информатики, управленческой науки, психологии и др. в формировании современной русской аналитической школы. Показаны возможности использования методик и моделей системного анализа для исследования социально-политических и экономических процессов, прогнозирования и организации эффективного функционирования систем управления предприятиями и учреждениями на принципах развития, совершенствования процессов принятия управленческих решений.

Для специалистов, занятых в сфере информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности, руководителей информационно-аналитических центров и подразделений, сотрудников СМИ и PR-центров, научных работников, аспирантов и студентов.

---

— физическое подобие, когда модель и объект имеют близкую физическую сущность;

— функциональное подобие, когда сходны их функции;

— динамическое подобие, проявляющееся в сходстве динамики изменения состояния объекта;

— топологическое подобие, проявляющееся в сходстве пространственной (в широком смысле, в том числе — организационной) структуры и иные.

Соответственно различают физические, функциональные, динамические, топологические и иные виды моделей. Кроме того, по принципу реализации выделяют натурные, полунатурные, имитационные и теоретические модели. В зависимости от обстоятельств (целей, условий) в аналитической практике используются разные модели.

Очевидно, что степень формализации моделей может варьироваться в широких пределах: от моделей, не подвергнутых процедурам формализации, до моделей строго формальных. Выбор формальных средств, используемых для представления моделей, не является произвольным и определяется двумя аспектами-компонентами модели:

— моделью интерпретации или интерфейсным компонентом (характеризующим процесс двунаправленного взаимодействия с потребителем, в роли которого может выступать как человек, так и автоматизированная система, реализующая функции ввода и считывания данных);

— сущностным компонентом (характеризующим специфику моделируемого фрагмента реальности, закономерности его функционирования, структуры и т. п.).

Если взглянуть на любую модель с точки зрения, характерной для специалиста в области разработки программного обеспечения, знакомого с объектным подходом к программированию, то модель предстанет в виде совокупности инкапсулированных (помещенных одна в другую) моделей. При этом модель интерпретации (адаптации, интерфейса) представляет собой внешнюю оболочку модели, а сущностная модель фрагмента реальности (объекта, процесса явления и т. п.) заключена внутрь (см. рис. 2.2).

В отличие от простых — одноуровневых — моделей, сложные модели имеют несколько уровней вложенности, и на каждом уровне вложенности может существовать несколько разнородных моделей, однако, и для них изложенный выше подход остается справедливым (см. рис 2.3). Принцип матрешки широко используется при синтезе моделей самой различной семантики.

Во многих культурах этот принцип выражен в декоративно-прикладном искусстве — русская матрешка, китайские ажурные костяные шары, вырезанные из монолита — эти неутилитарные игрушки не случайно привлекают внимание представителей разных культур.

Характерно, что принцип иерархичного представления моделей применим и к естественно-языковым (лингвистическим) моделям, однако, в силу специфики устройства знаковой системы, используемой в естественных языках, эта иерархичность не всегда может быть воспринята потребителем. Примером иерархической организации естественно-языковой модели может служить и эта книга с ее системой рубрикации и композиционной спецификой.

Для простейших, неформализованных моделей интерфейсный компонент модели (модель интерпретации[48]) присутствует неявно — для них моделей модель интерпретации представляет собой часть модели мира потребителя, относительно которой он в состоянии без привлечения дополнительных средств интерпретации воспринимать семантическую компоненту модели. Так, для моделей, выраженных на естественном языке, в роли модели интерпретации выступает субъективная модель языка (его синтаксиса, семантики), которой располагает потребитель модели. Для моделей формальных эту роль играют специализированные тезаурусы, позволяющие осуществить преобразование синтаксиса и семантики модели к виду, доступному пониманию потребителя.

Собственно, модель интерпретации значима как инструмент согласования формальной системы, используемой для выражения сущностной компоненты модели, со способом представления информации, характерным для потребителя. В этом смысле в качестве модели интерпретации для некоторого текста может выступать перечень используемых сокращений, для карты — легенда с расшифровкой условных обозначений и т. д. В качестве примера применения модели интерпретации может рассматриваться научно-популярный текст, в котором на доступном уровне излагаются достаточно сложные научные положения, резюме к отчету о проведенных научных исследованиях и иные виды некоторым образом организованных и упорядоченных данных.

Сущностная компонента модели является отражением некоторых сущностей, процессов и явлений реального мира и, в отличие от модели интерпретации, не может быть отображена с применением произвольно выбранных средств формализации предметной области. Для каждой предметной области существует некоторый диапазон приемлемых средств формального выражения отношений и сущностей реального мира, отличающихся степенью детализации их выражения. Степень же детализации с одной стороны определяется спецификой задачи, а с другой — спецификой системы или процесса.

Перечислим наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на выбор адекватной степени детализации модели:

— назначение модели и цель исследования (аналитическая, прогностическая модель и т. д., исследовательская (научная) модель, кибернетическая (управленческая) модель);

— избирательность исследования (выражению средствами модели подлежит система или процесс в целом или их отдельные аспекты);

— степенью полноты знаний о системе или процессах, подлежащих моделированию;

— динамические характеристики моделируемой системы/процесса;

— структура моделируемой системы;

— условия наблюдаемости (непрерывное, кусочно-непрерывное, дискретное);

— характеристика среды и параметры возмущающих воздействий;

— время, доступное для синтеза модели/производства вычислений;

— динамические и точностные характеристики системы сбора информации (точность результатов не может быть выше точности измерений);

— динамические и точностные характеристики системы управления (чаще всего, нет смысла анализировать динамические и статические параметры системы или процесса, если отсутствуют средства управления, обеспечивающие необходимую скорость и точность доведения управляющих воздействий)

— точностные характеристики методов, используемых для обработки данных;

— характеристики платформы, используемой для реализации модели (в случае применения специальных технологических средств, например — ЭВМ);

— точностные характеристики реализации методов, с учетом ограничений технологической платформы, используемой их реализации и иные.

Приведенный перечень, несмотря на его громоздкость, нельзя назвать исчерпывающим, однако уже и его достаточно для понимания того, что модель должна удовлетворять целому ряду требований, а процесс моделирования не является процессом сугубо абстрактным, отвлеченным. По существу, на этапе синтеза модели решаются те же самые задачи системного исследования, но применительно к задаче построения модели, обеспечивающей решение задач следующего уровня. Так же, как и в иных случаях производится анализ объективных и субъективных ограничений, определяются оптимальные значения параметров, но не системы, а ее модели.

Рассмотрим, каким образом сущностная компонента модели влияет на выбор средств формального представления моделей.

Ранее мы отмечали, что для каждой предметной области существует некий «коридор», в рамках которого допустим выбор тех или иных средств формализации. Лишь в крайне редких случаях выбор средств формального представления практически не ограничен и плавно варьируется в диапазоне от вербальных до алгебраических средств — в таких условиях выбор того или иного варианта может определяться исключительно субъективными предпочтениями исследователя. Однако уже малейшее стеснение в ресурсах приводит к необходимости сужения области выбора.

В целом, процесс синтеза модели может быть представлен как процесс постепенного повышения уровня формализации и поэтапного продвижения в иерархии знаний следующего вида:

— гипотеза, предположение;

— теория, концепция;

— закономерность;

— закон.

Располагая знаниями высшего уровня (зная закон) исследователь мене всего стеснен в выборе средств моделирования. Однако в большинстве же случаев такой свободы нет. Например, отсутствие достаточного объема знаний о системе не позволяет построить модель более высокой степени формализации, нежели вербальная или логико-лингвистическая модель типа сценария. Такая ситуация возникает тогда, когда причинно-следственные отношения не выявлены, структура системы и отношения между компонентами установлены лишь частично и подлежат уточнению, что соответствует знаниям уровня гипотезы или теории в предложенной иерархии.