Организация системного анализа на основе методологии аналитических исследований

Организация системного анализа на основе методологии аналитических исследований

МИНОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ (МЭСИ)

БЕЛГОРОДСКИЙ ФИЛИАЛ

Контрольная работа по дисциплине:

«Методика проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ»

Выполнил студ.: Пересыпкин А.И.

Группа: БЕ-ЗНИ-101

Белгород 2014 г.

Содержание

1. Методология аналитических исследований

.1      Основные понятия и определения

.2      Методология системного исследования

.3      Организация системного анализа на основе методологии аналитических исследований

. Системные исследования управления и принятия решений

.1 Стратегическое и оперативное управление

.2 Групповой стратегический системный анализ и планирование

.3 Анализ мотивационной управленческой деятельности и принятие решений

. Сбор и обработка данных. Статистика и методы моделирования в системно-аналитических исследованиях

.1 Методы измерений социальных явлений как инструмент системно-аналитических исследований

.2 Прогнозирование и прогнозные сценарии

. Информационное обеспечение системного анализа, систем управления и принятия решений. Использование мировых информационных систем

.1 Общие понятия информационных систем

.2 Информационно-аналитическая работа в глобальных мировых сетях

. Вероятностно-статистические методы исследований

Список литературы

1. Методология аналитических исследований

Отдельный человек, группа людей, большие и малые сообщества, социальные институты и организации живут в мире решений, целей и систем. Какие именно цели они преследуют, зависит от ценностей, которые они ставят выше всего, от жизненных установок, от того, чего они хотят добиться и что они боятся потерять. Достижение любой цели требует выработки определенных решений и осуществления целого ряда мероприятий. Адекватность принимаемых решений и эффективность деятельности по их реализации зависят от объема знаний, которыми располагает лицо или лица, принимающие решение, от усилий, навыков и умений тех, кто эти решения воплощает в действительность. Для того чтобы цель была достигнута, необходимо еще правильно осознать ситуацию, явления и процессы, в которых осуществляется деятельность людей. Эти явления, ситуации и процессы носят системный характер. И это было понято еще мыслителями глубокой древности. Особенно отчетливым стало понимание системного характера окружающего нас мира в Новое и Новейшее время.

Во второй половине XX в. наступила новая эпоха, которую называют эпохой глобальных трансформаций. Человеческое сообщество в планетарном масштабе все в большей степени стало обнаруживать свой системный или, как часто говорят, сетевой характер. Системы транспортных магистралей, телекоммуникаций, потоков финансов, товаров и услуг продолжают становиться все более сложными, разноплановыми, разнонаправленными. Использование и управление ими требует выработки все более сложных стратегических и оперативно-тактических решений. Эти решения тем более эффективны, чем выше профессиональное мастерство системных аналитиков, чем лучше владеют они методами системно-структурных исследований, чем выше уровень их методологического мышления.

Еще в XIX в. знаменитый немецкий физик Л. БОЛЬЦМАН писал: «Нет ничего практичнее хорошей теории». В первом приближении можно сказать, что методология в любой области знаний представляет собой теорию методов, способов, приемов, которые используют практические исследователи при решении тех или иных проблем. К методологии обращаются тогда, когда эти методы, приемы и способы дают сбои, не приводят к ожидаемым результатам. Поэтому методология соответствующей области знаний является весьма важным и необходимым инструментом повышения эффективности и адекватности исследовательской деятельности, особенно в сложных и быстроменяющихся ситуациях и процессах. Именно с ними, как правило, приходится иметь дело профессиональным аналитикам. Методология аналитических исследований, экономических, социальных и политических проблем чрезвычайно сложна. Естественно, что изложить ее в одной книге просто невозможно. Поэтому мы выделяем четыре основные проблемы, с которыми в первую очередь сталкивается каждый профессиональный аналитик:

овладение основными понятиями, принципами, правилами методологии аналитических исследований;

системные исследования управления и принятия решений;

сбор и обработка данных, статистический анализ и моделирование изучаемых системных явлений;

информационное обеспечение системного анализа и информационная безопасность.

.1 Основные понятия и определения

Люди в быту, и в профессиональной деятельности научились выделять в многообразии явлений, событий и процессов нечто устойчивое, более или менее постоянное, неизменное. Это «нечто» является инвариантом многообразия, или целостностью. Целостность - исходное понятие системного анализа. Оно позволяет выделять в окружающем нас многообразии то, что представляет для нас максимальную важность, от чего зависят успех или неудача нашей деятельности. Понятие «целостность», или «целое», является бинарным. Это означает, что оно приобретает смысл и значение только в единстве с другим понятием - «часть». Крупное машиностроительное предприятие может рассматриваться как целое. Его цеха или более или менее автономные службы - части целого. Эффективность работы предприятия зависит от взаимодействия, слаженности и эффективности его частей.

Исследование различного вида целостностей и образующих их частей часто называют холистическим (от греч. «holos» - целое). В рамках холистического подхода, развивавшегося во многих философских и религиозных учениях древности, возник и современный системный подход. С точки зрения этого подхода для понимания целостностей, особенно в живой природе и в обществе, а также в сложных физических образованиях, таких как молекула, необходимо ввести дополнительные важные понятия: связь, отношения, действие, взаимодействие. Эти понятия вместе с понятиями «часть» и «целое» вплотную подводят нас к ключевым для этой работы понятиям «система» и «структура».

Связи и отношения нельзя пощупать и увидеть. Точно так же нельзя увидеть и пощупать действие, взаимодействие, организацию, дезорганизацию, развитие и эволюцию. Эти понятия обобщают и выражают опыт человека, имеющего дело с многочисленными целостностями. Одни из них важны, существенны для достижения определенных целей и решения задач, другие же образуют фон или окружающую среду изучаемой целостности. При определенных условиях события, явления и процессы, существенные для жизнедеятельности человека, социальных групп и общества и для достижения поставленных ими целей, рассматриваются как системы. Понятие «система», как и многие другие базовые фундаментальные понятия, неоднозначно. Оно не может быть точно и формально определено, чтобы быть применимым ко всем возможным целостностям, с которыми приходится иметь дело любому человеку, современным менеджерам и аналитикам.

Можно выделить ряд важных, необходимых для выработки более точного и адекватного задачам системного анализа представления о социальных, экономических и политических системах, с которыми имеет дело системный аналитик и на изучение которых направлены аналитические исследования. Для описания таких систем недостаточно просто указать, что целое состоит из частей, что свойства и особенности целого не идентичны простой сумме свойств и особенностей частей. Целое состоит из частей взаимосвязанных. При этом, чем сложнее система, тем неравноценнее части. Как уже было сказано выше, удаление небольшого куска из глыбы мрамора не меняет ее качества как материала, пригодного для создания скульптуры. Тогда как удаление мозга у развитого млекопитающего превращает его из живого организма в труп. Но так обстоит не со всеми частями живого организма. Удаление некоторого органа, например аппендикса, у человека практически не мешает его интеллектуальной и практической деятельности. Таким образом, рассматривая целостность как систему, мы должны выделять существенные для ее качественной определенности части, подсистемы или компоненты. Эти термины будут в дальнейшем употребляться как синонимы.

Компоненты системы связаны друг с другом определенным образом и включены, особенно в живых и социальных системах, в функциональные отношения. Два элемента или компонента системы связаны, если изменения в положении или качестве одного компонента (или элемента) вызывают определенные изменения в положении, поведении, деятельности, качественной определенности другого, связанного с ним компонента. Связи всегда проявляются через отношения. При этом, отношения, в которых реализуются связи, в первом приближении делятся на два больших класса: субординация (т.е. подчинение) и координация (т.е. согласованность действия, взаимозависимость).

Элементами каждой данной системы являются образования, которые в ее рамках считаются далее неделимыми, неразложимыми и не имеющими частей. Элемент, следовательно, является в границах изучаемой системы микроцелостностью, входящей в одну из подсистем сложной системы.

Недостаток приводившихся выше определений состоит в том, что в них система понимается как совокупность, объединенная связями, отношениями, элементами. В действительности же все социальные, биологические и подавляющее большинство известных нам систем неорганического мира имеют более сложное многоуровневое строение, включают в себя подсистемы (компоненты), содержащие другие подсистемы. И лишь на нижнем ярусе изучаемой целостности находится неделимый в ее рамках элемент. Умение правильно представить сложное многоуровневое поликомпонентное строение изучаемой целостности - одно из важнейших условий успеха аналитических исследований. Примитивный редукционизм, сводящий систему к сумме ее элементов, почти всегда чреват ошибочными выводами.

Из сказанного выше следуют, крайне важные для организации аналитических исследований выводы:

системная целостность не может быть сведена к простой сумме своих элементов и даже подсистем;

отдельные элементы и подсистемы изучаемой системной целостности могут быть заменены эквивалентными или устранены без нарушения качественной определенности изучаемой системной целостности;

в системной целостности могут существовать системообразующие компоненты, разрушение, повреждение или удаление которых приводит к тому, что данная целостность теряет свою качественную определенность;

элемент, или микроцелостность, данной системы является неразложимым.

Начиная системный анализ сложных явлений и процессов, системный аналитик должен четко разграничивать исследуемую системную целостность и окружающую среду. Окружающая среда также состоит из множества разнообразных явлений и процессов, в том числе из других системных целостностей. Изучаемая система отличается от окружающей среды тем, что входящие в нее элементы и подсистемы различных уровней связаны и взаимодействуют между собой сильнее, объединены более тесными связями и отношениями. Это означает, что понятия «отношения», «связь» и «взаимодействие» выдвигаются на передний план. Более того, некоторые исследователи вообще склонны считать, что изучение разного типа отношений и реализованных в них связей и взаимодействий является главной задачей аналитических исследований.

Очень важно постоянно иметь в виду, что одна и та же подсистема или элемент изучаемой системы может одновременно входить в несколько структур. Системы, в которых одновременно фиксируется и действует несколько структур, называют полиструктурными.

Хорошим примером социальной полиструктурной системы могла бы служить большая патриархальная семья. Такие семьи были массовым явлением в российских деревнях в XIX - начале XX в. Такая семья обычно была весьма многочисленной и существовала как системная целостность в определенных временных интервалах. В семью обычно входили глава семьи, его жена, их дети, внуки, престарелые родители, братья и сестры главы семьи, в отдельных случаях пасынки и падчерицы главы семьи или его взрослых детей и т.д. Окружающую среду такой патриархальной семьи составляли другие семьи, различные общественные институты, конфессиональные организации, лица, представляющие эти институты и организации и т.д. В рамках семьи как системной целостности могли выделяться различные структуры, например, в случае раздела имущества по тем или иным причинам или определения прав наследования.

С этой точки зрения наиболее адекватным является различение трех классов системных целостностей: стабильных, функционирующих и развивающихся. Системы, относящиеся к первому классу, сохраняют устойчивый постоянный состав структурных подразделений, выполняющих постоянные процедуры и операции, обеспечивающие жизнеспособность, жизнедеятельность организации и позволяющие поддерживать постоянный уровень доходности, конкурентоспособности, а в психологическом плане создающие чувство надежности и уверенности у своих сотрудников и клиентов. Однако это чувство нередко приводит к недоучету изменений, постоянно происходящих в окружающей среде, и это особенно опасно для топ-менеджеров, могущих пропустить тот момент, те ситуации, которые требуют быстрых и радикальных изменений, улучшений и инноваций в работе организации. Функционирующими называются системы, в которых циклически повторяются одни и те же действия, одни и те же процессы, не ведущие к сколько-нибудь заметным изменениям самой системы. Наконец, развивающиеся, эволюционирующие системы отличаются тем, что в них постоянно происходят изменения, ведущие:

(позитивный вариант) к укреплению системы, повышению значений, параметров, характеризующих уровень ее жизнеспособности, адаптивности, способности видоизменять окружающую среду в выгодном для себя направлении;

(негативный вариант) к понижению адаптивности системы и, в конечном счете, к исчезновению данной системы.

В действительности реальные системные целостности, с которыми каждый сталкивается в своей бытовой или профессиональной деятельности, хотя и в разных дозировках, обладают признаками стабильных, функционирующих и развивающихся систем. Поэтому вопрос о классификационном ярлыке системы во многом зависит от выбора аналитика или его заказчика, определяющего, в каком временном интервале и пространственном ареале исследуется деятельность данной системы.

В иерархической системе выделена основная характеристика, власть высших над низшими, подчинение одних структур и включенных в них компонентов, социальных групп, институтов, организаций и людей другим, расположенным на более высоких ступенях социальной лестницы. Мало понять, что та или иная социальная система является иерархической. Необходимо точно представить себе цели и решения, принимаемые на более высокой ступени иерархической лестницы, и то, каким образом, с помощью каких механизмов, мер, средств и ресурсов достигаются цели и выполняются решения социальными подсистемами и отдельными индивидами, живущими и действующими на более низких ступенях или этажах иерархической системы.

Те системы, с которыми приходится иметь дело системным аналитикам (финансовые и товарные рынки, процессы денежного обращения, изменение рыночной конъюнктуры, повышение и понижение конкурентоспособности товаров, прогнозирование результатов парламентских выборов или выборов в местные органы управления), могут быть охарактеризованы как с качественной, так и с количественной стороны. Чаще всего для оценки ситуации, которая складывается в той или иной изучаемой системе и в окружающей ее среде, приходится пользоваться измеримыми величинами, то есть параметрами, указывающими на состояние и тенденции изменений, происходящих в различных подсистемах изучаемой целостности. Таких параметров может быть очень много, и это затруднило бы их использование для построения удобных математических формул, поэтому в синергетике предлагают выделять немногочисленные, но принципиально важные величины, характеризующие сущность происходящих процессов и называемые параметрами порядка. Тщательное и систематическое изучение изменений параметров порядка позволяет определить наиболее устойчивые тенденции в функционировании и развитии изучаемых целостностей, построить достаточно надежные прогностические сценарии, подготовить наиболее эффективные, ведущие к достижению намеченных целей решения.

Для того чтобы ориентироваться в современном мире, характеризующемся быстрыми изменениями взаимодействующих систем, нужно учитывать не только их иерархическое строение, наличие элитарных и неэлитарных групп на каждом этаже иерархии, но и четко разграничивать субъект и объект действия и познания, учитывать, что в человеческом обществе действуют такие факторы, как воля и волевые решения, принимаемые индивидами и различными группами.

.2 Методология системного исследования

Термин «методология» широко распространен в естественнонаучной, технической, политологической и социально-гуманитарной литературе. Можно, пожалуй, сказать, что методология - одно из модных научных понятий. Говорят, например, о методологии естественнонаучных исследований, методологии проектирования высокотехнологичных производственных линий, методологии политического прогнозирования, методологии экономико-математических исследований и т.д. Методология системного анализа, или системно-структурных исследований, имеет не только черты сходства, но и существенные отличия от методологии науки.

В самом общем виде можно считать, что методология, независимо от того, идет ли речь о естествознании, технике или экономике, выполняет роль обоснования и формулирования наиболее общих правил и принципов соответствующей деятельности. При этом, конечно, следует учитывать, что в рамках даже вполне устоявшихся научных или технических дисциплин могут существовать различные методологические подходы и решения одних и тех же проблем. Так, важнейшей проблемой для любой науки является определение того, что такое истинное знание, каковы критерии и методы его получения и проверки. При этом сразу же нужно различать два сходных понятия: «метод» и «методология». «Метод» - это конкретное правило или набор таких правил, предназначенных для решения вполне определенного круга задач. «Методология» же необходима для обоснования этих правил. Она дает уверенность исследователю, пользующемуся определенным методом или набором методов, в том, что эти методы могут привести к желаемому результату. Но при этом, конечно, и методы, и методология могут быть весьма различными.

В первой половине XX в. философы и методологи, принадлежавшие к школе логического позитивизма, утверждали, что естественные науки развиваются путем выдвижения гипотез, которые потом проверяются наблюдением и экспериментом. Это, по существу, определенный методологический принцип, суть которого сводится к утверждению, что та или иная гипотеза является тем более правдоподобной или истинной, чем шире область ее подтверждения, чем больше наблюдений и экспериментов соответствует выводам, извлекаемым из этой гипотезы. Этот методологический принцип получил название верификация.

В 30-е годы XX в. известный философ и методолог К. ПОППЕР предложил другую методологию, или, как он предпочитал говорить, логику научных исследований. С его точки зрения, главным для оценки научных гипотез и законов является их эмпирическое содержание. С этой позиции не эмпирическая подтверждаемость, а, напротив, эмпирическая опровержимость, или «фальсифицируемосты, является главным критерием научного достоинства той или иной гипотезы или закона науки.

Однако методология аналитических исследований социально-экономической и политической деятельности выдвигает другие критерии эффективности и полезности результатов аналитической деятельности. Как уже отмечалось выше, аналитические исследования проводятся для удовлетворения потребностей и интересов заказчика. Как правило, заказчика интересует не само по себе построение системы истин или эмпирически проверяемых гипотез, а достижение тех или иных выгод, финансовых, политических, общеэкономических конкурентных преимуществ. Поэтому главный критерий в оценке знаний, создаваемых практическим аналитиком, состоит в том, что они должны быть практически полезны для удовлетворения интересов заказчика.

Аналитический исследователь социально-экономических процессов и явлений имеет дело с человеком, продуктами, явлениями и процессами, созданными и обусловленными его деятельностью. При этом речь идет не только об отдельном человеке, но и о группах людей (этнических, конфессиональных, политических), крупных сообществах, таких как племя, род, большие или малые семьи, общественные и политические организации, коммерческие фирмы, корпорации и, наконец, государство. Не нужно быть профессиональным аналитиком, чтобы по личному опыту понять, что каждый отдельный человек, а также различные группы и сообщества людей не только сотрудничают, но и противодействуют друг другу, могут хитрить, обманывать, мешать другим распознавать их подлинные планы и намерения, понимать стратегию и тактику их поведения. Из этого следует, что методология аналитических исследований сложных полиструктурных стабильных, функционирующих и развивающихся систем, компонентами которых являются различные человеческие группы и общности, а элементами - отдельные люди и их действия, существенно отличается от методологии естественнонаучных исследований, а также от методологии исследования и проектирования технических систем.

Методология аналитических исследований должна учитывать, что отдельные люди и социальные системы разных форм и уровней обладают различными привычками, предрассудками, убеждениями, что они привержены определенным традициям, то есть долговременному воспроизводству общепринятых форм поведения и деятельности. Один и тот же шар всегда можно увидеть как с выпуклой, так и с вогнутой стороны. В то же время известно, что эти привычки и формы деятельности могут сознательно или бессознательно изменяться. Причинами таких изменений могут быть некоторые объективные исторические факторы, но могут быть и совершенно сознательные волевые акты.

Практическому аналитику, работающему в интересах фирмы, нужно учитывать возможные ошибки в деятельности изучаемого социального объекта. Поэтому критерием адекватности его деятельности является не просто соответствие выработанных им знаний результатам наблюдения, эксперимента, измерения или вычисления, а успех деятельности, представляющей собой реализацию рекомендаций и решений, предложенных аналитиком или группой аналитиков.

Следует также учесть, что важнейшим принципом методологии аналитических исследований является учет влияния деятельности аналитика на поведение изучаемого объекта. Это особенно заметно, например, в деятельности социально-политических аналитиков, изучающих результаты социологических опросов электората в канун парламентских или президентских выборов той или иной страны. Прогнозируя, что определенная партия не сможет победить на выборах, иметь своих представителей и образовать фракцию в палате законодательного собрания, аналитик может оказать стимулирующее влияние, благодаря которому избиратель будет голосовать за партию, имеющую больше шансов победить на выборах, либо повысить уровень политической апатии оппозиционно настроенных избирателей, либо подстегнуть их «намеренно» голосовать за обреченную на поражение партию, чтобы тем самым высказать свое недовольство политикой партии, имеющей больше шансов на победу. Ничего подобного в практике и методологии естественных наук произойти не может. Открытие той или иной элементарной частицы или новой звезды никоим образом не может повлиять на их существование или процессы, в которых они участвуют. Не обладая психикой и сознанием, они не могут реагировать на знания, выработанные исследователями.

Одной из наиболее важных проблем методологии аналитических исследований, проводимых в сфере социально-экономических и политических явлений и процессов, является тройная задачно-целевая детерминация. В крупных организациях, где менеджеры и аналитики представляют собой профессионально обособленные группы, она обнаруживается довольно легко. Но и в малых организациях, где менеджер сам выполняет функции аналитиков, эта детерминация также постоянно присутствует. Она определяется наличием трех задачно-целевых уровней, или плоскостей. На первом, верхнем, формулируются цели и задачи, которые преследуют менеджеры или руководители тех или иных корпораций, фирм, федеральных, региональных и муниципальных ведомств и организаций. На втором уровне формулируются цели и задачи самих аналитиков, необходимые для удовлетворения запросов заказчиков - менеджеров и руководителей, работающих на высших уровнях и дающих заказ аналитикам. Наконец, на третьем уровне формулируются цели и решаются задачи отдельных физических лиц, организаций, корпораций, фирм и т.д., представляющих интерес для заказчиков аналитических исследований. Таким образом, можно говорить о тройной целевой детерминации анализа социально-экономических и политических систем. При аналитических исследованиях явлений и процессов в природе, а также технических артефактов и систем, такая тройная детерминация отсутствует, так как изучаемые естествоиспытателями природные явления, технические устройства или технологические линии не формулируют каких-либо собственных целей и задач.

Проблемы, рассмотренные выше, позволяют в самом общем виде сформулировать главное правило системно-структурных, или аналитических, исследований. Оно гласит: любое аналитическое исследование явлений и процессов, относящихся к социально-экономической или политической сфере, должно начинаться с построения дерева целей и порождаемых им задач. Результатом таких исследований должны стать новые практически применимые знания и информация.

При системно-структурном исследовании социально-экономических процессов дело обстоит гораздо сложнее. Система, сеть или, как часто говорят, дерево целей приобретает сложный, объемный, иерархический характер. Чтобы понять основные условия построения такого дерева, определим в самом общем виде понятия «цель» и «задачи».

Цель - это представление или понятие о том результате, который в конечном счете стремится получить заказчик ССИ. Если речь идет о предпринимателе или той или иной предпринимательской организации, то такая цель - прибыль.

Цель характеризуется следующими признаками и условиями:

отсутствие в данное время явления или процесса, создание которого является конкретной целью заказчика (конкурентоспособного летательного аппарата или офисного здания);

наличие некоторых реальных ресурсов, необходимых для достижения данных конкретных целей (человеческий капитал, финансовые ресурсы, материальные средства, предварительная информация, профессиональные знания и т.п.);

наличие опытных исполнителей предполагаемого проекта, рассчитанного на достижение конкретной цели в определенном временном интервале и пространственном ареале.

Именно в результате достижения конкретной цели может быть реализована и достигнута сверхцель - получение прибыли.

С принципиальной точки зрения между понятиями «задача» и «цель» нет каких-либо качественных различий. Поэтому можно было бы обойтись вообще одним из них. Однако с точки зрения практического менеджмента и аналитических исследований различение понятий «цель» и «задача» оправдано. Это оправдание заключается в следующем. Понятие «задача» предполагает предельную конкретизацию знаний: точный перечень всех необходимых ресурсов, жесткие сроки и определение операций, обеспечивающих решение задачи в установленные сроки. Если цель разбита на серию задач, хорошо увязанных между собой и решаемых последовательно или параллельно, то цель считается достигнутой после того, как все эти задачи будут решены, а результаты решений - синтезированы в виде некоего целостного знания или продукта.

Однако очень важно заметить, что цели и задачи, относящиеся к плоскости менеджмента, то есть высшего задачно-целевого уровня, отличаются от целей и задач, расположенных на втором уровне, то есть в плоскости аналитических исследований. Поэтому в каждой плоскости строится свое дерево целей. И при этом дерево целей аналитических исследований подчиненно целям и задачам, расположенным в менеджериальной плоскости. Наконец, третью плоскость в системе задачно-целевой детерминации заполняет дерево целей, вырабатываемых физическими лицами, организациями различных форм собственности и правого статуса, с которыми сотрудничают или конкурируют заказчики данных аналитических исследований. Однако этим дело не ограничивается, так как эти лица и организации являются не просто пассивными объектами воздействия заказчиков данного аналитического исследования, но и сами осуществляют определенные функции, ориентированные на достижение своих целей и решение продиктованных ими задач.

Завершая обсуждение вопроса о построении деревьев целей, как важнейшей составляющей методологии системного анализа, следует специально обратить внимание на следующее. В реальной практике даже очень больших организаций значительную часть аналитической работы выполняют сами менеджеры и практические исполнители их указаний. Если такие организации имеют специальные аналитические службы, департаменты или отделы, то привлекаемые аналитики зачастую участвуют в исполнении выработанных управленческих решений. Поэтому распределение менеджеров и аналитиков по разным этажам системы является в определенном смысле условным и необходимо лишь для усвоения основных методологических правил и принципов системно-структурных исследований. К тому же в реальной жизни в развитых и быстро развивающихся странах часто возникают и успешно функционируют самостоятельные, так называемые консалтинговые, фирмы, занимающиеся исключительно аналитической деятельностью по заказу торговых, финансовых, промышленных, общественно-политических и других организаций. В таких фирмах также реализуется механизм тройной задачно-целевой детерминации. Но их менеджеры управляют не промышленными, финансовыми или общественно-политическими организациями, а деятельностью профессиональных аналитиков.

.3 Организация системного анализа на основе методологии аналитических исследований

Принципами аналитических исследований называют общие правила, позволяющие четко и эффективно организовать работу как отдельного аналитика, так и группы аналитиков.

. Продуктивная формулировка базовых целей и задач. Знаменитый немецкий физик М. ПЛАНК однажды сказал, что правильная постановка задачи более чем на 50% гарантирует успех исследования. Как уже не раз говорилось, практическому аналитику приходится иметь дело с чрезвычайно сложными социальными, экономическими, политическими системами и видами деятельности. На практике ему приходится иметь дело с «многоэтажными» иерархическими полиструктурными системами. Поэтому первый* шаг - это правильная постановка задач и целей в масштабе всего системно-структурного исследования. На верхнем этаже таких систем располагаются деревья целей и задач, решаемых менеджерами различного ранга. Системный аналитик должен привлекаться к построению этого дерева целей, содействуя уточнению и правильной формулировке основной цели, подцелей и задач различной сложности. Здесь роль аналитика может быть чрезвычайно значительной.

. Принцип объективности. Подавляющее большинство мыслителей, занимающихся исследованием процессов выработки тех или иных типов знаний, сходятся на том, что любые знания должны быть объективными, то есть не зависеть от мнений, взглядов, уровня компетентности, настроений, мнений, предрассудков и заблуждений создающих их людей. Требование объективности, кроме того, означает, что те или иные знания достаточно точно и адекватно отражают свойства, характеристики, признаки, особенности функционирования, развития и трансформации изучаемых явлений и процессов. Однако на практике выполнить эти требования совсем непросто.

Профессиональные аналитики, как и все люди, не свободны от определенного субъективизма. Каждый из них обладает своим характером, убеждениями, предрассудками, личным, во многом неповторимым, опытом. Это, конечно, накладывает отпечаток на результаты проводимых системно-структурных исследований. Поэтому реализация принципа объективности в аналитических исследованиях требует выполнения следующих правил и условий:

наличие нескольких, достаточно надежных источников информации, необходимой для превращения соответствующих форм знания в реальные, конкретные знания, привязанные к определенному времени и событиям;

систематический сравнительный анализ количественных и качественных данных, в том числе и с применением математических методов, в особенности математической статистики и экономической математики;

рассмотрение всех изучаемых событий, характеристик и признаков анализируемых объектов и процессов.

. Принцип постоянной коррекции и эмпирического контроля. Этот принцип, по существу, сводится к двум хорошо известным правилам. Первое из них гласит: данные, количественную и качественную информацию, а также построенные с их использованием знания необходимо постоянно корректировать, уточнять, модифицировать, учитывая изменения, происходящие в изучаемых объектах. Второе правило является общепринятым в науке методологическим положением. Оно утверждает, что основой достоверных, объективных, а тем более истинных, знаний является эмпирическая проверка в форме подтверждения (верификационизм) или опровержения (фальсификационизм) тех или иных утверждений, относящихся к теориям высшего, абстрактного, среднего или низшего уровня. Однако, коль скоро речь идет об аналитических исследованиях социально-политических и экономических процессов и явлений, эти многократно обсуждавшиеся правила приобретают совершенно особый смысл. В физике или астрономии, например, путем новых наблюдений с помощью усовершенствованных приборов (ускорителей или радиотелескопов) можно многократно проверять количественные характеристики элементарных частиц или уточнять параметры планет солнечной системы, координаты далеких звезд и т.д. Аналитик же, задачей которого является консультирование клиента, ведущего игру на бирже, покупающего или продающего ценные бумаги, далеко не всегда имеет возможность многократно перепроверять данные или информацию. Выстроив определенный ряд котировок тех или иных ценных бумаг, он может на основании изучения графиков, их динамики дать рекомендации покупать те или иные бумаги. Но как раз в этот момент может произойти обвал цен, и клиент, выполнивший данную рекомендацию, понесет значительные убытки.

. Принцип равноценного противника. Во многом результат соответствующей деятельности зависит от ее субъекта. Поскольку субъект социально-экономической и политической деятельности (скажем, корпоративный менеджер или руководитель государственного ведомства) имеет дело с другими руководителями, которые преследуют свои собственные цели, часто противоположные целям данного субъекта, то важнейшей задачей аналитика или любого руководителя, самостоятельно осуществляющего аналитическую деятельность, является представление образа мыслей, характерного для его партнеров или конкурентов. В таких случаях обращаются обычно к общеизвестному клише: «поставь себя на его место», «представь себе, что бы ты делал, если бы тебе пришлось решать проблемы, стоящие перед партнером или конкурентом». Однако эта, на первый взгляд разумная, рекомендация в принципе ошибочная.

В самом деле, аналитик, работающий в партнерской или конкурирующей организации, решает другие проблемы - он изучает вас, вашу фирму и ведомство так же, как вы стремитесь исследовать деятельность организации, в которой работает ваш vis-a-vis. В силу сказанного речь должна идти о другом. Вы не ставите себя на его место, а выстраиваете ряд решений и действий, которые предпримут в определенной ситуации ваши партнеры или конкуренты, с тем, чтобы повысить эффективность сотрудничества или нанести вам поражение в конкурентной борьбе. Менеджеров и аналитиков по их профессиональным качествам и интеллектуальным возможностям, опыту и аналитическому арсеналу следует рассматривать, по меньшей мере, как равноценных противников, а в отдельных случаях и как деятелей, превосходящих вас в том или ином отношении. Речь, следовательно, идет не о том, чтобы вы поставили себя на место менеджеров или аналитиков партнерских или конкурирующих организаций, а о том, чтобы интеллектуально реконструировать действительный смысл, состав и последовательность выполняемых ими действий.

. Принцип творческого подхода. Под творчеством будем понимать процесс создания в рамках определенной деятельности чего-то принципиально нового, не имевшего места раньше и уже в силу этого не подпадающего ни под какие правила деятельности. Творчество представляет собой определенный психический и практический процесс и во многом зависит от индивидуальной способности и одаренности людей. Регулятивный мир, представляющий собой гигантскую совокупность правил бытовой, производственной, военной, политической, научной, художественной, инженерно-технологической и аналитической деятельности и склонный к известной стабильности, консервации, все время, с одной стороны, подвергается воздействию творческих прорывов и, с другой стороны, оказывает им инерционное сопротивление. Но когда творчество приводит к значительным и общезначимым результатам, оно само стимулирует создание новых правил и рано или поздно подпадет под общие формулы методологий различных видов деятельности.

. Принцип конфиденциальности. В аналитических исследованиях всегда существует, с одной стороны, необходимость постоянно пополнять свою информацию, используя самые различные источники, приемы и методы. С другой стороны, аналитик каждой сколько-нибудь крупной организации сам может рассматриваться конкурентами и даже партнерами как источник сведений, рассекречивание которых может нанести значительный ущерб его организации. Конфиденциальность в аналитической работе распространяется не только на все виды информации, но и на аналитические выводы, рекомендации, прогнозы, проекты решений, анализ стратегии и тактики данной организации и т.п. Поэтому всегда предпочтительно, чтобы в документах и регламентах работы аналитиков было точно указано, какие виды информации являются сугубо конфиденциальными, какие могут быть открыты партнерам и какие намеренно могут быть предоставлены средствам массовой информации, например, в целях рекламы.

. Принцип полноты информации и санкционированная дезинформация. Одним из важнейших методологических правил аналитических исследований социально-экономических и политических явлений и процессов является требование максимальной полноты информации, на основе которой вырабатываются знания, необходимые для менеджериальных решений, прогнозов, совершенствования стратегии и тактики управленческой деятельности. Нередко собрать полную информацию о тех или иных социальных и политических процессах бывает также весьма затруднительно. Поэтому сбор полной информации и необходимых знаний требует составления реестров реальных и потенциальных источников, знания правил доступа к ним, соблюдения легитимности работы, четкого планирования деятельности по сбору, классификации и обработке информации. Принцип полноты аналитической информации важен еще и в том отношении, что от него может зависеть успех или крупная неудача в деятельности соответствующих организаций. Так, например, недостаточно полная или с запозданием полученная информация может привести к значительным финансовым убыткам или принятию ошибочных политических решений.

. Принцип опережающей инициативы. В своде методологических правил системных аналитиков инициатива занимает особое место. Напомню, что системный аналитик работает по заказу, исходящего от политического, коммерческого или военного менеджера. И это в какой-то степени может ограничивать его инициативу. Однако профессиональный аналитик высокого класса должен четко усвоить, что заказ, то есть инициатива, исходящая от заказчика, опирается на видение ситуации, характерное для последнего. Между тем любой менеджер занят не только выработкой стратегии, но в первую очередь оперативно-тактическим руководством деятельности соответствующей организации или ее подразделения. Поэтому его видение ситуации и видение той же самой ситуации системным аналитиком могут значительно отличаться. В силу этого системный аналитик, особенно если ему поручено исследование и решение стратегических задач, может и должен выступать с опережающей инициативой, с тем чтобы скорректировать полученный заказ и предложить варианты решений тех проблем, которые еще не сформулированы топ-менеджерами организаций. Подавая опережающую инициативу, аналитик тем самым приобщается к менеджериальному процессу, а это, как показывает опыт, почти всегда ведет к повышению качества самих аналитических исследований.

. Принцип правильной оценки рисков. Системно-деятельностный подход в качестве особой проблемы выделяет вопрос о правильной оценке рисков. Если принять, что риск представляет собой опасность неудачи той или иной деятельности, то следует признать, что всякая активная деятельность, особенно в экономической, социальной и политической сферах, сопряжена с более или менее значительными рисками. В повседневной жизни и в быту у отдельных людей и социальных групп накапливается определенный опыт и вырабатываются правила, позволяющие минимизировать всевозможные риски. Современная наука создала хорошо формализованный аппарат, позволяющий с помощью математической статистики, теории вероятности, теории игр и других специальных дисциплин моделировать и оценивать различные ситуации и процессы и определять количественные значения возникающих рисков.

. Принцип беспристрастности, учет случайных, воздействий и их возможных последствий. В аналитических исследованиях и менеджерам, и аналитикам редко удается сохранить беспристрастность и объективность в оценке как своей деятельности, так и деятельности других конкурирующих или партнерских организаций. Это объясняется целым рядом психологических факторов, из которых важнейшим является стремление получить ощутимую выгоду от своей деятельности. При этом возникают две противоположные тенденции: переоценка или недооценка возможностей своей и сторонних организаций. В этих условиях задача аналитика заключается в том, чтобы встать на позицию максимальной объективности. Это требует тщательного анализа не только руководителей других организаций, человеческого капитала, финансового, административного и других ресурсов, но также и четкой, взвешенной и беспристрастной оценки руководителей своей собственной организации.

. Принцип единства синтеза и анализа. Если любой анализ предполагает расчленение системной целостности на составляющие, вплоть до элементарного уровня, и исследование их отдельных связей и отношений, то синтез следует рассматривать как обобщение результатов аналитической работы, как интеграцию аналитических знаний в новую познавательную, или, как иногда говорят, когнитивную, целостность. Стоит напомнить, что простая сумма частей целого не идентична нерасчлененной целостности.

управленческий прогнозирование информационный

2. Системные исследования управления и принятия решений

.1 Стратегическое и оперативное управление

Говоря об управлении, следует всегда иметь в виду, что в социально-экономической сфере управление сколько-нибудь сложным процессом или организацией само представляет собой сложную систему. Ее компонентами являются определение и распределение различных ресурсов, включая финансовые, планирование деятельности, контроль за выполнением поставленных задач и достижением целей, правильная расстановка кадров, учет изменения ситуации, своевременный и адекватный анализ достижений и просчетов в управленческой деятельности 16. В ходе решения различных задач, возникающих в тех или иных ситуациях, у персонала, вырабатывающего решения и осуществляющего контроль за его выполнением, может накапливаться как позитивный, так и негативный опыт. В процессе выработки управленческих решений могут формироваться более или менее устойчивые штампы и стандарты. При изменении ситуации и возникновении новых, неожиданных проблем они могут оказаться неэффективными и даже вредными. Именно в этих случаях для принятия правильных и эффективных управленческих решений необходим системный анализ. Для того чтобы применять его умело и своевременно, важно овладеть методологией системно-аналитических исследований.

Для учения об эффективном управлении социально-экономическими процессами, институтами, организациями, предприятиями, учреждениями понятия «стратегия», или «стратегическое управление», а также «тактика», или «оперативное управление», являются центральными. Хорошо продуманная и обоснованная стратегия всегда направлена на достижение цели, являющейся наиболее желательным для данной организации результатом в данной ситуации, в данном месте, в данном интервале времени. Научно обоснованная стратегия должна также учитывать реальные ресурсы, которыми располагает или может располагать организация, и фактическую расстановку сил на рынке, в политической борьбе, на «фронте» научных исследований и т.д. Обоснованная стратегия должна быть изложена в форме документа, содержащего описание фактов, содействующих ее реализации, реальных и потенциальных препятствий, учитывающего интересы сотрудников и подразделений данной организации или учреждения и механизмы стимуляции их деятельности. Только тщательно проработанная и реалистическая стратегия может привести к желаемому успеху.

Для каждого блока стратегического плана, элемента проекта и этапа целевой функциональной программы, ориентированной на осуществление стратегического плана, характерны три общих обязательных показателя:

эффективность менеджмента;

качество выполняемого задания;

надежность, полнота и безопасность информационного обеспечения выполняемой деятельности.

Так как различные факторы, влияющие на принятие и реализацию тактических решений, чрезвычайно разнообразны, то тактический менеджмент в гораздо большей степени, чем стратегический, опирается на интуицию соответствующих руководителей, опыт и согласованность действий, а также понимание необходимости принимаемых решений со стороны исполнителей - сотрудников данной организации, учреждения, ведомства и т.д.

Для большей четкости представления о взаимоотношении стратегического и тактического менеджмента мы можем представить проблемы, относящиеся к компетенции этих видов менеджмента, схематически. Стратегия - это определение долгосрочных конечных целей данной организации на определенный период времени, предварительное расчетное определение материальных, кадровых, финансовых, информационно-технологических ресурсов, определение партнеров и потенциальных конкурентов, предварительный системный анализ благоприятных и негативных обстоятельств, которые могут возникнуть в процессе достижения стратегической цели. Стратегическое планирование - это определение основных этапов деятельности и потребности в различных ресурсах на каждом этапе с учетом резерва на непредвиденные случаи, организация контроля за выполнением решений, выявление непредвиденных препятствий и осложнений и выработка способов их преодоления на каждом этапе. Тактика - это повседневная оперативная деятельность по реализации мероприятий стратегического плана, принятие текущих решений на всех этажах и уровнях полиструктурной иерархической системы, согласование действий различных подразделений организации и т.д.

Одна из важнейших особенностей менеджериальной революции состоит в том, что она не только по времени, но и по существу совпала с так называемой компьютерной революцией. Внедрение информационных технологий, экспоненциально ускоряющееся развитие новых информационных систем, индустрии программирования и создание глобальной сети Интернет приводит к тому, что все больший объем информации и знаний передается через компьютерные сети, обрабатывается с помощью компьютерных устройств. С помощью этих же устройств осуществляется частичный, как правило, формальный анализ данных и их синтез, позволяющий получить новые знания, необходимые для принятия стратегических и тактических управленческих решений.

Здесь следует указать еще на одно обстоятельство. Океан деловой, политической и иной информации, в котором приходится ориентироваться менеджерам среднего и крупного бизнеса, предпринимателям всех рангов, аналитикам и государственным руководителям различных уровней, содержит в себе много так называемого «мусора», то есть информации, лишенной всякой ценности, а иногда и намеренно ложной, К последней относится то, что в предыдущей части было названо «санкционированной дезинформацией». При этом нужно иметь в виду, что скрытая информация связана с различными видами деятельности и касается различных взаимоотношений и структур как внутри данной организации, так и в окружающей ее среде. К латентной информации, как правило, относятся:

цели, планы, замыслы конкурентов, а иногда и партнеров;

факторы, влияющие на различные финансовые осложнения (банкротство, задержка финансовых рас четов и т.д.);

намеренное искажение связи событий, осуществляемое одним или несколькими участниками деятельности;

мотивация, интересы;

интеллектуальная собственность, планы исследовательской деятельности, инновационные планы организации.

Так как в результате анализа и синтеза латентной информации вырабатываются более адекватные, эффективные и удачные управленческие решения, нужно четко понимать, что такая информация предполагает умение:

защититься с помощью «информационного зонтика» от мусора;

различать санкционированную дезинформацию от латентных, скрытых смыслов;

быстро обрабатывать массивы сложной противоречивой информации, выделять латентные смыслы и принимать на их основе адекватные тактические и стратегические решения.

.2 Групповой стратегический системный анализ и планирование

В обычных повседневных или производственных ситуациях возникающие проблемы могут быть устранены на основе обыденных знаний, навыков и информации, приобретенных в общении с другими людьми. В сложных ситуациях и при трудноразрешимых проблемах, возникающих перед менеджерами и аналитиками больших системных целостностей, требуется особый аналитический инструментарий. При этом под инструментарием понимается набор средств, действий, методов анализа, комплектов документов и нормативных актов различного уровня, используя которые можно устранить трудности, решить проблему. Разумеется, невозможно предусмотреть все детали, особенности каждой, могущей возникнуть проблемы, но в общем виде у большинства потенциально возможных проблем существует несколько аспектов, сторон или особенностей, позволяющих подобрать инструментарий, необходимый для управленческих решений по преодолению возможных трудностей, достижению намеченных целей и поставленных задач. Каждая ситуация характеризуется набором свойственных ей причин, факторов и аспектов. К их числу относятся:

. Удовлетворенность или неудовлетворенность субъекта деятельности в данной проблемной ситуации. Этот фактор не всегда поддается точному определению. Он может отражать высокий творческий потенциал, не находящий реализации, скуку, дискомфорт, конфликт, интенцию, угрозу, кризис отношений в коллективе, негативные эмоции, вызываемые работой 27 и др. В зависимости от проявления могут использоваться различные инструментарии исследования, описания ситуаций и устранения этого фактора. Для исследования этого фактора используются психологические и социологические методы анализа. Такие методы должны использоваться аналитиками и менеджерами, в компетенцию которых входит управление персоналом. Управление персоналом входит в комплекс дисциплин полного курса практического менеджмента, изучаемого при подготовке профессиональных управляющих достаточно крупных и сложных организаций.

. Нечеткость проблемной ситуации выражается в неопределенности грани, отделяющей внешнюю сферу организации от внутренней.

. Степень информационной открытости проблемной ситуации. Любая организация (государственная, корпоративная или частная) получает информацию из внешней среды, распространяет и использует информацию внутреннего назначения и, разумеется, охраняет от несанкционированного доступа секретную государственную или коммерческую информацию. Типы секретности и уровни ограниченного доступа регламентируются государственным законодательством, ведомственными нормами, а также уставом и другими нормативными документами данной организации. Однако существует и информация, которую каждая организация должна в обязательном порядке предоставлять органам исполнительной, судебной или законодательной власти. Такая информация направляется, например, в налоговую инспекцию, правоохранительные органы, в кредитные организации, инвесторам, акционерам и т.д.

. Нерациональность, слабая формализуемость проблемы. В практике менеджмента часто встречаются ситуации, для решения которых нет готового набора правил. Пользуясь языком математики, можно сказать, что они являются алгоритмически неразрешимыми. Сложность решения подобных проблем возрастает, если менеджеры и аналитики не сталкивались раньше с аналогичными ситуациями и не обладают достаточным опытом, необходимым для устранения возникающих в таких ситуациях трудностей. В этих случаях требуется, как говорят, эвристические методы, основанные не на готовых, сугубо рациональных рецептах, а на творческом поиске, изобретении новых, иногда неожиданных методов решения. Одним из наиболее распространенных инструментов решения таких проблем является так называемый «мозговой штурм».

. Хаотичность поведения участников данного вида деятельности. В деятельности достаточно крупных государственных, коммерческих и общественных организаций часто наблюдается хаотичность деятельности участвующих в ней индивидов, групп, подразделений или взаимодействующих в той или иной форме структур различного уровня. На практике это чаще всего происходит в периоды социально-экономических и политических кризисов, в моменты перехода от одной фазы социально-экономического развития к другой или в условиях непродуманной реорганизации или модернизации тех или иных систем. Если руководители соответствующих организаций не могут своевременно предусмотреть все возможные последствия и осложнения таких процессов и предпринять необходимые меры, для того чтобы реорганизация происходила организованно, то отдельные участники процесса могут вести себя непредсказуемо.

. «Квантованностъ» возникновения изменений. Данный пункт тесно связан с двумя предыдущими. Он указывает на то, что очень многие изменения и само возникновение некоторых ситуаций часто представляются нам «дискретными», не вытекающими друг из друга, трудно объяснимыми или беспричинными. Такие дискретные явления иногда называют, пользуясь в качестве метафоры терминологией квантовой механики, «квантованными изменениями». Следует помнить, что перенос в социальную сферу естественно-научных понятий, относящихся к неодушевленной природе, особенно к микромиру, миру элементарных частиц, оптических процессов и т.д., часто лишь создает иллюзию понимания и затрудняет адекватное восприятие существа дела.

. Неустойчивость и уникальность проблемных ситуаций. В деятельности различных социально-экономических организаций часто возникают трудности, которые характеризуются как неустойчивые состояния. Иногда их оценивают как уникальные ситуации. Неустойчивость в деятельности организации означает, что при непредвиденных нарушениях внутреннего порядка готовые стандартные правила деятельности окажутся неприменимыми или недостаточно эффективными. Если неустойчивость носит затяжной характер, то она может привести к разрушению организации, прекращению ее существования.

Приведенный здесь перечень причин, факторов, аспектов и инструментов преодоления проблемных ситуаций неполон. Но он дает исходное представление о том, с чем может встретиться любой менеджер при решении сложных системных задач.

В масштабах больших организаций, в деятельности которых принимают участие десятки менеджеров разных уровней и тысячи исполнителей необходимо совместное участие группы руководителей и аналитиков, хорошо понимающих друг друга и преследующих единые цели. Выработка групповых решений в интересах получения высокоэффективного когнитипа, позволяющего слаженно действовать всему коллективу, особенно характерна для настоящего времени как в государственных, так и в коммерческих структурах крупного масштаба. Здесь на первый план выступает вопрос об организационной форме принятия таких решений. Основными из них являются различные виды коллективных обсуждений, стратегических совещаний, требующих личного контакта или проводимых с помощью хорошо защищенных от постороннего доступа информационно-телекоммуникационных систем. В науке выработка единого плана действий, осуществляемого на основе общепринятого когнитипа, возможна лишь при условии, что основные теоретические знания уже разработаны, гипотезы выдвинуты и необходимо лишь правильно спланировать и осуществить экспериментальную работу. Иногда при этом требуется четкая координация сотен исследователей, работающих в разных университетах, научно-исследовательских институтах и даже в разных странах.

Важнейшей организационной формой принятия и выработки групповых решений являются стратегические совещания. Участники таких совещаний образуют группу, членами которой являются менеджеры и аналитики различных уровней и квалификации. Различные группы объединяет ряд принципиальных позиций.

В первом случае участники совещания принадлежат к одной организации, одному и тому же общественному институту, коммерческой корпорации или консорциуму, имеют общие стратегические цели. В силу этого они являются естественными партнерами, союзниками или, по крайней мере, лицами со сходными убеждениями и намерениями. Они стремятся к достижению некоторого согласия, договоренности относительно действий, намерений и конечных результатов, которые устраивали бы всех или большинство участников совещания.

Во втором случае участники стратегического совещания, как правило, принадлежат к конкурирующим коммерческим организациям, враждующим политическим и государственным образованиям, социальным институтам, имеющим различные цели, планы и намерения, но вынуждены в данных обстоятельствах искать частичного или полного согласия в решении определенных вопросов. Здесь имеются в виду совещания или переговоры между воюющими сторонами, враждующими административно-государственными образованиями.

Ординарные стратегические совещания обычно имеют плановый характер и проводятся тогда, когда дела данной организации, ведомства, корпорации идут нормально, достаточно успешно. В этом случае требуется лишь незначительная коррекция тех или иных действий, уточнение, усовершенствование, «легкая» модернизация ранее принятых стратегических планов или незначительные видоизменения тех или иных тактических операций. Организатором и руководителем таких совещаний, как правило, является руководитель организации или другой топ-менеджер, которому руководитель временно делегирует свои полномочия. Как правило, между участниками таких совещаний не существует значительных разногласий, поскольку они преследуют одну и ту же стратегическую цель и решают вытекающие из нее задачи, включенные в дерево целей данной организации.

Экстраординарные групповые совещания, естественно, носят внеплановый характер. Они собираются, когда обстоятельства реализации стратегического плана данной организации или ведомства резко меняются под влиянием каких-либо, как правило, внешних факторов. К таким факторам могут относиться, например, неожиданные действия соседних государств, резко нарушающие баланс вооруженных сил, выброс на рынок качественно новой продукции, созданной конкурирующей фирмой, что неизбежно грозит убытками для данного предприятия или коммерческой организации. Именно в силу экстраординарности и поспешности при подготовке такие групповые совещания могут оказаться менее обеспеченными аналитическими данными. Процедура проведения экстраординарных совещаний принципиально не отличается от процедуры проведения ординарного совещания. Члены каждого ведомства, корпорации, частного предприятия и т.д. должны понимать, что такие ситуации возможны всегда, и заранее создавать «резерв» для потенциальных решений в экстраординарных ситуациях.

Выработка стратегических решений на высшем уровне руководства той или иной организации сопровождается их обязательной детализацией, уточнениями и, в случае необходимости, дополнениями в подразделениях, осуществляющих различные специализированные функции на разных уровнях этой организации. Разумеется, это относится к достаточно крупным, многоуровневым организациям. Это необходимо как для менеджеров, которым часто приходится, как говорится, на ходу, самостоятельно осуществлять часть аналитической работы, так и для аналитиков, готовящих материал и сопровождающих в качестве консультантов и советников крупные стратегические и тактические совещания. Таким образом, возникает еще одна, внутренняя для каждой организации проблема - создание специальных ситуационных центров, то есть организационно-технологических структур, обеспечивающих на основе самых современных средств подготовку информации и знаний, необходимых для выработки групповых решений.

При наличии современных высокоскоростных вычислительных машин, новейшего программного обеспечения, систем связи и опытного обслуживающего персонала ситуационные центры в ближайшей перспективе будут играть все более значительную роль в достижении взаимопонимания и полного консенсуса в условиях группового принятия стратегических и оперативно-тактических решений. Таким образом, ситуационные центры могут и должны решать следующие методологические и технологические задачи:

совершенствование процессов и регламентов информационно-аналитической деятельности и принятия управленческих решений;

совершенствование анализа состояния и планирования, эффективное использование автоматизирован ной системы представления информационных ресурсов участникам стратегического совещания;

информационная поддержка экспертных процедур оценки ситуаций (в первую очередь нестандартных, требующих коррекции стратегии и оперативно-тактической деятельности);

унификация знаний и информации на основе скоростной обработки разнородных данных;

выявление проблемных ситуаций, требующих упреждающих решений;

поддержка территориально распределенных совещаний (для крупных организаций, имеющих отделения, филиалы, предприятия, находящиеся на различных территориях) с синхронной презентацией информации на рабочих местах участников совещания.

Можно выделить основные функции, выполняемые ситуационными (когнитивными) центрами, предназначенные для решения вышеуказанных задач:

. Сбор, хранение и переработка информации и знаний.

. Автоматизированный сравнительный анализ (при наличии соответствующего программного обеспечения) определенных объемов информации, необходимый для аналитиков и менеджеров, занятых подготовкой и принятием решений, особенно, в острых ситуациях.

. Представление соответствующей информации и знаний в удобовоспринимаемой форме, с тем чтобы облегчить достижение консенсуса лицам, участвующим в выработке групповых решений.

. Автоматизированный контроль за выполнением решений и обеспечением их необходимыми ресурсами в случаях, когда это не требует творческой деятельности человеческого интеллекта.

Эти функции позволяют полностью обеспечить реализацию менеджериальной деятельности, выполняемой в форме групповых стратегических и оперативно-тактических решений, которые обычно разбиваются на следующие этапы: оценка существующей ситуации, требующей новых решений - обсуждение и анализ данной ситуации - подготовка решений - достижение консенсуса - принятие новых решений - контроль за выполнением решения - оценка того, насколько существующая неудовлетворительная ситуация удачно и адекватно переведена в новую, удовлетворительную ситуацию, отвечающую стратегическим целям организации.

.3 Анализ мотивационной управленческой деятельности и принятие решений

Чем сложнее организация, чем больше в ней сотрудников и различных управленческих и исполнительных подразделений, постоянных и временных групп, создаваемых для решения отдельных задач, тем труднее управление такой организацией, представляющей собой сложную полиструктурную иерархическую систему. В предыдущей главе было показано, как строятся отношения управления и исполнения принятых решений на разных уровнях больших сложных систем. Одновременно с этим было показано, что в открытых системах соответствующие аналитические центры направляют необходимую информацию различным коллективам и отдельным членам подразделений, делая работу организации понятной и прозрачной, и вместе с тем аккумулируют исходящую от них информацию, необходимую для подготовки и коррекции крупномасштабных решений. Для характеристики работы отдельных, как правило, относительно небольших коллективов, в том числе временных, в подобных организациях используется термин «команда». Он многозначен и происходит от французского «commande». К нашей проблематике имеет отношение только одно из его значений, а именно «временная или постоянная организационная единица, предназначенная для выполнения определенных задач, служебных обязанностей или каких-либо работ».

Важнейшим фактором, успеха командной деятельности является правильная мотивация деятельности команды в целом и каждого из ее членов. Это должен учитывать каждый лидер. Мотивация бывает успешной, когда налицо имеют место три условия:

. Лидер четко представляет себе, каким образом и в каком объеме он должен мотивировать каждого члена своего коллектива.

. Он располагает необходимыми для этого финансовыми ресурсами, моральными стимулами и другими видами поощрения.

. Сами работники вполне удовлетворены мотивирующими акциями лидера и действительно готовы повысить свою активность, испытывая при этом внутренне чувство удовлетворения.

Особую важность представляет мотивация лидера и лидерства вообще, особенно, когда речь идет о деятельности отдельных команд в форс-мажорных и чрезвычайных обстоятельствах. В таких обстоятельствах решение должно приниматься и выполняться в очень малые промежутки времени, иногда, образно говоря, моментально.

Здесь уместно ввести два вспомогательных понятия: интегральной и дифференциальной мотивации. В первом, наиболее предпочтительном, случае и мотивация самого лидера, и мотивация каждого работника, и команды в целом удовлетворительны. В такой ситуации коллектив работает как хорошо слаженный механизм, доставляя минимум хлопот и забот вышестоящим менеджерам, а между членами коллектива существуют отношения доверия и взаимопомощи. Во втором случае настоящих побудительных мотивов (например, если работа принудительная, подневольная), объединяющих коллектив, может не быть совсем. Или же такие мотивы существую лишь у отдельных работников. Тогда перед руководителями и системными аналитиками возникает вопрос, каким образом предотвратить распад коллектива и изменить систему мотивации так, чтобы она привела к консолидации мотиваций и «дрейфу» коллектива в нужном направлении, то есть в сторону большей деловой активности.

3. Сбор и обработка данных. Статистика и методы моделирования в системно-аналитических исследованиях

.1 Методы измерений социальных явлений как инструмент системно-аналитических исследований

Роль эмпирических данных в изучении общественных явлений огромна. Глубокое изучение интересующих аналитика закономерностей невозможно без опоры на анализ конкретных фактов, в которых эти закономерности, собственно говоря, и проявляются. Именно реальные эмпирические факты, как правило, служат средством проверки теорий, наводят на мысль о необходимости их корректировки, являются почвой для формирования новых теоретических гипотез. Специалист в области системного анализа должен владеть техникой простейшей математической обработки эмпирических данных.

Что же это такое - эмпирические данные, т.е. данные, характеризующие конкретные факты в социологии, экономике, психологии? Следуя работе Ю.Н. Толстовой Зб, выделим следующие основные группы данных:

совокупности чисел, характеризующих те или иные объекты (в качестве таких совокупностей могут выступать, например, производственные характеристики предприятий, возраст респондентов, оценки выпускниками школ престижности некоторых профессий и т.д.);

множества индикаторов определенных отношений между рассматриваемыми объектами, такие данные часто используются при изучении малых групп;

результаты попарных сопоставлений респондента ми (то есть лицами, отвечающими на вопросы исследователей) каких-либо объектов;

совокупности определенных высказываний (на пример, ответов респондентов на вопрос об их профессии, о том, что им нравится в политике правительства; письма читателей газеты в редакцию; фрагменты из журнальных статей и т.д.);

тексты документов;

так или иначе зафиксированные результаты наблюдения за невербальным поведением людей и т.п.

Наиболее часто в экономических, социологических, психологических исследованиях данные представляют собой совокупность значений каких-либо признаков (характеристик, переменных, величин; будем считать эти термины синонимами), измеренных для каждого из изучаемых объектов. Результаты обработки данных используются для построения моделей и прогнозов социально-экономических процессов и ситуаций.

Основная цель анализа данных - выявление (подтверждение, корректировка) каких-то интересующих исследователя закономерностей. Принято выделять две основные формы закономерной связи явлений, отличающиеся по характеру вытекающих из них предсказаний: динамические и статистические закономерности 38. В законах динамического типа предсказание имеет точный, определенный однозначный вид; в статистических же законах предсказание носит не достоверный, а лишь вероятностный характер, то есть оно более или менее правдоподобно. В данном разделе рассматриваются, в основном, статистические закономерности. Это закономерности «в среднем». Статистический подход состоит в мысленном разделении наблюдаемой изменчивости на две части (обусловленные, соответственно, закономерными и случайными причинами) и выявлении закономерной изменчивости на фоне случайной. Вероятностный характер предсказаний в статистических закономерностях обычно бывает обусловлен действием множества случайных факторов, которые имеют место в статистических совокупностях. Статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих совокупность, и характеризует не столько поведение отдельного элемента совокупности, сколько всю совокупность в целом. Проявляющаяся в статистических закономерностях «необходимость» возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных факторов, «пробивает» себе дорогу через массу случайностей.

Кратко рассмотрим, следуя С.С. СТИВЕНСУ, различные шкалы и их применение в процессе сбора и анализа данных.

Номинальное измерение (присвоение обозначения или обозначений) едва ли заслуживает того, чтобы называться «измерением». Это процесс группирования предметов в классы, когда объекты, принадлежащие к одному классу, идентичны (или почти идентичны) в отношении некоторого признака или свойства. Далее классам даются обозначения; за обозначение класса часто принимаются числа, которые могут служить объяснением заголовка «номинальное измерение».

Порядковое измерение возможно тогда, когда возможно обнаружить в предметах различные степени признака или свойства. В этом случае используется свойство «упорядоченности» чисел, и числа приписываются предметам таким образом, что если число, присвоенное предмету А, больше числа, присвоенного В, то это значит, что в А содержится больше данного свойства, чем в В.

Интервальное измерение возможно, когда измеритель способен определить не только количества свойства в предметах (характеристика порядкового измерения), но также фиксировать равные различия между предметами. Для интервального измерения устанавливается единица измерения (градус, доллар, сантиметр, грамм и т.д.). Предмету присваивается число, равное количеству единиц измерения, которое эквивалентно количеству имеющегося свойства.

Измерение отношений отличается от интервального только тем, что нулевая точка не произвольна, а указывает на полное отсутствие измеряемого свойства. Измеритель может заметить отсутствие свойства и имеет единицу измерения, позволяющую регистрировать различающиеся значения признака.

В системной аналитике, кадровом менеджменте большинство измерений относится к номинальному, порядковому и интервальному уровням (например, предвыборные рейтинги кандидатов). Лишь наименее важные переменные в этих областях допускают пока измерение отношений: в действительности шкалы, удовлетворяющие условиям интервальной шкалы, молено найти с трудом. Иногда переменные шкалы отношений, такие как время (решения задачи или заучивания списка слов), рост, вес или расстояние, могут представлять интерес, но это бывает нечасто (например, в страховом деле).

В своей работе аналитики часто используют статистические данные. Понятие и термин статистика происходит от латинского слова «статус», которое в переводе означает положение, состояние явлений. В настоящее время этот термин употребляется в различных значениях, а именно:

. Под статистикой понимают итоговые показатели, характеризующие различные стороны общественной жизни, население, стратификацию общества, производство, распределение, обмен, потребление и т.д.

. Статистикой называют практическую деятельность по сбору и обобщению соответствующих данных.

. И, наконец, статистикой называют общественную науку, занимающуюся разработкой методологии сбора и теоретического обобщения цифровых данных об обществе.

Статистика является инструментом упорядочивания огромных массивов собранной информации. Американцы, мастера образных выражений, используют термин «boiling down», т.е. «выпаривание информационного массива». Описательная статистика особенно важна в ситуациях, когда необходимо установить взаимосвязь между более чем двумя переменными. Огромное количество «сырых» данных с помощью методов описательной статистики может быть сведено к нескольким показателям, которые характеризуют всю совокупность опрошенных людей или учтенных материальных объектов. В зависимости от задачи это могут быть мода, медиана, средняя, коэффициент корреляции и т.д. Индуктивная статистика используется для формулирования общих законов по данным наблюдений повторяющихся закономерностей. Логические выводы на основе обработки статистических данных также относятся к индуктивной функции статистики. К категориям или наиболее общим понятиям статистики относятся:

Статистическая совокупность. Массовые общественные явления выступают в форме особых групп явлений и процессов, называемых статистическими совокупностями, поскольку они объединяются на основании наличия некоторых общих признаков или свойств. Статистическая совокупность состоит из отдельных элементов, явлений или единиц - первичных неделимых элементов изучаемого процесса.

Закон больших чисел - весьма широкий принцип взаимопогашения (уравновешивания) случайных отклонений. Действие закона состоит в том, что на достаточно большой совокупности проявляются внутренние закономерные связи явлений. Это особенно валено для аналитиков, которые работают в компаниях, управляющих пифами, в больших финансовых корпорациях и т.д.

Обобщающий показатель социальной статистики -число, характеризующее одну из особенностей совокупности социальных и экономических явлений. В качестве примеров назовем среднюю продолжительность жизни, уровень образования, численность учащихся в области. Обобщающие показатели составляются из индивидуальных.

Чтобы решить, какие методы анализа надо применить к имеющимся данным и насколько удовлетворительны полученные результаты статистических процедур, нужно иметь возможность наглядно представлять себе эти данные и результаты. Поэтому практически все статистические пакеты обеспечивают широкий набор средств визуализации данных: построение графиков, двух- и трехмерных диаграмм, а часто и различные средства деловой графики. Это помогает системным аналитикам лучше представить обрабатываемые данные, получить общее представление об их особенностях и закономерностях. Результаты применения статистических процедур, как правило, представляются в наглядном графическом виде.

В аналитических исследованиях применяют основные понятия теории вероятностей. Аргументация выводов математической и, соответственно, социальной статистики основывается на законах теории вероятностей. События взаимосвязаны. Одни из них являются исходом или следствием других. Первичное действие назовем «испытанием». Испытание приводит к появлению того или иного события. «Случайное событие» - такое событие, исход которого нельзя предугадать. Случайному событию противопоставляется «событие детерминированное» с гарантированным исходом.

Случайные числа возникают не только в результате эмпирических опытов. Искусственно полученный ряд случайных чисел используется для решения различных задач - при проведении лотерей, отбора и кастинга, при моделировании по методу Монте-Карло и другим методам, находящим применение в банковском деле, финансах и различных видах управленческой и аналитической деятельности. Приходится встречать следующие понятия: генераторы случайных чисел, генераторы случайных событий, генераторы случайных символов и текстов.

Для наглядного представления данных обследования (рассматриваем их как дискретную случайную величину) используются различные приемы, облегчающие, прежде всего, визуальный анализ полученной в эксперименте информации. К таким приемам относят таблицы, ряды распределений, графики и гистограммы. Их применяют с той целью, чтобы полученные данные представить наглядным образом. При этом можно в явной форме увидеть характерные особенности и результаты обследования.

Первичный материал, полученный исследователем, нуждается в соответствующей обработке. Обработка начинается с упорядочения и систематизации собранных данных. Процесс систематизации результатов, объединение их в относительно однородные группы по некоторому признаку называется группировкой.

Группировка - это не просто технический прием, представляющий первичные данные в ином виде, но, прежде всего, операция, которая позволяет глубже выявить связи между изучаемыми явлениями. От того, как группируется исходный материал, во многих случаях зависят выводы о природе изучаемого явления. Поэтому группировка должна быть обдуманной, отвечать требованию поставленной задачи и соответствовать содержанию изучаемого явления.

Наиболее распространенной формой группировки экспериментальных данных являются статистические таблицы. Таблицы бывают простыми и сложными. К простым относятся таблицы, применяемые при альтернативной группировке, когда одна группа испытуемых противопоставляется другой; например, здоровые - больным, высокие люди - низким и т.п. Простые таблицы рекомендуется использовать, когда измерение изучаемых признаков производится в номинативной или ранговой шкале. При анализе финансовых и торговых операций, оценке электората также применяются таблицы.

Особую форму группировки данных представляют так называемые статистические ряды, или числовые значения признака, расположенного в определенном порядке.

Вариационным рядом распределения называют двойной ряд чисел, показывающий, каким образом числовые значения признака связаны с их повторяемостью в данной выборке.

Гистограмма является разновидностью специального типа статистических графиков, которые называются диаграммами. Диаграммы удобно использовать для сравнительного анализа значений различных статистических показателей, наглядного представления их динамики и структуры.

Это позволяет анализировать статистическую информацию, классифицированную одновременно по нескольким признакам.

3.2 Прогнозирование и прогнозные сценарии

Абстрактное понятие «предвидение будущего» имеет несколько толкований. Иногда под предвидением понимают сложное предвосхищение будущего, называемое предугадыванием (существует и простое предвосхищение - предчувствие, свойственное любому организму от растения или вируса до человека). Часто под предвидением понимают научное исследование, точнее, одну из его разновидностей, направленную на изучение перспектив развития какого-либо процесса или явления. Эта форма конкретизации предвидения обычно называется прогнозированием, и к ней применяются все требования, специфичные для научных исследований.

Прогнозирование также имеет различные формы и цели. Одни научные прогнозы нацелены на предсказание каких-то событий в будущем. Другие - на выявление назревающих проблем и возможностей их решения с помощью исследовательских технологий. В таких прогнозах предсказания играют сугубо условную, инструментальную роль, хотя, как некий побочный продукт, нередко представляют большой самостоятельный интерес.

Основные теоретические положения технологического прогнозирования вкратце сводятся к следующим:

. Прошлое можно знать, но невозможно изменить; будущее невозможно знать так, как мы знаем прошлое (те или иные события), зато на него можно влиять по средством действий, основанных на определенных ре шениях, в том числе и с учетом возможных последствий таких решений.

. Будущее можно и должно познавать не простым предугадыванием событий, а путем выявления проблем, целей, возможных решений и их последствий. Иными словами, можно ориентировать системно-аналитические исследования будущего не только на «предсказание», а на повышение объективности предсказания и, следовательно, на повышение эффективности принимаемых решений. При этом предсказания станут побочным, само собой разумеющимся продуктом, который представляет самостоятельный интерес.

. Такого рода исследования, как и другие научные изыскания, сводятся к изучению источников (документов) и литературы, опросам населения и особенно экспертов, обобщению опыта, специальным экспериментам. Результаты обычно представляются в виде трендовых моделей (экстраполяция в будущее наблюдаемых тенденций), а также в виде разного рода аналитических моделей (сценарии, матрицы и т.д.).

Одним из основных методов прогнозирования является статистическое прогнозирование - статистическое описание будущих значений исследуемого показателя (переменной). Различают точечный и интервальный статистический прогноз. Точечный статистический прогноз представляется единственным значением. Интервальный прогноз задается двумя числами - нижней и верхней границей интервала, внутрь которого будущее значение показателя попадет с заданной доверительной вероятностью. Чем более узкая интервальная оценка, тем она точнее при заданном уровне надежности (доверительной вероятности). Различаются также статистические прогнозы expost и прогноз exante. Прогноз ex post - «прогноз» прошлых значений зависимых переменных на основе оцененных параметров модели эконометрических и фактических значений независимых переменных для периода прогнозирования - рассчитывается для проверки качества модели, ее прогностических свойств (точности и надежности). Прогноз exante - реальный прогноз будущих значений зависимых переменных эконометрической модели на основе оцененных параметров и так или иначе заданных будущих значений независимых переменных.

Методы прогнозирования разделяются на общенаучные, т.е. применимые ко всем наукам (например, прогноз по аналогии), и частнонаучные, т.е. применимые в какой-то одной науке (например, опросы населения в социологии, проективные тесты в психологии и др.). Всего насчитывается до двухсот различных методов прогнозов, большинство из которых можно свести к трем группам: трендовые модели экстраполяции и интерполяции прогнозируемых процессов, аналитические модели (прогнозные сценарии, матрицы и т.д.), индивидуальные и групповые, очные и заочные опросы экспертов. В самом общем виде разработка прогноза включает в себя: программу прогностического исследования; построение исходной, или базовой, модели (желательно в виде системы математических уравнений или хотя бы упорядоченной совокупности количественных и качественных показателей прогнозируемого явления); построение прогнозного фона (учет внешних факторов, влияющих на прогнозируемый процесс); прогнозную разработку профильных и фоновых показателей и сведение их в систему; верификацию (проверку достоверности) полученных результатов.

Динамические ряды - важнейший источник исходной информации для анализа и прогнозирования экономических и социально-экономических процессов. Интервальный динамический ряд состоит из показателей, характеризующих результаты развития изучаемых явлений за определенные отрезки (интервалы) времени.

Следует иметь в виду, что отдельный динамический ряд отражает изменение лишь одной стороны, одного признака изучаемых явлений, а задача аналитика - дать всестороннюю характеристику явлений. Поэтому исследователь должен строить не только отдельные изолированные динамические ряды, а взаимосвязанные динамические ряды, позволяющие исследовать изучаемый объект как систему. Именно система динамических рядов в состоянии дать достаточно полную картину развития явлений во времени и во многих случаях позволяет выявить причины происходящих изменений.

Необходимость формировать динамические ряды по строго однородным периодам или этапам не означает, что мы отказываемся от построения и изучения динамических рядов, охватывающих длительные исторические отрезки времени, включающие различные этапы развития явления.

Однокачественностъ динамического ряда. При построении динамического ряда надо добиваться, чтобы уровни ряда объединяли явления одного качества. Это означает, что в пределах каждого интервала или на определенный момент, к которому относятся уровни ряда, предварительно должна быть произведена типологическая или структурная группировка материала. После выделения однородных групп или типов явлений могут быть образованы соответствующие уровни динамического ряда.

Сопоставимость уровней динамического ряда. Для научного формирования динамических рядов необходима сопоставимость уровней ряда. Это значит, что уровни должны быть выражены в одинаковых единицах измерения, подсчитаны по единой методологии, относиться к одинаковой территории. Важно, чтобы в динамическом ряду интервалы или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый смысл.

Последовательность и непрерывность во времени уровней динамического ряда. Это требование означает, что уровни динамического ряда по возможности должны последовательно охватывать весь этап развития явления от начала до конца. Отсутствие данных за те или иные промежутки времени (или по состоянию нате или иные моменты времени) может исказить представления о динамике при последующем анализе ряда.

при наличии тренда или долгосрочной тенденции в развитии временного ряда используются экстраполяционные методы прогнозирования;

при наличии сезонной тенденции или изменений в динамике ряда, повторяемых через определенные периоды, применяются методы корреляционного анализа данных с определением периода (временного лага) сезонности;

для прерванных временных рядов при наличии резких изменений тенденции процесса под каким-либо воздействием (обычно внешним), часто называемым интервенцией, применяется специальный класс моделей, в свойства которых закладывается один из типов интервенции (устойчивое скачкообразное, устойчивое посте пенное, скачкообразное временное);

при наличии более или менее регулярных колебаний относительно тренда с неизвестным в начале исследования периодом используются гармонические модели или модели авто регрессии скользящего среднего.

4. Информационное обеспечение системного анализа, систем управления и принятия решений. Информационная безопасность. использование мировых информационных систем

.1 Общие понятия информационных систем

Важность современных информационно-телекоммуникационных систем для аналитической работы, систем управления и принятия решений трудно переоценить.

Информационная система - инструмент, не имеющий собственного разума, она не принимает решений, а только поддерживает их принятие. Человек-пользователь всегда остается внешним по отношению к ней. Он общается с компьютером через посредников, которыми являются программы - активные компоненты компьютерных систем. И именно через них человек видит пассивные компоненты компьютерного мира - данные.

Достоверность информации, а значит и принятых на ее основе решений и сделанных выводов, напрямую зависит от свойств компьютерной системы, а она не всегда подконтрольна и дружественна пользователю, а может быть даже враждебна ему. Отсюда возникает проблема обеспечения информационной безопасности.

Взаимодействие компьютерных систем частично подчинено социальным законам: в их деятельность вмешивается конкуренция и противостояние различных сил - от отдельных индивидуумов до специальных служб. Таким образом, «компьютерный помощник системного аналитика», точно так же как «наблюдатель-частица» в квантовой механике, начинает существенно влиять на ход эксперимента. Аналитик видит «мир данных» глазами компьютерной системы, и в первую очередь необходимо, чтобы этот «взгляд» оставлял информацию достоверной, не искажал получаемые данные. Это первая задача обеспечения информационной безопасности системных исследований, предназначенных для принятия адекватных управленческих решений.

Результаты анализа, прогнозирования и принятия решений становятся ценным нематериальным ресурсом, который представляет значительный интерес для конкурентов. Отсюда вторая задача - защитить результаты проделанной работы, надежно сохранить их, своевременно передать заинтересованным лицами и руководителям, принимающим решения, в защищенном виде, который предусматривает защиту подлинности, авторства и обеспечение конфиденциальности данных.

Для анализа поставленных проблем ниже рассмотрим модели компьютерных систем, их свойства, принципы обеспечения надежности и безопасности и типовые архитектуры защищенных систем, предназначенных для поддержки системно-структурных исследований. Здесь и далее под архитектурой будем понимать структуру компьютерной системы с выделением ее компонентов, элементов и связей между ними. Связи между элементами являются системообразующими, а сама архитектура часто представляется в виде изображения или схемы.

Сформулируем важнейшие свойства субъектов, которые также относятся к числу системообразующих компонентов компьютерной системы. Самое главное из них состоит в том, что пользователь-аналитик воспринимает объекты и получает информацию только через субъекты, которыми он управляет и которые отображают информацию, относящуюся к окружающему миру.

На практике пользователь (под которым мы в первую очередь понимаем системного аналитика) сообщает компьютерной системе свои запросы, используя такие инструменты управления, как клавиатура, «мышь», джойстик, сенсорный экран, электронное стило, которые являются внешним оборудованием компьютера и передают информацию субъектам нижнего уровня, обслуживающим эти устройства и также передающим информацию далее, субъектам или программным модулям операционной системы, обеспечивающим функционирование компьютера в целом. Отличие терминов «программа» и «программный модуль» состоит в том, что программа является системной целостностью более высокого порядка, чем программный модуль, а программный модуль является подсистемой, обладающей в рамках программы особой целостностью.

Подчеркнем отличие понятия «субъекта компьютерной системы» от «человека-пользователя» следующим определением. Пользователь - лицо (физическое лицо), аутентифицируемое некоторой информацией и управляющее субъектом компьютерной системы через органы управления компьютером. Пользователь КС является, таким образом, внешним фактором, управляющим состоянием субъектов.

Источник информации в современном понимании -это данные КС, локализованные в одном или нескольких объектах. Источник информации может обладать следующими свойствами:

Авторство - источник информации может иметь автора (реального или вымышленного), а также быть анонимным, не имеющим автора. Автор информации может быть установлен по прямым или косвенным признакам.

Стабильность или нестабильность - источник информации может не изменяться во времени или быть подверженным изменениям. Свойство стабильности весьма важно для работы аналитика. Для нестабильных источников необходимо постоянное обращение к ним, если они содержат необходимую аналитику информацию. Кроме того, при поиске в компьютерных сетях часто приходится иметь дело с информацией, хранящейся во временной памяти (так называемом кеше) поисковых систем (об этом более подробно ниже).

Дополняемость - это свойство относится к нестабильным источникам информации и означает, что источник информации пополнятся новыми сведениями с течением времени. Если найденный аналитиком источник является дополняемым, то следует осуществлять его постоянный мониторинг с целью обнаружение необходимых новых сведений.

Структурированность - это свойство означает, что источник имеет некоторую формализованную внутреннюю структуру - делится на элементы, обладающие тождественной конструкцией или организацией. Наиболее ярким примером структурированного источника являются базы данных, про которые мы поговорим ниже. Структурированные источники позволяют аналитику сравнительно легко автоматизировать поиск, анализ и сортировку необходимой информации.

Целостность (внутренняя или системная) - означает, что некоторая часть объекта, являющегося источником информации, либо весь объект неизменен, и этот факт может быть проверен путем выполнения некоторых детерминированных процедур, называемых контролем целостности или процедурами контроля целостности. Обычно целостность фиксируется и проверяется с использованием механизмов электронной цифровой подписи. О ней мы поговорим в главе, посвященной вопросам безопасности.

Достоверность - источник может содержать достоверную или недостоверную информацию. Свойство «достоверности» является внешним по отношению к источнику, поскольку критерий различения достоверного и недостоверного задается экспертом. Субъектами компьютерной системы достоверность информации может быть проверена опять же с помощью внешнего критерия достоверности, использующего другие свойства источника, например, структурированности.

Доступность - источник может быть доступен для субъекта, управляемого аналитиком, либо быть доступным для пользователя при соблюдении некоторых условий (например, если аналитик использует коммерческие информационные ресурсы, доступ к которым требует оплаты). Недоступность источника может быть вызвана действиями естественных или искусственных враждебных сил, например, необходимый для работы сайт или ресурс может быть заблокирован конкурентами или засекречен создателями сайта, и доступ к нему требует знания специального пароля.

Изменение свойств источника информации вопреки намерениям его авторов называется атакой или злоумышленным воздействием. Как мы выяснили, любое воздействие на компьютерные системы может быть выполнено субъектом, действующим автономно (вирус) или управляемым человеком. Такой субъект (или управляющий им человек) называется злоумышленником или нарушителем.

Профессиональным аналитикам часто приходится изучать крайне сложные процессы и события, которые сами выступают в виде сложных иерархических полиструктурных систем. Естественно, что без помощи современных компьютерных технологий и информационных систем в современном сетевом мире высококачественное аналитическое исследование выполнить просто невозможно. При этом нужно учесть, что далеко не все системные аналитики свободно владеют основными понятиями, с помощью которых формулируются задачи, решаемые на основе использования компьютерных систем. Кроме того, системные аналитики иногда сталкиваются с задачами, решение которых требует участия профессиональных разработчиков и программистов, перед которыми тоже нужно уметь правильно ставить задачу.

Обратимся теперь к базам данных. База данных (БД) в общем смысле - структурированный источник информации, объект КС, обладающий определенными свойствами. В рамках теории БД взаимосвязанные данные, содержащие сведения о хозяйственной или иной деятельности любого предприятия, называются информационной системой (ИС). Таким образом, ИС есть объектная компонента КС, содержащая информацию и знания. Совокупность нескольких баз данных образует информационное хранилище.

Содержащиеся в ИС данные должны быть доступны, чтобы предоставлять достоверную информацию в определенное время конкретному лицу в определенном месте и с минимальными затратами. Информация, хранящаяся в БД, должна удовлетворять следующим требованиям:

непротиворечивости;

не избыточности;

целостности;

полноты.

Эти формулировки нуждаются в некоторых пояснениях, помогающих системному аналитику использовать имеющиеся в его распоряжении БД и ИС или «заказать» специалисту по созданию БД, какие таблицы должны быть построены, какие они должны содержать индексы и ключи. «Один к одному» - каждая запись одной таблицы соответствует одной записи в другой таблице, а связь между таблицами осуществляется по совпадающему полю, например, «Личный №». Отношение «один к одному» целесообразно использовать, если часть данных используется нечасто. Использование данного отношения позволит увеличить скорость работы с БД. «Один ко многим» - каждой записи в одной таблице соответствует несколько записей в другой таблице. Например, одному сотруднику может соответствовать несколько выполненных работ. Отношение «один ко многим» используется очень часто и поддерживается всеми СУБД. «Многие к одному» - нескольким записям в одной таблице соответствует одна запись в другой таблице. Отношение «многие к одному» аналогично отношению «один ко многим». Тип отношения зависит от вашей точки зрения. Например, если вы будете рассматривать отношение между выполненной работой и сотрудниками, то получите отношение «многие к одному». «Многие ко многими - нескольким записям в одной таблице соответствует несколько записей в другой таблице. Например, между таблицами «Поставки товаров» и «Заказанные товары» существует отношение «многие ко многим», т.к. на каждый товар может быть более одного заказа или каждый поставляемый товар может производиться более чем одним производителем.

Системный аналитик, хорошо ориентирующийся в различных БД и СУБД, должен знать и уметь пользоваться различными моделями данных. В настоящее время распространены 3 модели данных:

иерархическая;

сетевая;

реляционная.

Иерархическая модель данных строится по принципу иерархии типов объектов, т.е. один тип объекта является главным, а остальные - подчиненными. Между главными и подчиненными объектами устанавливается отношение «один ко многим». Для каждого подчиненного типа объекта может быть только один вышестоящий (исходный) тип объекта. Для сетевой модели данных понятие главного (исходного) и подчиненного объекта несколько расширено. Любой объект может быть главным и подчиненным. Каждый объект может участвовать в любом числе взаимодействий. В реляционной модели объекты и взаимодействия между ними представляются с помощью рассмотренных выше таблиц. Каждая таблица должна иметь первичный ключ - поле или комбинацию полей, который однозначно идентифицирует каждую строку таблицы. Реляционная модель данных является наиболее простой и популярной.

.2 Информационно-аналитическая работа в глобальных мировых сетях

При проведении системных исследований в открытых сетях и общедоступных массивах информации обычно выделяют три рабочие фазы.

Первая из них - подготовительная, включающая в свою очередь два этапа: декомпозицию запроса и определение необходимых для поиска средств. Декомпозиция запроса - это выделение конструкций, для которых возможен результативный поиск, а определение необходимых средств - это выбор программных ресурсов (обычно поисковых машин), которые позволят найти содержательные ссылки для выделенных конструкций. Вопросы декомпозиции и выбора средств мы подробно поясним ниже на конкретных примерах.

Вторая фаза - собственно поиск, третья - обработка результатов поиска. Обработка результатов поиска включает в первую очередь оценку его полноты, адекватность полученной информации сформулированному первичному запросу и анализ ее достоверности.

Фазы поиска с первой по третью могут выполняться несколько раз для получения достоверных и полных результатов. На практике к трем рассмотренным фазам необходимо прибавить еще четвертую фазу - подготовка заключения аналитика и передача его лицам, заказавшим поисковые работы и принимающим решения на основе полученных результатов.

Контроль полноты охвата ресурсов является необходимым требованием, так как системный аналитик не может подменять поиск и систематизацию полной информации установкой на поиск «хотя бы чего-нибудь», так как даже в малой частице пропущенной информации могут содержаться сведения, способные радикально повлиять на весь ход и выводы заказанного системного анализа.

Полномасштабный сбор информации в Интернете по какому-либо вопросу во многих случаях выводит аналитика за пределы широко освоенного Web-пространства в область малодоступных баз данных, региональных телеконференций и даже персональных дневников, размещенных в сети. Знание всех основных существующих на сегодняшний день типов ресурсов Сети, понимание технической и тематической специфики их информационного наполнения и особенностей доступа становится необходимым условием успешного планирования и проведения поисковых работ.

Контроль достоверности информации, полученной из Сети в результате поиска, разумеется, может производиться разными средствами. Традиционными способами проверки являются: локализация источников информации, альтернативных данному; сверка фактического материала, установление частоты использования одного источника другими; выяснение статуса документа и рейтинга узла, на котором он находится средствами поисковых систем, получение информации о компетентности и статусе автора материала с помощью специальных поисковых сервисов; анализ отдельных элементов организации узла с целью оценки квалификации поддерживающих его специалистов.

Скорость проведения поиска в Сети. Если не принимать во внимание технические характеристики подключения пользователя, то скорость проведения поиска зависит, в основном, от двух факторов. Это грамотное планирование поисковой процедуры и навыки работы с ресурсом выбранного типа. Под составлением плана поисковых работ понимается, как мы говорили выше, декомпозиция запроса и определение ключевых для поиска средств. При этом необходим выбор поисковых сервисов и инструментов, отвечающих специфике задачи и, что крайне важно, последовательности их применения в зависимости от ожидаемой результативности.

Для решения проблемы поиска информации в Интернете существует целый ряд поисковых систем. Их основная задача - давать ответы на вопросы пользователей. Поисковые системы можно условно разделить на два класса. Первый - это автоматические роботы-индексаторы, т.е. в нашей терминологии - субъекты КС, которые без участия человека постоянно сканируют информационное пространство Интернета и индексируют (т.е. устанавливают связи между понятиями и содержанием страниц) почти все, что им попадется. Результаты своей работы они заносят в базу данных, из которой потом извлекается ответ на запрос пользователя. Такие системы должны постоянно «передвигаться» по Интернету: искать новые документы и обновлять старые. Для этого они подключены к Сети через мощные каналы связи.

Второй класс - тематические каталоги, которые с самого начала были созданы не для того, чтобы собрать под свою крышу абсолютно все. В каталогах вся информация рассортирована по темам, причем в них содержится информация, обработанная человеком. Это означает, что по каждому ресурсу Интернета (страница, документ, сайт, сервер) составляется краткая справка: содержание, ссылки на другие ресурсы, автор, фирма и т.п. Ценность информации в каталогах значительно выше, чем в автоматических индексах, но, к сожалению, ее и значительно меньше. Стоит заметить, что многие каталоги не бесплатны, особенно это касается тех, которые содержат коммерческую информацию. Вот несколько рекомендаций по практическому нахождению информации с помощью поисковых систем:

необходимо иметь в виду, что ответы на один и тот же вопрос в различных поисковых системах не совпадают, поэтому для получения полного ответа на свой вопрос надо провести поиск с помощью нескольких поисковых систем;

при первом ознакомлении с интересующей темой лучше всего начинать с тематических каталогов.

Для плодотворной работы системного аналитика необходимо создание компьютерного инструментария. В первую очередь необходимо понять цель и рамки проведения ССИ и выбрать для них соответствующие ресурсы. Далее, необходимо определить, какого рода информация будет анализироваться, обрабатываться и храниться, и выбрать необходимый набор аппаратных и программных средств для реализации поставленных задач.

Первоначально, исходя из назначения аналитической КС, определяются существенно важные элементы, связанные с ее архитектурой, с распределенностью КС, с составом аппаратных компонент, с составом и свойствами «программного наполнения» (в первую очередь свойствами операционных сред КС). Выше мы приводили обобщенную пятизвенную архитектуру аналитической КС. В целом ее можно брать за основу при проектировании, делая необходимые уточнения в конкретных случаях. Например, если аналитическая КС замкнута внутри корпорации и не допускает работу удаленных аналитиков, то звено внешних пользователей не нужно реализовывать, что удешевляет стоимость системы и упрощает реализацию функций безопасности для КС в целом.

Далее формулируется политика безопасности, реализуемая в КС (состоящая, как было указано, в выборе критерия различения потоков легального и несанкционированного доступа). Затем политика безопасности подвергается коррекции, учитывающей распределенность компьютерной системы. Уточненная политика безопасности подвергается содержательному анализу с целью определения ее адекватности целевой функции защищаемой аналитической КС. Надо учитывать, что в современных операционных средах уже существуют мониторы безопасности объектов и мониторы безопасности субъектов, а также криптографические системы, реализующие описанные выше методы защиты объектов. Эти средства называют штатными средствами безопасности операционных сред.

Следующей стадией является соотнесение скорректированной политики безопасности с возможностями, реализуемыми штатными средствами операционных сред КС. В результате может возникнуть необходимость приобретения или разработки дополнительных средств безопасности, а возможно, все проблемы безопасности будут решены с использованием штатных средств безопасности операционных сред. Важным вопросом является использование криптографических средств, где в первую очередь необходимо ориентироваться на национальные криптографические средства, одобренные и сертифицированные уполномоченными государственными органами.

Необходимо также сделать выводы о субъектном наполнении КС - проанализировать используемые в КС программы и определить их разумный минимум для решения поставленных перед аналитиками задач. Совершенно определенно нельзя допускать одновременной работы практических аналитиков и программистов-разработчиков в одном локальном сегменте КС. Это связано с тем, что программисты работают с нестационарными субъектами и, как правило, нарушают корректность используемого программного обеспечения. Также все программное обеспечение, не связанное с прямой функциональностью аналитической КС, должно быть вынесено за ее рамки.

Требуется сформулировать технологию управления КС, уточнить структуры и реализовать субъекты управления, определить вопросы выработки и использования ключей для шифрования и электронной цифровой подписи, а также сформулировать необходимые организационно-технические меры безопасности. Затем, как правило, необходим этап опытной эксплуатации КС. К этому моменту КС уже содержит операционные среды, прикладное наполнение со свойствами корректности включенных субъектов и «инфраструктуру» (программы и данные) для управления защитой. Цель этапа опытной эксплуатации - убедиться в выполнении целевой функции КС и встроенных в нее защитных механизмов (т.е. решает ли защищенная КС те задачи, для которых была спроектирована).

Наконец, прикладное наполнение КС должно быть замкнуто в изолированную программную среду. При этом либо полноценно реализуется монитор безопасности субъектов, разрешающий порождение только разрешенного списка задач, либо создаются различные выделенные подсистемы (например, межсетевым экраном разделяются внутренний и внешний сегмент КС). Политика безопасности может быть гарантирована и другими способами, зависящими от архитектуры, способа применения и целевой функции конкретной КС. Например, хорошей практикой является использование систем терминального доступа, в которых программное наполнение загружается с сервера и поэтому по определению замкнуто и проверено.

Результатом работы является КС (в виде документированного проекта, стенда или макета), предназначенная для выполнения предписанных заказчиком системных исследований целевых функций, имеющая запас по производительности и надежности, в которой гарантированно выполнена заданная политика безопасности.

5. Вероятностно-статистические методы исследований

При проведении психолого-педагогических исследований важная роль отводится математическим методам моделирования процессов и обработки экспериментальных данных. К таким методам следует отнести, прежде всего, так называемые, вероятностно-статистические методы исследования. Это связано с тем, что на поведение как отдельного человека в процессе его деятельности, так и человека в коллективе существенное влияние оказывает множество случайных факторов. Случайность не позволяет описывать явления в рамках детерминированных моделей, т. к. проявляется, как недостаточная регулярность в массовых явлениях и, следовательно, не дает возможность с достоверностью предсказывать наступление определенных событий. Однако при изучении таких явлений обнаруживаются определенные закономерности. Нерегулярность, свойственная случайным событиям, при большом количестве испытаний, как правило, компенсируется появлением статистической закономерности, стабилизацией частот наступлений случайных событий. Следовательно, данные случайные события имеют определенную вероятность. Существуют два принципиально различающихся вероятностно-статистических метода психолого-педагогических исследований: классический и неклассический. Проведем сравнительный анализ этих методов.

Классический вероятностно-статистический метод. В основе классического вероятностно-статистического метода исследования лежат теория вероятностей и математическая статистика. Данный метод применяется при изучении массовых явлений случайного характера, он включает несколько этапов, основные из которых следующие.

. Построение вероятностной модели реальности, исходя из анализа статистических данных (определение закона распределения случайной величины). Естественно, что закономерности массовых случайных явлений выражаются тем более отчетливо, чем больше объем статистического материала. Выборочные данные, полученные при проведении эксперимента, всегда ограничены и носят, строго говоря, случайный характер. В связи с этим важная роль отводится обобщению закономерностей, полученных на выборке, и распространению их на всю генеральную совокупность объектов. С целью решения этой задачи принимается определенная гипотеза о характере статистической закономерности, которая проявляется в исследуемом явлении, например, гипотеза о том, что исследуемое явление подчиняется закону нормального распределения. Такая гипотеза носит название нулевой гипотезы, которая может оказаться ошибочной, поэтому наряду с нулевой гипотезой еще выдвигается и альтернативная или конкурирующая гипотеза. Проверка того насколько полученные экспериментальные данные соответствуют той или иной статистической гипотезе осуществляется с помощью так называемых непараметрических статистических критериев или критериев согласия. В настоящее время широко используются критерии согласия Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат и др. [3]. Основная идея этих критериев состоит в измерении расстояния между функцией эмпирического распределения и функцией полностью известного теоретического распределения. Методология проверки статистической гипотезы строго разработана и изложена в большом количестве работ по математической статистике.

. Проведение необходимых расчетов математическими средствами в рамках вероятностной модели. В соответствии с установленной вероятностной моделью явления проводятся вычисления характеристических параметров, например, таких как математическое ожидание или среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение, мода, медиана, показатель асимметрии и др.

. Интерпретация вероятностно-статистических выводов применительно к реальной ситуации.

В настоящее время классический вероятностно-статистический метод хорошо разработан и широко используется при проведении исследований в различных областях естественных, технических и общественных наук. Подробное описание сути данного метода и его применения к решению конкретных задач можно найти в большом количестве литературных источников, например в [1, 3].

Неклассический вероятностно-статистический метод. Неклассический вероятно-статистический метод исследований отличается от классического тем, что он применяется не только к массовым, но и к отдельным событиям, имеющим принципиально случайный характер. Данный метод может быть эффективно использован при анализе поведения индивида в процессе выполнения той или иной деятельности, например, в процессе усвоения знаний учащимся [4]. Особенности неклассического вероятностно-статистического метода психолого-педагогических исследований рассмотрим на примере поведения учащихся в процессе усвоения знаний.

Впервые вероятностно-статистическая модель поведения учащихся в процессе усвоения знаний была предложена в работе [5]. Дальнейшее развитие этой модели было сделано в работе [6]. Учение как вид деятельности, цель которого приобретение человеком знаний, умений и навыков, зависит от уровня развития сознания учащегося. В структуру сознания входят такие познавательные процессы, как ощущение, восприятие, память, мышление, воображение. Анализ этих процессов [6, 9] показывает, что им присущи элементы случайности, обусловленные случайным характером психического и соматического состояний индивида, а также физиологическим, психологическим и информационным шумами при работе головного мозга. Последнее привело при описании процессов мышления к отказу от использования модели детерминистской динамической системы в пользу модели случайной динамической системы [10]. Это означает, что детерминизм сознания реализуется через случайность. Отсюда можно заключить, что знания человека, являющиеся фактически продуктом сознания, также имеют случайный характер, и, следовательно, для описания поведения каждого отдельного учащегося в процессе усвоения знаний может быть использован вероятностно-статистический метод.

В соответствии с этим методом учащийся идентифицируется функцией распределения (плотностью вероятности), определяющей вероятность нахождения его в единичной области информационного пространства. В процессе обучения функция распределения, с которой идентифицируется учащийся, эволюционируя, движется в информационном пространстве. Каждый учащийся обладает индивидуальными свойствами и допускается независимая локализация (пространственная и кинематическая) индивидов друг относительно друга.

На основе закона сохранения вероятности записывается система дифференциальных уравнений, представляющих собой уравнения непрерывности, которые связывают изменение плотности вероятности за единицу времени в фазовом пространстве (пространстве координат, скоростей и ускорений различных порядков) с дивергенцией потока плотности вероятности в рассматриваемом фазовом пространстве. В [4] проведен анализ аналитических решений ряда уравнений непрерывности (функций распределения), характеризующих поведение отдельных учащихся в процессе обучения.

При проведении экспериментальных исследований поведения учащихся в процессе усвоения знаний используется вероятностно-статистическое шкалирование [7], в соответствии с которым шкала измерений представляет собой упорядоченную систему <A; Ly, F, G; f, M>, где A - некоторое вполне упорядоченное множество объектов (индивидов), обладающих интересующими нас признаками (эмпирическая система с отношениями); Ly - функциональное пространство (пространство функций распределения) с отношениями; F - операция гомоморфного отображения A в подсистему Ly; G - группа допустимых преобразований; f - операция отображения функций распределения из подсистемы Ly на числовые системы с отношениями n-мерного пространства M. Вероятностно-статистическое шкалирование применяется для нахождения и обработки экспериментальных функций распределения и включает три этапа.

. Отображение функций распределения на числовое пространство. С этой целью проводится расчет моментов индивидуальных функций распределения. На практике, как правило, достаточно ограничиться определением моментов первого порядка (математического ожидания), второго порядка (дисперсии) и третьего порядка, характеризующего асимметрию функции распределения.

. Ранжирование учащихся по уровню знаний на основе сравнения моментов различных порядков их индивидуальных функций распределения.

Рис. 1. Типичный вид индивидуальных функций распределения студентов, получивших на экзамене по общей физике различные оценки [7]: 1 - традиционная оценка «2»; 2 - традиционная оценка «3»; 3 - традиционная оценка «4»; 4 - традиционная оценка «5»

На основе аддитивности индивидуальных функций распределения в [8] найдены экспериментальные функции распределения для потока студентов (рис. 2).

Рис. 2. Эволюция полной функции распределения потока студентов, аппроксимированной гладкими линиями [8]: 1 - после первого курса; 2 - после второго курса; 3 - после третьего курса; 4 - после четвертого курса; 5 - после пятого курса

Анализ данных, представленных на рис. 2, показывает, что по мере продвижения в информационном пространстве функции распределения расплываются. Это происходит вследствие того, что математические ожидания функций распределения индивидов движутся с разными скоростями, а сами функции расплываются из-за дисперсии. Дальнейший анализ данных функций распределения может быть проведен в рамках классического вероятностно-статистического метода.

Обсуждение результатов. Анализ классического и неклассического вероятностно-статистических методов психолого-педагогических исследований показал, что между ними имеется существенное отличие. Оно, как это можно понять из сказанного выше, заключается в том, что классический метод применим лишь к анализу массовых событий, а неклассический метод применим как к анализу массовых, так и одиночных событий. В связи с этим классический метод может быть условно назван массовым вероятностно-статистическим методом (МВСМ), а неклассический метод - индивидуальным вероятностно-статистическим методом (ИВСМ). В 4] показано, что ни один из классических методов оценки знаний учащихся в рамках вероятностно-статистической модели индивида не может быть применен для этих целей.

Отличительные особенности методов МВСМ и ИВСМ рассмотрим на примере измерения полноты знаний учащихся. С этой целью проведем мысленный эксперимент. Предположим, что имеется большое количество абсолютно одинаковых по психическим и физическим характеристикам учащихся, имеющих одинаковую предысторию, и пусть они, не взаимодействуя друг с другом, одновременно участвуют в одном и том же познавательном процессе, испытывая абсолютно одинаковое строго детерминированное воздействие. Тогда в соответствии с классическими представлениями об объектах измерения все учащиеся должны были бы получить одинаковые оценки полноты знаний с любой заданной точностью измерений. Однако в реальности при достаточно большой точности измерений оценки полноты знаний учащихся будут различаться [7]. Объяснить такой результат измерений в рамках МВСМ не представляется возможным, т. к. исходно предполагается, что воздействие на абсолютно одинаковых невзаимодействующих между собой учащихся имеет строго детерминированный характер. Классический вероятностно-статистический метод не учитывает того, что детерминизм процесса познания реализуется через случайность, внутренне присущую каждому познающему окружающий мир индивиду.

Случайный характер поведения учащегося в процессе усвоения знаний учитывает ИВСМ. Применение индивидуального вероятностно-статистического метода для анализа поведения рассматриваемого идеализированного коллектива учащихся показало бы, что указать точно положение каждого учащегося в информационном пространстве нельзя, можно лишь говорить вероятности нахождения его в той или иной области информационного пространства. Фактически каждый учащийся идентифицируется индивидуальной функцией распределения, причем ее параметры, такие как математическое ожидание, дисперсия и др., индивидуальны для каждого учащегося. Это означает, что индивидуальные функции распределения будут находиться в разных областях информационного пространства. Причина такого поведения учащихся заключается в случайном характере процесса познания.

Однако в ряде случаев результаты исследований, добытые в рамках МВСМ, могут быть интерпретированы и в рамках ИВСМ. Предположим, что преподаватель при оценке знаний учащегося использует пятибалльную шкалу измерений. В этом случае погрешность в оценке знаний составляет ±0,5 балла. Следовательно, когда учащемуся выставляется оценка, например, 4 балла, это означает, что его знания находятся в промежутке от 3,5 баллов до 4,5 баллов. Фактически положение индивида в информационном пространстве в данном случае определяется прямоугольной функцией распределения, ширина которой равна погрешности измерения ±0,5 балла, а оценка является математическим ожиданием. Эта погрешность настолько большая, что не позволяет наблюдать истинный вид функции распределения. Однако, несмотря на столь грубую аппроксимацию функции распределения, изучение ее эволюции позволяет получить важную информацию, как о поведении отдельного индивида, так и коллектива учащихся в целом [4].

На результат измерения полноты знаний учащегося непосредственно или опосредовано влияет сознание преподавателя (измерителя), которому также свойственна случайность. В процессе педагогических измерений фактически имеет место взаимодействие двух случайных динамических систем, идентифицирующих поведение учащегося и преподавателя в данном процессе. В [8] рассмотрено взаимодействие студенческой подсистемы с профессорско-преподавательской подсистемой и показано, что скорость движения математического ожидания индивидуальных функций распределения студентов в информационном пространстве пропорциональна функции воздействия профессорско-преподавательского коллектива и обратно пропорциональна функции инертности, характеризующей неподатливость изменению положения математического ожидания в пространстве (аналог закона Аристотеля в механике).

В настоящее время, несмотря на значительные достижения в разработке теоретических и практических основ измерений при проведении психолого-педагогических исследований, проблема измерений в целом еще далека от решения. Это связано, прежде всего, с тем, что до сих пор не имеется достаточной информации о влиянии сознания на процесс измерения. Аналогичная ситуация сложилась и при решении проблемы измерений в квантовой механике. Так, в работе [2] при рассмотрении концептуальных проблем квантовой теории измерений говорится о том, что разрешить некоторые парадоксы измерений в квантовой механике «… вряд ли возможно без непосредственного включения сознания наблюдателя в теоретическое описание квантового измерения». Далее говорится, что «… непротиворечивым является предположение о том, что сознание может сделать вероятным некоторое событие, даже если по законам физики (квантовой механики) вероятность этого события мала. Сделаем важное уточнение формулировки: сознание данного наблюдателя может сделать вероятным, что он увидит это событие».

Список литературы

1. Борытко Н.М. Методология и методы психолого-педагогических исследований: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Н.М. Борытко, А.В. Моложавенко, И.А. Соловцева: под ред. Н.М. Борытко. - 2-е изд. - М.: Издательский центр «Академия», 2009. - 320 с.

2. Менский М.Б. Концепция сознания в контексте квантовой механики // Успехи физических наук. - 2005, Т. 175, № 4. - С. 413 - 435.

. Орлов А.И. Прикладная статистика: Учебник. М.: Изд-во «Экзамен», 2007. - 672 с.

. Романов В.П., Соколова Н.А. Вероятностно-статистический метод психолого-педагогических исследований. - М.: Ладомир, 2012. - 144 с.

. Романов В.П., Гордиевич Л.А., Золочевский Ю.Б. Альтернативная структура системы непрерывной подготовки высшими учебными заведениями специалистов высокой квалификации // Деп. в НИИВШ, 01.09.88, № 1389 - 88 деп.

. Романов В.П., Соколова Н.А. Вероятностно-статистическая модель учащегося // Современные проблемы науки и образования. - 2009, № 6 (Часть 3.). - С. 122-129.

. Романов В.П., Соколова Н.А. Вероятностно-статистическое шкалирование в педагогике // Современные проблемы науки и образования. - 2010, № 2. - С. 57 - 63.

. Романов В.П., Соколова Н.А. Анализ поведения учащихся в процессе обучения в высшем учебном заведении // Современные проблемы науки и образования. - 2009, № 6 (Часть 3.). - С. 130 - 135.

. Соколова Н.А. Процесс познания: детерминизм и случайность // Материалы Международной научной конференции «Наука и образование в современной России». Москва, 15-18 ноября 2010 год / Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2010, № 12. - С. 81 - 82.

. Хренников А.Ю. Моделирование процессов мышления в радических системах координат. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 296 с.