Информационное поле и дестабилизация социальных систем С. Ю. Малков, С. Н. Бухарин
Предисловие (1) Моделирование в социальной сфере нужно для анализа и прогноза социальных процессов и проектирования социальных систем. Логично использовать опыт моделирования в естественных науках. Почему удачен опыт моделирования в физике: - возможна позиция внешнего наблюдателя (субъект - объект); - часто можно выделить определяющий фактор (остальные факторы учитываются как малые добавки); - часто возможна линеализация модели; - параметры модели стабильны, существуют законы сохранения; - возможна проверка (верификация) модели экспериментом, эксперимент повторяем. В обществе эти условия не выполняются.
Предисловие (2) Важная проблема при моделировании социальных процессов: учет слабоформализуемых факторов. Примеры: - демография: причины «демографической ямы» в России в 90 -х годах; - экономика: успешность экономического моделирования в странах Запада (наличие homo economicus) и неуспешность в странах Востока; - политика: слабая предсказательная сила математических моделей. Попытки учета психологических факторов при моделировании: - введение в модели поправочных коэффицентов; - В. А. Лефевр – этические системы; - теория игр – деонтологические платежные матрицы; - клеточные автоматы – моделирование коллективного поведения; - В. Вайдлих – «кооперативное» и «антагонистическое» поведение; - Д. С. Чернавский – поведенческие функции, условные информации. Разные основания и предпосылки, фрагментарность рассмотрения.
Предисловие (3) Чего бы хотелось? – Методического и математического аппарата, который можно было бы сочетать с отработанными методами моделирования динамики социальных систем. X 3 X 2 0 X 1 Описание динамических систем с помощью дифференциальных уравнений. Xi – «физические» переменные, Yj – психологические переменные, ak – параметры.
Предисловие (3) Чего бы хотелось? – Методического и математического аппарата, который можно было бы сочетать с отработанными методами моделирования динамики социальных систем. X 3 Y 3 X 2 Y 2 0 X 1 0 Y 1 Описание динамических систем с помощью дифференциальных уравнений. Xi – «физические» переменные, Yj – психологические переменные, ak – параметры.
Попытка формализации: теория информационного поля (1) «Информационное поле» задано, если: А) введена система координат; Б) задана метрика в фазовом пространстве; В) определены информационные объекты и законы взаимодействия, влияющие на динамику их фазовых переменных. Публикации по тематике «информационного поля» : Бухарин С. Н. , Ковалев В. И. , Малков С. Ю. О формализации понятия информационного поля // Информационные войны, 2009, № 4(12), с. 2 -9. Бухарин С. Н. , Малков С. Ю. К вопросу о математическом моделировании информационных взаимодействий // Информационные войны, 2010, № 2(14), с. 14 -20. Бухарин С. Н. , Малков С. Ю. Информационное поле и проблема выбора // Информационные войны, 2011, № 2(18), с. 36 -45. Бухарин С. Н. , Малков С. Ю. Эволюция элиты. Материалы и исследования. - М. : Академический проект; Гаудеамус, 2014.
Попытка формализации: теория информационного поля (2) А) Система координат информационного пространства – ценностные установки субъектов: ось Y 1: положительное направление – «коллективизм» , отрицательное направление – «индивидуализм» ; ось Y 2: положительное направление – «примат духовного» , отрицательное направление – «примат материального» ; ось Y 3: положительное направление – «идеал служения» , отрицательное направление – «идеал свободы» и т. п. Y 3 Локализация субъекта Ai в информационном пространстве – это его «точка зрения» (самоидентификация). Б) Метрика. «Расстояние» в информационном пространстве между субъектами Ai и Aj: Аi rij Аj Y 2 0 r(Ai, Aj) = rij = Y 1
Попытка формализации: теория информационного поля (3) В) Взаимодействие субъектов в информационном поле – гравитационная аналогия: каждый субъект Ai стремится убедить других субъектов в правоте своей точки зрения (то есть хочет, чтобы они переместились в точку Ai информационного пространства). Сила гравитации: |Fij| = |Fji| = γ∙mi∙mj/rij 2 (симметрия). В информационных взаимодействиях ситуация сложнее: воздействие и восприятие не равны другу, причем воздействие может быть адресным, а восприятие – избирательным. Сила действия Ai на Aj: Fij = k∙qij∙gji∙f(rij), где Fij – вектор силы, приложенной к объекту Aj и направленной от Aj к Ai ; коэффициент k отражает свойства внешней среды; qij характеризует интенсивность адресного воздействия Ai на Aj; gji характеризует избирательную восприимчивость Aj к информационному воздействию со стороны Ai; f(rij) - функция информационного расстояния rij между Ai и Aj (f(r)~1/rs, где s > 1). Y 3 Аi Аj Fij Fji Y 2 0 Y 1
Проблема выбора в информационном поле (1) При принятии решений субъект Ai дает моральную оценку возможным альтернативам Pn (n=1, . . , N). Деонтологическая «полезность» возможных решений Pn может быть охарактеризована выражением типа: где R = R(XРn, Ai) – расстояние в информационном пространстве между точками XРn и Ai; XРn – локализация решения в ИП; s – параметр, характеризующий степень уменьшения полезности решения Pn при увеличении значения R (s > 0); Mi – коэффициент, ΔR – параметр безразличия (он отражает тот факт, что ЛПР при небольших отклонениях ΔR считает точки Х и Х+ΔR примерно равнозначными). Чем дальше расположена точка XРn от точки Ai в информационном пространстве, тем сильнее моральное неприятие решения Pn субъектом Ai, тем ниже в его сознании полезность этого решения, тем с меньшим желанием он его выберет (даже если оно будет выгодным по утилитарным соображениям). Y 3 Аi R XPn Y 1 0 Y 2
Проблема выбора в информационном поле (2) Если ЛПР примет решение Рn и последствия этого выбора его удовлетворят (полученный эффект окажется для него положительным), то произойдет закрепление осознания полезности такого типа решений и точка самоидентификации ЛПР Ai сместится в сторону ХPn. Степень смещения зависит от того, насколько крепок ЛПР в своих убеждениях и не склонен их изменять. Степень приверженности своим убеждениям зависит от предыдущего опыта ЛПР, от того, какие «шишки» он набивает на своем жизненном пути. Таким образом, точка самоидентификации личности Ai не зафиксирована в ИП раз и навсегда. Она постепенно «дрейфует» , отражая накапливаемый жизненный опыт (то есть Mi(t+1)=Mi(t)+∆m). Y 3 Эволюция субъектов в ИП (сюжеты): Аi(t) 1) влияние среды; 2) самоидентификакция: индивид – социальная группа – народ; Y 2 3) влияние возраста на динамику Ai(t); Y 1 0 4) элита – народ, X – Y. Возможности: - количественный анализ действия рекламы, СМИ, пропаганды; - использование в СППР: мониторинг – анализ ситуации – оценка эффективности мер (бюджетирование) – определение критических состояний.
Политическая стабилизация/дестабилизация (1) Постановка проблемы: - различие субъектов в информационном поле есть всегда: rij > 0 (это следствие различающихся условий жизни); - как влияет это различие на функционирование социальной системы? - каковы пороги устойчивости функционирования социальной системы? Существующие подходы: • электоральные предпочтения: . Проблема: не ясны пороги устойчивости системы; • модель борьбы условных информаций (Д. С. Чернавский): Режим сосуществования и 1 и и 2 – при b 1 b 2>c 1 c 2. Невозможность сосуществования и 1 и и 2 – при b 1 b 2<c 1 c 2. Проблемы: а) и 1 и и 2 всегда конфликтуют. Могут ли они сотрудничать? б) и 1 и и 2 антагонистичны (бинарная логика, нет меры близости и 1 и и 2. Ср. ислам в РФ и Афганистане у талибов)
Политическая стабилизация/дестабилизация (2) Постановка задачи: при какой структуре и интенсивности взаимных влияний субъектов возникает согласованность их решений и действий (но не мнений: rij > 0), социальная система функционирует устойчиво? Показатели: индекс рассогласованности мнений Sмij (ИРМ) – всегда больше нуля; индекс рассогласованности решений Sрij (ИРР) – может быть больше нуля; индекс рассогласованности действий Sдij (ИРД) – должен быть близок к нулю. Пример: ИРМ – мнения фракций КПРФ и ЕР, ИРР – голосование фракций КПРФ и ЕР в Думе, ИРД – выполнение членами фракций КПРФ и ЕР принятых законов. 0. 15 0. 1 0. 05 0 0 0 20 40 ИРМ 60 80 100 0 20 40 ИРР 60 80 100
Политическая стабилизация/дестабилизация (3) Аналогия: синхронизация связанных нелинейных динамических систем с дискретным временем (А. С. Дмитриев). Пример: синхронизация трех связанных подсистем, динамика которых описывается дискретным отображением F(x(t)) с показателем Ляпунова λ >0 (λ ~ rij). x 1(t+1)= F((1 -a 21 -a 31)∙x 1(t)+ a 21∙x 2(t)+ a 31∙x 1(t)) x 2(t+1)= F(a 12∙x 1(t)+ (1 -a 12 -a 32)∙x 2(t)+ a 32∙x 1(t)) x 3(t+1)= F(a 13∙x 1(t)+ a 23∙x 2(t)+ (1 -a 13 -a 23)∙x 1(t)). Выводы: Х 1 31 Х 3 12 13 21 32 23 Х 2 - синхронизация может наступить только при превышении интенсивностью связей определенного порогового значения a' ("порог синхронизации"). При этом, чем более хаотизированы системы , тем выше значение a' и тем более сильными должны быть связи aij для того, чтобы предотвратить десинхронизацию систем (aij – это связь между системами); - в целом при увеличении количества связей порог синхронизации снижается. Однако возможны ситуации, когда введение новых связей в дополнение к имеющимся не улучшает, а ухудшает синхронизацию динамики систем. Связи не равнозначны и результат их взаимодействия существенным образом зависит от общей структуры связей в системе и от значения λ; - при опеделенной структуре связей путем увеличения их интенсивности можно добиться синхронизации при любом значении λ. Однако возможны ситуации, когда при достаточно больших значениях λ синхронизация не достижима ни при каких
Системы управления с высокой эффективностью X 1 12 X 3 23 13 X 2 Вариант 1: жесткая директивная система управления Особенности: жесткая вертикаль управления, обратные связи слабые или отсутствуют. Порог синхронизации высокий. Примеры: абсолютная монархия, восточная деспотия, диктатура, тоталитарный режим Порог синхронизации системы: '= 12 + 23= 2 (1 - exp(- )), где - показатель внутренней нестабильности X 3 31 21 32 23 12 X 2 Вариант 2: адаптивная система управления Особенности: задействованы все связи. Порог синхронизации низкий. Примеры: демократический режим, парламентская республика. Порог синхронизации системы: ' = 12+ 13+ 21+ 23 = 4 ∙ (1 - exp(- ))/3, где - показатель внутренней нестабильности X 1 – центральная власть, X 2 – местные органы управления, X 3 – объект управления
Варианты систем управления с пониженной эффективностью X 1 31 12 32 X 3 23 X 2 Вариант 3: директивная система управления с дополнительной обратной связью 32 Особенности: в дополнение к жесткой управленческой вертикали введена частичная хозяйственная самостоятельность на местах и элементы самоуправления. Порог синхронизации увеличивается по сравнению с исходной директивной системой: Для сохранения управляемости необходимо усиление управляющих воздействий. X 3 X 2 23 Вариант 4: директивная система управления с дополнительной обратной связью 31 Особенности: осуществление непосредственного влияния народа на центральные органы власти через выборы, манифестации и т. п. Порог синхронизации уменьшается, если хаотичность системы низкая, и увеличивается, если хаотичность системы высокая. В первом случае управляемость улучшается. Во втором случае – ухудшается и возможна полная потеря управляемости вне зависимости от интенсивности управляющих воздействий 12 и 23 Выводы: - в авторитарных системах необходимо снижать rij (важная роль идеологии, религии): - переход от авторитарной к адаптивной системе управления (имитационные демократии) сопровождается остаблением режима; - это обусловливает эффективность использования «мягкой силы» ( «цветные революции» и т. п. ).
Выводы: - в авторитарных системах необходимо снижать rij (важная роль идеологии, религии): - переход от авторитарной к адаптивной системе управления (имитационные демократии) сопровождается остаблением режима; - это обусловливает эффективность использования «мягкой силы» ( «цветные революции» и т. п. ); - может быть предложен рациональный путь перехода от директивной системы управления к адаптивной системе управления: Х 1 Х 1 Х 3 Х 2 Х 3 Х 2
Сюжеты Пример Квебека Х 2 Х 1 - Квебек; Х 2 - федеральные власти Канады Х 3 Пример Украины Х 2 Х 1 - Украина; Х 2 - Россия; Х 3 – США, ЕС Х 1
Публикации по тематике синхронизации/десинхронизации: Дмитриев А. С. , Старков С. О. , Широков М. Е. Синхронизация ансамблей связанных отображений // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика, 1996, т. 4, № 4 -5, с. 40. Малков С. Ю. Политика с точки зрения синергетики // Стратегическая стабильность, 1998, № 3, с. 90 -99. Малков С. Ю. Динамика политических систем: моделирование устойчивости и дестабилизации // Информационные войны, 2007, № 2, с. 11 -20. Малков С. Ю. Социальная самоорганизация и исторический процесс: Возможности математического моделирования. – М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ» , 2009. Спасибо за внимание s@malkov. org
Скачать презентацию Информационное поле и дестабилизация социальных систем С Ю
5eac94f283528521a86fefd995f96a3b.ppt