Основные понятия и принципы моделирования

 

Модель называется статической, если среди параметров, участвующих в описании модели, нет временного параметра. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь «фотографию» системы, ее срез.

Модель  динамическая, если среди параметров модели есть временной параметр, т. е. она отображает систему (процессы в системе) во времени.

Модель  дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.

Модель  непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка.

Модель  имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели.

Модель  детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).

Модель  теоретико-множественная, если представима с помощью некоторых множеств и отношений принадлежности им и между ними.

Модель  логическая, если она представима предикатами, логическими функциями.

Модель  игровая, если она описывает, реализует некоторую игровую ситуацию Между участниками игры (лицами, коалициями).

Модель  алгоритмическая, если она описана некоторым алгоритмом или комплексом алгоритмов, определяющим ее функционирование, развитие. Введение такого на первый взгляд непривычного типа моделей кажется нам вполне обоснованным, так как не все модели могут быть исследованы или реализованы алгоритмически.

Модель  языковая, лингвистическая, если она представлена некоторым лингвистическим объектом, формализованной языковой системой или структурой. Иногда такие модели называют вербальными, синтаксическими и т. п.

Модель  визуальная, если она позволяет визуализировать отношения и связи моделируемой системы, особенно в динамике.

Модель  натурная, если она есть материальная копия объекта моделирования.

Модель геометрическая, графическая, если она представима  геометрическими образами и объектами.

Тип модели зависит от информационной сущности моделируемой системы, от связей и отношений  ее подсистем и элементов, а не от ее физической природы.

Границы между  моделями различных типов или  же отнесение модели к тому или  иному типу часто весьма условны. Можно говорить о различных режимах  использования моделей — имитационном, стохастическом и т. д.

 Все основные  типы моделей, возможно, за исключением  некоторых натурных — системно-информационные (инфосистемные) и информационно-логические (инфологические). В узком понимании информационная модель — это модель, описывающая, изучающая, актуализирующая информационные связи и отношения в исследуемой системе. В еще более узком понимании информационная модель — это модель, основанная на данных, структурах данных, их информационно-логическом представлении и обработке. Как широкое, так и узкое понимание информационной модели необходимы, определяются решаемой проблемой и доступными для ее решения ресурсами, в первую очередь информационно-логическими.

 

Основные  свойства любой модели:

• конечность — модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;
• упрощенность — модель отображает только существенные стороны объекта и, кроме того, должна быть проста для исследования или воспроизведения;
• приблизительность — действительность отображается моделью грубо, или приблизительно;
• адекватность моделируемой системе — модель должна успешно описывать моделируемую систему;
• наглядность, обозримость основных свойств и отношений;
• доступность и технологичность для исследования или воспроизведения;
• информативность — модель должна содержать достаточную информацию о системе (в рамках гипотез, принятых при построении модели) и давать возможность получить новую информацию;
• сохранение информации, содержавшейся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез);
• полнота — в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования;
• устойчивость — модель должна описывать и обеспечивать устойчивое поведение системы, если даже та вначале является неустойчивой;
• замкнутость — модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений.

 

1.4 Методы моделирования

Визуализация  и качественные методы моделирования

 

В отличие  от количественных методов анализа  числовой информации качественные методы предназначены для анализа информации, заданной в словесной форме. Так  как в содержательной модели информация, как правило, представлена в текстовом  виде, то именно качественные методы могут  оказать существенную помощь на всех этапах моделирования социальных процессов.

Решая слабоструктурированные, неформализованные социальные проблемы, человек просто вынужден оперировать  качественными суждениями. Однако качественное мышление также нуждается в опоре  на вспомогательные средства, которые  облегчают сложный концептуальный анализ, позволяют выявить границы  возможных действий и, главное, помогают найти перспективное направление  поиска решений.

Нельзя полагаться только на силу своего интеллекта, проигрывая проблемную ситуацию в уме. Психологи  утверждают, что кратковременная  память человека позволяет одновременно оперировать одновременно не более  чем с 7±2 факторами. Если значения этих факторов взаимосвязано изменяются, то следить за их динамикой еще  сложнее. В этой ситуации единственным выходом остается визуализация представлений  и их дальнейший анализ на качественном уровне.

На традиционные формы представления и анализа  информации во второй половине XX века все более заметное влияние оказывает  научно-технический прогресс. Появление новых информационных технологий постепенно, но все более явственно меняет привычные когнитивные навыки. В некоторых сферах заметна явная когнитивная деградация. Так, распространение калькуляторов привело к тому, что дети плохо владеют навыками устного счета. Все реже человеку требуется хорошая память, ее скоро заменит умение пользоваться компьютерными базами данных. Но в сфере визуализации имеются неограниченные возможности развития когнитивных способностей человека, опирающиеся на прогресс информационных технологий в области обработки и хранения текстовой и графической информации.

Эволюция  форм представления информации началась с наскальных рисунков первобытного человека. Затем появилось пиктографическое письмо. Простейшие карты и планы  применялись уже в третьем  тысячелетии до нашей эры. Примерно 2400-2200 годами до н.э. датируется табличка со схематичным изображением Месопотамии.

Только в  конце XVIII века появились статистические графики и диаграммы. В XX веке неоднократно поднимался вопрос о выработке международных  стандартов представления информации. Необходимость преодоления языковых барьеров привела к широкому распространению  пиктограмм (в инструкциях к бытовой  технике, компьютерных меню), a M. Маруяма уже разработал один из возможных вариантов пиктографического языка, содержащий 88 глаголов [27].

Модернизируется и наиболее распространенная форма  представления информации - текст. Все  больше нареканий вызывает его однонаправленная, повествовательная структура, свойственная линейным средствам коммуникации. Последние  годы все шире используются гипертекстовые технологии, обеспечивающие нелинейную, сетевую организацию текста, под  которой понимается наличие в  тексте большого количества взаимных ссылок (примерно, как в энциклопедических  словарях). Читатель гипертекста получает возможность работать не с одним, а с несколькими оглавлениями, по-разному структурирующими данный материал. У читателя появляется возможность  не только выбирать средства "навигации" по тексту, но и дополнять текст, создавать собственное оглавление [12].

 

Основным  достоинством гипертекстовой технологии является возможность структурированного представления информации, что активно  используется в различных методах  качественного анализа данных. Не менее важную роль в качественном анализе играет графическая форма  представления информации в виде рисунков, графиков, карт, диаграмм, чертежей. Чисто вербальная форма далеко не всегда позволяет с достаточной  полнотой отразить интуитивное понимание  проблемы. Здесь главная роль принадлежит  образному мышлению. В этой связи  представляется весьма перспективной  идея Чек ленда использовать образные диаграммы, отражающие, насколько это возможно, все богатство и разнообразие проблемной ситуации (см. рис. 2.2).

Флад и Карсон рекомендуют использовать подобные диаграммы для решения широкого класса социальных, экономических и производственных проблем. По их мнению, карикатурность рисунков подчеркивает наиболее существенные элементы рассматриваемой модели, что помогает сконцентрировать внимание на узловых точках проблемы. Оказалось, что даже отсутствие какой бы то ни было стандартизации элементов рисунка практически не создает коммуникативных затруднений для участников обсуждений (см. § 2.4). Из этого не следует, что все графические представления эквивалентны. Далеко не ко всем рисункам и чертежам относится древняя восточная мудрость: "Одна картина лучше 10 000 слов". Один из законодателей компьютерной графической моды Э. Тафт издал в 1983 и 1991 гг. два альбома, которые должны стать, по замыслу автора, как бы каталогами "Музея когнитивного искусства" [30, 31]. Альбомы содержат лучшие образцы графиков, карт, таблиц, рассматриваемых в качестве когнитивных инструментов, значительно повышающих эффективность анализа информации.

Табличная форма представления информации. Одной из наиболее удобных форм структуризации текстовой и цифровой информации являются таблицы. Конструкция таблицы  позволяет в компактной форме  сосредоточить вместе ряд связанных  между собой элементов. Информацию, содержащуюся в смежных клетках  таблицы, удобно сопоставлять, противопоставлять, сравнивать, двигаясь как по горизонтальным строкам, так и по вертикальным столбцам. Табличная форма удобна для классификации  данных, в ней легко заметить отсутствие необходимой информации. Большинство методов системного анализа данных использует табличную форму в качестве основного или вспомогательного средства представления информации. Хорошим примером структурирующей и дисциплинирующей роли таблиц является методология Ульриха (см. § 2.4).

Специалисты по методам качественного анализа  М.Майлс и А.Губерман используют в своей методике так называемую таблицу эффектов, предназначенную для оценки последствий планируемых нововведений [28]. Рассматриваются воздействия нововведений на структуру социальной системы, ее функционирование, а также на поведение сотрудников (строки таблицы). Столбцы таблицы соответствуют трем типам эффектов:

 

• непосредственным, первичным результатам нововведений;

 

• долговременным  последствиям;

 

• побочным эффектам нововведений.

 

Для каждого  типа эффектов в таблице выделено два столбца, в которых учитываются  позитивные и негативные последствия  нововведений. В отдельной таблице  эксперт приводит краткие объяснения своих оценок, которые, по мнению авторов, помогают формированию цепи доказательств  и способствуют сравнению различных  точек зрения.

 

Современное программное обеспечение позволяет  на основе одной таблицы построить  целый ряд графиков и диаграмм. В этом случае удается "одним взглядом" обнаружить особенности, выявить закономерности в больших массивах информации. Легкость построения графиков с помощью ЭВМ  все заметнее меняет когнитивные  навыки исследователя. В свою очередь  системы компьютерной графики становятся все более интеллектуальными  и когнитивными [5].

Сети причинно-следственных связей. В наибольшей степени созидающая сила визуализации проявляется при  конструировании причинно-следственных моделей в виде сетей. Вершины  сети содержат блоки информации, распределенные на листе бумаги или экране монитора так, что взаимоотношение вершин позволяет, с одной стороны, охватить целое, а с другой стороны, наглядно представить структуру локальных взаимоотношений элементов модели.

Сам процесс  конструирования сети вынуждает  исследователя четко выделять ключевые элементы модели. Построение сетевой  модели базируется на идеях центральности, связности, упорядоченности, иерархии и переструктурирования. В сетевой форме удобно представлять сценарии - распространенную форму причинного анализа последовательности событий.

Опыт показывает, что построенная сеть причинно-следственных связей не всегда точно отражает когнитивную  модель индивида [13, 24]. Однако в процессе визуализации когнитивная модель становится более четкой, системной, взвешенной. Анализ когнитивной карты позволяет  оценить входы и выходы модели, составить перечень неконтролируемых факторов.