Проблемы методологии математического моделирования в социологии

В качестве такого инварианта, в контексте данной дисциплины, наибольший интерес представляет как основание интеграции методология математического моделирования.

Методология математического моделирования завоевала прочные позиции в технологической и естественно-научной сферах, ее прогресс существенно заметен также и в применениях к экономическим системам. Если же говорить о процессах с участием <человеческого фактора> (в первую очередь о социальных процессах), то успехи <третьего метода> познания, конструирования, проектирования в этой области гораздо скромнее. Существует немало глубоких и принципиально неустранимых причин такого <отставания>:

1) Отсутствие в социологии <фундаментальных> законов, т.е. связей между основными социальными переменными, допускающих точное количественное выражение. Впрочем, вспомним историю такого общеизвестного и не вызывающего ни у кого сомнения закона природы как закон сохранения энергии. Первый шаг в его официальном признании был сделан в конце 18-го века Французской Академией Наук, которая приняла свое знаменитое решение не рассматривать далее многочисленные проекты <вечных двигателей> ввиду их полной научной несостоятельности. Лишь столетие спустя этот закон обрел, наконец, строгую математическую формулировку. Может быть придет время, когда соответствующие учреждения не станут всерьез даже обсуждать социальные проекты, противоречащие (пока еще неизвестным) законам социологии;

2) Неустранимая неточность <измерений>. Даже в тех случаях, когда существует вполне удовлетворительная <шкала> для измерения (например, электоральных предпочтений) к результатам следует относиться с гораздо большей осторожностью, чем к результатам измерений в механике, астрономии, физике, химии. Социальные субъекты не слишком склонны к открытости, их мнения и поведение могут быстро изменяться, требуются немалые интеллектуальные ухищрения для приближения к истине с приемлемой точностью. Это удается далеко не всегда и не всюду;

3) Разномасштабность, разнородность и нелинейность изучаемых социологией явлений и процессов. Например, рассматриваемые социальные общности могут насчитывать от нескольких человек до нескольких сотен миллионов человек (разброс в восемь порядков!), а наличие нелинейных прямых и обратных связей - неотъемлемая характеристика любого социума;

4) Постоянное усложнение социальных объектов, их <рефлексивность>, означающая, в частности, что новые знания рано или поздно сами становятся частью объекта, изменяя его характеристики и свойства. Примером служит судьба многих социальных прогнозов и проектов - даже будучи обоснованными по всем существующим меркам, они, вплетаясь в социальную ткань, становясь социальной реальностью, никогда не осуществляется в той степени, которая отвечала бы стандартам точных наук. Отсюда - самореализующиеся и (гораздо чаще) саморазрушающиеся социальные прогнозы и, как одно из следствий - бесконечная <гонка> математической модели за изучаемым объектом.

Поэтому к математическому моделированию социальных процессов необходимо предъявлять дополнительные <повышенные> методологические требования. Их соблюдение позволит сузить простор для интуитивного умозрительного <моделирования>, расширить поле приложений рациональных методов. Моделирование присутствует почти во всех видах творческой активности людей различных <специальностей> - предпринимателей и военноначальников, политиков и управленцев и без привнесения в эти сферы точного знания невозможно рассчитывать на получение столь нужной нам высокотехнологичной конкурентоспособной и разнообразной <продукции>. К общепризнанным [1] профессиональным требованиям математического моделирования относятся, например:

Четкая формулировка основных понятий и предположений, апостериорный анализ адекватности используемых моделей, гарантированная точность вычислительных алгоритмов и компьютерных программ;

Аккуратное разграничивание математических и житейских терминов, звучащих одинаково, но, имеющих зачастую, разный смысл - <хаос>, <порядок>, <бифуркация> и т.д.. Показательна в этом отношении пара <хаос - порядок>. В синергетике <хаос> означает <полное равенство> всех элементов рассматриваемой системы, а <порядок> - их упорядоченное <неравенство>. В юриспруденции <равенство перед законом>, наоборот, отвечает порядку, а неравенство - правовому хаосу;

Осторожное применение уже готового (и <модного>) математического аппарата к изучению реальных объектов, следование пути <от объекта к модели>, но не наоборот. К примеру, нередки попытки чисто формальной трактовки ряда явлений с позиций широко известной теории <катастроф>, весьма повредившие <репутации> этого изящного и законченного раздела математики.

Эти и другие стандартные требования необходимо в случае анализа социальных процессов, дополнить, по меньшей мере, следующими:

Не покушаться на твердо установленные факты и закономерности, избегать соблазна научных <революций>, прикрытых математическим <флером>. По мнению некоторых математиков человечеству не следует особенно хлопотать в связи со скорым наступлением третьего тысячелетия - мы еще и первого не закончили (и в обсуждении этой темы участвуют немалые научные силы);

Не подменять собой <предметников> - социологов, философов, политологов (или, во всяком случае, ясно очерчивать границу между применяемой исследователем математической методологией и его собственными воззрениями на изучаемый предмет). Например, этнологи и социологи вряд ли признают существование такого понятия как <пассионарность> этноса (при всем уважении к автору этого термина) - его происхождение связывается с действием внеземных сил, однако математические модели эволюции <пассионарности> уже строятся и изучаются.

По возможности придерживаться здравого позитивизма, трезво оценивая, какие из социальных процессов можно моделировать с достаточной степенью достоверности, а для каких еще преждевременно говорить об исследовании с необходимой полнотой. Исследования в этой области можно условно подразделить на фундаментально- ориентированные (направленные на выяснение общих свойств объектов и, в то же время, связанные с крупной реальной проблемой) и конкретно-прикладные (опирающиеся на полученные ранее фундаментальные знания и дающие количественные характеристики).

Наконец, следует отметить и еще одну проблему.