Плотинский ю м модeли социальных процeссов — изд 2-e пeрeраб и доп — м логос 2001 -296 с 8

Задачи и упражнения   1.

 

Приведите примеры социокультурных процессов, которые нельзя представить как диффузию нововведений.   2. Какие технические инновации будут оказывать наибольшее влияние на социум в ближайшем будущем?   3.

 

Следует ли учитывать демографические изменения при анализе социокультурных нововведений?

 

4. Некоторые футурологи давно предрекают широкое распространение групповой формы семьи. Что, на ваш взгляд, сдерживает диффузию этого нововведения?   5. Постройте модель распространения нововведений в сфере образования.   6.

 

Перечислите когнитивные факторы, влияющие на успех инновации.

 

7. Какие индикаторы сигнализируют о том, что социальная система жаждет перемен?   190     8. Всегда ли широкая рекламная кампания гарантирует успех новому товару?  9. Почему «дурные примеры» заразительны?  Литература  1. Академия рынка. Маркетинг. M.: Экономика, 1993.   2. Бестужев-Лада И.В. Прогнозное обоснование социальных нововведений.

 

M.: Наука, 1993.  3. Гиляров A.M. Популяционная экология. M.: МГУ, 1990.

 

4.

 

Глазьев С.Ю.

 

Теория долгосрочного технико-экономического развития. M., 1993.

 

5. Друкер П.Ф.

 

Рынок: как выйти в лидеры. Практика и принципы. M., 1992.  6. Ерасов B.C. Социальная культурология. M.: Аспект Пресс, 1996.  7.

 

Котлер Ф. Основы маркетинга. M.: Бизнес-книга, 1995.

 

8. Лапин Н.И.

 

Нововведение//Энциклопедический социологический словарь.

 

M., 1995.   9. Пригожий А.И. Современная социология организаций. M.: Ин-тер-пресс, 1995.   10. Смайлор P.H. и др. Предпринимательский университет // Международный журнал социальных наук. 1993.

 

№ 2. С. 3-17.   11.

 

Bandura A.

 

Social Foundation of Thought and Action.

 

A Social Cognitive Theory. Stanfford Univ. New Jersey: Printice-Hall, 1986.   12.

 

Bridges E. New technology adoption in an innovative marketplace // Inter.

 

Journal of Forecasting.

 

1991.

 

Vol. 7. № 2. P.

 

257-270.   13. Diffusion of Technologies and Social Behavior / Eds. N.Nakicenovic and A.Grubler. Berlin: Springer, 1991.   14. Grubler A.

 

Time for a Change: On the Pattern of Diffusion of Innovation //Daedalus. 1996.

 

№ 1. P. 19-42.

 

15. Kotler F. Marketing Decision Making. A Model Building Approach. N.Y.: Holt., 1971.   16. Modelski G., Perry G. Democratization in Long Perspective // Technological Forecasting and Social Change. 1991. Vol. 39.

 

№ 1. P.

 

23-34.   17.

 

Richardson G.P. System Dynamics: Simulation for Policy Analysis from a Feedback Perspective //Qualitative Simulation, Modeling and Analysis / Ed. P.A.Fishwick. N.Y.: Springer.

 

1991. P.

 

144-169.

 

18. Rogers E. Diffusion of Innovations. 3 ed. N.Y.: Free Press, 1983.  19. Schon D.

 

Beyond the Stable State. N.Y.: Norton, 1971.   Глава 10. Переходные процессы в социальных системах 10.1. Кризисы в социальной системе   В процессе своего развития (эволюции) социальная система постоянно сталкивается с различными проблемными ситуациями, порождаемыми как внешними, так и внутренними причинами. Обладая определенной устойчивостью, она благодаря адаптивным возможностям справляется с непрерывно возникающими вызовами. Решение сложных проблем может потребовать перестройки структуры системы, корректировки отдельных функций, замены части элементов, но при этом суть системы, ее ядро, генотип не меняются — система не теряет своей идентичности.   Для наглядности представим себе, что у системы имеется «коридор» возможных траекторий.

 

Если флуктуации не достигают границы коридора, система может вернуться к стабильному состоянию. Если же изменения накапливаются, либо воздействие столь сильно, что параметры системы принимают пороговые, критические значения, наступает кризис системы. В этом состоянии степень ее организованности резко снижается и вероятность возвращения к прежнему стабильному состоянию невелика.  Существуют три варианта разрешения кризиса системы:   1) распад или гибель системы, при этом ее элементы захватываются другими системами;   2) реформа — постепенная перестройка ядра, генотипа системы, ведущая к появлению качественно новой системы;   3) революция — резкое, скачкообразное изменение ядра системы, катастрофический переход из одного состояния в другое.   В кризисном состоянии значительно снижается степень предсказуемости поведения социума. Для пика кризиса характерны «распад общества на множество его индивидуальных элементов и в то же время появление массы новых мелких образований — национально-этнических, религиозных, сословие-корпоративных групп.

 

Заметным явлением становится появление в системе больших масс людей, выпадающих из активной общественной жизни» [8, с.

 

140].   Политики пытаются избежать кризисных состояний и, естественно, обращаются за советом к ученым. К сожалению, социальные кризисы, процессы перехода системы из одного состояния в другое изучены крайне мало. Как писал П.Сорокин, «накануне войны большинство ученых предсказывали мир; накануне экономического краха и обнищания — процветание; накануне рево-   люций — стабильный порядок и закономерный прогресс. Несмотря на все находящиеся в нашем распоряжении общественные и естественные науки, мы не способны ни управлять социально-культурными процессами, ни избегать исторических катастроф.

 

Как бревно на краю Ниагарского водопада, нас приводят в движение непредвиденные и непреодолимые социально-культурные течения, перенося нас от одного кризиса и катастрофы к другим» [15, с. 487].   Рассмотрим в этой цитате два ключевых слова: непредвиденные и непреодолимые течения. Если мы попали в непреодолимое течение, то самое разумное — плыть по течению и в соответствии с этим прогнозировать будущее. Конечно, плохо, если попадем в непредвиденную ситуацию.

 

Но следующий раз, оказавшись в такой ситуации, мы должны пенять на себя — прецедент уже был.

 

В вечном философском споре детерминистов и индетерминистов с начала XX века доминируют идеологические мотивы. Не углубляясь в эту запутанную проблему, отметим, что в 40-50-х годах на Западе были весьма популярны идеи централизованного планирования и государственного регулирования. В настоящее же время модны взгляды Ф.Хайека и его последователей, утверждающих, что централизованное планирование не эффективно, а вмешательство государства в социально-экономическую жизнь общества должно быть минимальным. Эволюция развивается не по плану, а «непреднамеренно», методом «проб и ошибок».

 

Какое решение окажется лучшим, определяет только эволюция. Хайек пишет: «Для определения того, какая система правил поведения будет доминировать, решающим является количество человеческих жизней, поддерживаемых той или иной системой… Рыночная экономика преобладает над порядками других типов именно потому, что позволяла группам, усвоившим ее основные принципы, быстрее увеличить свою численность. Следовательно, вести счет в рыночных ценностях значит вести счет на человеческие жизни…» [17].   Ф.Хайек имеет в виду, что победителями в соревновании «порядков» являются страны Запада.

 

10.2. Реформы в социальных системах   Ф.Хайек и его единомышленники придерживаются теории однолинейной эволюции, некой столбовой дороги развития цивилизации — иного не дано.

 

Однако и на магистральном пути возможны ямы, например кризис 1930 г., из которых необходимо как-то выбираться. Реформы Рузвельта успешно вывели США   из кризиса потому, что опирались на продуманный план, взвешенную и скоординированную программу действий.   Ф.Хайек не против успешных реформ. В своей нобелевской речи он рекомендует социальному реформатору действовать не как ремесленнику, который может придать изделию любую форму. Реформатор скорее должен культивировать развитие, обеспечивая подходящую окружающую среду, подобно тому, как садовник заботится о своих растениях.   Призывы к проведению гуманных преобразований относятся только к странам-лидерам, принадлежащим центру мировой системы.

 

Для стран из периферии и полупериферии ситуация совершенно иная. Заблудившиеся в дебрях эволюции страны обязаны вернуться на магистральный путь развития и попытаться как можно быстрее догнать ушедших вперед лидеров.   Процессам модернизации — развитию демократии и рыночной экономики посвящена обширная литература. Однако багаж знаний, который помог бы реформатору составить научно обоснованную программу реформ, совсем невелик. Отметим теорию культурного лага (запаздывания) У.Огборна.

 

Американский социолог в 1922 г. предложил концепцию неравномерности развития различных сфер общества. Изменения в экономике, технологии могут значительно опережать изменения в социокультурной сфере.

 

Огборн полагал, что «культурное запаздывание» станет одной из важнейших проблем современного общества, учитывая возрастающую скорость научно-технического прогресса.   P. Дарендорф утверждал, что для проведения политических реформ достаточно 6 месяцев, экономические реформы можно осуществить за 6 лет, но процесс изменения менталитета, жизненных стилей может потребовать нескольких поколений (дилемма 3 часов).   Наличие временных лагов существенно затрудняет прогнозирование реформ. Еще чаще реформаторов ставит в тупик наличие непредвиденных поворотных точек в исследуемых процессах. Только в последние годы социологи начинают осознавать, что переходные процессы в кризисном обществе носят, как правило, нелинейный характер.   В 1959 г. С.Липсет предложил модель линейной взаимосвязи между экономическим развитием и политической демократией (рис. 10.1).   Однако непростые судьбы процессов модернизации стран третьего мира в 60-80-е годы вынудили Липсета и его коллег существенно уточнить модель (рис. 10.2).

 

Рис. 10.1. Модель Липсета Рис. 10.2. Модель модернизации   Оказалось, что если уровень среднегодового совокупного общественного продукта на душу населения находится между 1500 и 3500 долларами, то возможно снижение уровня демократии и рост авторитарных тенденций. При достижении рассматриваемым экономическим показателем планки 5000 долларов, характерной для развитых стран, уровень демократии стабилизируется [10].   Трудность проблемы перестройки обусловлена ее нелинейностью, в таких условиях уже не работают привычные методы управления, при которых результаты пропорциональны усилиям.

 

«Контринтуитивное» поведение нелинейных систем вынуждает вырабатывать нелинейную интуицию. Для анализа таких систем В.И.Арнольд предлагает модель перестройки, приведенную на рис. 10.3 [1].    Рис. 10.3. Нелинейная модель перестройки   Как видно из рис. 10.3, движение из устойчивого состояния — «административная система», признанного неудовлетворительным, в сторону более предпочтительного состояния — «рыночная экономика»- сразу же приводит к ухудшению. Более того, при равномерном движении к лучшему состоянию скорость ухудшения увеличивается, нарастает и сопротивление системы изменению ее состояния. Знаком «х» на графике отмечена точка максимального сопротивления, которая достигается раньше, чем точка самого плохого состояния (локальный минимум).

 

Пройдя максимум, сопротивление снижается и при прохождении точки локального минимума благосостояния исчезает полностью. Начиная с этого момента система   начинает притягиваться к следующему состоянию локального максимума — рыночной экономике.   Если административная система достаточно развита и устойчива, то перейти в другое состояние данная нелинейная система может только ценой временного существенного ухудшения состояния. При этом, как отмечает В.И.Арнольд, слабо развитая система может перейти в лучшее состояние почти без предварительного ухудшения.   Теоретически возможен вариант перевода системы из плохого состояния скачком в состояние, достаточно близкое к хорошему. В этом случае нелинейная система далее будет сама собой эволюционировать в сторону хорошего состояния.

 

Таковы объективные законы функционирования нелинейных систем, с которыми, как считает В.И.Арнольд, нельзя не считаться.

 

В.Ф.Венда формулирует закон трансформационного спада, лежащий в основе возникновения волн развития сложных систем (в том числе волн прогресса общества), следующим образом: если система при существующей структуре достигла максимума какого-либо показателя, то его дальнейшее повышение возможно лишь при условии смены структуры системы, переход к новой структуре связан, при прочих равных условиях, с обязательным временным снижением данного показателя [4].

 

Период неустойчивого состояния играет важную роль в процессах развития. Действительно, абсолютно устойчивая или гиперустойчивая система не будет развиваться, так как механизмы отрицательной обратной связи будут подавлять любые отклонения от устойчивого состояния. Как отмечается в [5, с. 48], «гиперустойчивость устраняет всякую возможность развития, необходимым условием которого всегда является неустойчивость по отношению к определенным изменениям». В то же время длительная неустойчивость препятствует закреплению «полезных» характеристик систем, что может привести к потере структурной устойчивости и гибели системы.   Таким образом, многие теоретики считают кризис неотъемлемым условием развития системы, в том числе и социальной. Дискутируется только вопрос о глубине кризиса и скорости реформ.

 

Спор идет в основном между сторонниками радикальных реформ, шоковой терапии и градуалистами, стремящимися уменьшить социальную цену перемен, облегчить процесс адаптации для наиболее уязвимых групп населения [3, 8, 11, 14].   Один из удачливых реформаторов, председатель правительства Чешской Республики В. Клаус полагает, что для успешной   системной трансформации необходимо создание двух «подушек». «Реальная заработная плата и реальный (валютный) курс должны быть в этой фазе трансформации относительно низкими, поскольку призваны создать две «подушки», позволяющие преодолеть сложный период приватизации и реструктуризации. Именно в их создании и состоит секрет согласования отдельных элементов процесса трансформации» [7]. Иными словами, уровень жизни населения должен быть снижен так сильно, чтобы в последующем при любых обстоятельствах он мог только возрастать.   Одной из главных проблем успешного реформирования является поддержание социальной стабильности. Рекомендуется проведение гибкой социальной политики, приобретающей вид маятникового движения от стимулирующей (жесткой) политики к стабилизирующей (мягкой), т.е. периодической смены приоритетов [11].

 

Ужесточение мер по стабилизации финансовой системы, ведущих к усилению спада производства и росту социальной напряженности, чередуется с более мягкой политикой — выплатой компенсаций, увеличением пенсий, стипендий, минимальной зарплаты.   Особое внимание следует уделять ключевым социальным показателям, к которым, по мнению ряда ученых, относится степень равенства в распределении доходов, богатства, собственности, прав и контроля над капиталом [11].   Постоянное слежение за уровнем социальной напряженности позволяет своевременно выявить группы населения, попавшие в наиболее тяжелую ситуацию, готовые к массовым акциям протеста.

 

Для таких групп используется тактика «защитного зонтика» — комплекса мер, временно повышающих уровень жизни членов этих групп по сравнению с другими социальными слоями. Возможно также использование защитного зонтика для отдельных территорий, на которых может произойти взрыв недовольства.   Но что делать, если защитный зонтик слишком мал, а борьба элит приводит политику в патовую ситуацию? Возможно ли вообще планирование выхода из кризиса? Часть ученых рассматривает планирование в качестве единственного средства борьбы с неопределенностью, другие же полагают, что роль планирования сводится к приятной перестановке кресел на палубе «Титаника».   Важным условием успеха, по мнению Бенвенисте, является обеспечение секретности планирования. «Секретность привлекательна по нескольким причинам. Если план обнародован слишком рано, то у оппозиции будет много времени для сплочения. Если плановики ттытяттоя ттпотюттитт, KOTmv-Ттктяттии о пялJTITUTIM-   ми группами и учитывать пожелания каждой фракции, они могут стать жертвами требований, которые нельзя удовлетворить, и участие пойдет во вред, так как плановики наживут больше врагов, чем друзей. Секретность играет важную роль в планировании, но скрытые действия имеют серьезный недостаток. Скрытые действия могут оказаться эффективными, но в конечном счете они ведут к неудовлетворенности, отчуждению и цинизму. Ускоряется кризис доверия, и возникает подозрительность» [2, с.

 

198].   Проблема секретности планирования тесно связана с анализом рефлексивных эффектов поведения социальных систем и прогнозированием реакции на планируемое воздействие. Социальным психологам известны эффекты такого типа — это эффект Хоторна, эффект Пигмалиона. Малоисследованной областью социального прогнозирования остаются давно известные эффекты самоосуществления и самоликвидации прогноза — понятие «самоубийственного» прогноза введено Д.Венном в 1888 г.   Ссылкой на подобные побочные эффекты политики обычно мотивируют свой отказ от публичного обсуждения детальных планов реформ. Признавая, что основания для указанной позиции имеются, отметим, что в последние годы в западных странах преобладают тенденции к усилению степени демократичности в принятии решений, затрагивающих общественные интересы. Так называемый сетевой подход к принятию решений предполагает активное участие общественности в обсуждении и принятии планов, контроле их реализации.   Атмосфера секретности, окутывающая процесс планирования, значительно затрудняет развитие и совершенствование методов прогнозирования социальной динамики.

 

Процессы аккумулирования знаний, выявления причин возникновения непредвиденных последствий реформ могли бы быть существенно ускорены в случае принятия своего рода кодекса реформатора, обязывающего публиковать отчеты о планах и сценариях развития событий хотя бы через несколько лет после начала реформ. Существующие формы привлечения экспертов к разработке планов развивают у ученых какие угодно качества, кроме научной добросовестности. «Профессиональная мантия, используемая социальными учеными, подвизающимися в политике, часто очень тонка» [2, с. 94].  10.3. Модели революций   Термины «кризис» и «революция» в настоящее время широко используются при описании процессов развития науки и техники,   культуры и образования, экономики и менеджмента.

 

В одних областях кризис считается необходимым этапом развития, в других его стремятся избегать.

 

Отсутствует единство также в оценках хода и результатов революций в социально-политической сфере.   П. Сорокин проанализировал 1622 социальных кризиса и революции с 600 г.

 

до н.э.

 

по 1925 г. и вывел закон поляризации. Во времена революционных изменений почти в каждой области со-циокультурной жизни имеет место как конструктивный, так и деструктивный эффект. Причем если революция приходится на период подъема, то доминирует конструктив, а если на период упадка, то доминируют деструктивные эффекты.   Сторонники революционных преобразований считают, что источником всех негативных явлений, связанных с революцией, являются происки реакции. Сорокин же утверждает, что каждый революционный период неизменно распадается на две стадии: 1) собственно революционные события; 2) стадия реакции или обуздания, неразрывно связанная с первой.   Когда реакция сходит на нет, можно говорить о завершении революции. На первой стадии революционные события приводят общество в состояние хаоса, но угроза голода, нужды, эпидемий заставляет даже самых отчаянных прекращать революционный дебош. Лозунги свободы сменяются требованиями порядка, нередко диктаторского.

 

Начинается вторая стадия революции, во время которой не только происходит реставрация многих дореволюционных институтов, но и закрепляются эволюционно полезные завоевания революции [15].

 

В 60-е годы был опубликован ряд работ, исследовавших революционные ситуации с помощью концепции депривации — неравенства доступа к социальным благам. Оценка депривации обычно делается людьми на основе сравнения своих социальных условий с социальными условиями других индивидов или групп.

 

Теория растущих ожиданий (относительной депривации) утверждает, что стихийный взрыв возможен тогда, когда длительный экономический рост или рост уровня демократии резко сменяется спадом. Состояние обманутых ожиданий вызывает фрустрацию (стресс), которая обуславливает рост агрессивности. Можно сказать, что когнитивный дисбаланс — осознаваемый разрыв между ожиданиями и возможностями их удовлетворения, создает психологическую напряженность, приводящую при определенных условиях к социальному взрыву [6].   Одной из первый моделей, объясняющей революционный взрыв ростом ожиданий, была модель Дж.Дэвиса.

 

По мнению    Дэвиса, сами по себе плохие условия и даже ухудшение условий, как правило, не приводят к восстанию. Он предложил так называемую модель «кривой J» (рис. 10.4) для прогнозирования вероятности восстания.   Рис. 10.4.

 

Прогноз революционного потенциала   Сплошная линия на рис. 10.4 показывает реальное изменение экономических условий S, а штриховая — динамику ожиданий P. Если в период экономического роста начинается неожиданный спад и различие между ожиданиями и реальными условиями достигает критической величины, происходит социальный взрыв. Причем революция может произойти в течение короткого промежутка времени — не более двух лет. По истечении этого срока люди склонны смириться с ситуацией [19].   Из модели Дэвиса ясно, почему радикальные реформаторы стараются на первых, шоковых этапах реформ сделать жизненный уровень большинства населения как можно более низким. Чем ниже стартовый уровень жизни, тем меньше вероятность его резкого падения на последующих этапах.

 

Даже при наступлении небольшого спада воспоминания об ужасных условиях недавнего прошлого парализуют массовые акции протеста.   Понятно, что однофакторная модель не может адекватно объяснить решения, принимаемые индивидом.

 

В более развернутых психологических моделях восстания учитываются влияния страха, разочарования, желания перемен, негативного прошлого и надежды на успех.   Недостатком психологических моделей является чрезмерное акцентирование индивидуального уровня. Такие модели не объясняют, почему объединяются разрозненные индивиды, как происходит политическая мобилизация.   В 70-80-е годы значительное внимание уделялось теориям, изучающим революционные процессы на уровне социальных систем.

 

При макроуровневом анализе рассматривались такие факторы, как кризис легитимности власти, наличие революционной идеологии, роль иностранных государств и др.   В последние годы предпринимались попытки синтезировать микро- и макроуровневый подходы. Так, Коульман построил модель революции, содержащую 18 факторов [18]. Значительно более изящную модель предложила Теда Скокпол (рис. 10.5).   Представленная на рисунке модель показывает, что вероятность революции в странах третьего мира определяется взаимодействием трех ключевых факторов:   С — степени вовлеченности в систему управления социально мобилизованных групп;   P — степени проницаемости страны (наличие труднодоступных территорий, отсутствие развитой транспортной сети);  В — степени бюрократизации госадминистрации и армии.   Интересно, что показанное на рисунке направление роста бюрократизации ведет к снижению вероятности революции для стран с диктаторским режимом и колоний. Для стран с авторитарным режимом и неявно управляемых колоний направление этой оси меняется — рост бюрократизации повышает вероятность революционных событий [21].    Рис.10.5. Модель революций в странах третьего мира   Большое число моделей революции построено на базе марксистского подхода. Так, Дж.Тернер смог в сжатой табличной форме представить взаимодействие основных факторов, вызывающих ре-   волюционный взрыв. Значительно удобнее таблицу Тернера [16] визуализировать в форме причинно-следственной диаграммы.

 

Анализ диаграммы позволяет быстро заметить ее главный недостаток — отсутствие петли положительной обратной связи, без которой невозможно раскручивание «маховика» революции. Уточненная модель представлена на рис. 10.6.    Рис. 10.6. Марксистская модель революции   В марксистской модели кризиса эта петля может выглядеть следующим образом: подрыв доверия к власти стимулирует рост требований и ожиданий, растет готовность к насильственным действиям, что ведет к усилению кризиса легитимности власти. Уси-   ление кризиса легитимности заставляет власть предпринимать попытки сбить растущую волну требований и применять репрессии. Последнее еще больше подрывает доверие к власти и т.д. [20].   Приведенные примеры показывают, что анализ кризисных ситуаций вызывает значительный интерес у политологов и социологов, однако в имеющемся концептуальном аппарате нет средств для анализа нелинейных, быстротекущих, катастрофических процессов. Новые подходы, базирующиеся на идеях современного естествознания, будут рассмотрены в следующей главе.  Задачи и упражнения   1. Возможно ли разрешение социального кризиса без вмешательства власти?

 

2. Как обосновывают свои действия группы, стремящиеся к углублению кризиса?

 

3. Какие первоочередные задачи должна решать программа выхода из кризиса?  4.

 

Сформулируйте определение системного кризиса общества.   5. Какие факторы могут быть основными причинами кризисов в ближайшем будущем: экономические, экологические, демографические или иные?  6. Могут ли глубокие реформы помочь избежать кризиса?   7. Примените модель Дэвиса для анализа причин Февральской революции в России.  8. Возможен ли экспорт революции?   9. Что предпочтет большинство граждан — затяжной социальный кризис или революционный взрыв?  10. Возможна ли революция в демократической стране?  Литература  1. Арнольд В.И. Теория катастроф.

 

M., 1990.   2. Бенвенисте Г. Овладение политикой планирования. M.: Прогресс, 1994.   3. Бруно M. Глубокие кризисы и реформа // Вопросы экономики. 1997.

 

№ 2. С.

 

4-29.  4.

 

Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта. M., 1990.   5.

 

Гаврилец Ю.Н. Социально-экономическое планирование. M., 1974.

 

6. Здравомыслова E.А. Парадигмы западной социологии общественных движений.

 

СПб.: Наука, 1993.   7. Клаус В. Чешский путь трансформации экономики // Проблемы теории и практики управления. 1994.

 

№ 6. С.

 

6-10.   8.

 

Кузьмин С.А. Социальные системы: опыт структурного анализа.

 

M.: Наука, 1996.   9. Лексин В.Н., Швецов А.Н.

 

Реформационные процессы в жизни общества: условия успешной организации и причины неудач //Системные исследования. Ежегодник, 1995-1996. M., 1996. С. 7-40.

 

10. Липсет С.M. и др. Сравнительный анализ социальных условий, необходимых для становления демократии //Международный журнал социальных наук. 1993. № 3. С.

 

5-34.   11. Наумова Н.Ф. Социальная политика в условиях запаздывающей модернизации //Социологический журнал. 1994. № 1. С. 6-21.

 

12. Переходы и катастрофы. M.: МГУ, 1994.   13. Плотинский Ю.М.

 

Анализ риска социальных реформ // На пути к постиндустриальной цивилизации. Материалы II Международной кондратьевской конференции. M., 1996. С. 228-237.

 

14. Сабуров Е.Ф. Реформы в России: первый этап. M., 1997.  15. Сорокин П.А.

 

Человек. Цивилизация. Общество. M., 1992.  16. Тернер Дж.

 

Структура социологической теории. M., 1985.   17.

 

Хайек Ф.А.

 

Пагубная самонадеянность. Ошибки социализма. M., 1993.   18. Coleman J. Foundations of social theory. Cambridge: Harvard Univ. Press, 1990.   19. Davis J.

 

The «J-curve» of rising and decling satisfaction as a cause of some great revolutions and contained rebellion // Violens in America / Ed. J.Davis, T.Gurr. N.Y., 1969.

 

20. Held P. Models of democracy. Oxford: Polity Press, 1987.   21. Skocpol T. Social revolution in the modern world.

 

N. Y.: Cambridge Univ.

 

Press, 1994.   Глава 11. Современные теории структурной динамики 11.1. Модели теории катастроф   В начале 70-х годов стал популярен термин «катастрофа», обозначающий скачкообразные изменения, возникающие при плавных изменениях значений параметров. В популярных изданиях теория катастоф рекламировалась как переворот в математике, сравнимый с изобретением дифференциального исчисления. За последние 25 лет появились сотни публикаций, в которых теория катастроф успешно применялась в естествознании и технике. Опубликованы также работы, в которых модели теории катастроф применялись в экономике, психологии, лингвистике, социологии.   После периода эйфории, вызванного широкой саморекламой, появились более трезвые оценки применимости теории катастроф. Более того, выяснилось, что многие серьезные результаты были получены до провозглашения новой теории.

 

Один из ведущих российских математиков В.И.Арнольд отмечает, что обоснованность теории катастроф существенно зависит от обоснованности исходных посылок. «Например, в теории хлопков упругих конструкций и в теории опрокидывания кораблей предсказания теории полностью подтверждаются экспериментом. С другой стороны, в биологии, психологии и социальных науках (скажем, в приложениях к теории поведения биржевых игроков или к изучению нервных болезней) как исходные предпосылки, так и выводы имеют скорее эвристическое значение» [1, с.

 

16].   Чаще всего неприятным сюрпризом для наблюдателя оказывается ситуация, в которой небольшие, постепенные изменения параметров ведут к неожиданно резкому, обвальному изменению поведения системы. Рассмотрим основные положения теории катастроф на качественном уровне, опуская математические детали (см.

 

разд.

 

3).     Одной из наиболее популярных моделей теории катастроф является катастрофа «сборка», изображенная на рис. 11.1.  Рис. 11.1. Катастрофа «сборка»   Здесь наглядно продемонстрированы качественные особенности катастрофического поведения систем.

 

По осям а и b откложены значения независимых переменных, а по оси х — зависимой.

 

Возможным положениям системы соответствует поверхность катастроф. Проекция этой поверхности на плоскость (а, Ь) дает бифуркационную кривую (бифуркация от лат. bifurcus — раздвоенный).   Предположим, что непрерывному изменению значений параметров а и b на рис. 11.1 соответствует движение по кривой RT. В точке T происходит катастрофа — система скачком переходит с верхнего листа на нижний в точку P.   Отметим, что каждому значению параметров а и b внутри бифуркационной кривой соответствуют два различных состояния системы (бимодальность). На поверхности катастроф можно наблюдать явление гистерезиса, когда поведение системы существенно зависит от предыстории процесса. Например, при изме-   нении состояния системы вдоль кривой RT происходит скачок с верхнего листа на нижний — из точки T в точку P.

 

Но при движении вдоль кривой PQ скачок с нижнего листа на верхний произойдет не в точке P, а в точке Q.   В работе Постона и Стюарта с помощью теории катастроф исследуется динамика нарушений режима в тюрьме Гартри в течение 1972 г. [17].

 

Используя факторный анализ, авторы выделили два основных фактора, влияющих на беспорядки: напряженность (чувство разочарования и безысходности, бедственное положение); разобщенность (взаимное отчуждение, отсутствие общения, разбиение на два лагеря).

 

Анализ показал, что с ростом напряженности повышается вероятность волнений, а увеличение разобщенности связано с характером волнений — они становятся более внезапными и яростными.  Рис. 11.2. Модель волнений в тюрьме   Авторы считают, что динамика системы соответствует модели катастрофы «сборка». Из рис.

 

11.2 видно, что при низких значениях разобщенности система стремится к устойчивому положению умеренного волнения, но при высоком уровне разобщенности она меняет свое положение скачком с нижнего листа на верхний и обратно.   Рассмотрим модель принятия решения о внедрении конкретного новшества.

 

Предположим, что инновация принимается фирмой, если оценка прибыли, полученной от внедрения новшества, высокая, и отвергается при низкой оценке прибыли. Если оценка принимает промежуточное значение, то новинка может быть как отвергнута, так и принята. В последнем случае фирма собирает дополнительную информацию о новинке с тем, чтобы точнее оценить будущую прибыль. Для решения этой задачи T. Олива (T. Oliva) предлагает использовать модель катастрофы «сборка» (рис. 11.3) [28].   Спроецируем поверхность катастроф на плоскость XY (рис. 11.4)    Рис. 11.3. Модель принятия инноваций   Каждой точке вне заштрихованной области соответствует только одно решение. Каждой точке внутри заштрихованной области соответствуют два значения зависимой переменной Z — какое именно, зависит от предыстории.

 

Вертикальная прямая пересекает поверхность катастроф в трех точках, но промежуточное значение Z считается недопустимым (см. разд.

 

3).     Рис. 11.4. Проекция поверхности катастроф   Если руководство фирмы было готово принять нововведение в точке T (см. рис. 11.3), то, двигаясь вдоль оси X (снижая оценку прибыли, допустим, до 1 млн рублей), фирма все равно готова внедрить новинку.

 

Если фирма отвергла новинку в точке А, то, перейдя в точку В и увеличив оценку прибыли до 1 млн рублей, как и в точке S, фирма тем не менее не меняет решения — действует инерция установки, клише.   Перейдем из точки В в точку M — оценка прибыли возрастет до 1,2 млн рублей. Далее небольшое изменение оценки до 1,21 млн рублей приводит к резкой смене решения — инновация принимается.   Отметим, что при высокой степени информированности (Y велико) и увеличении параметра X скачков не происходит, система функционирует плавно.   Рассмотрим в этой модели петлю гистерезиса (A, M, T, R, А).

 

В данном случае явление гистерезиса (или запаздывания) объясняется инерционным восприятием менеджеров [28]. Хрестоматийный пример гистерезиса в оптическом восприятии приведен на рис.

 

11.5.   В верхнем ряду четвертое слева изображение воспринимается с равной вероятностью как фигура девушки и как мужское    Рис. 11.5. Бистабильность восприятия  лицо. Распознавание изображений внутри «клюва», выделенного штриховой линией, зависит от направления просмотра соответствующего ряда — слева направо или справа налево. Поэкспериментировав с рисунком, читатель может познакомиться с особенностями бистабильного восприятия — явления, которое может быть описано моделью катастрофы «сборка» [16].   Одно из основных понятий современной нелинейной науки — бифуркация.

 

В математике под бифуркацией понимают изменение числа или устойчивости решений определенного типа для модели, описывающей систему при изменении управляющих параметров [16, с. 170]. В точке бифуркации система как бы делает выбор, который определяет ее дальнейшую эволюцию. Понятие бифуркации описывает процесс перехода постепенных количественных изменений управляющих параметров в качественное изменение состояния системы.   Столь емкий термин не мог не завоевать популярность в общественных науках. Так, Лотман считает, что целесообразно рассмотреть два типа социальных процессов. В первом типе социальных процессов события носят внеличностный характер, так как участники процесса практически лишены права выбора. Можно сказать, что люди играют роль частиц в броуновском движении гигантских социальных процессов (развитие общественных формаций, классовые, национальные движения). Второй тип социальных процессов связан с событиями, которые совершаются через сознание людей и с помощью этого сознания. «Человек оказывается перед возможностью выбора поведения и неизмен-   но соотносит свои действия с образом дели, представлением о результатах» [11, с. 3]. Таким образом, там, где социальный процесс предстает как множество альтернатив, выбор между которыми осуществляется интеллектом и волей человека, необходим поиск новых и более сложных форм и моделей причинности.   Опираясь на идеи синергетики, Ю. Лотман предлагает рассматривать социальный процесс как многофакторный поток. «Когда достигается точка бифуркации, движение как бы останавливается в раздумье перед выбором пути». Из этой точки может выходить несколько равновероятностных устойчивых траекторий развития.

 

В этом моменте социального процесса люди имеют возможность осуществлять выбор. «Как бы ни были бессильны при нормальном течении истории эти факторы, они оказываются решающими в момент, когда система задумалась перед выбором.

 

Но вмешавшись в общий ход процесса, они сразу же придают его изменениям необратимый характер» [11, с. 3, 4].   Основываясь на входящих в настоящее время в научный оборот представлениях, Ю.Лотман предлагает следующее образное представление о социальных процессах: «Клио предстает не пассажиркой в вагоне, катящемся по рельсам от одного пункта к другому, а странницей, идущей от перекрестка к перекрестку и выбирающей свой путь… Архаические символы — конденсаторы тысячелетнего опыта человечества: замкнутые фигуры — круг, треугольник, квадрат — символизируют высшие надчеловечес-кие силы; крест, перекресток уже в санскрите означал выбор, судьбу, человеческие начала: разум и совесть. Перепутье предоставляет выбор идущему» [11, с.

 

4].   Данный подход не случайно возник в наше время. По мнению Лотмана, он связан не только с современным состоянием естествознания, но и со спецификой переживаемой нами эпохи: время итогов, время «концов»- заканчивается XX век, тысячелетие. Подведение исторических итогов неизбежно связано с вопросом: куда идешь? История — взгляд на прошлое из будущего, взгляд на произошедшее с точки зрения какого-то представления о «норме», «законе», «коде» — о том, что возводит происшествие в ранг исторического факта и заставляет воспринимать события как имеющие смысл [11, с.

 

4].   Слишком частое и вольное использование термина «бифуркация» политологами и историками не одобряют представители более точных, естественных наук. «В изученных физических, химических и биологических системах точек бифуркации не так уж много. Типичным является устойчивое состояние, устойчивое раз-   витие» [16]. Однако не следует забывать, что социальные системы от природных отличает прежде всего то, что эти системы являются когнитивными, способными делать осознанный выбор.   Интересный пример бифуркационной диаграммы исторического процесса приводит Г.Г.Малинецкий [12]. Он полагает, что теория развития цивилизаций Тойнби может быть проиллюстрирована моделью, представленной на рис. 11.6.    Рис. 11.6. Бифуркации в историческом процессе   По оси ординат откладываются реальные доходы на душу населения, а по оси абсцисс — время.

 

Пусть с течением времени вследствие изменения климата и экологии урожайность зерновых падает. Недостаток продовольствия ведет к росту социальной напряженности. Разрастается кризис, и общество подходит к точке бифуркации (точка X1). Ответить на «вызов истории» можно двумя способами. Первый способ — уменьшение потребностей, жесткий курс по отношению к соседям (нижняя ветвь на рис. 11.6). Второй способ — колонизация заморских территорий, находящихся на более низкой стадии развития. Следующий выбор (точка ^2) связан с решением либо стать торговой державой, либо перейти к прямому управлению колониями [12].  11.2.

 

Синергетика и теория хаоса   В 80-е годы все большее внимание исследователей привлекает проблема самоорганизации, перехода от хаоса к порядку. Немецкий ученый Г. Хакен назвал теорию самоорганизации синергетикой (теория совместного действия). Синергетика изучает такие взаимодействия элементов системы, которые приводят к возникновению пространственных, временных или пространственно-временных структур в макроскопических масштабах. Особое внимание уделяется структурам, возникающим в процессе самоорганизации.   Г.

 

Хакен отмечает, что синергетика как междисциплинарная наука связана с различными областями физики, химии, биоло-   гии, кибернетики. «С более общих позиций можно считать, что и теория динамических систем, и синергетика занимаются изучением временной эволюции систем. В частности, математики, работающие в теории бифуркаций, отмечают, что в центре внимания синергетики (по крайней мере в современном виде) находятся качественные изменения в динамическом (или статическом) поведении системы, в частности при бифуркациях. Наконец, синергетику можно рассматривать как часть общего системного анализа, поскольку и в синергетике, и в системном анализе основной интерес представляют общие принципы, лежащие в основе функционирования системы» [22, с. 17].   Таким образом, теория катастроф, системная динамика, теория диссипативных структур «самоорганизовались» в новую междисциплинарную науку — синергетику. Г.Р.

 

Иваницкий считает, что термин «синергетика» мало что поясняет и лучше говорить о «динамических процессах и нелинейных системах, приводящих к хаотизации движения или, наоборот, к его упорядочению и появлению пространственно-временных структур» [7, с. 3]   Наряду с теорией относительности, квантовой физикой теория хаоса оказывает все более заметное влияние на парадигмы обществоведения.

 

Высказывается надежда, что теория хаоса послужит углублению взаимопонимания между представителями естественных и гуманитарных наук.   Рассмотрим основные понятия синергетики, используемые для изучения поведения нелинейных систем.

 

Система находится в состоянии хаоса, если:   • при любых начальных условиях траектории движения становятся апериодическими;   • при сколь угодно близких начальных условиях две траектории со временем станут различными.

 

Столь высокая чувствительность к начальным условиям ведет к невозможности прогнозирования поведения системы, что является одной из важнейших характеристик хаоса.

 

Режим называется хаотическим, если расстояние между любыми двумя точками, первоначально сколь угодно малое, экспоненциально возрастает со временем [19].   В древние времена хаосом называли неупорядоченную, бесформенную массу, из которой возникло все сущее. Какая-либо форма, структура может возникнуть из хаоса благодаря внешним целенаправленным воздействиям или под действием сил самоорганизации. «Самоорганизацией называется возникновение упорядоченных структур и форм движения из перво-   начально неупорядоченных, нерегулируемых форм движения без специальных, упорядочивающих внешних воздействий» [16, с. 61].   Множество точек, к которым притягиваются траектории динамических систем, называется аттрактором. Математики считают, что при качественном анализе поведения динамических систем внимание следует сосредоточить не на переходных процессах, а на установившихся режимах. Математическим образом таких режимов и являются аттракторы. Для устойчивых равновесных систем аттракторами чаще всего является либо точка, тогда переменные не меняются во времени, либо цикл, тогда система испытывает периодические колебания.

 

Если система находится в неустойчивом состоянии, то ее траектории могут притягиваться к странному аттрактору. Странный аттрактор в некоторых случаях похож на клубок траекторий, напоминающих две склеенные друг с другом ленты [2]. Если наблюдать за поведением точки, характеризующей состояние системы, на экране дисплея, то можно увидеть, что точка «бегает» по аттрактору, случайно (хаотично) подается то на левую, то на правую ленту.   Странные аттракторы чувствительны к начальным данным.

 

Если выбрать две близкие точки, лежащие на аттракторе, и проанализировать, как будет меняться расстояние между ними с течением времени r(t), то оказывается, что возможны следующие варианты:   • если аттрактор — особая точка, то г (t) -> О при t->°° (точки сливаются в одну);   • аттрактор — предельный цикл, г (t) — периодическая функция времени;   • странный аттрактор г (t) ~ ext (Х>0), г (t)->°° при t~>°° (точки разбегаются с экспоненциальной скоростью) .   Таким образом, у странного аттрактора две близкие траектории со временем перестанут быть близкими. Это означает, что как бы точно ни измерялись начальные данные, ошибка со временем станет большой и, следовательно, поведение системы на больших временных интервалах спрогнозировать нельзя. Это явление было названо эффектом бабочки.

 

История бабочки, случайно задавленной во время сафари участником путешествия на машине времени, описана в блестящем рассказе P. Бредбери «И грянул гром». «Она упала на пол — изящное маленькое создание, способное нарушить равновесие, повалить маленькие костяшки домино … большие костяшки … огромные костяшки, соединен-    Рис. 11.7. Сценарий хаотизации  ные цепью неисчислимых лет, составляющих Время». А в итоге президентские выборы выиграл диктатор …*.

 

Странные аттракторы описал метеоролог Лоренц в 1963 г., моделируя задачи прогноза погоды.

 

Из наличия эффекта бабочки вытекает практическая невозможность прогноза погоды: если необходимо предсказать погоду на 1-2 месяца вперед с погрешностью D, то начальные данные должны быть известны с погрешностью DxIO 5.   Переход системы в режим странного аттрактора означает, что в ней наблюдаются сложные непериодические колебания, которые очень чувствительны к незначительным изменениям начальных условий. Такой режим может быть назван хаотическим. Возможный сценарий хаотизации приведен на рис.

 

11.7 [1].   Исследование экологических моделей привело ученых к экспериментальному открытию каскадов удвоений периода. Универсальность этого явления доказал M. Фейгенбаум (1978). Каскад удвоений периода можно описать следующим образом.

 

В определенной области значений параметра система действует в периодическом режиме с периодом T; при переходе через бифуркационное значение параметра период удваивается и становится равным 2Т; дальнейшее изменение параметра приводит снова к удваиванию периода, он становится равным 4Т и т.д. Последовательные бифуркации удвоения быстро следуют одна за другой — конечный отрезок изменения параметра содержит бесконечное число удвоений (после P бифуркаций число циклов равно 2Р). Таким образом, исследуемый эволюционный про-  * Фантастика Рея Бредбери. M., 1964.   цесс становится все более сложным. В пределе появляется сверхсложная организация — количество циклов 2°°, процесс становится непериодическим, случайным, возникает хаос.  11.3. Диссипативные структуры И. Пригожина   В теории диссипативных структур, развиваемой И. Пригожи-ным и его школой, первоначально изучались процессы самоорганизации в физико-химических системах [18-20]. До работ Пригожина в естествознании в основном изучались равновесные структуры, которые можно рассматривать как результат статистической компенсации активности микроскопических элементов (молекул, атомов).

 

Если систему с равновесной структурой изолировать от внешней среды, то ввиду инертности данная равновесная структура может существовать бесконечно долго. Однако в биологических и социальных системах ситуация, как правило, другая: система незамкнута, открыта и, более того, существует потому, что она открыта, питается потоками вещества, энергии, информации, поступающими из внешнего мира. В открытых системах случайные флуктуации «пытаются» вывести систему из равновесного состояния. В реальных системах незначительные флуктуации, как правило, подавляются, и система остается стабильной. Если же силы, действующие на систему, становятся достаточно большими и вынуждают ее достаточно далеко уйти от положения равновесия, то состояние системы становится неустойчивым.

 

Некоторые флуктуации могут не затухать, а усиливаться и завладевать всей системой. В результате действия положительной обратной связи флуктуации усиливаются и могут привести к разрушению существующей структуры и переходу в новое состояние.

 

Причем возможен переход и на более высокий уровень упорядоченности, называемый диссипативной структурой. Возникает явление самоорганизации.   Исследуя динамику сильно неравновесных систем, И.

 

Пригожий приходит к следующим выводам: «Когда система, эволюционируя, достигает точки бифуркации, детерминистическое описание становится непригодным. Флуктуация вынуждает систему выбрать ту ветвь, по которой будет происходить дальнейшая эволюция системы.

 

Переход через бифуркацию — такой же случайный процесс, как бросание монеты. Существование неустойчивости можно рассматривать как результат флуктуации, которая сначала была локализована в малой части системы, а затем рас-   пространилась и привела к новому макроскопическому состоянию» [20, с. 56].   Известный американский футуролог О.Тоффлер в предисловии к [20] отмечает, что «щшгожинская парадигма особенно интересна тем, что она акцентирует внимание на аспектах реальности, наиболее характерных для современной стадии ускоренных социальных изменений: разупорядоченности, неустойчивости, разнообразии, неравновесности, нелинейных соотношениях, в которых малый сигнал на входе может вызвать сколь угодно сильный отклик на выходе, и темпоральности — повышенной чувствительности к ходу времени» [20, с. 16-17].   Принципы, разработанные Пригожиным для анализа химических процессов, были распространены на широкий класс явлений в физике, молекулярной биологии, процессов эволюции в биологии, а затем и социологии. Так, в [20, с. 246] описан процесс самоорганизации у термитов — построение термитника. Предполагается, что первая стадия — основание термитника — является результатом беспорядочного поведения термитов. Термиты приносят и беспорядочно разбрасывают комочки земли. Каждый комочек пропитывается гормоном, привлекающим других термитов. Случайным образом в этом процессе возникает флуктуация — несколько большая концентрация комочков земли в окрестности некоторой точки.

 

Повышенная концентрация гормонов привлекает к этой точке большее число термитов. Процесс концентрации термитов усиливается благодаря положительной обратной связи. Постепенно возникают «опоры» термитника.   Процесс построения термитника — яркий пример явления самоорганизации, возникновения сложной структуры в хаотической среде благодаря флуктуации. В настоящее время в естественных науках ведется активное исследование явлений, связанных с возникновением структур, самоорганизацией в простейших нелинейных средах. Делаются попытки выявить прообразы появления организации и в более сложных, в частности социальных, системах. Ученые ведут исследования простейших моделей, анализ которых не может заменить изучение сложных социальных процессов, но может дать исследователям полезную подсказку, помочь подметить скрытые закономерности, сформулировать плодотворные гипотезы.   В работе И. Пригожина и И. Стенгерс [20] рассматривается понятие логистической эволюции, т.е.

 

процессов, описываемых логистическим уравнением (см. § 9.2). Исследуется модель эволюции популяций из N особей. Пусть гит — коэффициенты   рождаемости и смертности, К — «несущая способность» окружающей среды. Тогда процесс эволюции популяции может быть описан следующим уравнением:  dN I dt = r-N(K — N) — т -N.   Система имеет устойчивое стационарное состояние NC =K -т/г. При любом начальном значении N0 численность популяции стремится к значению W , которое зависит от разности между несущей способностью среды и отношением коэффициентов смертности и рождаемости. В стационарном состоянии в каждый момент рождается столько индивидов, сколько их погибает.

 

Рис. 11.8. Эволюция популяции X  Ясно, что в процессе эволюции параметры К, т, г могут изменяться (например, под влиянием климатических флуктуации). Живые сообщества пытаются увеличить параметр К, изыскивая новые способы эксплуатации природных ресурсов. Инстинкт жизни обусловливает стремление к увеличению рождаемости и снижению смертности. «Каждое экологическое равновесие, определяемое логистическим уравнением, носит лишь временный характер, и логистически заданная экологическая ниша последовательно заполняется серией видов, каждый из которых вытесняет предшествующие, когда его «способность» к использованию ниши, измеряемая величиной К — т/г, становится больше, чем у них» [20, с.

 

255]. На рис.

 

11.8 показана временная эволюция популяции X, состоящей из последовательности видов X1, X2 X3.

 

Каждому новому виду соответствует возрастающее значение К- т/г. Как указывается в [20], логистическое уравнение позволяет количественно сформулировать дарвиновскую идею о выживании наиболее приспособленного в предположении, что наиболее приспособленным является вид с наибольшим значением (К — т/г).

 

Подобным образом могут быть объяснены процессы эволюции социума, связанные с внедрением технологических инноваций.   Логистическая модель эволюции в настоящее время исследуется в различных областях науки. Аналогичная модель использовалась для анализа смены технологических укладов (см. § 7.1).    Рис. 11.9. Хаос в эволюции  Оказалось, что в моделях этого типа также возможны хаотические состояния. На рис. 11.9 показан пример траектории логистической эволюции.   Как утверждается в [27], хаотические колебания могут возникнуть в период замены старого уклада на новый. Возникновение нестабильности может интерпретироваться как случайный поиск равновесного состояния системой, оказавшейся в ситуации, когда растущие возможности не могут быть реализованы в рамках существующей ниши. Данная модель демонстрирует чередование режимов порядка и хаоса. В период быстрого экономического роста многие компании консолидируются, интегрируются.

 

Корпорации работают как часы, подчиняясь эффективному централизованному управлению. В стадии насыщения под давлением инноваций экономическая система попадает в полосу хаоса.   Авторы [20] полагают, что модели, построенные на основе понятия «порядок через флуктуации», будут способствовать более точной формулировке «сложного взаимодействия между индивидуальным и коллективным аспектами поведения». Модели такого типа «открывают перед нами неустойчивый мир, в котором малые причины порождают большие следствия, но мир этот не произволен. Напротив, причины усиления малых событий —   вполне «законный» предмет рационального анализа… Если флуктуация становится неуправляемой, это еще не означает, что мы не можем локализовать причины неустойчивости, вызванные усилением флуктуации» [20, с. 270].

 

В состоянии хаоса поведение системы непредсказуемо. Точнее, нельзя предсказать конкретное состояние, проследить заданную траекторию на длительном временном интервале. Однако вероятностные, усредненные характеристики могут быть спрогнози-рованы [12].   В качестве примера рассмотрим наклонный желоб, по которому течет вода.

 

Если бросить в него разноцветные песчинки, то они стройными рядами поплывут вниз. Попробуем положить в желоб несколько камней. Спокойное течение сменится турбулентным. Траектории песчинок, определяемые завихрениями и водоворотами, станут трудно прогнозируемыми. Две в начале близкие песчинки к концу пути могут оказаться далеко друг от друга. Однако интегральные характеристики системы (например, количество жидкости, вытекающей из желоба в единицу времени) могут вести себя достаточно устойчиво.   Странный аттрактор, определяющий хаотическое поведение системы, часто занимает ограниченную область фазового пространства.

 

Поэтому, хотя траектории разбегаются с экспоненциальной скоростью, убежать за границы странного аттрактора они не могут. Следовательно, определение границ области хаоса может позволить получить оценки поведения системы. Можно ли управлять подобными системами? Не только можно, но и нужно. Чувствительность такой системы позволяет вывести ее из хаотического состояния с помощью очень малых, но точных и своевременных воздействий [16].   Обязана ли социальная система притягиваться к странному аттрактору?

 

Нет.

 

Управляющие воздействия, введение дополнительных ограничений могут позволить избежать хаотических состояний.   Отметим, что далеко не все теоретики считают, что хаоса следует избегать. Верящие в животворную силу хаоса, наоборот, полагают, что чем он окажется обширнее, глубже, тем более эффективный порядок смогут породить творческие силы самоорганизации.  » » »   Нельзя не согласится с доктором философских наук В.П.Бран-ским, заметившим, что «хотя синергетический подход к социальным явлениям завоевал в последней четверти XX века широкую   популярность, тем не менее пока он во многих случаях не выходит за рамки философской публицистики» [3, с.

 

148]*.   Конечно, знание основных концепций синергетики необходимо современному специалисту, но для практических целей полезней не углубление философской рефлексии, а развитие нелинейной интуиции.   В данном пособии предлагается достаточно прагматичный подход к освоению хаоса.

 

Читателю рекомендуется завести странный аттрактор не в голове, а в компьютере. Моделирование нелинейного поведения систем на ЭВМ не требует знания прикладной математики и вполне доступно студентам-социологам (см. § 13.2).  Задачи и упражнения   1. Катастрофа — это скачкообразный переход системы в лучшее или худшее состояние?   2. Ряд авторов полагает, что система в точке бифуркации выбирает тот или иной вариант дальнейшего развития с равной вероятностью. Верно ли это утверждение для социальных систем?   3. Можно ли использовать модель катастрофы «сборка» для описания политических революций? Попытайтесь построить такую модель на базе модели Т.Скокпол (см. § 10.3).

 

Учтите, что в ее модели три независимых фактора, поэтому одним фактором придется пожертвовать.  4. Что преобладает в вашей жизни: хаос или порядок?   5. Какие процессы преобладают в вашей жизни: организации или самоорганизации?   6.

 

Приведите примеры процессов самоорганизации из студенческой жизни.   7. Являются ли специалистами по синергетике сторонники лозунга «Анархия мать порядка»?  8.

 

Какие процессы в экономике можно считать хаотическими?   9. Могут ли концепции синергетики оказаться полезными для планирования предвыборной кампании?   10. Можно ли спрогнозировать исход выборов за неделю, месяц, год и пять лет до начала голосования?   11. Верно ли утверждение, что в сфере искусства процессы самоорганизации играют главную роль?

 

* Как тонко подметили американские ученые [23], поголовное увлечение странными аттракторами вызвано эротическими ассоциациями…   Литература  1.

 

Арнольд В.И.

 

Теория катастроф. M., 1990.   2. Базыкин А.Д., Кузнецов Ю.А., Хибник А.И. Портреты 61 бифуркаций: Бифуркационные диаграммы динамических систем на плоскости // Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика».

 

1989. №3.   3.

 

Брянский В.П. Теоретические основания социальной синергетики// Петербургская социология. 1997. № 1. С. 148-179.   4.

 

Давыдов А.А., Чураков А.Н. Модульный анализ и моделирование социума. M., 2000.

 

5. Евин И.А.

 

Синергетика искусства. M., 1993.   6.

 

Иваницкий Г.Р.

 

На пути к второй интеллектуальной революции // Техника кино и телевидения.

 

1988. № 5. С. 33-40.   7.

 

Иваницкий Г.Р. Синергетика //Новое в жизни, науке и технике. Сер. «Математика, кибернетика». 1989. № 7.

 

8.

 

Князева Е.Н., Курдюмов С.П.

 

Законы эволюции и самоорганизации сложных систем.

 

M.: Наука, 1994.   9. Концепция самоорганизации в исторической перспективе. M.: Наука, 1994.

 

10.

 

Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С.

 

Введение в синергетику. M.: Наука, 1990.  11. Лотман Ю. Клио на распутье // Наше наследие. 1988. № 5.

 

С. 1-4.   12. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. M.: Наука, 1997.   13. Митина О.В., Петренко В.Ф. Динамика политического сознания как процесс самоорганизации // Общественные науки и современность. 1995. №5. С. 103-115.

 

14.

 

Моисеев H. H.

 

Алгоритмы развития. M., 1987.   15. Назаретян А.П. Агрессия, мораль и кризисы в развитии мировой культуры. M., 1996.   16.

 

Новое в синергетике.

 

Загадки мира неравновесных структур. M.: Наука, 1996.   17. Постои Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения.

 

M., 1980.

 

18.

 

Пригожий И. От существующего к возникающему. M., 1985.   19. Пригожий И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант. M.: Прогресс, 1994.   20.

 

Пригожий И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог с природой. M., 1986.   21. Синергетическая парадигма. Многообразие поисков и подходов. M., 2000.  22. Хакен Г. Синергетика. M., 1985.   23.

 

Baumol W.J., Benhabib J. Chaos: Significance, Mechanism, and Economic Applications// J. of Economic Perspective. 1989. Vol. 3. № 1. P. 77-105.   24. Casti J.L. Searching for Certainty. N.Y.: W.Morrow, 1990.

 

25. Chaos Theory in the Social Sciences /Eds. L.D.Kiel, E.Elliot.

 

Ann Arbor: The Univ. of Michigan Press, 1996.   26.

 

Davidov A.A. Intermedity-Basic State of Social Systems? // Systems Research. 1993. Vol.

 

10. № 4. P. 81-84.   27. Modis T. Fractal Aspects of Natural Growth// Technological Forecasting and Social Change. 1994. Vol. 47. № 1. P. 63-73.   28.

 

Oliva T.A. Information and Probability Estimates: Modelling the Firm’s Decision to Adopt a New Technology// Management Science. 1991. Vol. 37. № 5.

 

P.

 

607-623.   29. Zeeman B.C. et al. A model for institutional disturbances // Br. Math.

 

Statist. Phsych. 1976. Vol. 29.

 

P. 66-90.   РАЗДЕЛ 3. Формальные модели социальных процессов   Глава 12. Анализ динамики систем 12.1. Иконологическое моделирование   После того как исследователь понял механизм функционирования системы, его главной задачей становится формализация описания этого механизма, например с помощью разностных уравнений (см. § 9.2). Дальнейшее изучение поведения системы становится совершенно элементарным, если воспользоваться возможностями современных компьютерных технологий.

 

Рассматриваемая в этом разделе методология иконологичес-кого моделирования базируется на исследовании компьютерных моделей сложных систем и современных методах визуализации информации. В предлагаемой методологии роль формальных методов анализа социальных процессов кардинально пересмотрена, что обусловлено ориентацией данной методологии в первую очередь на социологов — исследователей, преподавателей, студентов.

 

Социологи должны самостоятельно формализовывать содержательные модели и проводить исследования на компьютерных моделях многофакторных нелинейных систем. Методология ико-нологического моделирования позволяет социологам перейти от «жестких» математических моделей к изучению значительно более реалистичных «мягких» моделей. Как справедливо отмечает академик В.И. Арнольд, в социальных науках конкретный вид взаимосвязей часто неизвестен, поэтому необходимо исследование поведения систем для целого класса функций [1].

 

Социолог получает возможность самостоятельно проводить построение и изучение модели. Помощь математика и программиста необязательна. От пользователя не требуется владение сложным математическим аппаратом и языками программирования. Методология ориентирована на исследование моделей с помощью вычислительных экспериментов и получение качественных оценок [11].   Ключевую роль в исследовании должно играть доверие социолога к получаемым результатам. Обеспечить необходимый уровень доверия позволит использование стандартного и распространенного программного обеспечения (в данном случае электронных таблиц Excel). Социолог имеет возможность проверить буквально каждый шаг вычислений. Процесс компьютерной имита-   ции находится под полным контролем пользователя. В любом месте процесс вычислений можно прервать, скорректировать модель и продолжить моделирование дальше.   Эксперименты с моделью позволяют выявить неожиданные эффекты, сгенерировать новые гипотезы, обеспечить описание и понимание социальных явлений, недоступное в других языках научных исследований. Так, с помощью компьютерных экспериментов удается выявить возможные формы пространственной и временной самоорганизации, условия возникновения социальных структур, проанализировать эволюцию систем правил.   Рассмотрим возможности иконологического моделирования на примере исследования логистического уравнения

(Visited 1 times, 1 visits today)
Do NOT follow this link or you will be banned from the site! Пролистать наверх