Особенности использования новейших информационных технологий в современной социологии

• Когда изучаемая проблема недостаточно обеспечена документальными источниками информации либо когда такие источники вообще отсутствуют (при проведении различных исследований средствами массовой информации довольно часто встает именно такая проблема, поэтому использование SMS-опроса может быть одним из способов ее решения).
• Когда предмет исследования или отдельные его характеристики недоступны для наблюдения (метод особенно важен при проведении исследования, охватывающего несколько географических объектов).
• Когда предметом изучения являются элементы общественного или индивидуального сознания: потребности, интересы, мотивации, настроения, ценности, убеждения людей и т. д. (например, предпочтения радиослушателей или вкусы посетителей крупных магазинов и торговых комплексов).
• В качестве контрольного (дополнительного) метода для расширения возможностей описания и анализа изучаемых характеристик и для перепроверки данных, полученных другими методами.

     Важным  преимуществом использования SMS-технологий при проведении социологических исследований является гибкая и эффективная последующая обработка данных. Обработка результатов SMS-опроса включает в себя следующие этапы:

     1. Вместо традиционного и достаточно  затратного этапа редактирования  и кодирования информации SMS-система  предоставляет исследователям унифицированные и формализованные отчеты по той информации, которая была получена в ходе исследования.

     2. Создание переменных. Собранная  на основании SMS-сообщений информация в ряде случаев прямо отвечает на те вопросы, которые необходимо решить в исследовании. Необходимо провести обратную процедуру, то есть перевести данные в форму, которая отвечала бы на вопросы исследования.

     3. Статистический анализ. Этот шаг  является ключевым в процессе  анализа социологических данных. В ходе статистического анализа выявляются некоторые статистические закономерности и зависимости, которые позволяют социологу сделать определенные обобщения и выводы. Для проведения статистического анализа социологи используют большое число различных математических методов, позволяющих полно и всесторонне анализировать собранную информацию. Современные IТ-технологии позволяют проводить математико-статистическую обработку данных.

     4. При обработке и анализе данных, полученных методом SMS-опроса, могут  быть широко применены методы  ранжирования, шкалирования, корреляции и др. Этот этап значительно упрощен за счет ведения базы данных и формирования на ее основе автоматических статистических отчетов.

     5. Социологическое исследование завершается  формированием выводов, предложений и рекомендаций. Они должны носить конкретный, реалистический характер, иметь необходимые обоснования в материалах исследования, подтверждаться документальными и статистическими данными. В этой связи, помимо SMS-опроса, желательно использовать другие социологические методы, такие, например, как интервьюирование, анализ документов и др.

     При всех "за" существуют и некоторые  трудности в использовании  SMS-метода. Проблемы и ограничения сводятся к таким, например, как финансовые затраты, связанные с приобретением программных комплексов, предназначенных для проведения  исследования, а также недоступность мобильной связи всем слоям общества. Серьезными проблемами являются неразработанность техники и методики проведения соцопросов в Республике Беларусь (к тому же еще и таких новых, мало опробованных на практике), неготовность людей к участию в такого рода нестандартных опросах (игнорирование, случайные, игровые заполнения, намеренное искажение информации о себе). Названные проблемы характерны практически для всех вариантов опроса. Исследователям стоит подумать, как этих проблем избежать. Ведь немаловажным фактором в недостаточных для анализа результатах является плохое знание исследователями изучаемой области, целей социологического опроса, а также некорректная постановка социологических вопросов [18, c. 1]. 
 
 
 

     ГЛАВА 3 
 

     ПРОГРАММЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В СОЦИОЛОГИИ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ 
 

     3.1. Средства компьютационной социологии 
 
 

     Компьютационная социология возникла как средство разработки и проверки социологических теорий, измерения социальных явлений, определения принципов и закономерностей строения и функционирования социальных процессов, социальных систем и их прогнозирования. Она используется также для разработки рекомендаций по управлению различными социальными явлениями, процессами, социальными системами с использованием компьютерных моделей, предназначенных для проведения computer simulation  (имитационного компьютерного моделирования). По мнению исследователей, компьютационная социология располагается "между" теоретической и эмпирической социологией, является разделом Social Computer Science (социальной компьютерной науки), которая, в свою очередь представляет часть Computer Science (компьютерной науки). Теоретическим базисом компьютационной социологии являются классические и современные социологические теории, компьютерные теории, теории математической социологии, достижения компьютерной науки и ее раздела – социальной компьютерной науки, Neurocomputer Science (нейрокомпьютерной науки), System Science (науки о системах или системологии), Cognitive Science (науки о знаниях) и других дисциплин. В ней используются общая теория систем, теории мирсистемы, регионов, организаций, городов, теории игр, самоорганизации и т.д. Основной метод описания, анализа, объяснения и прогнозирования в компьютационной социологии – computer simulation (имитационное компьютерное моделирование) – рассматривается как теоретический эксперимент, позволяющий получить новое знание. В компьютерной социологии программирование компьютерных моделей также рассматривается как специфический метод исследования.

     Компьютерные  модели в компьютационной социологии подразделяются на три класса. Первый класс – компьютерные модели, основанные на классической или компьютерной социологической теории. Второй класс – компьютерные модели, основанные на предварительном эмпирическом анализе собранных данных, без связи с какой-либо теорией, третий класс – компьютерные модели из других областей знания, например, клеточные автоматы, "нейронные" сети, модели детерминированного хаоса, сложности и т.д.

     Для разработки компьютерных моделей используются три подхода. 1) Программирование компьютерной модели, используя языки программирования, например: С++, DELPHI, LISP, PROLOG, языки моделирования Smalltalk, Tcl  и Tk, MIMOSE  и т.д. 2) Использование специализированных стандартных компьютерных "оболочек" для построения компьютерных моделей и проведения имитацинного моделирования, например, язык программирования и среда моделирования SWARM, CORMAS. 3) Использование средств имитационного моделирования, включенных в стандартные математические компьютерные системы, например, MATLAB  (версия 6.5), МАТНЕМАТIСА (версия 4.2) и т.д. Применяются специализированные компьютерные системы для построения и обучения "нейронных" сетей и проведения моделирования, например, NeuroSolution, NeuroShell, BrainMaker.

     Компьютационная социология КС предъявляет свои требования к социологическим понятиям и теориям, в частности, конструктивность. Под ней понимается возможность практической реализации теоретического понятия или целой теории с помощью какого-либо языка программирования в реально функционирующей компьютерной системе. В этой связи отметим, что главным теоретическим понятием компьютационной социологии является понятие Artificial Society (искусственное общество), реально функционирующая компьютерная система, состоящая из одной или нескольких компьютерных моделей для проведения имитационного компьютерного моделирования. Таким образом, в отличие от традиционных социологических теорий, существующих в форме текстов, или математических социологических теорий, существующих в виде аксиом, математических формул и теорем, в "компьютационной" социологии теория – это реально функционирующая компьютерная система.

     В последние годы в компьютационной социологии отмечается переход от моделей "факторов", основанных на принципе социологического реализма и парадигме Equation-Based Modeling, включающей разнообразные математические численные модели, например, системы дифференциальных уравнений, описывающих взаимодействие между социальными явлениями (факторами), к парадигме Multi-Agent-Based Simulation  [5, c. 132].

     Её  модели базируются на принципе социологического номинализма и локальной детерминации, а также на следующих постулатах. Artificial Society является multiagent (многоагентные) systems (MAS). В качестве "агента" может выступать индивид, организация и т.д., что близко к используемому в социологии понятию "actor". Каждый "агент" имеет возможность принимать индивидуальные решения и действия, имеет неполную информацию или возможности и способности решать проблемы и, таким образом, – ограниченную точку зрения. Нет никакого глобального управления. "Агенты" относительно автономны и децентрализованы, взаимодействия между "агентами" параллельны и асинхронны. Наиболее известными компьютерными моделями Multi-Agent-Based Simulation являются клеточные автоматы. В Институте Complex Systems в Санта Фе (США) разработан язык программирования и среда моделирования SWARM, которые предназначены для Multi-Agent Simulation. Эти модели и их разновидности Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS) включают модели эмерджентного (неожиданного) возникновения макросоциальных структур из индивидуальных взаимодействий, групповой динамики. В частности, это модели сетей взаимодействующих пользователей Internet, возникновения норм, порядка, разрешения социальных дилемм, влияние макроэтических и религиозных норм на индивидуальное поведение, возникновения конфликтов в социальных системах и т.д.

     Сейчас  рассмотрим некоторые результаты компьютационной социологии.

     Верификация классических социологических теорий. Одной из задач КС является верификация некоторых положений классических социологических теорий, например, структурно-функциональной теории Т. Парсонса, теории солидарности Э. Дюркгейма, символического интеракционизма, теории коммуникативного действия Н. Лумана. теорий рационального выбора, обмена, конфликтов, которые поддаются проверке путем имитационного компьютерного моделирования. Эксперименты такого рода, показали, что ряд проанализированных положений этих социологических теорий ошибочны и являют собой социологические мифы.

     Компьютерные  социологические теории. Существуют компьютерные социологические теории социальной структуры, солидарности, капитализма, социокультурной эволюции Западной Европы, военных конфликтов, этических норм, религиозной веры, доверия, рационального выбора, ответов респондентов, переходных периодов в социальных системах и т.д. Эти теории реализованы в действующих компьютерных системах, например, в SDML, GeoSim, FEARLUS, Ascare, Cormas, основанных как на парадигмах Equation-Based Modeling, так и Multi-Agent-Based Simulation, в частности, моделях "нейронных" сетей, клеточных автоматов, на логических и эвристических правилах: "нечеткой" логики, "грубых" множеств и т.д. Эти теории позволили получить новое теоретическое знание, выявить новые социальные феномены и механизмы их возникновения, измерить ранее неизвестные социальные свойства и отношения. Так, путем компьютерного моделирования установлено, что высокая мера равенства акторов в социальной системе приводит к её сложной динамике. Напротив, чем выше мера неравенства акторов в социальной системе, тем проще её динамика. Также экспериментально выявлено: демократические реформы с наибольшей вероятностью приводят к неэффективным государствам.

     Модели  Global World (глобальный мир), основанные на парадигме Equation-Based Modeling, исследуют механизмы возникновения и динамики глобализации, неравенства регионов мира, миграции, урбанизации, демографической, экономической, политической, социокультурной динамики развития человечества и т.д. Здесь используются и более простые компьютерные модели, в частности, геоинформационные системы, предназначенные для имитационного моделирования явлений, приуроченных к географическому пространству, например, моделирования военных конфликтов. В последние годы в имитационном моделировании Global World начинают применяться модели парадигмы Multi-Agent-Based Simulations (MABS) в интеграции с геоинформационными моделями. Главный вывод из использования компьютерных моделей Global World состоит в следующем. Традиционная классическая социология оказалась недостаточно теоретически и эмпирически подготовленной для изучения глобального мира. Компьютационная социология предлагает плодотворные компьютерные модели для изучения глобального мира, позволяющие получить принципиально новые теоретические и эмпирические результаты, способствующие развитию современной макросоциологии и используемые на практике ООН [5, c. 133].

     Модели  Small Worlds (маленькие миры) служат имитации возникновения и изменения социальных явлении в системах, состоящих из небольших подсистем. Наиболее известны среди этого вида моделей имитационные модели Social Networks (социальных сетей), клеточные автоматы, модель Изинга – разновидность модели клеточных автоматов с наличием глобального порога функционирования, предназначенная для имитации образования подгрупп в социальных сетях. Программирование моделей Small Worlds осуществляется с помощью специальных языков программирования, например, для программирования модели Изинга используют специальный язык и среду имитационного моделирования Moduleco.

     Среди содержательных результатов имитационного  моделирования Small Worlds, например, закономерностей образования подгрупп, механизмов бифуркации в социальных группах и т.д., важных для развития современной микросоциологии, отметим следующий результат. Установлено, что некоторые социальные феномены обладают свойством масштабной инвариантности, т.е. не зависят от размера социальной группы и сети в целом. Таким образом, Дж. Морено, разработавший социометрическую теорию, был частично прав, полагая, что, изучая малые социальные группы, можно приблизиться к пониманию механизмов социальных феноменов в больших социальных группах и в обществе в целом. Однако, в общем, отношения между лояльной динамикой подгрупп и глобальной динамикой сети зависят от структуры всей сети.