Специфіка кількісних методів в умовах інформатизації суспільства

Маючи глибокі  відмінності, філософська категорія «кількість» і поняття кількості в дедуктивних науках перебувають у постійному зв'язку, взаємозалежності. Як зазначає О.І. Кедровський, «об'єкт математики — кількість — входить в об'єкт філософії як одна з протилежностей фундаментальної суперечності розвитку — «якість»-«кількість» [7]. Філософська категорія кількості ніби виконує роль «сторожа» для конкретних понять кількості в дедуктивних науках, не дозволяючи їм відірватися від реальної дійсності, спонукаючи постійно враховувати матеріальний, змістовний фактор.

У свою чергу, конкретні поняття кількості  сприяють більш повному розкриттю змісту та виявленню методологічної функції філософської категорії «кількість». Та філософська категорія завжди за змістом та обсягом більш глибока, ніж будь-яке конкретне поняття дедуктивних наук чи вся їх сукупність, оскільки вона відображає загальне та єдине у речах і явищах, характеризуючи їх з точки зору лише відносної індеферентності до конкретного змісту та якісної природи досліджуваних об'єктів. Конкретні ж прояви кількості в дедуктивних науках являють собою абстрактні структури. Останні лише конкретизують зміст філософської категорії «кількість» у відповідному кількісному аналізі конкретних предметів та явищ [6].

Реалізуючи  методологічну функцію у процесі  формування та розвитку відповідних понять дедуктивних наук, категорія кількості перебуває у зв'язку з іншими категоріями діалектики. Стаючи теорією діалектичного методу, філософська категоріальна система виражає діяльнісний підхід та практичну спрямованість філософського знання. Та на цьому методологічна функція категорій не завершується. Виконуючи роль всезагального методу пізнання та перетворення світу, вони виступають також ядром формування відповідних методів конкретних наук.

На зв'язок кількості та якості звертав увагу і А.М.Колмогоров, вважаючи, що якщо кожен новий крок дослідження зв'язаний із залученням до розгляду якісно нових сторін явищ, то математичний метод відступає на задній план; у цьому випадку діалектичний аналіз всієї конкретності явища може бути лише затемнений математичною схематизацією. Подібну позицію щодо беззастережного використання математичних методів, і зокрема машинного експерименту, висловлюють і американські вчені X. та Ст. Дрейфуси. Вони писали, що комп'ютер може розв'язувати деякий клас проблем, але не всі. «Множина взаємозв'язаних фактів,— пишуть вони,— здатна конституювати деякий всесвіт, подібний до фізичного Всесвіту, але вона не конституює світу. Світ, наприклад, світ бізнесу, світ театру чи світ фізиків, — це організований масив об'єктів, цілей, умінь і практик, на основі яких отримує свій сенс чи стає осмисленою людська діяльність» [3].

Проведення  математичного експерименту з моделями, які описують соціальні явища, має  свої особливості, зв'язані з обмеженістю застосування чисто кількісних методів у надзвичайно складних соціальних дослідженнях. Частіше всього політологи і соціологи застосовують математичні моделі для певного прогнозування деяких соціальних подій ї їх можливих наслідків і стикаються з цілою низкою труднощів, на які вказують С.Б.Кримський, В.С.Пилипенко і Ю.В.Салюк. На перше місце вони ставлять високий ступінь складності природи об'єктів соціального прогнозування, який ускладнює можливість використання моделювання і інших математичних методів. Інша трудність зв'язана з особливим значенням у соціальних прогнозах експертних оцінок, оскільки недостатність математичних методів доводиться компенсувати методами опитувань експертів, які є спеціалістами у тій чи іншій соціальній сфері.

Результати комплексного застосування кількісних і якісних методів у соціальному прогнозуванні мають досить умовний, імовірнісний характер, про що свідчать, наприклад, розходження соціальних прогнозів перед будь-якими виборами і реальних результатів після них.

Оскільки  кількісні відношення і просторові форми притаманні всім формам руху матерії, у тому числі і соціальній, доцільність запровадження кількісних методів в інших науках та практиці не викликає заперечень. А тому математика і інші дедуктивні науки озброюють всі галузі знань і людської предметної діяльності єдиною системою методів кількісного аналізу. Але це не означає всезагальності кількісних методів, адже вимоги до того чи іншого методу пізнання «диктуються можливостями його практичного використання», оскільки кількісні методи адекватно описують певні явища лише за умови, що вони враховують якісну специфіку цих явищ. Можна зробити припущення, що фундаментальні та прикладні кількісні методи стосовно чуттєво-предметної діяльності людей відіграють роль засобу заглиблення у сутність основних законів соціальної форми руху матерії. Тобто кількісні методи навіть у чисто практичній діяльності в сучасних умовах перетворюються з допоміжних засобів, які обслуговують ті чи інші сфери, у рівноправні, а то й провідні методи дослідження.

У цьому зв'язку примітне висловлювання А.Ейнштейна: «Я переконаний, що чисто математичні побудови дозволять знайти ті поняття та закономірні зв'язки між ними, які дають ключ до розуміння явищ природи. Придатні математичні поняття можуть бути підказані досвідом, але у жодному випадку не можуть бути виведені з нього. Досвід залишається, природно, єдиним критерієм придатності деякої математичної побудови для фізики. Але власне творчі засади відносяться до математики». Проте далеко не всі методи «чистої» математики стають фундаментальними та прикладними, тобто застосовуються в інших науках і практиці. У тому й полягає визначальна роль дедуктивних наук стосовно інших, які піддаються формалізації, комп'ютеризації, що істинність їхніх теорій та методів перевіряється практикою [3, 4,].

 

3. Місце комплексних  методів в інформатизації суспільства

Кількісні методи займають чинне місце  у інформатизованному суспільстві. Завдяки тому , що складні моделі, являють собою тисячі рівнянь, які вирішуються тільки за допомогою застосування потужних ЕОМ, то цей факт, без сумніву, призводить до значного розвитку комп’ютерізації, та розробки нових більш складних математичних апаратів роз’вязку. Дотогож сладні моделі несуть в собі більш повну інформацію про об’єкт, що розширює уявлення суспільства та сприяє його інформатизації [13].

Опредметнення абстрактних кількісних методів сприяє прискоренню темпів інформатизації, кібернетизації, комп'ютеризації різних сфер суспільного життя, особливо ж економіки.

Одним з головних засобів  проведення кількісного експерименту є система сучасних чисельних методів та могутньої обчислювальної техніки. Без цих прикладних засобів опредметнення фундаментальних кількісних методів було б утрудненим, а то й просто неможливим. Тут характерною рисою аналізу математичних моделей є те, що ЕОМ обчислює величини, які задаються моделлю для відповідного моменту часу. Потім обчислюються значення цих величин для наступного моменту часу і т. д. В результаті такого циклу розрахунків ЕОМ дозволяє досліднику «спостерігати» певну траєкторію розвитку явища, описуваного математичною моделлю високої складності. Діалог дозволяє швидко вносити зміни в модель, перевіряти різні варіанти гіпотез, а також поєднати можливості ЕОМ швидко виконувати точні обчислення з досвідом та інтуїцією дослідника.

О.В.Бондаренко зазначає, що широке застосування комп'ютерних засобів підтвердило, що ні швидка дія ЕОМ, ні їхня сучасна архітектура не є панацеєю для вивчення, наприклад, нелінійних процесів. Необхідні нові поняття, підходи до інформаційної репрезентації реальних фізичних процесів. Певні надії, які покладаються на синергетику, теж не можна вважати цілком достатніми, оскільки практично ще немає закінчених теоретичних результатів досліджень нелінійних процесів. Як правило, при виборі тих чи інших нелінійних рівнянь для вивчення останніх дослідники діють навпомацки, розглядаючи величезну кількість таких рівнянь, які б могли слугувати моделлю відповідного процесу.

Відмінною рисою  застосування прикладних чисельних методів під час математичного експерименту є те, що вони, будучи наближеними, дозволяють отримати результат з будь-яким ступенем точності. За допомогою чисельних методів результат одержується не абсолютно точний, а наближений, оскільки «загальним для всіх чисельних (кількісних) методів є зведення математичної задачі до скінченовимірної», а також в силу того, що вхідні дані вихідної задачі завжди задаються з деякою похибкою. Окрім цього, самі чисельні методи містять у собі певну похибку. Проте ці моменти суттєво не впливають на розв'язання практичних задач, оскільки на практиці, як правило, не вимагається абсолютна точність обчислень, як скажімо, у сфері «чистої» математики.

Не лише ЕОМ  та чисельні методи сприяють широкому впровадженню методу математичного експерименту. Сам цей метод у процесі досліджень отримує подальший розвиток, конкретизацію, обгрунтування тих чи інших його етапів і т. п. Це здійснює, у свою чергу, благотворний вплив на виникнення нових чисельних та інших прикладних, а також фундаментальних кількісних методів. У цьому смислі правомірно говорити, що математичний експеримент виконує евристичну функцію не тільки стосовно тих наук, у яких він використовується, але й стосовно розвитку самої математики. Тут доречно навести приклад того, як під час дослідження розподілу температур у магнітогідродинамічних генераторах за допомогою математичного експерименту у 1968 році було відкрите нове явище — виникнення високоелектропровідного шару, названого струмовим шаром, яке не могло бути відкрите шляхом натурального експерименту в силу неможливості створення значних магнітних полів, великих швидкостей протікання тощо.

Універсальність, синтетична функція методу математичного експерименту посилюють його гносеологічний статус тим, що за його участі відбувається зближення предметів дослідження різних наук, оскільки, як зазначалося вище, науковий метод не тільки похідний від предмета, але й становить відносно самостійний елемент науки з досить високим ступенем мобільності і тому здійснює зворотній вплив на розвиток предмета науки.

Все більш  широке застосування кількісних методів у науковому пізнанні та практичній діяльності ставить перед всією системою наук, у тім числі і перед математикою, вимогу розробляти перш за все фундаментальні методи, які забезпечують подальший прогрес науки і практики, який значною мірою обумовлений ступенем комп'ютеризації, інформатизації всіх сфер соціального життя [3, 14].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Висновки

 

Характерною рисою сьогодення є те, що обробці  за допомогою фундаментальних та прикладних кількісних методів піддаються навіть такі чисто практичні сфери як управління економікою та виробництвом, господарська, організаторська, адміністративна, досдідницька діяльність. Нині важко уявити спеціаліста будь-якої сфери життєдіяльності без сучасної комп'ютерної, іншої інформаційної техніки, яка стала невід'ємною складовою частиною культури сучасного суспільства. Ці процеси вимагають глибокого філософського аналізу, оскільки вони все більш кардинально впливають на світогляд і духовне, а не лише матеріальне, життя самої людини. Фундаментальні та прикладні методи кількісного аналізу повинні використовуватися не у відриві від методів якісного аналізу, а в єдності з ними. 1 чим краще досліджена специфіка якісних характеристик об'єктів, які піддаються аналізові, тим більший успіх гарантує застосування відповідних кількісних методів.

В рефераті детально розглянуті поняття методу, та співвіднесення кількісних і якісних методи, а також специфіка кількісних методів в інформатизації суспільства.

Написання цього реферату дозволяє автору підібрати більш  потрібний метод у досліджені пружних коливань поверхонь, які  викликані локальною динамічною перебудовою матеріалу.

Крім того, завдяки розумінню розглянутих в рефераті кількісних та якісних методів, стає можливим визначення більш якісного підходу до написання кандидатської дисертації.

 

 

 

 

 

 

 

Список літератури

1. Білуха М.Т. Методологія наукових досліджень: Підручник для вищіх навчальних закладів освіти. – Київ: АБУ, 2002. – 480 с.; с. 181-193.
2. Готт B.C., Семенюк Э.П., Урсул А.Д. Категории современной науки.— С. 122
3. Дротянко Л.Г. Фундаментальне та прикладне знання як соціокультурна та праксеологічна проблема: монографія – Київ, 1998; 324-329, 359-361, 367-370.
4. Дротянко Л.Г. Феномен фундаментального і прикладного знання (Постнекласичне дослідження) Київ: 2000; с-70-140.
5. Казютинский В.В, Коняев С.Н. и др. Международная конференция «Философия естествознания XXвека: итоги и перспективы»//Вопр. философии.— 1997, № 10.— С.139.
6. Кедровский О.И. Методологические проблемы развития математического познания.— К., 1977.— С.159.
7. Кедровский О.И. Методы построения теоретических систем знания. Диалог философа и математика.— К., 1982.— С.114.
8. Парнюк М.А. Категории «конечное» и «бесконечное» в материалистической диалектике // Конечное и бесконечное.- К., 1982.- С.98.
9. Петров Ю.А., Никифоров А.Л. Логика и методология научного познания.— М., 1982.— С.19.
10. Философская инцеклопедія Т.2-М., 1962; с483, 560.
11. Філософія: Навч. Посібник/ Під ред. І.Ф.Надольного.—К., 1997; 158-159, 203-205.
12. Яновская С.А. Количество (в математике) // Философская энциклопедия.— Т.2.— М., 1962.— С.562.
13. Сайт інституту філософії РФ www.philоsophy.ru.
14. Сайт кафедри філософії НАУ www.gmi.nau.edu.ua/kf.