Моделирование в исторической науке

10.1. Основные виды моделей и специфика их использования историком

Моделью(от латинского modulus – мера, образец) называется объект, который в каком-то отношении сходен с другим объектом - оригиналом, является упрощением последнего и служит целям познания. Использование аналогии и сравнения при моделировании заключается в том, что поведение модели переносится на поведение объекта-оригинала.

Моделирование – это разрешение фундаментального противоречия между ограниченностью, конечностью познавательных возможностей разума и безграничность, бесконечностью познаваемого мира. В моделировании это противоречие решается путём упрощённости и приближённости моделей. Эта упрощённость и приближённость, тем не менее, позволяет адекватно отражать действительность, поскольку для большинства исследовательских задач вовсе не обязательно вкладывать в модель всю сложность и неисчерпаемость описываемых объектов. Исследователя интересуют, как правило, только некоторые свойства изучаемого объекта, и эти свойства вряд ли напрямую зависят от всех остальных свойств этого объекта на всех его системных уровнях вплоть до составляющих его элементарных частиц. Именно поэтому, историка при изучении массовых процессов с участием множества людей не интересуют недоступные ему мельчайшие и неповторимые отличия каждого человека от каждого, интерес представляют только наиболее часто встречающиеся и наиболее существенные, с точки зрения целей исследования, различия. Модель всегда «беднее» оригинала и в этом её преимущество с точки зрения познаваемости и управляемости.

Все относительные научные истины можно считать моделями. Исходя из этого, понятие модели иногда расширяют и отождествляют с понятием теории. Любая отдельная научная теория опирается на несколько взаимосвязанных моделей. Теория – это понятие, пересекается с понятием «модель», но не синонимично ему. Понятие «теория» используется для обозначения формы известных или доказываемых научных истин, а не для обозначения метода исследования неизвестного.

Вообще любой акт познания допустимо считать моделированием. Наиболее широким является определение модели как системы, исследование которой служит средством получения информации о другой системе[46]. В этом смысле моделирование можно определить также как создание искусственных систем, выделяющих из образа сложного объекта некоторые части и замещающих эти части другими объектами, более понятными, простыми и удобными для описания, объяснения и изменения. Образ в данном определении – это мысленная субъективная картина фрагмента действительности, впечатление или пространственное представление. То, что образуется в аппарате мышления перед окончательным отчуждением образа от субъекта, называют информационной моделью[47].

Отчуждённые от внутреннего духовного мира информационные модели могут быть двух видов – предметной материальной моделью или знаковой абстрактной моделью. Предметная материальная модель воспроизводит геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики объекта оригинала. В качестве примеров, использования предметных моделей в исторических исследованиях можно привести объёмные макеты древних городов или кораблей, восстановление лица по черепу (методика М.М. Герасимова), изготовление и использование орудий труда аналогичных найденным при археологических раскопках (экспериментальная археология).

Знаковая абстрактная модель воспроизводит объект-оригинал в виде логических и математических формул, таблиц, графических схем, сценариев альтернативных вариантов событий, и, в том числе, в виде исторического повествования (это будет описательной моделью). Все эти типы моделирования могут быть взаимопереводимыми: на язык повествования можно перевести и схемы, и формулы, и таблицы, в свою очередь таблицы можно преобразовывать в схемы и наоборот.

Описательные модели могут привноситься в историческое исследование из других сфер познания прошлого. Например, вымышленный литературный герой из художественного произведения реалистичного жанра может послужить для историка моделью описания мотивов поведения типичного представителя какой-либо социальной группы в определённой исторической ситуации. Обоснованием допустимости для такого переноса служит то, что писатели создают своих героев на основе наблюдений над реальной действительностью, и нередко литературные герои являются собирательным образом, имеющим реальных прототипов.

В знаковом моделировании могут содержаться все виды абстрагирования. Например, формирование статистической выборки это индуктивное изолирующее абстрагирование (в смысле неполноты собранных данных). В процессе математической обработки статистических данных используется отождествляющее абстрагирование в ситуации усреднений, округлений или объединения переменных. Использование историками четырёх моделей рынка (чистая конкуренция, чистая монополия, монополистическая конкуренция, олигополия) – это дедуктивное абстрагирования путём сопоставления с идеалом.

Мы не можем вернуться в прошлое и изменить исторические события, то есть провести реальный эксперимент над историческими событиями. Поэтому знаковая модель служит главным методом моделирования в историческом познании.

Моделью можно управлять и многократно повторять воздействия на неё, то есть проводить реальный эксперимент с предметной моделью или мысленный эксперимент со знаковой моделью. Если моделью служат математические уравнения и функции, то управление моделью будет заключаться в изменении значений переменных величин. Если моделью служат логические формулы отношений между множествами понятий, объектов и событий, то управление моделью будет заключаться в логических преобразованиях отношений между множествами.

Подобиемодели оригиналу может быть прямым или косвенным. В случае с прямой моделью речь идёт о создании искусственных чаще всего предметно-материальных систем имеющих отдельные общие физические свойства с изучаемым объектом оригиналом (разного рода макеты и копии реальных предметов, выборки социальных групп для анкетирования). Косвенная модель подразумевает, что два реально существующих системы, имеющие не тождественную физическую природу, тем не менее, подчиняются каким-то общим закономерностям, а, значит, могут служить аналогами друг друга, при изучении этих закономерностей. Взаимодействия животных особей или человеческих индивидов может служить аналогами друг друга для изучения закономерностей общественных отношений; психологические роли во взаимоотношениях полов могут служить моделью взаимоотношения государственных институтов и народных масс. Именно такую аналогию проводит выдающийся психолог XX века Э. Фромм (1900 – 1980) в своей книге «Бегство от свободы» (1941 г.), когда раскрывает садо-мазохистскую природу взаимоотношений тоталитарной власти и угнетаемых масс.

Автор данного учебного пособия может предложить свой пример косвенной модели, которая была им использована в студенческом дипломном исследовании на тему «Взаимодействие традиций и новаций в первобытных культурах» (1999 г.)[48]. Исходя из положения о том, что информация как универсальная категория и явление должна подчиняться каким-то общим закономерностям, независимо от природы передаваемых сигналов, было предложено для описания передачи традиций в первобытных, архаических и древних культурах в качестве аналоговой косвенной модели использовать классическую схему передачи информации в устройствах связи, разработанную одним из создателей кибернетики американским математиком и инженером Клодом Шенноном (1916 - 2001) [49]. Эта схема показана на рис. 8. На рис. 9. показана культурно-историческая интерпретация схемы К.Шеннона автором данного учебного пособия.

Модели по их назначению можно разделить на познавательные и прагматические[50]. Познавательное моделирование ориентировано на приближение модели к реальности, которую модель отображает. Прагматическое моделирование связано с практической деятельностью и направлено на приближение реальности к модели. Цель познавательного моделирования – как можно лучше объяснить и описать реальный объект. Прагматические модели играют роль стандарта, эталона и образца, поэтому прагматическое моделирование это не метод познания реальности, а метод управления реальностью. Чаще всего прагматические модели используются в технике или в сферах управления обществом. Однако своеобразным прагматическим моделированием можно считать выбор путей общественного развития с ориентацией на исторический опыт, то есть извлечение исторических уроков для избегания повтора исторических ошибок или, напротив, для следования образцовому примеру выбора в прошлом правильных решений. С более широкой точки зрения, любое сознательное изменение историком исторического сознания современников также становится прагматическим моделированием, так как историк приближает реальные представления людей о прошлом к желаемой историком идеальной модели прошлого. Эта идеальная модель необязательно будет адекватной, однако свою функцию исторической памяти она сохранит.

10.2. Матрица данных и статистическая выборка

При изучении явлений общественной жизни (как и любых других сложных систем) иногда необходимо учитывать и измерять десятки, сотни даже и тысячи признаков. Для того чтобы облегчить обработку, интерпретацию и представление столь сложной системы данных используются матрицы данных[51].Матрица данных– это прямоугольная таблица значений. В матрице данных в первых ячейках (заголовках) горизонтальных строк обычно стоят названия описываемых однородных объектов или случаев (для историка это могут индивиды, населённые пункты, организации, предметы жизнедеятельности, отдельные события, например войны или восстания). В первых ячейках вертикальных столбцов стоят названия признаков (переменных или шкал). Каждое пересечение строки и столбца (ячейка, клетка) содержит в себе только одно значение, описывающие один из объектов (случаев) по одной из шкал-признаков. Размеры матрицы данных определяются, во-первых, объемом выборки (количеством обследованных объектов, то есть строк в таблице), во-вторых - количеством шкал-признаков (столбцов). Обобщённая модель матрицы данных показана в таб. 4.

Матрицу данных иногда называют пространством признаков.Для того, чтобы понять как ячейка на пересечении строки и столбца может стать точкой в многомерном пространстве признаков, представим, что при описании местоположения точки в трёхмерном пространстве, в матрице данных будет три шкалы - X, Y, Z, соответствующих осям трёхмерного графика. Когда признаков-шкал более трёх, представление данных из матрицы в виде графика становится крайне неудобным и нецелесообразным, но понимание системы этих шкал как пространства, тем не менее, сохраняет свой смысл.

Каждая строка или столбец (шкала) в матрице данных представляет собой ряд чисел или любых повторяющихся однообразных для данной матрицы символов, в том числе слов. В однообразии представления данных главное отличие матрицы от обыкновенной таблицы. Обычная таблица – это всего лишь способ расположения любых блоков текстов или изображений так, чтобы их имело смысл читать или воспринимать не в какой-то одной строгой последовательности (например, сверху вниз и справа налево), а в любом направлении и с любого места.

Чаще всего матрицы данных используют в изучении массовых статистических источников, хотя на самом деле матричное представление информации – это удобный способ упорядочивания и систематизации любой информации. Весь материальный мир можно представить в виде четырёхмерной матрицы (три пространственных измерения и четвёртое – время), в отдельных ячейках которой находятся элементарные частицы. Наше восприятие материального мира можно представить в виде матрицы, в отдельных ячейках которой находятся обозначения реакций отдельных зрительных, слуховых, тактильных и обонятельных нервных окончаний. Всю мировую историю можно представить в виде матрицы, строки и столбцы которой будут соответствовать пространственно-временным координатам, а в ячейках будут содержаться обозначения микрособытий. Ход истории и её закономерности в такой матрице будут заключаться в алгоритмах объединения строк и столбцов в различные комбинации макрособытий и причинно-следственных связей.

Неточность и даже ложность исторических источников с количественными данными, обманчивость статистики породили в конце XIX начале XX века иронический афоризм: «есть ложь, есть большая ложь, а есть статистика»[52]. Неточность или ложность статистики порождается систематическими (то есть часто повторяющимися) ошибками измерения. Они бывают преднамеренными и непреднамеренными. Преднамеренные, возникают из-за того, что при составлении различных описей или переписей люди сознательно искажали информацию о себе в целях какой-либо выгоды (завышение расходов на хозяйство производителями, занижение размеров ренты землевладельцами, занижения размера или искажение состава семьи налогоплательщиками и т.д.). Непреднамеренные систематические ошибки связаны с многочисленными округлениями (например, возраста), а также случайными ошибками – небрежностью или невнимательностью регистраторов данных. На этапе вычислений и обработки данных ошибки могут состоять в некорректном использовании методов вычислений. Например, для номинальных и порядковых шкал некорректными будут методы прямо или опосредованно связанные с вычислением среднего значения по шкале.

Важно заметить, что вышеприведённый афоризм об обманчивости статистики относился не к методам математической статистики, а к сбору и сохранению статистической информации[53]. Однако в современном научном сообществе имеет место широкая практика неправильного использования методов математической статистики. Это связано с возможностями автоматизации вычислений на компьютере и проведения сложного математического моделирования даже человеком, плохо знающим математику. У гуманитариев, сталкивающихся с прикладным использованием математики, иногда возникает иллюзия, что любые преобразования над числами обязательно будут иметь интерпретируемый в контексте предмета исследования смысл. Между тем, этот смысл вполне может отсутствовать. Чтобы избегать бессмыслицы исследователь должен учитывать, что числовые преобразования имеют не только формально-математические цели, но и отражают объективные отношения между явлениями действительности.