Методы научного исследования - Институт управленческих

Контент-анализ как метод исследования
Контент-ана́лиз (от англ.: contents - содержание, содержимое) или анализ
содержания — стандартная методика исследования в области общественных наук,
предметом анализа которой является содержание текстовых массивов и продуктов
коммуникативной корреспонденции. В отечественной исследовательской традиции
контент-анализ определяется как количественный анализ текстов и текстовых массивов с
целью
последующей
содержательной
интерпретации
выявленных
числовых
закономерностей. Контент-анализ применяется при изучении источников, инвариантных
по структуре или существу содержания, но внешне бытующих, как не
систематизированный, беспорядочно организованный текстовой материал. Философский
смысл контент-анализа, как исследовательского метода, состоит в восхождении от
многообразия текстового материала к абстрактной модели содержания текста. В
указанном смысле, контент-анализ является одной из номотетических исследовательских
процедур, используемых в сфере применения идиографических методов.
Выделяют два основных типа контент-анализа: количественный и качественный.
Методика контент-анализа нашла широкое применение в информационную эпоху,
однако история метода не ограничивается эрой автоматической обработки текста. Так
первые примеры использования контент-анализа датированы XVIII веком, когда в
Швеции частота появления в тексте книги определенных тем служила критерием её
еретичности.[1] Однако, всерьёз говорить о применении контент-анализа как полноценной
методики можно лишь начиная с 30-х годов XX века в США.[2] Термин content-analysis
впервые начали применять в конце XIX – нач. XX вв. американские журналисты
Б.Мэттью, А.Тенни, Д.Спиид, Д.Уипкинс. У истоков становления методологии контентанализа стоял также французский журналист Ж.Кайзер.
Использовался
контент-анализ
преимущественно
в
социологических
исследованиях, в том числе при изучении рекламных и пропагандистских материалов.
В сфере политических исследований начало использованию методики контентанализа положил Г. Лассуэл, который занялся анализом пропагандистских материалов
периода Второй мировой войны.[2] В 1960-е годы, во время так называемого
«методологического взрыва» исследования с применением методики контент-анализа
особенно активизировались. Это способствовало развитию методики, разнообразило её
варианты. Именно в этот период начинается активное использование компьютерной
техники в исследованиях.
Этапы применения контент-анализа
Необходимым условием применения методики анализа содержания является
наличие материального носителя информации. Во всех случаях, когда существует или
может быть воссоздан такой носитель, допустимо использование методики контентанализа.
Первый этап
Определение совокупности изучаемых источников или сообщений с помощью
набора заданных критериев, которым должно отвечать каждое сообщение:
заданный тип источника (пресса, телевидение, радио, рекламные или
пропагандистские материалы)
один тип сообщений (статьи, заметки, плакаты);
заданные стороны, участвующие в процессе коммуникации (отправитель,
получатель (реципиент);
сопоставимый размер сообщений (минимальный объем или длина)
частота появления сообщений,
способ распространения сообщений;
место распространения сообщений;
время появления сообщений.
При необходимости можно использовать и другие критерии, однако
перечисленные выше встречаются чаще всего.[6]
Второй этап
Формирование выборочной совокупности сообщений. В некоторых случаях можно
изучать всю определенную на первом этапе совокупность источников, поскольку
подлежащие анализу случаи (сообщения) часто ограничены по числу и хорошо доступны.
Однако иногда контент-анализ должен опираться на ограниченную выборку, взятую из
большего массива информации.[6]
Третий этап
Выявление единиц анализа. Ими могут быть слова или темы. Правильный выбор
единиц анализа — важная составляющая всей работы. Простейшим элементом сообщения
является слово. Тема — это другая единица, представляющая собой отдельное
высказывание о каком-либо предмете. Существуют достаточно четкие требования к
выбору возможной единицы анализа:
 она должна быть достаточно большой, чтобы выражать значение;
 она должна быть достаточно малой, чтобы не выражать много значений;
 она должна легко идентифицироваться;
 число единиц должно быть настолько велико, чтобы из них можно было
делать выборку.[1]
Если в качестве единицы анализа избирается тема, то она также выделяется в
соответствии с некоторыми правилами:
Тема не может выходить за пределы абзаца.
Новая тема возникает, если происходит смена:
воспринимающего,
действующего,
цели,
категории.[1]
Существуют также и специальные методики контент-анализа, адаптированные к
нуждам исторических и историко-философских исследований.
Четвертый этап
Выделение единиц счета, которые могут совпадать со смысловыми единицами или
носить специфический характер. В первом случае процедура анализа сводится к подсчету
частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во втором — исследователь на
основе анализируемого материала и целей исследования сам выдвигает единицы счета,
которыми могут быть:
1. физическая протяженность текстов;
2. площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
3. число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
4. длительность трансляции по радио или ТВ;
5. метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
6. количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и прочее.[2]
В некоторых случаях исследователи используют и другие элементы счета.
Принципиальное значение на этом этапе контент-анализа имеет строгое дефинирование
его операторов.
Пятый этап
Непосредственно процедура подсчета. Она в общем виде сходна со стандартными
приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление
специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул,
статистических расчетов.[2]
Обычно составляются таблицы вида:
Единицы анализа
Единицы анализа
Единицы счета
Единицы счета
Категории
% 1 Категория
Итого:
Шестой этап
Подкатегории
01 подкатегория
02 подкатегория
03 подкатегория
Част. упомин. абсол., раз
15
7
25
47
Част. упомин. относит.,
0,25
0,14
0,61
100
Интерпретация полученных результатов в соответствии с целями и задачами конкретного
исследования. Обычно на этом этапе выявляются и оцениваются такие характеристики
текстового материала, которые позволяют делать заключения о том, что хотел
подчеркнуть или скрыть его автор. Возможно выявление процента распространенности в
обществе субъективных смыслов объекта или явления[7].
[править]
Количественный контент-анализ
Количественный контент-анализ (также именуется содержательным) основывается на
исследовании слов, тем и сообщений, сосредоточивая внимание исследователя на
содержании сообщения. Таким образом, собираясь подвергнуть анализу выбранные
элементы, нужно уметь предвидеть их смысл и определять каждый возможный результат
наблюдения в соответствии с ожиданиями исследователя.[8]
На деле это означает, что в качестве первого шага при проведении контент-анализа этого
типа исследователь должен создать своего рода словарь, в котором каждое наблюдение
получит определение и будет отнесено к соответствующему классу.[8]
Проблема состоит в том, что исследователь должен предвидеть не только упоминания,
которые могут встретиться, но и элементы их контекстуального употребления, а для этого
должна быть разработана детальная система правил оценки каждого случая употребления.
Эта задача обычно решается посредством пилотажа подлежащей анализу совокупности
сообщений (то есть с помощью выявления на материале небольшой выборки сообщений
тех типов ключевых упоминаний, которые с наибольшей вероятностью могут встретиться
в последующем, более полном анализе) в сочетании с арбитражными оценками
контекстов и способов употребления терминов. Предпочтительнее иметь дело с
наблюдениями не одного, а нескольких исследователей.[8]
Более трудной является задача, заключающаяся в необходимости приписывания
ключевым упоминаниям конкретных оценок, — когда мы должны решить, приводится ли
данное упоминание в позитивном или негативном смысле, «за» или «против»
интересующего нас объекта и т. д., а также когда нам надо ранжировать ряд упоминаний
соответственно силе их оценок (т.е. в соответствии с тем, какое из них самое
положительное, какое следующее за ним по положительности и т. д.). При этом
исследователь нуждается в показателях достаточно тонких, которыми можно было бы
измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений.
Особенно трудным выполнение этой задачи является в исторических, историкофилософских и психологических исследованиях, поскольку предполагает высокий
уровень гуманитарной подготовки специалистов, использующих методику контентанализа. Существует множество методов, облегчающих принятие такого решения. В
некоторых случаях они опираются на суждения группы арбитров (экспертов) о значении
или силе (интенсивности) некоторого термина. В качестве примера таких приемов можно
привести метод Q-сортировки и шкалирование методом парного сравнения.[8] На рубеже
XX-XXI вв. специалисты по применению математических методов в исторических
исследованиях много внимания уделяли разработке специальных компьютерных
экспертных систем (в рамках идеологии Искусственного Интеллекта).
[править]
Метод Q-сортировки
При Q-сортировке используется шкала жесткого распределения из девяти пунктов: пункт
1 соответствует минимальной степени интенсивности измеряемого признака (например,
наименьшей степени одобрения), а пункт 9 — максимальной степени интенсивности
(например, наивысшей степени одобрения). Цель здесь состоит в том, чтобы просто
ранжировать (упорядочить) все суждения вдоль единой оценочной оси. Арбитру дается
определенная жесткая квота на каждую категорию шкалы (то есть ожидаемое число слов
или фраз, которые должны быть им отнесены к данной категории), а затем ему
предлагается распределить заданный набор терминов так, чтобы установленные квоты не
нарушались. Квоты основаны на предположении (не обязательно верном), что колебания в
интенсивности слов и фраз должны укладываться в рамки нормального распределения
(когда изучаемые случаи максимально сосредоточены в средней части шкалы, а по мере
продвижения к ее полюсам их число равномерно убывает). Арбитры, таким образом,
вынуждены давать относительные оценки конкретным словам и фразам (случаям), относя
их к определенным категориям шкалы.[8]
После того как арбитры завершили свою работу, вычисляется средняя арифметическая
оценка шкалы для каждого случая, а затем полученные средние оценки соответствующим
образом ранжируются. Далее результаты этого ранжирования случаев по интенсивности
используются для приписывания анализируемым текстам кодов, обусловленных
встречаемостью в них слов или тем, получивших нашу оценку. Произвольность оценки
одного исследователя компенсируется, таким образом, наличием других мнений.[8]
[править]
Шкалирование методом парного сравнения
Шкалирование методом парного сравнения имеет те же цели, что и предыдущий метод, но
техника его несколько иная. Каждый случай, подлежащий оценке, последовательно
сравнивается попарно со всеми другими случаями, при этом каждый арбитр должен
решить, какое из слов (или фраз) в каждой паре «сильнее» (или интенсивнее) другого. Так,
если надо сравнить пять утверждений (случаев), то каждый арбитр будет последовательно
сравнивать сначала 1-е из них со 2-м, с 3-м, 4-м, 5-м, потом 2-е с 3-м, 4-м, 5-м и т. д.,
всякий раз при этом отмечая, какое из двух более интенсивно. Подсчитав, сколько раз
каждый случай оказался в оценке всех арбитров «сильнее» других, и разделив полученное
число на число арбитров (то есть вычислив среднюю оценку, вынесенную группой
арбитров каждому утверждению), мы получаем возможность осуществить количественное
ранжирование всех случаев по степени их интенсивности. Чем выше средняя оценка
некоторого утверждения, тем оно, по мнению арбитров, «сильнее».[8]
Однако, с методами Q-сортировки и парного сравнения связаны по меньшей мере две
сложности. Во-первых, в обоих этих случаях исследователь полагается полностью на
решения арбитров, критерии оценки которых могут быть, а могут и не быть
правомерными и/или состоятельными. В экспертизе такого рода стандарты не всегда ясны
или, во всяком случае, не всегда ясно определены, и вследствие этого сами оценки носят
дискуссионный характер. Встречаются случаи, когда один и тот же арбитр выставляет
различные оценки одному и тому же утверждению в серии идентичных испытаний. Кроме
того, отбор арбитров в высшей степени произволен. Следовательно, и надежность
результатов, полученных при опоре на таких арбитров, весьма относительна. Поэтому
данные процедуры следует использовать, делая скидку на «человеческий фактор».[8]
[править]
Качественный контент-анализ
Помимо слов, тем и других элементов, обозначающих содержательную сторону
сообщений, существуют и иные единицы, позволяющие проводить качественный или, как
он еще называется, структурный контент-анализ. В этом случае исследователя интересует
не столько что говорится, сколько как говорится.[8]
Например, может ставиться задача выяснить, сколько времени или печатного
пространства уделено интересующему предмету в том или ином источнике или сколько
слов или газетных столбцов было уделено каждому из кандидатов во время определенной
избирательной кампании.[8]
С другой стороны, могут браться в расчет и другие, возможно, более тонкие вопросы,
относящиеся к форме сообщения: сопровождается ли конкретное газетное сообщение
фотографией или какой-либо иллюстрацией, каковы размеры заголовка данного газетного
сообщения, напечатано ли оно на первой полосе или же помещено среди многочисленных
рекламных сообщений. При ответе на подобные вопросы внимание исследователя
фокусируется не на тонкостях содержания, а на способе презентации сообщения.
Основным вопросом здесь является факт наличия или отсутствия материала по теме,
степень его выделенности, его размеры, а не нюансы его содержания. В результате такого
анализа часто получаются куда более надежные измерения, чем в случае исследования,
ориентированного на содержание (поскольку формальным показателям в меньшей
степени присуща неоднозначность), но зато, как следствие, и куда менее значимый.[8]
Измерения в параметрах, исследуемых в ходе качественного контент-анализа,
поверхностно затрагивают само содержание каждого сообщения в отличие от детального
и внимательного обследования, необходимого при количественном анализе. В результате
качественный контент-анализ обычно более прост в разработке и проведении, а потому и
более дешев и надежен, чем содержательный контент-анализ. И хотя его результаты,
возможно, удовлетворят в меньшей степени, ибо они дают скорее набросок, чем
законченную картину сообщения, но при ответе на конкретный исследовательский вопрос
они могут зачастую оказаться вполне адекватными.[8]
[править]
Контент-анализ (от англ, contens — содержание) — специальный достаточно
строгий метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях
выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими
документами. Особенность его состоит в том, что он изучает документы в их социальном
контексте.
Контент-анализ может использоваться в качестве основного метода исследования
(например, в исследовании социальной направленности газеты); параллельного, т.е. в
сочетании с другими методами (например, в исследовании эффективности
функционирования средств массовой информации); вспомогательного или контрольного
(например, при классификации ответов на открытые вопросы анкет).
Не все документы могут выступить объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы
исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного
фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также чтобы
интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой
(принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов исследований
посредством контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, массовой
устной агитации и пропаганды, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и
т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет.
Существуют три основных направления применения контент-анализа:
а) выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом
получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта
— окружающей действительности, автора или адресата);
б) определение того, что существует только в тексте как таковом (различные
характеристики формы — язык, структура и жанр сообщения, ритм и тон речи);
в) выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия
адресатом (оценка различных эффектов воздействия).
В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько
стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования,
определяются категории анализа, т.е. наиболее общие, ключевые понятия,
соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в
анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике советских
контент-аналитических исследований в свое время сложилась довольно устойчивая
система категорий, среди которых можно назвать такие, как знак, цели, ценности, тема,
герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется контент-анализ сообщений
средств массовой информации, основанный на парадигматическом подходе, в
соответствии с которым изучаемые признаки текстов (содержание проблемы, причины ее
возникновения, проблемообразующий субъект, степень напряженности проблемы, пути ее
решения и др.) рассматриваются как определенным образом организованная структура.
Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (т.е. охватывать все части
содержания, определяемые задачами данного исследования); взаимоисключающими (одни
и те же части не должны принадлежать различным категориям); надежными (т.е. между
кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания
следует относить к той или иной категории); уместными (т.е. соответствовать
поставленной задаче и исследуемому содержанию).
При выборе категорий необходимо избегать двух крайностей: выбора слишком
многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком
крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу.
Иногда же необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста,
которые могут быть значимыми.
После
того,
как
категории
сформулированы,
необходимо
выбрать
соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент
содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явлений.
Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а одновременно
несколькими единицами анализа.
Единицы анализа, взятые изолированно, могут быть не всегда правильно
истолкованы, поэтому они рассматриваются на фоне более широких лингвистических или
содержательных структур, указывающих на характер членения текста, в пределах
которого идентифицируется присутствие или отсутствие единиц анализа —
контекстуальных единиц. Например, для единицы анализа «слово» контекстуальная
единица — «предложение».
Наконец необходимо установить единицу счета — количественную меру
взаимосвязи текстовых и внетекстовых явлений. Наиболее употребительны такие
единицы счета, как время-пространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах,
минуты, время вещания и т.п), появление признаков в тексте, частота их появления
(интенсивность).
Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу. Проблема
выборки содержит в себе выбор источника, числа сообщений, даты сообщения и
исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и
масштабами исследования. Чаще всего контент-анализ проводится на годичной выборке:
если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев),
если изучение сообщений средств массовой информации — 12-16 номеров газеты или
теле- радиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет
200-600 текстов.
Необходимым условием контентного исследования является разработка таблицы
контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого оно проводится.
Тип таблицы определяется этапом исследования. Так, разрабатывая категориальный
аппарат,
аналитик
составляет
таблицу,
представляющую
собой
систему
скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне
напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по
которым квантифицируется содержание текста. Таблица-анкета может быть достаточно
объемной.
Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная
матрица:
Признак
Текст
1
2
3
n
Σn
А
+
В
+
+
С
+
+
...
n
Σn
Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как
правило, работает с тетрадью матричных листов. Если выборка сравнительно невелика (до
100 единиц), то можно проводить двумерный или даже многомерный анализ. В этом
случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Однако эта работа
очень трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление
интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.
Иногда таблица может быть необходимой и на этапе количественной обработки
данных. Например, при использовании анализа случайностей, разработанного
американским социальным психологом Ч. Осгудом, строится т.наз. матрица
случайностей:
Реальное совпадение
Ожидаемое совпадение
А
В
С
n
Σn
А
0,15 0,02
В
0,05 0,06
С
0,08 0,12 ..
n
Σn
С помощью такой матрицы выявляются меры случайности совпадения каждой
классификационной единицы со всеми остальными. Например, единица А встречается в
30% анализируемых текстов (Р = 0,3), а единица В — в 50% текстов (Р = 0,5), тогда
ожидаемая частота совместного появления этих единиц будет равна: РАВ = РА • Рв=0,3 •
0,5 = 0,15. В действительности же признаки А и В совместно встретились лишь в 5%
текстов АВ = 0,05. Сравнивая ожидаемые и реальные совпадения признаков, можно
определить, какие фактические зависимости оказались не случайными (напр., из
приведенной выше таблицы видно, что совместное появление единиц А и В — случайное,
т.к. реальное совпадение меньше ожидаемого, а единиц В и С — не случайное, т.е.
реальное совпадение выше ожидаемого). Цели применения данной матрицы могут быть
различными: проследить случайность-неслучайность совпадения признаков для проверки
гипотезы, отметить устойчивые-неустойчивые парные сочетания признаков, что может
оказаться значимым для характеристики деятельности отправителя информации, и т.д.
Важным условием К.-А. является разработка инструкции кодировщику — системы
правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию, кодируя
(регистрируя) заданные единицы анализа. В инструкции точно и однозначно излагается
алгоритм действий кодировщика, даются операциональное определение категорий и
единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из текстов,
являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует поступать в спорных
случаях, и т.д
Процедура подсчета при количественном контент-анализе. в общем виде
аналогична стандартным приемам классификация по выделенным группировкам
ранжирования и измерения ассоциаций. Существуют также специальные процедуры
подсчета применительно к контент-анализу, напр., формула коэффициента Яниса (с),
предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных
(относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число
положительных оценок превышает число отрицательных, коэффициент Яниса
подсчитывается по формуле
где;- число положительных оценок; п — число отрицательных оценок; г — объем
содержания текста, имеющего прямое отношение к научаемой проблеме; t — общий
объем анализируемого текста.
В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных,
коэффициент Яниса находится по формуле
Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории
можно вычислить с помощью формулы
Проведение контент-анализа
Слово «контент» означает содержимое (или содержание) документа. Контентанализом называют метод сбора количественных данных об изучаемом явлении или
процессе, содержащихся в документах. Под документом при этом понимается не только
официальный текст (типа инструкции или правового закона), но все написанное или
произнесенное, все, что стало коммуникацией. Контент-анализу подвергаются книги,
газетные или журнальные статьи, объявления, телевизионные выступления, кино- и
видеозаписи, фотографии, лозунги, этикетки, рисунки, другие произведения искусства, а
также, разумеется, и официальные документы.
Метод контент-анализа используется социологами уже более ста лет. С его
помощью изучалась религиозная символика и популярные песни, устанавливались
отличия эротических кинокартин от порнографических, устанавливалась мера
эффективности политических слоганов (лозунгов, используемых в выборных кампаниях),
реклам и вражеской пропаганды, определялись особенности суицидального поведения,
проявившиеся в предсмертных записках самоубийц, стереотипы сознания различных
социальных групп, выявлялась направленность демонстрации людей определенной
национальности на телеэкранах, идеологическая подоплека передовиц газет, отличия в
трактовках одного и того же события в разных СМИ, исследовались многие другие темы.
В последние десятилетия данный социологический метод заимствовали и активно
используют те представители социогуманитарных наук (юристы, историки, журналисты,
языковеды, литературоведы, политологи, психологи, экономисты, педагоги, социальные
работники, культурологи, библиотековеды, искусствоведы и др.), которые заинтересованы
в установлении объективных признаков разнообразных человеческих коммуникаций.
Какие документы подлежат контент-анализу? Ответ на этот вопрос зависит от
исследовательской программы, объекта, предмета, цели, задач и гипотез исследования.
Если, скажем, нам предстоит выяснить перспективы забастовки рабочих предприятия
(продолжим этот пример), то станет очевидной потребность контент-анализа, как
минимум, протоколов собраний рабочих, решений соответствующих профсоюзных
комитетов, распоряжений руководителей, законов, регулирующих забастовочную борьбу
и т.п.
Контент-анализ не отменяет необходимости обычного (т.е. содержательного)
анализа документов. Первый дополняет второй, их сочетание углубляет понимание
смысла любого текста. Контент-анализ позволяет обнаружить в документе то, что
ускользает от поверхностного взгляда при его традиционном изучении, но что имеет
важный социальный смысл. Принципиальное отличие этих методов анализа заключено в
явно выраженной строгости, формализованности, систематизированности контентанализа. Он нацелен на выработку количественного описания смыслового и
символического содержания документа, на фиксацию его объективных признаков и
подсчет последних. По мнению ряда социологов (Маркоффа, Шапиро, Вейтмана и др.),
контент-анализ можно было бы назвать «текстуальным кодированием», так как он
предполагает получение количественной информации о содержимом документа на основе
ее кодирования.
Кроме того, контент-анализ отличается от всех прочих способов изучения
документов, тем, что он позволяет «вписать» содержание документа в социальный
контекст, осмыслить его одновременно и как проявление, и как оценку социальной жизни.
«Вписывание» документа в изучаемую проблему предполагает выявление того, что: а)
существовало до него и получило в нем отражение, б) наличествует только в нем, в) будет
после него, т.е. явится итогом его восприятия адресатом.
Формализованность, систематизированность и строгость контент-анализа
проявляется в следующем. Прежде, чем непосредственно анализировать текст документа,
исследователь определяет категории анализа, т.е. ключевые понятия (смысловые
единицы), имеющиеся в тексте и соответствующие тем дефинициям и их эмпирическим
индикаторам, которые зафиксированы в программе исследования. При этом желательно
избежать крайностей. Если за категории анализа будут приняты слишком общие
(абстрактные) понятия, то это предопределит поверхностность анализа текста, не
позволит углубиться в его содержание. Если же категории анализа будут предельно
конкретными, то их окажется слишком много, что приведет не к анализу текста, а к его
сокращенному повторению (конспекту). Нужно найти золотую середину и постараться
достичь того, чтобы категории анализа были:
а) уместными, т.е. соответствовали решению исследовательских задач;
б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражали смысл основных понятий
исследования;
в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в
различные категории в одинаковом объеме);
г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между
исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в
процессе анализа документа.
После определения системы категорий анализа выбирается соответствующая им
единица анализа текста. За единицу анализа может быть принято: а) слово, б)
предложение, в) тема, г) идея, д) автор, е) персонаж, ж) социальная ситуация, з) часть
текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа. Иногда,
точнее, когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют
не одной, а сразу несколькими единицами анализа.
Затем устанавливается единица счета, т.е. количественная мера единицы анализа,
позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории
анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их
сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов,
площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое.
Проведение контент-анализа требует предварительной разработки ряда
исследовательских инструментов. Из них обязательными являются:
классификатор контент-анализа,
протокол итогов анализа, который имеет второе обозначение – бланк контентанализа,
регистрационная карточка или кодировальная матрица,
инструкция исследователю, непосредственно занимающемуся регистрацией и
кодировкой единиц счета,
каталог (список) проанализированных документов.
Классификатором контент-анализа называется общая таблица, в которую сведены
все категории (и подкатегории) анализа и единицы анализа. Ее основное предназначение –
предельно четко зафиксировать то, в каких единицах выражается каждая категория,
используемая в исследовании. Классификатор можно уподобить социологической анкете,
где категории анализа играют роль вопросов, а единицы анализа – ответов. Он является
основным методическим документом контент-анализа, предопределяющим содержание
всех прочих инструментов этого метода.
Протокол (бланк) контент-анализа содержит: во-первых, сведения о документе (его
авторе, времени издания, объеме и т.п.); во-вторых, итоги его анализа (количество случаев
употребления в нем определенных единиц анализа и следующие отсюда выводы
относительно категорий анализа). Протоколы заполняются, как правило, в
закодированном виде, но не ради сохранения тайны итогов контент-анализа, а исходя из
желательности на одном листе бумаги уместить всю информацию о документе, чтобы
удобнее было сопоставлять друг с другом итоги анализа разных документов. Если в
исследовании осуществляется контент-анализ малого числа документов, то можно
обойтись без кодирования и заполнять эти протоколы в открыто-содержательном виде.
Регистрационная карточка представляет собой кодировальную матрицу, в которой
отмечается количество единиц счета, характеризующее единицы анализа. Протокол
контент-анализа каждого конкретного документа заполняется на основе подсчета данных
всех регистрационных карточек, относящихся к этому документу.
Формализованность контент-анализа и сложность его инструментария зачастую
отталкивают начинающих социологов от использования данного метода. Тем самым они
обедняют свое исследование, снижают его эвристичность. Если этот метод применяется
впервые, то допускаются многочисленные ошибки. Отметим наиболее часто
встречающиеся просчеты.
Анализ документов опережает разработку исследовательской программы.
Анализируются документы, не связанные с гипотезами исследования (имеющие
сходство с темой исследования лишь по названию).
Не проверена подлинность документа.
Не уточнено его авторство.
Неполно учтено его предназначение.
Категории анализа не определены до такой степени, которая позволяет четко
различать смысловые единицы текста документа.
Категории анализа не субординарны и не приведены в соответствие с теми
дефинициями и операционализирующими их терминами, которые зафиксированы в
программе исследования.
Категории анализа несопоставимы со смыслом и языком текста анализируемого
документа.
Единицы анализа характеризуют категории анализа лишь внешне, а не по
существу, а поэтому единицы анализа не позволяют идентифицировать содержание
документа в полном соответствии с категориями анализа.
Анализ документа ведется без предварительной подготовки всего комплекса
методических инструментов.
Классификатор имеет недочеты, составлен с нарушением правил логики.
Регистраторы (кодировщики) не получили должной методической подготовки.
Инструкция по регистрации и кодировке недостаточно полная, составлена
исследователем, который сам предварительно не апробировал инструментарий.
Кодировка не соответствует программе математической обработки данных
исследования.
Результаты контент-анализа не перепроверены информацией, собранной иными
методами
Контент-анализ — описание метода
Контент-анализ (от англ. contens содержание) — метод качественноколичественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения
различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контентанализа состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте. Может
использоваться как основной метод исследования (например, контент-анализ текста при
исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в сочетании с
другими методами (напр., в исследовании эффективности функционирования средств
массовой информации), вспомогательный или контрольный (напр., при классификации
ответов на открытые вопросы анкет).
Не все документы могут стать объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы
исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного
фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также, чтобы
интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой
(принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов исследования
контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, протоколы собраний,
письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые
вопросы анкет. Основные направления применения контент-анализа: выявление того, что
существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как
индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей действительности,
автора или адресата); определение того, что существует только в тексте как таковом
(различные характеристики формы — язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи);
выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом
(оценка различных эффектов воздействия).
В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько
стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования,
определяются категории анализа — наиболее общие, ключевые понятия,
соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в
анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике
отечественного контент-анализа сложилась довольно устойчивая система категорий —
знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется
контент-анализ сообщений средств массовой информации, основанный на
парадигматическом подходе, в соответствии с которым изучаемые признаки текстов
(содержание проблемы, причины ее возникновения, проблемообразующий субъект,
степень напряженности проблемы, пути ее решения и др.) рассматриваются как
определенным образом организованная структура.
Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (охватывать все части
содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни
и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между
кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания
следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной
задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий для контент-анализа следует
избегать крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти
повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к
упрощенному, поверхностному анализу. Иногда необходимо принимать во внимание и
отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми для контент-анализа.
После
того,
как
категории
сформулированы,
необходимо
выбрать
соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент
содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления. В
практике
отечественных
контент-аналитических
исследований
наиболее,
употребительными единицами анализа являются слово, простое предложение, суждение,
тема, автор, герой, социальная ситуация, сообщение в целом и др. Сложные виды контентанализа обычно оперируют не одной, а несколькими единицами анализа. Единицы
анализа, взятые изолировано, могут быть не всегда правильно истолкованы, поэтому они
рассматриваются на фоне более широких лингвистических или содержательных структур,
указывающих на характер членения текста, в пределах которого идентифицируется
присутствие или отсутствие единиц анализа — контекстуальных единиц. Например, для
единицы анализа «слово» контекстуальная единица — «предложение». Наконец,
необходимо установить единицу счета — количественную меру взаимосвязи текстовых и
внетекстовых явлений. Наиболее употребительны такие единицы счета, как времяпространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах, минуты, время вещания и
т.п.), появление признаков в тексте, частота их появления (интенсивность).
Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу. Проблема
выборки содержит в себе выбор источника, количества сообщений, даты сообщения и
исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и
масштабами исследования. Чаше всего контент-анализ проводится на годичной выборке:
если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев),
если изучение сообщений средств массовой информации — 12—16 номеров газеты или
теле-, радиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет
200—600 текстов.
Необходимым условием является разработка таблицы контент-анализа —
основного рабочего документа, с помощью которого проводится исследование. Тип
таблицы определяется этапом исследования. Например разрабатывая категориальный
аппарат,
аналитик
составляет
таблицу,
представляющую
собой
систему
скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне
напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по
которым квантифицируется содержание текста. Для регистрации единиц анализа
составляется другая таблица — кодировальная матрица. Если объем выборки достаточно
велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью таких
матричных листов. Если выборка невелика (до 100 единиц), то можно проводить
двумерный или многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя
кодировальная матрица. Эта работа трудоемка и кропотлива, поэтому при больших
объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется
на компьютере.
Важным условием контент-анализа является разработка инструкции кодировщику
— системы правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию,
кодируя (регистрируя) заданные единицы анализа. В инструкции точно и однозначно
излагается алгоритм действий кодировщика, дается операциональное определение
категорий и единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из
текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует поступать в
спорных случаях, и т.д. Процедура подсчета при количественном контент-анализе в
общем виде аналогична стандартным приемам классификации по выделенным
группировкам ранжирования и измерения ассоциации. Существуют также специальные
процедуры подсчета применительно к контент-анализу, напр., формула коэффициента
Яниса, предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных
(относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число
положительных оценок превышает число отрицательных,
где f — число положительных оценок; n — число отрицательных оценок; r —
объем содержания текста, имеющего прямое отношение к изучаемой проблеме; t —
общий объем анализируемого текста. В случае, когда число положительных оценок
меньше, чем отрицательных,
Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории
можно вычислить с помощью формулы К = число единиц анализа, фиксирующих данную
категорию/общее число единиц анализа.
Контент-анализ — метод качественного и количественного анализа содержания
публикаций и документов с целью измерения или выявления различных фактов и
тенденций в этих документах. Особенность контент-анализа публикаций состоит в том,
что он изучает их в социальном контексте. Используется как основной метод
исследования, параллельный (в комплексе с другими методами, вспомогательный или
контрольный (для классификации информации). Далеко не все документы могут быть
объектом контент-анализа.
"Анализ текста письма, статьи, обзора или новости позволяет изучить
содержание под другим углом зрения."
Важно, чтобы исследуемое содержание печатной публикации, например, позволило
задать однозначное правило для фиксирования требуемых характеристик – это принцип
формализации. Необходимо, чтобы интересующие элементы содержания встречались в
тексте с достаточной частотой – это принцип статистической значимости. Обычно в
качестве объектов для проведения контент-анализа выступают публикации в печати,
сообщения радио, телевидения, письма, распоряжения и данные свободных интервью.
Направление применения – выявление ситуации до текста, данных, скрытых в тексте и его
восприятия адресатом с последующим прогнозированием действий.
Контент-анализ публикаций СМИ
Контент-анализ (англ. content analysis, нем. Content-Analyse, фр. analyse du contenu)
— исследовательская техника для получения выводов путем анализа содержания текста о
состояниях и свойствах социальной действительности, в частности, источника текста
публикации.
Своими словами, контент-анализ — это перевод текстовой информации в
количественные показатели. Например, такими показателями могут быть:
для определения размера публикации — количество слов в тексте;
для определения ключевой фигуры статьи — количество и состав действующих
персонажей;
для определения смысловой направленности публикации — тематика статьи или наличие
в тексте определенных слов и т.д.
Подсчет частоты появления в тексте исследуемых показателей, например, слов,
символов, таблиц, фотографий, характеризует количественный контент-анализ
публикаций, а поиск в тексте присутствия или отсутствия исследуемой переменной —
качественный контент-анализ.
Применение метода контент-анализа для изучения информации из СМИ считается
особенно эффективным. Из открытых источников можно получить от 80 до 95%
имеющейся информации при сравнительно низкой стоимости ее получения. Результаты
контент-анализа используются маркетологами для конкурентной разведки, аналитиками
для выявления тенденций и построения прогнозов и PR-специалистам для оценки
репутации и эффективности pr-кампаний.
Контент-анализ состоит из трех основных этапов:
1. определяются единицы анализа и их машиночитаемый вид;
2. производится подсчет частоты упоминаний исследуемых переменных, выявляются
взаимосвязи между ними, рассчитываются относительные индексы, например,
индекс информационного присутствия или пресс-индекс, индекс эмоциональной
направленности, индекс тематической активности и другие;
3. интерпретация
полученных
результатов,
описание
положительных
и
отрицательных тенденций, прогнозирование.
Стандартный отчет по контент-анализу публикаций, в исполнении специалистов
ЭКРО, представляет собой ряд таблиц и графиков и может охватывать несколько
направлений анализа, например:
Анализ торговых марок и фамилий представителей компаний: тип упоминаний, место
упоминаний в тексте, характер, роль и т.д.
Анализ публикаций, в которых зафиксированы исследуемые торговые марки и
представители: название публикаций, ее автор, тема, эмоциональная направленность и т.п.
Анализ источников, в которых имеются анализируемые публикации: название и тип
источника, дата выхода, тираж и т.п.
Индивидуальный отчет по контент-анализу может производиться специалистами
ЭКРО с учетом Ваших задач и пожеланий.
В качестве примера можно привести такую задачу, как анализ упоминаемости компании в
СМИ и сравнение участников рынка между собой. Для производства отчета, решающего
поставленную задачу, нами будет посчитано количество публикаций, определена их
эмоциональная направленность и объем, сделана оценка типа и места упоминаний и т.п.
Результатом данной работы будут разного рода показатели и индексы. Например:
Пресс-индекс компаний и представителей - отношение количества публикаций об одной
компании ко всем публикациям. Данный индекс необходим для сравнения pr-активности
компаний;
Pr-охват – количество лиц, которые могли ознакомиться с публикацией, прессрелизом. Этот показатель зависит от количества опубликованных статей и аудитории,
тиража опубликовавших их СМИ;
Оценка Pr-бюджетов – это сумма денег, которые потратила на свою pr-компанию
та или иная фирма. Рассчитывается на основе рекламных тарифов по каждому СМИ;
Тематика публикаций, пресс-релизов – данный показатель по одной компании или по
рынку в целом даст представление о том, кто что продвигает;
Характер публикаций – оценивается как "конфликт", "позитив", либо "другое".
Данная оценка позволяет выявить "дружественных" и "враждебных" авторов, СМИ;
Рейтинг СМИ – характеризует популярность СМИ среди участников рынка. Чем
больше статей об исследуемом рынке опубликовано в издании, тем выше его место.
Данный показатель необходим для медиапланирования своей pr-кампании;
Рейтинг авторов – это распределение авторов по количеству написанных ими
публикаций об исследуемом рынке и т.д.;
Возможны
различные параметры контент-анализа – количественные,
качественные и количественно-качественные (всего до 20 параметров), например:
Количество публикаций (с разбивкой по группам СМИ и по тематике СМИ)
Распределение публикаций по тематике, определение наиболее резонансных тем
Сравнение медиа-присутствия бренда с конкурирующими брендами
Анализ содержание публикаций с упоминанием бренда, степень донесения
ключевых сообщений – отделение значимых публикаций от «случайного PR»
Тональность публикаций (негатив, позитив, нейтральные, проблемнодискуссионные), распределение публикаций по тональности
Типы публикаций, распределение по типам (новости, интервью, комментарии,
упоминания, имиджевые)
Рейтинг публикаций (по рейтингу СМИ с точки зрениях их значимости для
клиента)
Рейтинг спикеров компании, рейтинг спикеров конкурентов
Морфологический анализ, семантический анализ
Ценность публикаций по восприятию – AVE х «коэффициент доверия»
Также возможны различные формы и форматы предоставления отчета, например:
Составление кратких «резюме» о содержании публикаций (значительно облегчает
работу с данными мониторинга, позволяет выделить значимую информацию, делает ее
прочтение более удобной)
Ранжирование публикаций по самым различным параметрам с занесением в
сводную таблицу (виды СМИ, рейтинг СМИ, тематика СМИ, типы публикаций (новости,
статьи, интервью, репортажи и др)
Сравнение
Различные количественные характеристики представленные в виде таблиц,
графиков и диаграмм (статистика, количество публикаций, количество упоминаний и тд) ,
Определение тональности публикаций
Составление пресс-клиппинга
Определение степени донесения ключевых сообщений
Определение траектории движения информации, первоисточников цитируемости
Периодичность контент-анализа - может проводиться регулярно (обычно раз в
неделю, раз в месяц) и также разово (например, по итогам квартала, полугодия, года).
Источники:
1. Социологическая энциклопедия. Под общ. ред. А.Н. Данилова. Минск, 2003.
2. Дридзе Т.М. Текстовая деятельность в структуре социальной коммуникации. М.,
1984;
3. Методологические и методические проблемы контент-анализа. Вып. 1-2. М.,
1973;
4. Методы анализа документов в социологических исследованиях. М , 1985;
5. Эффективность средств массовой информации. М., 1986.
Источники
1 2 3 Почепцов Г. Г. Теория коммуникации. — М.: Рефл-бук, 2001. — ISBN 5-87983-101-9
1 2 3 4 Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры (рус.) (2005).
Проверено 10 марта 2008.
Манекин Р.В. Компьютер и история философии. Краткий обзор отечественных и
зарубежных исследований. — Москва-Донецк: Донецкого отделения САМИ, 1993. — С.
68-82.
Манекин Р.В. Контент-анализ, как метод исторического исследования. — Донецк:
Информсервис, 1991. — ISSN 08991096.
1 2 Лисовский С. Ф., Евстафьев В. А. Избирательные технологии: история, теория,
практика. — Коммерсантъ. — М.: 2000. — ISBN 5-86014-129-7
Харченко К.В. Материальная сторона жизни в зеркале субъективных смыслов: опыт
контент-анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование. –
2009. – №1(28). – С.129-148.
Системный анализ — научный метод познания, представляющий собой
последовательность действий по установлению структурных связей между переменными
или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных,
экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов.
Системный анализ возник в эпоху разработки компьютерной техники. Успех его
применения при решении сложных задач во многом определяется современными
возможностями информационных технологий. Н.Н. Моисеев приводит, по его
выражению, довольно узкое определение системного анализа: «Системный анализ — это
совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на
исследование сложных систем — технических, экономических, экологических и т.д.
Результатом системных исследований является, как правило, выбор вполне определенной
альтернативы: плана развития региона, параметров конструкции и т.д. Поэтому истоки
системного анализа, его методические концепции лежат в тех дисциплинах, которые
занимаются проблемами принятия решений: исследование операций и общей теории
управления».
Ценность системного подхода состоит в том, что рассмотрение категорий
системного анализа создает основу для логического и последовательного подхода к
проблеме принятия решений. Эффективность решения проблем с помощью системного
анализа определяется структурой решаемых проблем.
Классификация проблем
Согласно классификации, все проблемы подразделяются на три класса:
1. хорошо
структурированные
(well-structured),
или
количественно
сформулированные проблемы, в которых существенные зависимости
выяснены очень хорошо;
2. неструктурированные (unstructured), или качественно выраженные
проблемы, содержащие лишь описание важнейших ресурсов, признаков и
характеристик, количественные зависимости между которыми совершенно
неизвестны;
3. слабо структурированные (ill-structured), или смешанные проблемы, которые
содержат как качественные элементы, так и малоизвестные, неопределенные
стороны, которые имеют тенденцию доминировать.
Методы решения
Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем
используется известная методология исследования операций, которая состоит в
построении адекватной математической модели (например, задачи линейного,
нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания,
теории игр и др.) и применении методов для отыскания оптимальной стратегии
управления целенаправленными действиями.
Процедура принятия решений
Для решения слабо структурированных проблем используется методология
системного анализа, системы поддержки принятия решений (СППР). Рассмотрим
технологию применения системного анализа к решению сложных задач.
Процедура принятия решений согласно [2] включает следующие основные этапы:
1. формулировка проблемной ситуации;
2. определение целей;
3. определение критериев достижения целей;
4. построение моделей для обоснования решений;
5. поиск оптимального (допустимого) варианта решения;
6. согласование решения;
7. подготовка решения к реализации;
8. утверждение решения;
9. управление ходом реализации решения;
10. проверка эффективности решения.
Для многофакторного анализа, алгоритм можно описать и точнее:
 описание условий (факторов) существования проблем, И, ИЛИ и НЕ
связывание между условиями;
 отрицание условий, нахождение любых технически возможных
путей. Для решения нужен хотя бы один единственный путь. Все И
меняются на ИЛИ, ИЛИ меняются на И, а НЕ меняются на
подтверждение, подтверждение меняется на НЕ-связывание;
 рекурсивный анализ вытекающих проблем из найденных путей, т.е.
п.1 и п.2 заново для каждой подпроблемы;
 оценка всех найденных путей решений по критериям исходящих
подпроблем, сведенным к материальной или иной общей стоимости.
Понятие о методике и методах системного анализа
Быстрый рост современных организаций и уровня их сложности, разнообразие
выполняемых операций привели к тому, что рациональное осуществление функций
руководства стало исключительно трудным делом, но в тоже время еще более важным для
успешной работы предприятия. Чтобы справится с неизбежным ростом числа операций и
их усложнением, крупная организация должна основывать свою деятельность на
системном подходе. В рамках этого подхода руководитель может более эффективно
интегрировать свои действия по управлению организацией.
Системный подход способствует, как уже говорилось, главным образом выработке
правильного метода мышления о процессе управления. Руководитель должен мыслить в
соответствии с системным подходом. При изучении системного подхода прививается
такой образ мышления, который, с одной стороны, способствует устранению излишней
усложненности, а с другой — помогает руководителю уяснять сущность сложных
проблем и принимать решения на основе четкого представления об окружающей
обстановке. Важно структурировать задачу, очертить границы системы. Но столь же
важно учесть, что системы, с которыми руководителю приходится сталкиваться в
процессе своей деятельности, являются частью более крупных систем, возможно,
включающих всю отрасль или несколько, порой много, компаний и отраслей
промышленности, или даже все общество в целом. Далее следует сказать, что эти системы
постоянно изменяются: они создаются, действуют, реорганизуются и, бывает,
ликвидируются.
Принципиальной особенностью системного анализа является использование методов двух
типов — формальных и неформальных (качественных, содержательных).
Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у лиц,
принимающих решения, на начальном этапе нет достаточных сведений о проблемной
ситуации, позволяющих выбрать метод ее формализованного представления,
сформировать математическую модель или применить один из новых подходов к
моделированию, сочетающих качественные и количественные приемы. В таких условиях
может помочь представление объектов в виде систем, организация процесса принятия
решения с использованием разных методов моделирования.
Для того чтобы организовать такой процесс, нужно определить последовательность
этапов, рекомендовать методы для выполнения этих этапов, предусмотреть при
необходимости возврат к предыдущим этапам. Такая последовательность определенным
образом выделенных и упорядоченных этапов с рекомендованными методами или
приемами их выполнения представляет собой методику системного анализа,
Таким образом, методика системного анализа разрабатывается для того, чтобы
организовать процесс принятия решения в сложных проблемных ситуациях. Она должна
ориентироваться на необходимость обоснования полноты анализа, формирование модели
принятия решения, адекватно отображать рассматриваемый процесс или объект.
Одной из принципиальных особенностей системного анализа, отличающей его от других
направлений системных исследований, является разработка и использование средств,
облегчающих формирование и сравнительный анализ целей и функций систем
управления. Вначале методики формирования и исследования структур целей
базировались на сборе и обобщении опыта специалистов, накапливающих этот опыт на
конкретных примеpax. Однако в этом случае невозможно учесть полноту получаемых
данных.
Таким образом, основной особенностью методик системного анализа является сочетание в
них формальных методов и неформализованного (экспертного) знания. Последнее
помогает найти новые пути решения проблемы, не содержащиеся в формальной модели, и
таким образом непрерывно развивать модель и процесс принятия решения, но
одновременно быть источником противоречий, парадоксов, которые иногда трудно
разрешить. Поэтому исследования по системному анализу начинают все больше
опираться на методологию прикладной диалектики.
С учетом вышесказанного в определении системного анализа нужно подчеркнуть, что
системный анализ:
• применяется для решения таких проблем, которые не могут быть поставлены и решены
отдельными методами математики, т.е. проблем с неопределенностью ситуации принятия
решения, когда используют не только формальные методы, но и методы качественного
анализа («формализованный здравый смысл»), интуицию и опыт лиц, принимающих
решения;
• объединяет разные методы с помощью единой методики; опирается на научное
мировоззрение;
• объединяет знания, суждения и интуицию специалистов различных областей знаний и
обязывает их к определенной дисциплине мышления;
• уделяет основное внимание целям и целеобразованию.
Приведенная характеристика научных направлений, возникших между философией и
узкоспециальными дисциплинами, позволяет расположить их примерно в следующем
порядке: философско-методологичекие дисциплины, теория систем, системный подход,
системология, системный анализ, системотехника, кибернетика, исследование операций,
специальные дисциплины.
Системный анализ расположен в середине этого перечня, так как он использует примерно
в одинаковых пропорциях философско-методологические представления (характерные
для философии, теории систем) и формализованные методы в модели (что характерно для
специальных дисциплин).
Системология и теория систем по сравнению с системным анализом больше пользуются
философскими понятиями и качественными представлениями и ближе к философии.
Исследование операций, системотехника, напротив, имеют более развитый формальный
аппарат, но менее развитые средства качественного анализа и постановки сложных задач с
большой неопределенностью и с активными элементами.
Рассматриваемые научные направления имеют много общего. Необходимость в их
применении возникает в тех случаях, когда проблема (задача) не может быть решена
методами математики или узкоспециальных дисциплин. Несмотря на то, что
первоначально направления исходили из разных основных понятий (исследование
операций — из понятия «операция»; кибернетика — из понятий «управление», «обратная
связь», «системный анализ», теория систем, системотехника; системология — из понятия
«система»), в дальнейшем направления оперируют со многими одинаковыми понятиями
— элементы, связи, цели и средства, структура и др.
Разные направления пользуются также одинаковыми математическими методами. В то же
время есть между ними и отличия, которые обусловливают их выбор в конкретных
ситуациях принятия решений. В частности, основными специфическими особенностями
системного анализа, отличающими его от других системных направлений, являются:
• наличие средств для организации процессов преобразования, структуризации и анализа
целей (другие системные направления ставят задачу достижения целей, разработки
вариантов пути их достижения и выбора наилучшего из этих вариантов, а системный
анализ рассматривает объекты как системы с активными элементами, способные и
стремящиеся к целеобразованию, а затем уже и к достижению сформированных целей);
• разработка и использование методики, в которой определены этапы, подэтапы
системного анализа и методы их выполнения, причем в методике сочетаются как
формальные методы и модели, так и методы, основанные на интуиции
специалистов,.помогающие использовать их знания, что обусловливает особую
привлекательность системного анализа для решения экономических проблем.
Системный анализ не может быть полностью формализован, но можно выбрать
некоторый алгоритм его проведения.
Системный анализ может выполняться в следующей последовательности:
1. Постановка проблемы — отправной момент исследования. В исследовании сложной
системы ему предшествует работа по структурированию проблемы.
2. Расширение проблемы до проблематики, т.е нахождение системы проблем,
существенно связанных с исследуемой проблемой, без учета которых она не может быть
решена.
3. Выявление целей: цели указывают направление, в котором надо двигаться, чтобы
поэтапно решить проблему.
4. Формирование критериев. Критерий — это количественное отражение степени
достижения системой поставленных перед ней целей. Критерий —это правило выбора
предпочтительного варианта решения из ряда альтернативных. Критериев может быть
несколько. Многокритериальное является способом повышения адекватности описания
цели. Критерии должны описать по возможности все важные аспекты цели, но при этом
необходимо минимизировать число необходимых критериев.
5. Агрегирование критериев. Выявленные критерии могут быть объединены либо в
группы, либо заменены обобщающим критерием.
6. Генерирование альтернатив и выбор с использованием критериев наилучшей из них.
Формирование множества альтернатив является творческим этапом системного анализа.
7. Исследование ресурсных возможностей, включая информационные ресурсы.
8. Выбор формализации (моделей и ограничений) для решения проблемы.
9. Построение системы.
10. Использование результатов проведенного системного исследования.
Чтобы облегчив выбор методов в реальных условиях принятия решения, необходимо
разделить методы на группы, охарактеризовать особенности этих групп и дать
рекомендации по их использованию при разработке моделей и методик системного
анализа.
Как уже отмечалось, специфической особенностью системного анализа является
сочетание качественных и формальных методов. Такое сочетание составляет основу
любой используемой методики. Рассмотрим основные методы, направленные на
использование интуиции и опыта специалистов, а также методы формализованного
представления систем.
Методы типа «мозговой атаки». Методы данного типа преследуют основную цель —
поиск новых идей, их широкое обсуждение и конструктивную критику. Основная
гипотеза заключается в предположении, что среди большого числа идей имеются по
меньшей мере несколько хороших. При проведении обсуждений по исследуемой
проблеме применяются следующие правила:
1} сформулировать проблему в основных терминах, выделив единственный центральный
пункт;
2) не объявлять ложной И не прекращать исследование ни одной идеи;
3) поддерживать идею любого рода, даже если ее уместность кажется вам в данное время
сомнительной;
4) оказывать поддержку и поощрение, чтобы освободить участников обсуждения от
скованности.
При всей кажущейся простоте данные обсуждения дают неплохие результаты.
Методы экспертных оценок. Основа этих методов — различные формы экспертного
опроса с последующим оцениванием и выбором наиболее предпочтительного варианта.
Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности
базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как
случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная
оценка эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом
предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри
диапазона оценок, полученных от группы экспертов и что обобщенное коллективное
мнение является достоверным. Наиболее спорным моментом в данных методиках
является установление весовых коэффициентов по высказываемым экспертами оценкам и
приведение противоречивых оценок к некоторой средней величине. Данная группа
методов находит широкое применение в социально-экономических исследованиях.
Методы типа «Делъфи». Первоначально метод «Дельфи» был предложен как одна из
процедур при проведении мозговой атаки и должен помочь снизить влияние
психологических факторов и повысить объективность оценок экспертов. Затем метод стал
использоваться самостоятельно. Его основа — обратная связь, ознакомление экспертов с
результатами предшествующего тура и учет этих результатов при оценке значимости
экспертов.
Методы типа «дерева целей». Термин «дерево» предполагает использование
иерархической структуры, полученной путем разделения общей цели на подцели. Для
случаев, когда древовидный порядок строго по всей структуре не выдерживается, В.И.
Глушков ввел понятие «прогнозного графа». Метод «дерева целей» ориентирован на
получение относительно устойчивой структуры целей проблем, направлений. Для
достижения этого при построении первоначального варианта структуры следует
учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы формирования
иерархических структур.
Морфологические методы. Основная идея морфологического подхода — систематически
находить все возможные варианты решения проблемы путем комбинирования
выделенных элементов или их признаков. В систематизированном виде метод
морфологического анализа был впервые предложен Ф. Цвикки и часто так и называется
«метод Цвикки». Известны три основные схемы метода:
• метод систематического покрытия поля, основанный на выделении так называемых
опорных пунктов знаний в исследуемой области и использование для заполнения поля
некоторых сформулированных принципов мышления;
Экспертное оценивание — процедура получения оценки проблемы на основе
группового мнения специалистов (экспертов). Совместное мнение обладает большей
точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод можно
рекомендовать для получения качественных оценок, ранжирования – например для
сравнения нескольких проектов по их степени соответствия заданному критерию.
Метод подразумевает компетентное участие специалистов в анализе и решении
рассматриваемой проблемы.
В практике социологических исследований используется:
 для прогноза развития того или иного явления
 для оценки степени достоверности массового опроса
 для сбора предварительной информации о проблеме исследования (зондаж)
 в ситуациях, когда массовый опрос простых респондентов не возможен или
не эффективен.
Надёжность оценок и решений, принимаемых на основе суждений экспертов, достаточно
высока и в значительной степени зависит от организации и направленности процедуры
сбора, анализа и обработки полученных мнений.
Сама процедура предполагает:
 анализ исследуемой ситуации
 выбор группы экспертов
 выбор способа замера экспертных оценок
 процедуру непосредственной оценки работы экспертов
 анализ полученных данных
Может оказаться необходимой также:
 проверка входных данных, используемых для экспертных оценок
 изменение состава экспертных групп
 повторные замеры по тем же вопросам с последующим сопоставлением
результатов с объективной информацией, полученной другими методами.
Эксперт может участвовать в опросе как:
 генератор, источник идей, гипотез и предложений
 арбитра по оценке имеющихся данных, характеристик и показателей объекта
 аудитора по оценке условий постановки эксперимента
 источника не известной исследователю информации, которая служит основой для
дальнейшего анализа.
Количество членов экспертной группы значительно меньше в сравнении с
количеством респондентов, опрашиваемых при массовом опросе. Отбор экспертов,
формирование экспертных групп — достаточно сложная задача, результат которой в
наибольшей степени определяет эффективность метода и правильность полученных
решений.
Предварительная группа
Подбор специалистов для участия в экспертном опросе, начинается с определения
научных, технических и административных проблем, непосредственно связанных в
решением поставленной задачи.
Составляется список компетентных в необходимых областях лиц, который служит
основой для выбора экспертов.
Формирование группы потенциальных экспертов начинается методом «снежного
кома». Оценив число возможных кандидатов в эксперты, решается вопрос о численности
экспертной группы.
Оптимальное количество вряд ли возможно определить точно, но очевидно, что в
малой группе экспертов на итоговую оценку оказывает излишнее влияние оценка каждого
из экспертов. Слишком большое число экспертов затрудняет формирование
согласованного мнения. Кроме того, при увеличении числа участников уменьшается роль
нестандартных мнений, отличающихся от мнения большинства, но не всегда
оказывающихся неправильными.
Принципиальное значение имеет возможность обеспечения «равноправия» учёныхспециалистов различных направлений, различного уровня компетентности с учётом
специфики исследуемой проблемы.
Тем не менее, можно установить некоторые общие требования, подразумевающие
выяснение следующих параметров:
 компетентность потенциального эксперта в исследуемой области
 эрудированность в смежных областях
 учёная степень
 звание
 стаж научной или практической работы в определённой сфере
 должностное положение
 принципиальность
 объективность
 способность творчески мыслить
 интуиция.
Реестр качеств, которыми должен обладать «идеальный» эксперт, с которым
предпочтительно работать:
 креативность, то есть способность творчески решать задачи, метод решения
которых полностью или частично не известен
 эвристичность, то есть способность видеть или создавать неочевидные проблемы
 интуиция — способность делать заключения об исследуемом объекте без
осознания пути движения мысли к этому заключению
 предикаторность, то есть способность предсказывать, предчувствовать будущее
состояние исследуемого объекта
 независимость, то есть способность противопоставлять предубеждениям и
массовому мнению свою точку зрения
 всесторонность, то есть способность видеть проблему с различных точек зрения.
Рабочая группа
Для отбора специалистов в рабочую группу используют некоторые простые
статистические способы и приемы, а также их комбинацию.
Так, подбор экспертов может быть:
 экспериментальным (с использованем тестирования, проверки эффективности их
прежней экспертной деятельности)
 документальным (на основе социально-демографических данных)
 при помощи голосования (на основе аттестации потенциальных экспертов их
коллегами)
 при помощи самооценки (оценка степени компетентности изучаемой проблемы,
которая дается самим потенциальным экспертом).
Кроме указанных способов возможен расчёт достоверности и точности экспертных
оценок, представленных каким-либо из потенциальных экспертов в прошлом. В этом
случае специалистов-экспертов можно рассматривать как «прибор», дающий информацию
о вероятности каких-либо предстоящих событий или гипотез, объясняющих
происходящие события. Следует определить точность и достоверность этой информации,
подобно тому, как это делается для измерительных приборов. Рассматривая эксперта
именно в таком ключе, определяют достоверность и точность его оценок по результатам
прошлой деятельности. Для этого рассчитывают степень надёжности эксперта, под
которой понимается относительная частота случаев, когда эксперт приписал наибольшую
вероятность гипотезам, впоследствии подтвердившимся (то есть количество прогнозов,
сделанных экспертом вообще делится на количество сбывшихся прогнозов). Под
степенью точности эксперта при вынесении им суждения о значении вероятности для
некоторого события понимается степень соответствия его персональной оценки
корректности того класса гипотез, которым он приписал эту вероятностную оценку.
Понятие надёжности и точности эксперта базируется на предположении о том, что
существует класс задач для решения которых эксперт либо подходит, либо не подходит.
Подготовка экспертов к работе
Работа социолога, организующего экспертный опрос, включает в себя ещё и подготовку
экспертов к работе, в частности обеспечение их максимально объективными данными по
проблеме. Следует заботиться о достаточной информированности участников об
источниках возникновения исследуемой проблемы и путях решения сходных проблем в
прошлом.
В работу социолога входит:
 составление специальных опросных листов для экспертов (по сравнению с
массовым опросами, специфика опросных листов состоит в том, что не
применяются вопросы-ловушки, ибо эксперт является осведомленным лицом, а
кроме того, преобладают вопросы открытого типа)
 разработка способа и процедуры опроса экспертов
 проведение опроса
 анализ полученных данных.
Особые требования
Необходимо, чтобы условия проведения опроса способствовали получению
наиболее достоверных оценок. С целью обеспечения независимости оценок, следует по
возможности устранять взаимовлияние экспертов и уменьшать воздействие посторонних
факторов. Большое значение имеет правильная формулировка вопросов опросника,
позволяющая выразить отношение эксперта относительно каждого вопроса в виде
количественной оценки и возможность согласования оценок, полученных от разных
экспертов. Если форма опроса экспертов предполагает их очное взаимодействие,
необходимо заботиться о том, чтобы мнения наиболее известных и авторитетных
экспертов не задавали тон всех остальных дискуссий (для этого при выступлении сначала
предоставляется слово «простым» участникам, а потом наиболее известным и
авторитетным).
Формы проведения
Выбор вариантов работы с экспертами (очная или заочная форма) определяется
спецификой проблемы и ситуацией. Очные варианты работы с экспертами позволяют
собрать более качественную информацию, хотя есть сложности организационного
порядка и взаимовлияния экспертов. Заочные же формы работы с экспертами дают
возможность пренебрегать географическими рамками при опросе экспертов, исключает
взаимовлияние их, однако делает работу экспертных групп не оперативной.
Очный опрос
Свободное интервью экспертов. Имеет разведывательную цель и чаще
используется, когда необходимо более точно представить проблему, уточнить некоторые
нюансы, чётче интерпретировать употребляемые понятия и наметить основные
направления исследования. Число интервьюируемых экспертов здесь невелико (10-15), но
главное — чтобы подобранные эксперты были представителями разных в
профессиональном и научном отношении точек зрения. Такое интервью проводится
опытным социологом.
Анкетный опрос экспертов.
«Мозговой штурм», «Мозговая атака» — прямой обмен мнениями, стимулирование
наблюдения. Основная цель — нахождение решения или путей решения какой-либо
научной или практической проблемы.
Заочный опрос
Почтовый анкетный опрос экспертов
Дельфийская техника — многократный почтовый анкетный опрос одной и той же
группы экспертов с применением шкалированных оценок. Цель данного вида опроса
экспертов — сопоставление тщательно скорректированной программы последовательных
индивидуальных опросов, направленной на уменьшение группового влияния,
возникающего при совместной работе экспертов. Суть метода — в интерактивных циклах,
обеспечивающих обратную связь: после первого опроса экспертов и обработки его
результатов, итоги сообщаются участникам экспертной группы. Они должны либо
подтвердить свою точку зрения, высказанную на предыдущем этапе, и если она
значительно отличается от мнения большинства, развернуто ее мотивировать, либо
изменить свою оценку в соответствии с мнением большинства участников. Затем снова
производят обработку информации, результаты вновь рассылаются экспертам и так до тех
пор, пока не прекратится «эффект интерактивных циклов», то есть пока новые туры
опроса не перестанут давать статистически значимое увеличение согласованности оценок
экспертов (обычно это достигается на 4-5 туре опроса). Очевидно, что данный вид работы
с экспертами весьма трудоемок и сложен, хотя использование дельфийской техники имеет
и свои преимущества: обеспечивается анонимность опроса путем исключения
взаимодействия экспертов; установление обратной связи в виде сообщения обработанной
информации о согласованной точке зрения экспертов на предыдущих этапах опроса;
исключения взаимовлияния экспертов. Метод Дельфы не имеет целью достичь полное
единство мнений экспертов по существу вопроса, поэтому несмотря на сближение точек
зрения, различие во мнениях экспертов все равно будет существовать. Недостатком
данного вида опроса экспертов является зависимость оценок, данных экспертами от
формулировок вопросов и аргументации; влияние общественного мнения на экспертов.
3.4. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
3.4.1. Основные идеи методов экспертных оценок
Примеры методов экспертных оценок. Как будет изменяться экономическая
обстановка с течением времени? Что будет с окружающей природной средой через десять
лет? Как изменится экологическая обстановка? Будет ли обеспечена экологическая
безопасность промышленных производств или же вокруг станет простираться
рукотворная пустыня? Достаточно вдуматься в эти постановки естественных вопросов,
проанализировать, как десять или тем более двадцать лет назад мы представляли себе
сегодняшний день, чтобы понять, что стопроцентно надежных прогнозов просто не может
быть. Вместо утверждений с конкретными числами можно ожидать лишь качественных
оценок. Тем не менее мы, менеджеры, экономисты, инженеры, должны принимать
решения, например, об экологических и иных проектах и инвестициях, последствия
которых скажутся через десять, двадцать и т.д. лет. Как быть? Остается обратиться к
методам экспертных оценок. Что это за методы?
Бесспорно совершенно, что для принятия обоснованных решений необходимо
опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После второй мировой войны в
рамках кибернетики, теории управления, менеджмента и исследования операций стала
развиваться самостоятельная дисциплина - теория и практика экспертных оценок.
Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистамиэкспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в
количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования проводят с
целью подготовки информации для принятия решений ЛПР (напомним, ЛПР – лицо
принимающее решение). Для проведения работы по методу экспертных оценок создают
Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность
экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК).
Экспертные
оценки
бывают
индивидуальные
и
коллективные.
Индивидуальные оценки - это оценки одного специалиста. Например, преподаватель
единолично ставит отметку студенту, а врач - диагноз больному. Но в сложных случаях
заболевания или угрозе отчисления студента за плохую учебу обращаются к
коллективному мнению - симпозиуму врачей или комиссии преподавателей. Аналогичная
ситуация - в армии. Обычно командующий принимает решение единолично. Но в
сложных и ответственных ситуациях проводят военный совет. Один из наиболее
известных примеров такого рода - военный совет 1812 г. в Филях, на котором под
председательством М.И. Кутузова решался вопрос: "Давать или не давать французам
сражение под Москвой?"
Другой простейший пример экспертных оценок - оценка номеров в КВН. Каждый
из членов жюри поднимают фанерку со своей оценкой, а технический работник вычисляет
среднюю арифметическую оценку, которая и объявляется как коллективное мнение жюри
(ниже увидим, что такой подход некорректен с точки зрения теории измерений).
В фигурном катании процедура усложняется - перед усреднением отбрасываются
самая большая и самая маленькая оценки. Это делается для того, чтобы не было соблазна
завысить оценку одной спортсменке (например, соотечественнице) или занизить другой.
Такие резко выделяющиеся из общего ряда оценки будут сразу отброшены.
Экспертные оценки часто используются при выборе, например:
- одного варианта технического устройства для запуска в серию из нескольких образцов,
- группы космонавтов из многих претендентов,
- набора проектов научно-исследовательских работ для финансирования из массы заявок,
- получателей экологических кредитов из многих желающих,
- при выборе инвестиционных проектов для реализации среди представленных, и т.д.
Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым
экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому
высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других экспертов собирают
вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг
с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число
экспертов фиксировано и таково, чтобы статистические методы проверки согласованности
мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других число экспертов растет в процессе проведения экспертизы, например, при использовании
метода "снежного кома" (о нем - дальше).
Не меньше существует и методов обработки ответов экспертов, в том числе весьма
насыщенных математикой и компьютеризированных. Многие из них основаны на
достижениях статистики объектов нечисловой природы и других современных методах
прикладной статистики.
Один из наиболее известных методов экспертных оценок - это метод "Дельфи".
Название дано по ассоциации с древним обычаем для получения поддержки при принятии
решений обращаться в Дельфийский храм. Он был расположен у выхода ядовитых
вулканических газов. Жрицы храма, надышавшись отравы, начинали пророчествовать,
произнося непонятные слова. Специальные "переводчики" - жрецы храма толковали эти
слова и отмечали на вопросы пришедших со своими проблемами паломников. По
традиции говорят, что Дельфийский храм находился в Греции. Но там нет вулканов.
Видимо, он был в Италии - у Везувия или Этны, а сами описанные предсказания
происходили в XII-XIV вв. Это вытекает из высшего достижения современной
исторической науки - новой статистической хронологии.
В США в 1960-х годах методом Дельфи назвали экспертную процедуру
прогнозирования научно-технического развития. В первом туре эксперты называли
вероятные даты тех или иных будущих свершений. Во втором туре каждый эксперт
знакомился с прогнозами всех остальных. Если его прогноз сильно отличался от
прогнозов основной массы, его просили пояснить свою позицию, и часто он изменял свои
оценки, приближаясь к средним значениям. Эти средние значения и выдавались заказчику
как групповое мнение. Надо сказать, что реальные результаты исследования оказались
довольно скромными - хотя дата высадки американцев на Луну была предсказана с
точностью до месяца, все остальные прогнозы провалились - холодного термоядерного
синтеза и средства от рака в ХХ в. человечество не дождалось.
Однако сама методика оказалась популярной - за последующие годы она
использовалась не менее 40 тыс. раз. Средняя стоимость экспертного исследования по
методу Дельфи - 5 тыс. долларов США, но в ряде случаев приходилось расходовать и
более крупные суммы - до 130 тыс. долларов.
Несколько в стороне от основного русла экспертных оценок лежит метод
сценариев, применяемый прежде всего для экспертного прогнозирования. Рассмотрим
основные идеи технологии сценарных экспертных прогнозов. Экологическое или
социально-экономическое прогнозирование, как и любое прогнозирование вообще, может
быть успешным лишь при некоторой стабильности условий. Однако решения органов
власти, отдельных лиц, иные события меняют условия, и события развиваются по-иному,
чем ранее предполагалось. Вполне очевидно, что после первого тура президентских
выборов 1996 г. о дальнейшем развитии событий можно было говорить лишь в терминах
сценариев: если во втором туре победит Б.Н. Ельцин, то будет то-то и то-то, если же
победит Г.А. Зюганов, то события пойдут так-то и так-то.
Метод сценариев необходим не только в социально-экономической или
экологической области. Например, при разработке методологического, программного и
информационного обеспечения анализа риска химико-технологических проектов
необходимо составить детальный каталог сценариев аварий, связанных с утечками
токсических химических веществ. Каждый из таких сценариев описывает аварию своего
типа, со своим индивидуальным происхождением, развитием, последствиями,
возможностями предупреждения.
Таким образом, метод сценариев - это метод декомпозиции задачи
прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития
событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития.
При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно
точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо.
Возможность подобной декомпозиции не очевидна. При применении метода
сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:
- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;
- прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на
интересующие исследователя вопросы.
Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть
рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественноэкономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что
стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному
внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого
математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются
доказательными в большинстве ситуаций, в то время как попытка уточнить смысл
используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма
громоздким математическим моделям.
Набор сценариев должен быть обозрим. Приходится исключать различные
маловероятные события - прилет инопланетян, падение астероида, массовые эпидемии
ранее неизвестных болезней, и т.д. Само по себе создание набора сценариев - предмет
экспертного исследования. Кроме того, эксперты могут оценить вероятности реализации
того или иного сценария.
Прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения
ответов на интересующие исследователя вопросы также осуществляется в соответствии с
описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть
применены статистические методы прогнозирования временных рядов. Однако этому
предшествует анализ с помощью экспертов, причем зачастую прогнозирование на
словесном уровне является достаточным (для получения интересующих исследователя и
ЛПР выводов) и не требующим количественного уточнения.
Как известно, при принятии решений на основе анализа ситуации (как говорят, при
ситуационном анализе), в том числе анализе результатов прогнозных исследований,
можно исходить из различных критериев. Так, можно ориентироваться на то, что
ситуация сложится наихудшим, или наилучшим, или средним (в каком-либо смысле)
образом. Можно попытаться наметить мероприятия, обеспечивающие минимально
допустимые полезные результаты при любом варианте развития ситуации, и т.д.
Еще один вариант экспертного оценивания - мозговой штурм. Организуется он как
собрание экспертов, на выступления которых наложено одно, но очень существенное
ограничение - нельзя критиковать предложения других. Можно их развивать, можно
высказывать свои идеи, но нельзя критиковать! В ходе заседания эксперты, "заражаясь"
друг от друга, высказывают все более экстравагантные соображения. Часа через два
записанное на магнитофон или видеокамеру заседание заканчивается, и начинается
второй этап мозгового штурма - анализ высказанных идей. Обычно из 100 идей 30
заслуживают дальнейшей проработки, из 5-6 дают возможность сформулировать
прикладные проекта, а 2-3 оказываются в итоге приносящими полезный эффект прибыль, повышение экологической безопасности, оздоровление окружающей природной
среды и т.п. При этом интерпретация идей - творческий процесс. Например, при
обсуждении возможностей защиты кораблей от торпедной атаки была высказана идея:
"Выстроить матросов вдоль борта и дуть на торпеду, чтобы изменить ее курс". После
проработки эта идея привела к созданию специальных устройств, создающих волны,
сбивающиеся торпеду с курса.
Основные стадии экспертного опроса. Более подробно рассмотрим отдельные
этапы экспертного исследования. Как показывает опыт, с точки зрения менеджера организатора такого исследования целесообразно выделять следующие стадии проведения
экспертного опроса.
1) Принятие решения о необходимости проведения экспертного опроса и формулировка
Лицом, Принимающим Решения (ЛПР) его цели. Таким образом, инициатива должна
исходить от руководства, что в дальнейшем обеспечит успешное решение
организационных и финансовых проблем. Очевидно, что исходный толчок может быть
дан докладной запиской одного из сотрудников или дискуссией на совещании, но
реальное начало работы - решение ЛПР.
2) Подбор и назначение ЛПР основного состава Рабочей группы, сокращенно РГ (обычно
- научного руководителя и секретаря). При этом научный руководитель отвечает за
организацию и проведение экспертного исследования в целом, а также за анализ
собранных материалов и формулировку заключения экспертной комиссии. Он участвует в
формировании коллектива экспертов и выдаче задания каждому эксперту (вместе с ЛПР
или его представителем). Он сам - высококвалифицированный эксперт и признаваемый
другими экспертами формальный и неформальный руководитель экспертной комиссии.
Дело секретаря - ведение документации экспертного опроса, решение организационных
задач.
3) Разработка РГ (точнее, ее основным составом, прежде всего научным руководителем и
секретарем) и утверждение у ЛПР технического задания на проведение экспертного
опроса. На этой стадии решение о проведении экспертного опроса приобретает четкость
во времени, финансовом, кадровом, материальном и организационном обеспечении. В
частности, формируется Рабочая Группа, в РГ выделяются различные группы
специалистов - аналитическая, эконометрическая (специалисты по методам),
компьютерная, по работе с экспертами (например, интервьюеров), организационная.
Очень важно для успеха, чтобы все эти позиции были утверждены ЛПР.
4) Разработка аналитической группой РГ подробного сценария (т.е. регламента)
проведения сбора и анализа экспертных мнений (оценок). Сценарий включает в себя
прежде всего конкретный вид информации, которая будет получена от экспертов
(например, слова, условные градации, числа, ранжировки, разбиения или иные виды
объектов нечисловой природы). Например, довольно часто экспертов просят высказаться
в свободной форме, ответив при этом на некоторые количество заранее
сформулированных вопросов. Кроме того, их просят заполнить формальную карту, в
каждом пункте выбрав одну из нескольких градаций. Сценарий должен содержать и
конкретные методы анализа собранной информации. Например, вычисление медианы
Кемени, статистический анализ люсианов, применение иных методов статистики объектов
нечисловой природы и других разделов прикладной статистики (о некоторых из
названных методов речь пойдет ниже). Эта работа ложится на эконометрическую и
компьютерную группу РГ. Традиционная ошибка - сначала собрать информацию, а потом
думать, что с ней делать. В результате, как показывает печальный опыт, информация
используется не более чем на 1-2%.
5) Подбор экспертов в соответствии с их компетентностью. На этой стадии РГ составляет
список возможных экспертов и оценивает степень их пригодности для планируемого
исследования..
6) Формирование экспертной комиссии. На этой стадии РГ проводит переговоры с
экспертами, получает их согласие на работу в экспертной комиссии (сокращенно ЭК).
Возможно, часть намеченных РГ экспертов не может войти в экспертную комиссию
(болезнь, отпуск, командировка и др.) или отказывается по тем или иным причинам
(занятость, условия контракта и др.). ЛПР утверждает состав экспертной комиссии,
возможно, вычеркнув или добавив часть экспертов к предложениям РГ. Проводится
заключение договоров с экспертами об условиях их работы и ее оплаты.
7) Проведение сбора экспертной информации. Часто перед этим проводится набор и
обучение интервьюеров - одной из групп, входящих в РГ.
8) Компьютерный анализ экспертной информации с помощью включенных в сценарий
методов. Ему обычно предшествует введение информации в компьютеры.
9) При применении согласно сценарию экспертной процедуры из нескольких туров повторение двух предыдущих этапов.
10) Итоговый анализ экспертных мнений, интерпретация полученных результатов
аналитической группой РГ и подготовка заключительного документа ЭК для ЛПР.
11) Официальное окончание деятельности РГ, в том числе утверждение ЛПР
заключительного документа ЭК, подготовка и утверждение научного и финансового
отчетов РГ о проведении экспертного исследования, оплата труда экспертов и
сотрудников РГ, официальное прекращение деятельности (роспуск) ЭК и РГ.
Разберем подробнее отдельные стадии экспертного исследования. Начнем с подбора
экспертов: кадры решают все! Каковы эксперты - таково и качество заключения
экспертной комиссии.
Подбор экспертов. Проблема подбора экспертов является одной из наиболее сложных
в теории и практике экспертных исследований. Очевидно, в качестве экспертов
необходимо использовать тех людей, чьи суждения наиболее помогут принятию
адекватного решения. Но как выделить, найти, подобрать таких людей? Надо прямо
сказать, что нет методов подбора экспертов, наверняка обеспечивающих успех
экспертизы. Сейчас мы не будем обсуждать проблему существования различных "партий"
среди экспертов и обратим внимание на различные иные стороны процедур подбора
экспертов.
В проблеме подбора экспертов можно выделить две составляющие - составление
списка возможных экспертов и выбор из них экспертной комиссии в соответствии с
компетентностью кандидатов.
Составление списка возможных экспертов облегчается тогда, когда рассматриваемый
вид экспертизы проводится многократно. В таких ситуациях обычно ведется реестр
возможных экспертов, например, в области государственной экологической экспертизы
или судейства фигурного катания, из которого можно выбирать по различным критериям
или с помощью датчика (или таблицы) псевдослучайных чисел.
Как быть, если экспертиза проводится впервые, устоявшиеся списки возможных
экспертов отсутствуют? Однако и в этом случае у каждого конкретного специалиста есть
некоторое представление о том, что требуется от эксперта в подобной ситуации. Для
формирования списка есть полезный метод "снежного кома", при котором от каждого
специалиста, привлекаемого в качестве эксперта, получают определенное количество
(обычно 5 - 10) фамилий тех, кто может быть экспертом по рассматриваемой тематике.
Очевидно, некоторые из этих фамилий встречались ранее в деятельности РГ, а некоторые
- новые. Каждого вновь появившегося опрашивают по той же схеме. Процесс расширения
списка останавливается, когда новые фамилии практически перестают встречаться. В
результате получается достаточно обширный список возможных экспертов. Метод
"снежного кома" имеет и недостатки. Число туров до остановки процесса наращивания
кома нельзя заранее предсказать. Кроме того, ясно, что если на первом этапе все эксперты
были из одного "клана", придерживались в чем-то близких взглядов или занимались
сходной деятельностью, то и метод "снежного кома" даст, скорее всего, лиц из этого же
"клана". Мнения и аргументы других "кланов" будут упущены. (Здесь речь идет о том, что
сообщество специалистов реально разбито на группы, названные выше "кланами", и
общение идет в основном внутри "кланов". Неформальная структура науки, к которой
относятся "кланы", достаточно сложна для изучения. Отметим здесь, что "кланы" обычно
образуются на основе крупных формальных центров (вузов, научных институтов),
научных школ.)
Вопрос об оценке компетентности экспертов не менее сложен. Ясно, что успешность
участия в предыдущих экспертизах - хороший критерий для деятельности дегустатора,
врача, судьи в спортивных соревнованиях, т.е. таких экспертов, которые участвуют в
длинных сериях однотипных экспертиз. Однако, увы, наиболее интересны и важны
уникальные экспертизы больших проектов, не имеющих аналогов. Использование
формальных показателей экспертов (должность, ученые степень и звание, стаж, число
публикаций...), очевидно, в современных быстро меняющихся условиях может носить
лишь вспомогательный характер, хотя подобные показатели проще всего применять.
Часто предлагают использовать методы самооценки и взаимооценки компетентности
экспертов. Обсудим их, начав с метода самооценки, при котором эксперт сам дает
информацию о том, в каких областях он компетентен, а в каких - нет. С одной стороны,
кто лучше может знать возможности эксперта, чем он сам? С другой стороны, при
самооценке компетентности скорее оценивается степень самоуверенности эксперта, чем
его реальная компетентность. Тем более, что само понятие "компетентность" строго не
определено. Можно его уточнять, выделяя составляющие, но при этом усложняется
предварительная часть деятельности экспертной комиссии. Достаточно часто эксперт
преувеличивает свою реальную компетентность. Например, большинство людей считают,
что они хорошо разбираются в политике, экономике, проблемах образования и
воспитания, семьи и медицины. На самом деле экспертов (и даже знающих людей) в этих
областях весьма мало. Бывают уклонения и в другую сторону, излишне критичное
отношение к своим возможностям.
При использовании метода взаимооценки, помимо возможности проявления
личностных и групповых симпатий и антипатий, играет роль малая осведомленность
экспертов о возможностях друг друга. В современных условиях достаточно хорошее
знакомство с работами и возможностями друг друга может быть лишь у специалистов,
много лет (не менее 3-4) работающих совместно, в одной комнате, над одной темой.
Именно про такие пары можно сказать, что они "вместе пуд соли съели". Однако
привлечение таких пар специалистов не очень-то целесообразно, поскольку их взгляды изза схожести жизненного пути слишком похожи друг на друга.
Если процедура экспертного опроса предполагает непосредственное общение
экспертов, необходимо учитывать еще ряд обстоятельств. Большое значение имеют их
личностные (социально-психологические) качества. Так, один-единственный "говорун"
может парализовать деятельность всей комиссии на совместном заседании. К срыву могут
привести и неприязненные отношения членов комиссии, и сильно различающийся
научный и должностной статус членов комиссии. В подобных случаях важно соблюдение
регламента работы, разработанного РГ.
Необходимо подчеркнуть, что подбор экспертов – одна из основных функций Рабочей
группы, и никакие методики подбора не снимают с нее ответственности. Другими
словами, именно на Рабочей группе лежит ответственность за компетентность экспертов,
за их принципиальную способность решить поставленную задачу. Важным является
требование к ЛПР об утверждении списка экспертов. При этом ЛПР может как добавить в
комиссию отдельных экспертов, так и вычеркнуть некоторых из них - по собственным
соображениям, с которыми членам РГ и ЭК знакомиться нет необходимости.
Существует ряд нормативных документов, регулирующих деятельность экспертных
комиссий в тех или иных областях. Примером является Закон Российской Федерации "Об
экологической экспертизе" от 23 ноября 1995 г., в котором регламентируется процедура
экспертизы "намечаемой хозяйственной или иной деятельности" с целью выявления
возможного вреда, который может нанести рассматриваемая деятельность окружающей
природной среде.
О разработке регламента проведения сбора и анализа экспертных мнений. Существует
масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают
отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое
мнение независимо от авторитетов, "кланов" и отдельных коллег. В других экспертов
собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают
проблему друг с другом, принимают или отвергают аргументы друг друга, учатся друг у
друга, и неверные или недостаточно обоснованные мнения отбрасываются. В одних
методах число экспертов фиксировано и таково, чтобы статистические методы проверки
согласованности мнений и затем (в случае достаточно хорошей согласованности мнений)
их усреднения позволяли принимать обоснованные решения с точки зрения
эконометрики. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы,
например, при использовании метода "снежного кома" для формирования команды
экспертов.
В настоящее время не существует общепринятой научно обоснованной классификации
методов экспертных оценок и тем более - однозначных рекомендаций по их применению.
Попытка силой утвердить одну из возможных точек зрения на классификацию методов
экспертных оценок может принести лишь вред.
Однако для рассказа о многообразии экспертных оценок необходима какая-либо
рабочая классификация методов. Одну из таких возможных классификаций мы даем ниже,
перечисляя основания, по которым мы делим экспертные оценки.
Один из основных вопросов - что именно должна представить экспертная комиссия в
результате своей работы - информацию для принятия решения ЛПР или проект самого
решения? От ответа на этот методологический вопрос зависит организация работы
экспертной комиссии, и он служит первым основанием для разбиения методов.
ЦЕЛЬ - СБОР ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ЛПР. Тогда Рабочая группа должна собрать
возможно больше относящейся к делу информации, аргументов "за" и "против"
определенных вариантов решений. Полезен следующий метод постепенного увеличения
числа экспертов. Сначала первый эксперт приводит свои соображения по
рассматриваемому вопросу. Составленный им материал передается второму эксперту,
который добавляет свои аргументы. Накопленный материал поступает к следующему третьему - эксперту... Процедура заканчивается, когда иссякает поток новых соображений.
Отметим, что эксперты в рассматриваемом методе только поставляют информацию,
аргументы "за" и "против", но не вырабатывают согласованного проекта решения. Нет
никакой необходимости стремиться к тому, чтобы экспертные мнения были согласованы
между собой. Более того, наибольшую пользу приносят эксперты с мышлением,
отклоняющимся от массового. Именно от них следует ожидать наиболее оригинальных
аргументов.
ЦЕЛЬ - ПОДГОТОВКА ПРОЕКТА РЕШЕНИЯ ДЛЯ ЛПР. Математические методы в
экспертных оценках применяются обычно именно для решения задач, связанных с
подготовкой проекта решения. При этом зачастую некритически принимают догмы
согласованности и одномерности. Эти догмы "кочуют" из одной публикации в другую,
поэтому целесообразно их обсудить.
ДОГМА СОГЛАСОВАННОСТИ. Часто без всяких оснований считается, что решение
может быть принято лишь на основе согласованных мнений экспертов. Поэтому
исключают из экспертной группы тех, чье мнение отличается от мнения большинства.
При этом отсеиваются как неквалифицированные лица, попавшие в состав экспертной
комиссии по недоразумению или по соображениям, не имеющим отношения к их
профессиональному уровню, так и наиболее оригинальные мыслители, глубже проникшие
в проблему, чем большинство. Следовало бы выяснить их аргументы, предоставить им
возможность для обоснования их точек зрения. Вместо этого их мнением пренебрегают.
Бывает и так, что эксперты делятся на две или более групп, имеющих единые
групповые точки зрения. Так, известен пример деления специалистов при оценке
результатов научно-исследовательских работ на две группы: "теоретиков", явно
предпочитающих НИР, в которых получены теоретические результаты, и "практиков",
выбирающих те НИР, которые позволяют получать непосредственные прикладные
результаты (речь идет о конкурсе НИР в академическом Институте проблем управления
(автоматики и телемеханики)).
Иногда заявляют, что в случае обнаружения двух или нескольких групп экспертов
(вместо одной согласованной во мнениях) опрос не достиг цели. Это не так! Цель
достигнута - установлено, что единого мнения нет. Это весьма важно. И ЛПР при
принятии решений должен это учитывать. Стремление обеспечить согласованность
мнений экспертов любой целой может приводить к сознательному одностороннему
подбору экспертов, игнорированию всех точек зрения, кроме одной, наиболее
полюбившейся Рабочей группе (или даже "подсказанной" ЛПР).
Часто не учитывают еще одного чисто эконометрического обстоятельства. Поскольку
число экспертов обычно не превышает 20-30, то формальная статистическая
согласованность мнений экспертов (установленная с помощью тех или иных критериев
проверки статистических гипотез) может сочетаться с реально имеющимся разделением
экспертов на группы, что делает дальнейшие расчеты не имеющими отношения к
действительности. Для примера обратимся к конкретным методам расчетов с помощью
коэффициентов конкордации (т.е. - в переводе - согласия) на основе коэффициентов
ранговой корреляции Кендалла или Спирмена. Необходимо напомнить, что согласно
эконометрической теории положительный результат проверки согласованности таким
способом означает ни больше, ни меньше, как отклонение гипотезы о независимости и
равномерной распределенности мнений экспертов на множестве всех ранжировок. Таким
образом, проверяется нулевая гипотеза, согласно которой ранжировки, описывающие
мнения экспертов, являются независимыми случайными бинарными отношениями,
равномерно распределенными на множестве всех ранжировок. Отклонение этой нулевой
гипотезы по дурной традиции толкуется как согласованность ответов экспертов. Другими
словами, мы падаем жертвой заблуждений, вытекающих из своеобразного толкования
слов: проверка согласованности в указанном математико-статистическом смысле вовсе не
является проверкой согласованности в смысле практики экспертных оценок. (Именно
ущербность рассматриваемых математико-статистических методов анализа ранжировок
привела группу специалистов к разработке нового эконометрического аппарата для
проверки согласованности - непараметрических методов, основанных на т.н. люсианах и
входящих в современный раздел эконометрики - статистику нечисловых данных). Группы
экспертов с близкими методами можно выделить эконометрическими методами кластеранализа.
МНЕНИЯ ДИССИДЕНТОВ. С целью искусственно добиться согласованности
стараются уменьшить влияние мнений экспертов-диссидентов, т.е. инакомыслящих по
сравнению с большинством. Жесткий способ борьбы с диссидентами состоит в
игнорировании их мнений, т.е. фактически в их исключении из состава экспертной
комиссии. Отбраковка экспертов, как и отбраковка резко выделяющихся результатов
наблюдений (выбросов), приводит к процедурам, имеющим плохие или неизвестные
статистические свойства. Так, известна крайняя неустойчивость классических методов
отбраковки выбросов по отношению к отклонениям от предпосылок модели (см.,
например, учебное пособие [1]).
Мягкий способ борьбы с диссидентами состоит в применении робастных (устойчивых)
статистических процедур. Простейший пример: если ответ эксперта - действительное
число, то резко выделяющееся мнение диссидента сильно влияет на среднее
арифметическое ответов экспертов и не влияет на их медиану. Поэтому разумно в
качестве согласованного мнения рассматривать медиану. Однако при этом игнорируются
(не достигают ЛПР) аргументы диссидентов.
В любом из двух способов борьбы с диссидентами ЛПР лишается информации,
идущей от диссидентов, а потому может принять необоснованное решение, которое
впоследствии приведет к отрицательным последствиям. С другой стороны, представление
ЛПР всего набора мнений снимает часть ответственности и труда по подготовке
окончательного решения с комиссии экспертов и рабочей группы по проведению
экспертного опроса и перекладывает эти ответственность и труд на плечи ЛПР.
ДОГМА ОДНОМЕРНОСТИ. В устаревшей, а иногда и в современной научнотехнической литературе распространен довольно спорный подход так называемой
"квалиметрии", согласно которому объект экспертизы всегда можно оценить одним
числом. Странная идея! Оценивать человека одним числом приходило в голову лишь на
невольничьих рынках. Вряд ли даже самые рьяные квалиметристы рассматривают книгу
или картину как эквивалент числа - ее "рыночной стоимости". Практически все реальные
объекты достаточно сложны, а потому сколько-нибудь точно описать их можно лишь с
помощью многих и многих чисел, а также математических объектов нечисловой природы.
Вместе с тем нельзя полностью отрицать саму идею поиска обобщенных показателей
качества, технического уровня и аналогичных. Так, каждый объект можно оценивать по
многим показателям качества. Например, легковой автомобиль можно оценивать по таким
показателям:
 расход бензина на 100 км пути (в среднем);
 надежность (в том числе средняя стоимость ремонта за год);
 экологическая безопасность, оцениваемая по содержанию вредных веществ в
выхлопных газах;
 маневренность (в том числе радиус поворота);
 быстрота набора скорости 100 км/час после начала движения; максимальная
достигаемая скорость;
 длительность сохранения в салоне положительной температуры при низкой
наружной
 температуре (например, минус пятьдесят градусов по Цельсию) и выключенном
двигателе;
 дизайн (привлекательность и "модность" внешнего вида и отделки салона);
вес, и т.д.
Можно ли свести оценки по этим показателям вместе? Ясно, что определяющей
является конкретная ситуация, для которой выбирается автомашина. Максимально
достигаемая скорость важна для гонщика, но, как нам представляется, не имеет большого
практического значения для водителя рядовой частной машины, особенно в городе с
суровым ограничением на максимальную скорость. Для такого водителя важнее расход
бензина, маневренность и надежность. Для машин различных служб государственного
управления, видимо, надежность важнее, чем для частника, а расход бензина - наоборот.
Для районов Крайнего Севера важна теплоизоляция салона, а для южных районов - нет. И
т.д.
Таким образом, важна конкретная (узкая) постановка задачи перед экспертами. Но
такой постановки зачастую нет. А тогда "игры" по разработке обобщенного показателя
качества - например, в виде линейной функции от перечисленных переменных - не могут
дать объективных выводов. Альтернативой единственному обобщенному показателю
является математический аппарат типа многокритериальной оптимизации - множества
Парето и т.д.
В некоторых случаях все-таки можно глобально сравнить объекты - например, с
помощью тех же экспертов получить упорядочение рассматриваемых объектов - изделий
или проектов. Тогда можно ПОДОБРАТЬ коэффициенты при отдельных показателях так,
чтобы упорядочение с помощью линейной функции возможно точнее соответствовало
глобальному упорядочению (например, найти эти коэффициенты методом наименьших
квадратов). Наоборот, в подобных случаях НЕ СЛЕДУЕТ оценивать указанные
коэффициенты с помощью экспертов. Эта простая идея до сих пор не стала очевидной для
отдельных составителей методик по проведению экспертных опросов и анализу их
результатов. Они упорно стараются заставить экспертов делать то, что они выполнить не в
состоянии - указывать веса, с которыми отдельные показатели качества должны входить в
итоговый обобщенный показатель.
Эксперты обычно могут сравнить объекты или проекты в целом, но не могут
вычленить вклад отдельных факторов. Раз организаторы опроса спрашивают, эксперты
отвечают, но эти ответы не несут в себе надежной информации о реальности...
ВТОРОЕ ОСНОВАНИЕ КЛАССИФИКАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ПРОЦЕДУР ЧИСЛО ТУРОВ. Экспертизы могут включать один тур, некоторое фиксированное число
туров (два, три,…) или неопределенное число туров. Чем больше туров, тем более
тщательным является анализ ситуации, поскольку эксперты при этом обычно много раз
возвращаются к рассмотрению предмета экспертизы. Но одновременно увеличивается
общее время на экспертизу и возрастает ее стоимость. Можно уменьшить расходы, вводя
в экспертизу не всех экспертов сразу, а постепенно. Так, например, если цель состоит в
сборе аргументов "за" и "против", то первоначальный перечень аргументов может быть
составлен одним экспертом. Второй добавит к нему свои аргументы. Суммарный
материал поступит к первому и третьему, которые внесут свои аргументы и
контраргументы. И так далее - добавляется по одному эксперту на каждый новый тур.
Наибольшие сложности вызывают процедуры с заранее неопределенным числом
туров, например, "снежный ком". Часто задают максимально возможное число туров, и
тогда неопределенность сводится к тому, придется ли проводить это максимальное число
туров или удастся ограничиться меньшим числом.
ТРЕТЬЕ ОСНОВАНИЕ КЛАССИФИКАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ПРОЦЕДУР ОРГАНИЗАЦИЯ ОБЩЕНИЯ ЭКСПЕРТОВ. Рассмотрим достоинства и недостатки
каждого из элементов шкалы: отсутствие общения - заочное анонимное общение - заочное
общение без анонимности - очное общение с ограничениями - очное общение без
ограничений. При отсутствии общения эксперт высказывает свое мнение, ничего не зная о
других экспертах и об их мнениях. Он полностью независим, что и хорошо, и плохо.
Обычно такая ситуация соответствует однотуровой экспертизе. Заочное анонимное
общение, например, как в методе Дельфи, означает, что эксперт знакомится с мнениями и
аргументами других экспертов, но не знает, кто именно высказал то или иное положение.
Следовательно, в экспертизе должно быть предусмотрено хотя бы два тура. Заочное
общение без анонимности соответствует, например, общению по Интернету. Все
варианты заочной экспертизы хороши тем, что нет необходимости собирать экспертов
вместе, следовательно, находить для этого удобное время и место.
При очных экспертизах эксперты говорят, а не пишут, как при заочных, и потому
успевают за то же время сказать существенно больше. Очная экспертиза с ограничениями
весьма распространена. Это - собрание, идущее по фиксированному регламенту.
Примером является военный совет в императорской русской армии, когда эксперты
(офицеры и генералы) высказывались в порядке от младшего (по чину и должности) к
старшему. Наконец, очная экспертиза без ограничений - это свободная дискуссия. Все
очные экспертизы имеют недостатки, связанные с возможностями отрицательного
влияния на их проведение социально-психологических свойств и клановых (партийных)
пристрастий участников, а также неравенства их профессионального, должностного,
научного статусов. Представьте себе, что соберутся вместе 5 лейтенантов и 3 генерала.
Независимо от того, какая информация имеется у того или иного участника встречи, ход
ее предсказать нетрудно: генералы будут беседовать, а лейтенанты - помалкивать. При
этом вполне очевидно, что лейтенанты получили образование позже генералов, а потому
обладают полезной информацией, которой нет у генералов.
КОМБИНАЦИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ ЭКСПЕРТИЗЫ. Реальные экспертизы
часто представляют собой комбинации различных описанных выше типов экспертиз. В
качестве примера рассмотрим защиту студентом дипломного проекта. Сначала идет
многотуровая очная экспертиза, проводимая научным руководителем и консультантами, в
результате студент подготавливает проект к защите. Затем два эксперта работают заочно это автор отзыва сторонней организации и заведующий кафедрой, допускающий работу к
защите. Обратите внимание на различие задач этих экспертов и объемов выполняемой
ими работы - один пишет подробный отзыв, второй росписью на титульном листе проекта
разрешает его защиту. Наконец - очная экспертиза без ограничений (для членов ГАК государственной аттестационной комиссии). Дипломный проект оценивается
коллегиально, по большинству голосов, при этом один из экспертов (научный
руководитель) знает работу подробно, а остальные - в основном лишь по докладу.
Отметим, что мнения экспертов учитываются с весами, а именно, мнения членов ГАК - с
весом 1, мнения всех остальных - с весом 0 (совещательный голос). Таким образом, имеем
сочетание многотуровой и однотуровой, заочных и очных экспертиз. Подобные сочетания
характерны для многих реально проводящихся экспертиз.
А.И. Орлов Теория принятия решений . Учебное пособие. - М.: Издательство "Март",
2004.
Методы научных исследований. Понятие и определения.
Научное исследование является разновидностью познания объективного мира и
использует всеобщие методы познания: анализ, синтез, сравнения, аналогии,
умозаключения,
абстрагирования,
идеализации,
экстраполяции,
практику.
Познавательные цели предопределяют роль тех или иных методов в познании.
Особенности научного познания и его целей сопроводи-лись созданием собственно
научных методов исследования. С учетом различий в гносеологической структуре
научного знания, эмпирического и теоретического уровней знания, а в теоретическом,
представленном научной теорией, имеющего и не имеющего эмпирического значения,
следует различать эмпирические и теоретические методы научного исследования.
Эмпирическое исследование соединяет в себе получение и проверку научного
знания. Оно включает конкретно-чувственную материальную деятельность и фиксацию
промежуточных и конечных состояний деятельности. Первое отождествляет
эмпирическое исследование с практикой, второе - с познанием, получением данных,
сопоставляемых с предсказаниями проверяемой теории, или данных, подлежащих
теоретическому объяснению. В зависимости от степени активности познающего субъекта,
изменяющейся от состояния поиска и фиксации свойств естественных событий до
состояния управления и измерения самим человеком созданных процессов, методы и
средства эмпирического исследования делятся на наблюдение, эксперимент и измерение.
Наблюдение представляет собой целенаправленное и организованное восприятие
явлений познаваемого мира. Наблюдение непосредственно связано с деятельностью
органов чувств и первичной манипуляцией ими. Предметом наблюдения служат явления
внешнего и внутреннего мира. В первом случае это явления мира вне сознания субъекта,
во втором - явления или состояния самого субъекта. Во втором случае наблюдение
называется самонаблюдением.
Целенаправленность и организованность научного наблюдения обусловлены
принятием субъектом доопытных допущений, представлений о предмете и средствах
наблюдения. Доопытные допущения диктуют избирательность наблюдения, отбор
предмета и результатов наблюдения. Понятия, язык допущений задают язык фиксации и
толкования данных наблюдения. Материальной фиксацией наблюдений служат показания
приборов, вспомогательных средств наблюдения. Но уже толкование показаний приборов
соприкасается с языком доопытных допущений, выбравших эти приборы. Фиксированные
языком доопытных допущений данные наблюдения оказываются частью суждений этих
допущений, обретая тем самым словесное определение, толкование. Роль доопытных
допущений и связанных с ними толкований возрастает с ростом косвенности наблюдений.
Предмет прямых наблюдений исчерпывается данными восприятия или показаний
приборов. Предмет косвенных наблюдений скрыт за данными восприятий и показаний
приборов. В таком случае фиксация именно их в качестве связанных со скрытым
предметом наблюдения целиком зависит от доопытных допущений. Чем косвеннее и
маловероятнее предмет наблюдения, тем больше претензий к доопытным допущениям,
ибо тем больше нужно оправданий для данных наблюдений, чтобы считать их
связанными со скрытым предметом наблюдения. Например, чем отдаленнее эпоха
прошлого, тем пространнее и важнее допущения, оправдывающие относимость к ней
ископаемых свидетельств о ней в настоящем.
От данных научного наблюдения ожидают объективности и общезначимости
(иногда говорят об интерсубъективности). Объективность данных рассматривается как
принадлежность данных самому предмету наблюдения или, более осторожно, как
правильность, соответствие, подобие данных предмету наблюдения. Суть свидетельства
ожидаемой объективности состоит в согласованности восприятий одного и того же
предмета в разных условиях или различными органами чувств. При рассогласовании
говорят об ошибках, необъективности показаний органов чувств и приборов. Например,
весло, опущенное наполовину в воду, зрительно и фотоаппаратом воспринимается как
сломанное; ошибочность этого восприятия демонстрируется сопоставлением с
восприятием вытянутого из воды того же весла. Или восприятие сходимости рельс вдали
уличается в ошибочности восприятием расположения рельс при перемещении в точку
сходимости. Подобные несогласованности данных наблюдений преодолеваются
взаимными поправками показаниями органов чувств и приборов, а и конечном счете обращением к данным, заслуживающим наибольшего доверия.
Объективность данных наблюдений позволяет им быть общезначимыми, или
интерсубъективными. Общезначимость преодолевает индивидуальность, субъективность
данных наблюдений, местное, временное и несущественное в них.
Данные восприятий, не использующих приборы, зависят от индивидуальных
особенностей исследователей: физиологических характеристик органов чувств,
внимательности и предпочтений. Повторение и сравнение результатов наблюдения
различных исследователей позволяют установить усредненные значения данных в
качестве общезначимых. Так, например, усредняются свидетельства очевидцев событий,
данные о показаниях перегрузок при ускорениях, данные о вкусовых оттенках и т.д. Ясно,
тем не менее, что сама по себе общезначимость, или интерсубъективность, не избавляет от
субъективного, а демонстрирует его присущность роду человеческому. Шагом к
достижению объективности данных наблюдения служит использование приборов. Как
действующий по объективным законам и свойствам прибор дает объективные (не
зависящие от субъекта) показания. Но, будучи воплощением замысла субъекта, прибор
избирательно регистрирует воздействия наблюдаемого объекта, существенно или
несущественно измененные помехами. Кроме того, приборы могут быть различными по
принципам действия и чувствительности, что дает разнобой объективных данных о
предмете наблюдения.
Если требовать от данных наблюдения полной объективности, то нужно
фиксировать показания приборов языком, нейтральным по отношению к возможным
истолкованиям. С другой стороны, именно нейтральный язык данных наблюдения (с
помощью приборов) открыт для разнообразных толкований и теоретических объяснений.
В то же время объективные данные наблюдений сами по себе не указывают, к чему
в наблюдаемом объекте они относятся - к существенному или несущественному, к
опосредованному сторонними воздействиями или нет. Надежда на установление различий
между данными наблюдения по предмету их отнесения возлагается на эксперимент.
Эксперимент отличается от наблюдения воздействием субъекта на наблюдаемый
объект. Диапазон воздействий простирается от пробного включения в наблюдаемые
процессы факторов, имеющихся под руками, до тщательно спланированного управления
включением и исключением предусмотренных факторов в наблюдаемый процесс.
Воздействие на естественный процесс в природном или созданном человеком
материальном объекте осуществляется разнообразными материальными средствами. Они
воздействуют на поведение объекта или условия, изменяющие поведение объекта. В
зависимости
от
целей,
предмета
исследования,
характера
используемой
экспериментальной техники и других факторов возможны разнообразные классификации
видов экспериментов. Например, по познавательным целям эксперименты делятся на
проверочные и поисковые (проверяются определенные гипотезы, ищутся новые данные
для расширения опытной основы выдвигаемого предположения или уточнения его
содержания).
По характеру исследуемого объекта можно различать физические, химические,
биологические, психологические, социальные эксперименты. По доступности объекта
исследования различают прямые и модельные эксперименты. По методу и результатам
исследования все эксперименты можно разделить на качественные и количественные. С
точки зрения заданности характеристик исследуемого объекта, различают статистические
и нестатистические эксперименты. В статистических экспериментах (биологии,
агрономии, технологии и др.) первоначальные величины заданы статистически, поэтому
создание таких экспериментов с самого начала предполагает использование методов
статистики и теории вероятностей. В нестатистических экспериментах исследуемые
величины заданы индивидуально, однозначно; в них статистика используется только для
оценки результатов исследования. Всякому эксперименту предпосылается проблема,
которая требует экспериментального разрешения. Как и наблюдение, чаще всего
эксперимент предназначен для проверки избранной гипотезы. Реже он используется для
проверки новых данных, позволяющих уточнить или выдвинуть новую гипотезу.
Проверяемая или подлежащая уточнению гипотеза обусловливает выделение
существенных факторов эксперимента, на фоне которых другие считаются
несущественными. Гипотетичность проверяемого или уточняемого знания придает
гипотетический характер существенности или несущественности различных факторов. В
принципе любой фактор может оказаться существенным. Например, в эксперименте Р.
Бойля по установлению зависимости между давлением и объемом газа температура не
считалась существенным фактором. Однако эксперименты Ж. Шарля и Г. Люссака
установили существенность температуры, выразившейся в прямой пропорциональной
зависимости между температурой и объемом газа. Так что статус фактора в эксперименте
как существенного или несущественного следует считать относительным.
После выделения основных факторов в эксперименте поочередно изменяют одни
факторы и сохраняют неизменными, или исключают вовсе другие факторы.
Эксперимент, так же, как и наблюдение, содержит факторы и процессы, не
предусмотренные познавательными целями. В силу этого необходимы поддержка и
сохранение направлений эксперимента, т.е. поддержание и сохранение существенного и
нейтрализация перехода несущественного в существенное. Иными словами, эксперимент
нуждается в контроле теоретическими средствами. Технические средства контроля
подбираются по их соответствию существенным свойствам явлений эксперимента. Знание
соответствия технических средств свойствам явлений эксперимента, в конечном счете,
сводится к совокупности идей проверяемой гипотезы и проверенных теорий, на которые
она опирается. Проверенные теории как раз объясняют работу или свойства
рекомендуемых технических средств и обещают обеспечение требуемых направлений
эксперимента путем манипуляции этими средствами. Если используются новые
технические средства (не употреблявшиеся ранее и допускающие сомнения в своей
применимости), то учитываются результаты проверки их какими-либо признанными
средствами. Например, использование меченых атомов в биологии и медицине,
радиоактивных изотопов в различных областях науки и техники опирается на
сопоставление результатов указанного использования с данными, полученными
использованием других средств. Так, установление времени существования тех или иных
органических отложений в Земле, возраста минералов с помощью радиоизотопов
сопоставлялось с данными, полученными ранее применявшимися средствами астрономии,
биологии и других. Фиксируемые в наблюдении и эксперименте свойства объектов имеют
качественные и количественные стороны. В качественных сторонах проявляется родство
свойств: однородные качественно, они различаются интенсивностью, или степенью,
протяженностью и длительностью, т. е., как принято говорить, величиной.
Определенность количественных сторон свойств, т.е. величин, явно возрастает, если их
относить к эталонам свойств и связанным с ними обозначениям, единицам свойств.
Процесс нахождения отношения данной величины к другой, однородной величине,
принятой за эталон и единицу свойства, называется измерением. Результат измерения
выражается числом, что позволяет придать математическую форму отношениям между
измеримыми свойствами. Приведенного определения измерения придерживаются в
наиболее развитых областях естествознания - физике и химии, имеющих масштабное
прикладное значение. В других областях науки существуют более широкие (в математике
оно приобретает вид теоретической процедуры) либо менее полные определения
измерения (в минералогии, психологии, эмпирической социологии и других). Отвлекаясь
от теоретических и метафорических представлений измерения и считая его лишь методом
эмпирического познания, следует сосредоточиться на разнообразии измерений в
эмпирическом познании. Первичной формой измерения науки являются прямые
измерения, в которых измеряемый объект и измеряющий эталон соотносятся
непосредственно (например, эталонная линейка прикладывается к реору куба или
амперметр включается в электрическую цепь), трого говоря, прямизна или
непосредственность измерения Условны, так как любое употребление средств измерения
предполагает действующего или проводящего возмущение посредника. Но если очевидна
несущественность или простота учета влияния посредника на измерения, так что
показания средств измерения не нуждаются в истолковании и выражаются в единицах
свойств измеряемого объекта, то такие измерения можно называть прямыми.
Из прямых измерений развились более сложные формы измерения - косвенные и
совокупные измерения, где для измерения одной величины требуются несколько прямых
измерений и вычислений (в дополнение к эксперименту). Единство измерения при
наличии нескольких актов прямого измерения создается единством познавательной цели и
наличием функциональных связей между непосредственно определяемыми величинами и
искомой величиной, в соответствии с чем измерение необходимо должно включать акт
вычисления. Прямому измерению доступны только экстенсивные величины, косвенному экстенсивные и интенсивные. Для экстенсивных величин наиболее важным выступает
свойство аддитивности, согласно которому при соединении двух или нескольких тел
некоторая для них общая величина оказывается равной арифметической сумме величин
отдельных тел. Определенной эмпирической операции соединения тел с присущими им
величинами соответствует операция сложения чисел, которые служат значениями этих
величин (чисел в единицах измерения величин). Чтобы убедиться в том, подчиняется ли
данная величина правилу аддитивности или нет, надо обратиться к различным
эмпирическим операциям. Взять, к примеру, величину полного сопротивления
электрической цепи; аддитивна она или неаддитивна? Ответ на вопрос зависит от
выбранной эмпирической процедуры: для последовательного соединения проводников
величина полного сопротивления цепи аддитивна, для параллельного - нет. В тоже время
величина проводимости электрической цепи, обратная величине ее сопротивления,
оказывается аддитивной для параллельного соединения и неаддитивной для
последовательного. Эти примеры показывают, что аддитивность или неаддитивность
величин может зависеть от особенностей операций соединения двух или нескольких
обладателей величин.
Большинство экстенсивных величин подчиняется правилу аддитивности. Всякая
аддитивная величина относится к экстенсивной, но не всякая экстенсивная величина
аддитивна к заданной эмперической процедуре соединения обладателей однородных с ней
величин. Интенсивные величины вообще не подчиняются правилу аддитивности. Таковы
величины плотности, температуры, частоты колебаний звуковых или электромагнитных
волн и т.д. Упрощенно различие между экстенсивными и интенсивными величинами
можно представить различием переводов соответствующих латинских слов. Extensivus расширяющий, удлиняющий, intensio - напряжение, усиление. Экстенсивная величина
исчерпывается внешними отношениями, сводимыми к пространственно-временной
метризации (упорядочению или воспроизведению некоторыми употреблениями мер
единичного отрезка пространства и т. п.). Интенсивная величина не сводится к внешнем
отношениям, она скрывается за ними, хотя и проявляется в них. Если воспользоваться
объяснениями, то можно сказать, что интенсивные величины характеризуют не отдельные
предметы или элементы, а их совокупности, системы относительно независимых
элементов.
Рассмотренные характеристики измерения присущи познанию явлений
неорганической природы. Иначе выглядят измерения явлений живой природы и
социальной природы. Явлениям высших форм движения материи свойственны степени,
интенсивности, различающиеся по величине, выражаемой словами "больше", "меньше",
"одинаково" ("равно"). Однако интенсивности явлений высших форм движения материи
не имеют прямой связи с экстенсивными свойствами и поэтому их измерения похожи на
донаучные либо выглядят аналогиями и даже метафорами научных измерений.
Показательны в этом отношении измерения в социологии. В ней они делятся на три типа:

номинальные, когда сравниваемым в измерении объектам приписываются числа
избранной шкалы, фиксирующие лишь тождество и различие между ними;

порядковые (ранговые), когда числа, приписываемые сравниваемым объектам,
упорядочивают их по измеряемому признаку (раньше, позже, ниже, выше и т.п.), но
указывают лишь на порядок размещения объектов по шкале, а не на расстояние между
объектами или тем более координаты;

интервальные, когда числа приписываемые сравниваемым объектом на шкале,
указывают не только на порядок объектов, но и на расстояния между ними. Примером
интервальных измерений является измерение популярности профессии по какой-либо
шкале баллов. Такая шкала позволяет сравнить профессии по популярности, показывая, на
сколько баллов они различаются. Аналогичны измерения мастерства исполнителей,
знаний учащихся и т.п.
Примером порядковых измерений служит оценка политической активности
индивида или социальной группы по шкале в терминах «высокая», «средняя», «низкая»,
«отсутствует». Здесь невозможно определить, во сколько раз или на сколько активность
одного уровня отличается от других уровней; в то же время различие между уровнями
фиксируемое, хотя и в значительной степени субьективно.
Наконец, примером номинальных измерений может служить фиксация
субъективных и объективных характеристик людей определенными именами,
категориями, обозначениями, цифрами; скажем, измерение мотивов участия в
общественной работе: повышение авторитета в коллективе (1), расширение кругозора (2),
карьера по службе (3), борьба с собственными недостатками (4), показать себя (5),
соучастие в жизни коллектива (6), подчинение принуждению (7), безотчетное желание (8).
Ясно, что в номинальных измерениях цифровые обозначения не дают представления о
каких-либо количественных отношениях, подобных порядковым или интервальным; в них
лишь отмечается принадлежность к определенному классу, типу и т.п.
Теоретические методы научного исследования
Теория представляет собой систему понятий законов и принципов,
позволяющая описать и объяснить некоторую группу явлений. Факты и теории не
противостоят друг другу, а образуют единое целое. Разница между ними состоит в том,
что факты выражают нечто единичное, а теория имеет дело с общим. В фактах и теориях
можно выделить три уровня: событийный, психологический и лингвистический. Эти
уровни единства можно представить следующим образом:
Лингвистический уровень: к теории относятся универсальные высказывания, к
фактам единичные высказывания.
Психологический уровень: мысли (т)и чувства (ф).
Событийный уровень - общее единичных событий (т) и единичные события (ф)
Теория, как правило, строится таким образом, что описывает не окружающую
действительность, а идеальные объекты, такие как материальная точка, идеальный газ,
абсолютно черное тело и т.д. Такой научный концепт называется идеализацией.
Идеализация представляет собой мысленно сконструированное понятие о таких объектах,
процессах и явлениях, которые вроде бы не существуют, но имеют образы или прообразы.
Например, прообразом материальной точки может служить маленькое тело. Идеальные
объекты, в отличие от реальных, характеризуются не бесконечным, а вполне
определенным числом свойств. Например, свойствами материальной точки является масса
и возможность находиться в пространстве и времени.
Кроме того, в теории задаются взаимоотношения между идеальными
объектами, описываемые законами. Из первичных идеальных объектов также можно
конструировать производные объекты. В итоге теория, описывающая свойства идеальных
объектов, взаимоотношения между ними и свойства конструкций, образованных из
первичных идеальных объектов, способна описать все многообразие данных.
Основные методы, с помощью которых реализуется теоретическое знание.
Такими методами являются: аксиоматический, конструктивистский, гипотетикоиндуктивный и прагматический.
При использовании аксиоматического метода научная теория строится в виде
системы аксиом (положений, принимаемых без логического доказательства) и правил
вывода, позволяющих путем логической дедукции получить утверждения данной теории
(теоремы). Аксиомы не должны противоречить друг другу, желательно также, чтобы они
не зависели друг от друга.
Конструктивистский метод, наряду с аксиоматическим, используется в
математических науках и информатике. В этом методе развертывание теории начинается
не с аксиом, а с понятий, правомерность использования которых считается интуитивно
оправданной. Кроме того, задаются правила построения новых теоретических
конструкций. Научными считаются лишь те конструкции, которые действительно удалось
построить. Этот метод считается лучшим средством против появления логических
противоречий: концепт сконструирован, следовательно, сам путь его построения
непротиворечив.
В естествознании широко применяется гипотетико-дедуктивный метод или
метод гипотез. Основу этого метода составляют гипотезы обобщающей силы, из которых
выводится все остальное знание. Пока гипотеза не отвергнута, она выступает в качестве
научного закона. Гипотезы, в отличие от аксиом, нуждаются в экспериментальном
подтверждении.
В технических и гуманитарных науках широко применяется прагматический
метод, суть которого составляет логика т.н. практического вывода. Например, субъект Л
хочет осуществить A, при этом он считает, что не сможет осуществить A, если не
осуществит с. Следовательно, А принимается за совершение с. Логические построения
при этом выглядят так: А-> р-> с. При конструктивистском же методе построения имели
бы следующий вид: А-> с-> р. В отличие от гипотетико-дедуктивного вывода, при
котором информация о факте подводится под закон, при практическом выводе
информация о средстве с должна соответствовать поставленной цели р, которая
согласуется с некоторыми ценностями.
К описательным методам обращаются, если рассмотренные выше методы
оказываются неприемлемы. Описание изучаемых явлений может быть словесным,
графическим, схематическим, формально-символическим. Описательные методы часто
являются той стадией научных исследований, которая ведет к достижению более
развитых научных методов. Часто такой метод является наиболее адекватным, поскольку
современная наука часто имеет дело с такими явлениями, которые не подчиняются
слишком жестким требованиям.
Что такое метод научного познания?
Метод это совокупность действий, призванных помочь достижению желаемого
результата. Современная наука основывается на определенной методологии – то есть
совокупности используемых методов и учений о методе. Система методов научного
исследования включает в себя, во-первых, методы применяемые не только в науке, но и в
других отраслях знания, во-вторых, методы применяемые во всех отраслях науки и. Втретьих, методы специфические для отдельных определенных разделов науки, отдельных
научных дисциплин.
Виды методов научного познания
Давайте кратко рассмотрим, какие именно методы чаще всего используются в
научных работах:
Анализ – расчленение целостного предмета на составляющие части (стороны,
признаки, свойства или отношения) с целью их всестороннего изучения. Данный метод
является наиболее популярным для курсовых и дипломных работ. Так может
использоваться: сравнительно-правовой анализ (например, сравниваются правовые
системы России и Франции), статистический анализ (динамика рассматриваемого явления
за определенный период) и т.д.
Аналогия – прием познания при котором на основе сходства объектов по одним
признакам делается заключение об их сходстве по другим.
Дедукция – вид умозаключения от общего к частному, когда из массы частных
случаев делается обобщенный вывод о всей совокупности таких случаев.
Индукция – метод исследования и способ рассуждения, в котором общий вывод
строится на основе частных посылок.
Классификация – разделение всех изучаемых предметов на отдельные группы в
соответствии с каким-либо важным для исследователя признаком (особое значение имеет
в описательных науках: геологии, географии, некоторых разделах биологии).
Моделирование – изучение объекта (оригинала) путем создания и исследования
его копии (модели), замещающей оригинал с определенных сторон, интересующих
познание. Модель всегда соответствует объекту-оригиналу в тех свойствах, которые
подлежат изучению, но в то же время отличаются от него по ряду других признаков, что
делает модель удобной для исследования изучаемого объекта.
Наблюдение
–
целенаправленное
восприятие
явлений
объективной
действительности, в ходе которого получают знания о внешних сторонах, свойствах и
отношениях изучаемых объектов.
Обобщение – прием мышления, в результате которого устанавливаются общий
свойства и признаки объектов.
Описание – фиксация средствами естественного или искусственного языка
сведений об объектах.
Прогнозирование – специальное научное исследование конкретных перспектив
развития какого-либо явления.
Синтез – соединение ранее выделенных частей (сторон, признаков, свойств или
отношений) предмета в единое целое.
Эксперимент – апробирование, испытание изучаемых явлений в контролируемых
и управляемых условиях. В эксперименте стремятся выделить изучаемое явление в
чистом виде, с тем, чтобы было как можно меньше препятствий в получении искомой
информации.
Наука в системе общественных отношений.
Базовые понятия и характеристики науки.
Природа и социальные функции науки
Наука – важнейший элемент духовной культуры. Она характеризуется
следующими взаимосвязанными признаками:
1 – совокупностью объективных и обоснованных знаний о природе, человеке, обществе;
2 – деятельностью, направленной на получение новых достоверных знаний;
3 – совокупностью социальных институтов, обеспечивающих существование,
функционирование и развитие знания и познания.
Термин «Наука» употребляется также для обозначения отдельных областей
научного познания – математики, физики, биологии и т.д. (наука в узком смысле этого
слова). Теория научного познания называется эпистемологией (от греч. Episteme –
знание).
Генезис и развитие науки непосредственно связано с осознанием особой роли
истинных знаний в человеческой жизнедеятельности. Уже древние философы не
сомневались, что истина – благо для людей, приносит пользу, служит опорой и
ориентиром в их практических делах. По определению древних стоиков (III-II в. до н.э.),
«всякая наука есть система сопряженных положений, направленных к какой-нибудь цели
полезной для жизни».
Об истине мы будем говорить в классическом ее понимании: мысль истинна тогда
и только тогда, когда она соответствует действительности. Основная идея классической
концепции истины сформулирована в трудах Платона и Аристотеля. Аристотель, в
частности, писал: «Говорить о сущем, что его нет, или о не - сущем, что оно есть, - значит
говорить ложное; а говорить, что сущее есть и не - сущее не есть, - значит говорить
истинное».1
В ХХ веке связи науки и производства качественно изменяются: развитие
производства становится немыслимым без внедрения в него научных достижений. Наука
превращается в непосредственную производительную силу. Возникают отрасли
производства, неразрывно связанные с новейшими открытиями в различных областях
науки. Наука, т.о., становится сферой духовного производства, которое вырабатывает и
предлагает практике надежно обоснованные идеальные планы и программы деятельности,
выраженные в форме теоретических конструкций или инженерно-конструктивных схем.
Еще одна функция науки – мировоззренческая. Она стала отчетливо проявляться
в эпоху Возрождения и раннего Просвещения, когда науке пришлось отстаивать право на
участие в становлении мировоззрения в борьбе с религией. До этого религиозное
мировоззрение было господствующим. Религия представлялась носительницей
единственной истины. Каждое научное утверждение должно было проходить испытание
на соответствие религиозным текстам. В этой связи можно вспомнить оценку учения
Коперника М. Лютером: «Дурак хочет перевернуть вверх дном все искусство астрономии.
Но, как указывает Священное писание, и Иисус Новин велел остановиться Солнцу, а не
Земле». Гонения на науку (запрет коперниканства в течение 2-х столетий, сожжение
Сервета и Бруно, суд над Галилеем) олицетворяют собой борьбу религиозного догматизма
против передовых идей.
После И. Ньютона наука стала задавать тон в формировании мировоззренческих
установок. С очередным крупным открытием ослаблялись связи научного сообщества с
религией, наука отвоевывала у нее все новые и новые пространства.
Образовательная функция науки. Задача образования – приобщение человека к
ценностям культуры, включающие кроме науки, также мораль, религию, философию,
искусство и т.д. Любая профессиональная деятельность связана с освоение и
преобразованием соответствующих научных знаний. Без понимания сути сегодняшних
достижений науки не может быть всесторонне развитой, творческой и свободной
личности. В современную эпоху наука внедряется в различные сферы социальной жизни,
регулируя самые разнообразные виды человеческой деятельности. Глобализация многих
явлений, в том числе кризисных, ставит перед человечеством проблему поиска новых
мировоззренческих ориентиров. В этой связи переосмысливаются и функции науки.
Институциализация науки.
Под институциализацией науки понимается процесс, связанный с организацией
исследований и воспроизводство субъекта научной деятельности. Этот процесс
сопровождался и сопровождается возникновением и консолидацией ученых сообществ,
научно-исследовательских и специальных учебных заведений, научных журналов.
Первые признаки институциализации науки намечаются в глубокой древности,
когда знания сакрализуются, засекречиваются от непосвященных и становятся
достоянием особого социального слоя – жрецов, шаманов и т.д., окутываются
оккультными и магическими представлениями. В Древнем Египте существовала
своеобразное высшее научное учреждение – «дом жизни», где накапливались и хранились
наиболее ценные достижения производства и интеллектуального труда. В Древней Греции
институциализация науки проявилась в деятельности софистов. Обусловленные
напряженной политической борьбой постоянные дебаты в народном собрании и суде
порождали интерес к вопросам права, морали, государства, познания и потребность в
овладении искусством красноречия (риторикой) и спора (эристикой). Эта потребность и
удовлетворялась софистами, обучавшими всех желающих овладеть их искусством.
Софисты провозгласили идеал всеобщего образования, которое охватывало не только
1
Аристотель. Метафизика. Соч. Т.2. М., 90. С. 114.
риторику, но и право, философию, историю, естественные науки. Позже возникли весьма
авторитетные научно-философские и учебные заведения – Академия Платона, Ликей
Аристотеля.
В эпоху средневековья Христианская церковь канонизировала накопленные
человечеством знания, установила приобретший силу государственного закона запрет на
свободное научное творчество. В 529г. при византийском императоре Юстиниане (как
оплот язычества) была закрыта выросшая из платоновской Академии Афинская школа.
Вместе с неоплатоновскими академиками-философами, изгнанными в Персию, на Восток
перемещается и мировой центр научной активности.
Оживление научной жизни в Византии наметилось лишь в середине IX века. В
Константинополе возникает Высшая школа (Университет), которой руководил Лев
Математик. Преподавание в ней строилось по античному образцу, программа
предусматривала изучение «семи свободных искусств»: тривиума (грамматики, риторики,
диалектики) и квадривиума (арифметики, геометрии, астрономии, музыки). Несколько
позже появились университеты в Европе. Старейшими среди них являются Болонский
(1119), Парижский (1160), Оксфордский (1167), Кембриджский (1209). Они были не
только учебными, но и научными центрами.
Особое значение имело изобретение И. Гутенбергом европейского способа
книгопечатания (1440). Связанный с этим изобретением переход от переписывания книг
от руки к тиражному их производству изменил направление в развитии науки.
В середине XIX века происходят значительные изменения в организации
исследований. На смену ученым – одиночкам и традиционным кабинетам приходят
научно-исследовательские лаборатории – при них проводятся коллоквиумы. В России
первая лаборатория была организована в Московском университете в 1872 г. по
инициативе физика А.Г. Столетова. Впоследствии многие лаборатории преобразуются в
научно-исследовательские
институты. Создаются предпосылки для формирования
научных школ.
Наука становится частью государственной политики. В 1916 г. в Англии создается
Управление по научным и промышленным исследованиям. В 1917 г. в США организуется
Национальный исследовательский совет, в задачу которого входит координация
исследовательской деятельности государственных, университетских, промышленный и
пр. исследовательских учреждений. Потребности в кадрах приводят к созданию
аспирантуры (1-я пол. ХХ века).
В середине ХХ века наука претерпевает глубокие количественные, качественные и
структурные
изменения,
обусловленные
новыми
социально-экономическими
требованиями. Она превращается в сферу массового производства знаний.
Во второй пол. ХХ века под влиянием совершенствования транспортных средств
глобальной компьютеризации научно-исследовательской деятельности и других
социальных и технических факторов расширились возможности общения между учеными
и ускорился процесс интернационализации
взаимоотношений между ними.
Принадлежность ученых к одной стране теряет значение. Отношение между поколениями
уступают пальму первенства «параллельным» отношениям между учеными. Понятие
научной школы отходит на второй план и заменяется таким понятием как научное
сообщество.
Наука как совокупность знаний.
Критерий научности знаний.
Понятие «Наука» ассоциируется с понятием «Знание», поскольку одна из главных
задач науки – получение и систематизация знаний. Вместе и тем научные знания – это
знания особого рода. Их следует отличать от обыденных или житейских знаний.
Основные признаки научных знаний – их объективная истинность, (отображение
явлений и закономерностей действительности такими, какими они существуют вне и
независимо от воли, мнений, пристрастий и прихотей познающего субъекта) и логическая
обоснованность (включенность в систему ранее добытых знаний и совместимость с ними
на основе логических принципов).
Содержание житейских знаний формировалось стихийно, под воздействием
повседневного опыта людей, на основе устоявшихся традиций, общедоступных данных
науки, под влиянием искусства, религии и т.д. Житейские знания, фиксируя множество
действительных связей, включают в себя массу некритически усвоенных, поспешных,
неточных
и даже противоречивых обобщений. Совокупность способов действия,
осмысления и оценки явлений на основе житейских знаний, т.е., по сути, совокупность
разнообразных рецептов и элементарных технологий, принято называть здравым
смыслом. Поскольку в житейском знании откладываются результаты разнообразного
опыта людей, прошедшие длительное и довольно строгое испытание временем, здравый
смысл играет важную роль в преодолении иррациональных, иллюзорных утопических
представлений, искажающих понимание реальных процессов. Научное знание, наряду с
объективной истинностью и логической обоснованностью, обладает другими особыми
характеристиками – системностью, эссенциальностью, опережением практики,
общезначимостью, специфичностью языка.
Свойство системность непременно сопутствует совершенствованию научного
знания. Важнейшие формы систематизации – доказательство, классификация,
аксиоматизация. Система научного знания представляет собой множество таких связей и
отношений.
Присущая научному мышлению ориентация на объективную истинность и
логическую обоснованность результатов органически сочетается с установкой на их
эссенциальность (от лат. essentia – сущность), т.е. на познание сущность изучаемых
объектов. Сопоставление возможных оснований при принятии решений, выбор среди них
наиболее предпочтительных, эффективных, связаны с движением к сущности. Чем лучше
обосновано то лил иное положение, решение, действие, тем глубже познание ситуаций, в
которых человеку приходится действовать. Одни из важнейших задач научного познания
– открытие глубинных, сущностных связей
и
отношений
объективного
мира,
формулирование законов науки, фиксирующих эти связи и отношения, создание научных
теорий.
Знание законов, которым подчиняется жизнь изучаемого объекта, позволяет
рассматривать его возможное состояние. Среди них особый интерес представляют
будущие состояния, которые отсутствуют в нынешней практике людей. Объективность
рассмотрения, стремление к обоснованию знаний влекут за собой опережающее
отражение действительности
и, на этой основе, прогнозирование практической
деятельности.
Некоторые ученые видят в опережающем отражении действительности смысл
существования науки. «Наука – это искусство предвидения, - писал известный немецкий
философ В. Оствальд. Вся ее ценность в том, в какой мере и с какой достоверностью она
может предвидеть будущие события». Характерная черта научного знания, в отличие от
религиозных представлений, многих философских воззрений – его общезначимость.
Задачи, связанные с открытием истинных положений и их обоснованием, породили
потребность в специфическом языке науки. Научный язык создается на базе разговорного.
При этом посредством особого рода определений вводятся новые языковые выражения,
уточняются уже существующие и, т.о., вырабатывается научная терминология, т.е.
совокупность слов или словосочетаний с точным, единственным значением в рамках
данной научной дисциплины. Научные термины вкрапляются в тексты, написанные на
донаучном разговорном языке, заменяя собой при этом неточные и многозначные
выражения. Полностью отказаться от разговорного языка в науке не возможно, поскольку
он обеспечивает взаимопонимание ученых разных отраслей. За разговорным языком
сохраняется также роль универсального средства популяризации научных знаний.
Если в материальном производстве знания берутся в готовом виде, и используются
в качестве средств повышения производительности труда, то в науке их приращение –
главная цель. От искусства, воспроизводящего действительность в художественнообразной форме, наука отличается стремлением к логической строгости и понятийному
представлению знания.
Философия в той или иной мере выполняет по отношению к науке функции
методологии познания и мировоззренческой интерпретации ее результатов. Однако
разные философские течения и школы реализуют эти функции по-разному. Например,
представители экзистенциализма относятся к науке скептически. Позитивизм стремится
растворить философию в науке, тем самым отказывая философии в праве выполнять
методологическую и мировоззренческую функции. Диалектический материализм
обобщает результаты и методы науки, совершенствую картину мира и уточняя ориентиры
научного познания. Наука опирается на критерий рациональности, фундаментом же
религии является вера, т.е. «слепое» принятие за истину того, что не поддается
практической проверке и логическому обоснованию, что находится за чертой
«естественного» и недоступно человеческому познанию. Поэтому они были и остаются
полярными сферами чело веской жизнедеятельности.
Классификация наук.
Современная наука – это чрезвычайно разветвленная совокупность отдельных
научных отраслей, которые классифицируются по разным основаниям. Наиболее
распространены 4-е основные классификационные группы.
1. В гносеологическом плане науки подразделяются на эмпирические (опытные) и
теоретические. Эмпирические науки имеют дело со знанием, полученным в результате
материальной практики или благодаря некоторому непосредственному контакту с
действительностью. Главные методы эмпирических наук – наблюдение, измерение,
эксперимент. Наука, находящаяся на эмпирическом уровне, в основном занимается
сбором фактов, их первоначальным обобщением и классификацией.
Теоретическое знание является результатом обобщения эмпирических данных,
абстрагирование, введение идеализированных конструкций, математизация и т.д. На
теоретическом уровне формулируются законы науки, дающие возможность
идеализированного описания, объяснения предсказания эмпирических ситуаций, т.е.
познания сущность явлений. Всякое теоретическое знание в конечном счете опирается на
эмпирическую действительность.
2. По отношению к практике науки принято подразделять на фундаментальные и
прикладные. Цель фундаментальных наук - познание базисных законов природы,
общества и мышления, а прикладных – практическая реализация результатов
деятельности фундаментальных отраслей науки. Следствием различия целей является
различие подходов к выбору направления исследования: в фундаментальных науках этот
выбор определяется прежде всего внутренней логикой их развития и возможностями
методов, а в прикладных – запросами общества – стоящими перед ним техническими,
экономическими и социальными задачами.
К фундаментальным наукам относятся математика, логика, физика, химия,
биология; к прикладным – множество разнообразных техническим, экономических,
сельскохозяйственных и других наук. Фундаментальные научные исследования
определяют перспективы развития прикладных дисциплин. Четкой грани между
фундаментальными и прикладными науками не существует. В ХХ веке возник ряд
научных дисциплин, находящимся на их стыке. Это микроэлектроника, робототехника,
информатика, кибернетика и др., которые при своей прикладной направленности имеют
фундаментальный характер.
3. Говорят также о существовании наук точных и неточных. Точные науки
отличаются высокой степенью квантификации (измеряемости). В них основные понятия
определяются с помощью измерений, а отношения между ними выражаются
математически. В неточных науках понятия определяются словами, а не числами,
отношения между понятиями выражаются вербально, а не количественно.
4. В зависимости от специфики изучаемого предмета науки традиционно делятся
на естественные, социально-гуманитарные и технические. Считается, что сфера
интереса естественных наук – природа, социально-гуманитарных – жизнедеятельность
человека, а технические науки являются продуктом изучения техники, или
«искусственного мира» – специфического результата воздействия человека на природу.
Мнение, вера, знание, информация как основные категории науки.
Философское обоснование категориальному аппарату науки наиболее
обстоятельно изложил И. Кант и своем произведении «Трактаты и письма». Мнение,
веру и знание Кант относил к видам, или модусам, признания истинности результатов
познания. Признание истинности, по Канту, бывает достоверным или недостоверным.
Достоверность связана с осознанием необходимости. Недостоверность – с осознанием
случайности или возможности противоположного. Недостоверность обуславливается
объективной и субъективной либо только объективной недостаточностью оснований.
Мнение можно рассматривать как предварительное и проблематическое суждение.
Прежде чем нечто принимать и утверждать, приходится иметь мнение, с него по большей
части начинается познание. При этом Кант обращает внимание на то, что мнение –
прерогатива исключительно эмпирической сферы познания.
«Где…имеет место простое мнение? – спрашивает И. Кант и отвечает: - Не в
науках, содержащих априорные знания, следовательно, не в математике, не в метафизике,
не в морали, но исключительно в эмпирических знаниях – в физике, психологии и т.п.
Ведь нелепо само по себе иметь мнение a priori…нечего не могло быть забавнее, как,
например, в математике иметь лишь мнение. Поэтому объектами мнения могут быть лишь
предметы опытного знания, которое хотя и возможно само по себе, но не возможно для
нас по эмпирической ограниченности, условием нашей эмпирической способности и
зависящей от этого той степени этой способности, которой мы обладаем».2
Мнение следует отличать от гипотезы. Она, в противоположность мнению, имеет
хотя бы некоторые объективные основания (приближения к достоверности). Гипотеза
есть «признание истинности предположения в качестве основания»3, из которого
вытекают истинные следствия. Возможность такого предположения для гипотезы должна
быть необходимо достоверной.
Вера, по Канту, относится к предметам относительно которых нельзя не только
ничего знать, но и иметь мнение и даже предполагать какую-нибудь вероятность. Только
то является предметом веры, признание чего необходимо свободно, т.е. не определено
объективными, независящими от природы и интереса субъекта основаниями истинности.
Объекты эмпирического, теоретического или практического (нравственного, правового)
знания не могут быть предметами веры. Поскольку вера является достаточной лишь
субъективно, она не обладает убедительностью, которая могла бы быть передана другим и
требовала бы всеобщего согласия, как убедительность, даваемая знанием. Лишь для
верующего вера обладает значимостью, и лишь для него, не будучи знанием, она бывает
тверже всякого знания.
Кант различает веру в собственном смысле и историческую веру. Сказанное выше
относится к вере в собственном смысле. Историческая вера есть не что иное, как
принятие истины «по свидетельству других». Ее нельзя противополагать знанию и даже
отличать от него.
«Так называемую историческую веру, - замечает Кант, -…не следует отличать от
знания, т.к. она, как вид теоретического или логического признания истинности, сама
может быть знанием. Принять эмпирическую истину по свидетельству других мы можем с
2
3
Кант И. Трактаты и письма. М., 1980. С.374.
Кант И. Там же. С. 392.
такой же достоверностью, как если бы мы достигли ее при помощи фактов собственного
опыта».4
Кант отличает веру как слепое религиозное верование (веру в собственном
смысле) от веры как доверия (исторической веры). Развитие науки не совместимо с верой
в первом смысле и не мыслимо без веры во втором смысле этого слова. Там, где
начинается наука, кончается вера в собственном смысле. Но как доверие вера открыта
доводам разума, и приход к ней не исключает ни действий, ни размышлений. Для многих
людей в качестве постулата доверия выступает, например, загадочная применимость
математики и естественным наукам, но она многократно подвергалась испытаниям и
проверкам.
Вера в собственном смысле – основной элемент религиозной установки,
включающие не только принятие без доказательств определенных утверждений
(догматов), но и решимость придерживаться их вопреки всем сомнениям.
Знание как вид (модус) признания истинности, в отличие от мнения и веры,
характеризуется достоверностью и, согласно Канту, представляет собой признание
истинности на основании, достаточном как объективно, так и субъективно. Такая
характеристика оказывается весьма продуктивной, поскольку позволяет выявить границу
между знанием и информацией, о которой много спорят в наши дни.
Используя терминологию Канта, можно сказать, что истинность информации
признается лишь по объективным основаниям. Для того чтобы стать знанием она должна
быть субъектирована, т.е. усвоена со знанием познающего субъекта. В этом процессе на
пути информации встает его система ценностей, идей, понятий и представлений. Знание
всегда связано с личностью знающего. Информация, в противоположность знанию, не
связана с конкретной личностью, она равно доступно всем, хотя возможности превратить
ее в знание у каждого свои. Всякий текст содержит информацию, превратить его в знание
– значит его понять. «Знание нередко смешивают с опытом, с пониманием, с
информацией, отражением. Наряду с этим сплошь и рядом смешивается подлинное
понимание, эрудированность и информированность. В обыденном мнении грани между
ними размываются, как и грани между знанием и информацией. Тем не менее такие грани
существуют. Знание всегда чье-то, кому-то принадлежащее, его нельзя купить, украсть у
знающего (разве что вместе с головой), а информация – это «ничейная территория» она
безлична, ею можно обменяться или украсть, что часто и происходит».5
Научное знание как собственность.
60-70-е гг. ХХ века - годы структурной перестройки экономики ряда стран: на
лидирующие позиции, занимаемые ранее тяжелой промышленностью, выходят новые ее
наукоемкие отрасли. Бурно развивается «индустрия знаний», осуществляется
компьютеризация самых разнообразных сфер человеческой жизни, растут и
совершенствуются разветвленные информационные системы (Интернет). Информация,
знание, культура становятся ведущими факторами производственной деятельности.
Начинается постиндустриальная стадия развития общества. Частная собственность,
означающая абсолютное, защищенное законом право гражданина или юридического лица
на конкретное имущество, постепенно вытесняется с ее прежних ролей интеллектуальной
собственностью, основа которой – знание и информация.
Определяющая особенность содержания интеллектуальной собственности – его
принципиальная неотчуждаемость, сохраняемость и даже рост в процессе потребления.
Содержание же остается у первоначального владельца или производителя, даже если
включается в предмет продажи. Об этом убедительно сказал Б. Шоу: «если у вас есть
яблоко и у меня яблоко, и если мы обмениваемся этими яблоками, то у вас и у меня
остается по одному яблоку; а если у вас есть идея и у меня есть идея и мы обмениваемся
этими идеями, то у каждого из нас будет по две идеи». Поэтому продукты духовной
4
5
Кант И. Там же. С.380.
Зинченко П. Деятельность. Знание. Духовность // Высшее образование. 2003. № 5. С.84-85.
деятельности активно сопротивляются тому, чтобы стать частной собственность коголибо. Научное знание, внедряясь в производственный процесс, приводит к стихийному,
часто не осознаваемому рождению элементов общественной собственности, придает
производству более обобществленный характер. Переход к общественной собственности
оказывается не следствием насильственного ниспровержения частной собственности, а
развитием производства на основе всеобщего научного труда.
SWOT-анализ
SWOT — метод анализа в стратегическом планировании, заключающийся в
разделении факторов и явлений на четыре категории: strengths (сильные стороны),
weaknesses (слабые стороны), opportunities (возможности) и threats (угрозы).
Акроним SWOT был впервые введён в 1963 году в Гарварде на конференции по
проблемам бизнес-политики профессором Кеннетом Эндрюсом (англ. Kenneth Andrews).
Первоначально SWOT-анализ был основан на озвучивании и структурировании знаний о
текущей ситуации и тенденциях.
В 1965 году четыре профессора Гарвардского университета, Леранед, Кристенсен,
Эндюс и Гут (Leraned, Christensen, Andrews, Guth), предложили технологию
использования SWOT-модели для разработки стратегии поведения фирмы. Была
предложена схема LCAG (по начальным буквам фамилий авторов), которая основана на
последовательности шагов, приводящих к выбору стратегии.
Поскольку SWOT-анализ в общем виде не содержит экономических категорий, его
можно применять к любым организациям, отдельным людям и странам для построения
стратегий в самых различных областях деятельности.
SWOT анализ - это формальная методика, для разработки маркетинговой стратегии. На
первом этапе требуется провести маркетинговый аудит компании, описать сильные
(например, сплоченный персонал) и слабые (например, разрывы в коммуникациях)
стороны компании. На втором этапе требуется провести исследования рынка и оценить
возможности (например, растущий рынок) и угрозы (например, вмешательство
государства) со стороны внешнего окружений.
На третьем этапе данные сводятся в одну таблицу и проводится анализ.
На пересечении возможностей и угроз, сильных и слабых сторон компании,
пишутся возможные варианты использования силы компании и нейтрализации слабых
сторон.
Токарев Владимир "Управление компанией"// www.advertology.ru
Применение SWOT-анализа при разработке стратегии фирмы
В данной статье предпринято критическое рассмотрение практики применения
SWOT-анализа, что должно способствовать в какой-то мере изменению стереотипов в
отношении к проблемам технологии управления российской экономикой.
ТИПИЧНЫЕ ОШИБКИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
Одна из распространенных ошибок применения технологии стратегического
управления - прямое использование рекомендаций, предложенных теоретиками
инструментов, например матрицы Бостонской консалтинговой группы (МБКГ), что
наблюдается не только в российской практике. Скандинавский консультант Бенгт Карлоф
("Деловая стратегия", 1989 г.) пишет по отношению к модели МБКГ: "Любая попытка
построения модели предполагает умелый выбор упрощений. Но в свете современных
знаний упрощения, принятые в матрице БКГ, выглядят слишком грубыми".
Не избежала критики Б. Карлофа и матрица Мак-Кинси, в отличие от матрицы БКГ
нацеленная на более обоснованную оценку перспектив отдельных подразделений: "Эти
матрицы в последнее время подвергаются суровой критике. Критика сосредоточена
главным образом на последствиях применения рекомендаций, которые делались на основе
матриц. Например, если стратегическое положение предприятия оценивается как слабое, а
рынок как невыгодный, в соответствии с теорией с него нужно "снять урожай", т.е.
выжать все до последней капли из его капитала, а затем оставить. Попытки следовать
подобным советам всякий раз приводили к катастрофам. Кто же захочет быть во главе
компании, обреченной на разорение и гибель?"
То же высказывание может быть применимо и к модели SWOT-анализа,
воспринимающейся многими российскими консультантами как классический инструмент
стратегического управления. Так, старший менеджер аудиторско-консультационной
фирмы ЮНИКОН А. Серпилин утверждает ("Проблемы теории и практики управления",
2000 г. № 6.), что "результаты SWOT-анализа и бенчмаркинга позволяют провести
полномасштабную и, что очень важно, достаточно объективную оценку конкурентной
позиции компании в отрасли".
Попробуем последовать советам российского автора применительно к нашему
консультационному центру, который включает в настоящее время группу консультантов,
бизнес-школу и Интернет-издательство.
Комбинации "возможности - сильные стороны" автор закономерно предлагает
использовать как ориентиры стратегического развития.
Новые возможности на рынке для нашей бизнес-школы - применение технологии
Интернета для дистанционного обучения; сильные стороны - не только наличие
специалистов, умеющих неплохо письменно излагать свои мысли, но еще и Интернетиздательство, обеспечивающее грамотное продвижение образовательных услуг.
Очевидно, что из данной комбинации следует: необходимо наращивать наш
потенциал в области дистанционного образования. Однако если мы последуем такому
совету, то значительно ослабим наше главное направление - консалтинг, и, быть может,
даже потеряем и так достаточно узкий рынок консультационных услуг Нижнего
Новгорода.
Комбинации "возможности - слабые стороны" предлагают применять для
внутренних преобразований.
Новые возможности на рынке - появление достаточно устойчивого спроса на
услуги по финансовому анализу компаний. Наши слабые стороны - на рынке анализа
финансового состояния фирм мы не работаем и даже не готовим специалистов для такой
работы. Очевидно, что из этой комбинации следует: надо срочно начать наращивать наш
потенциал в области финансового анализа (готовить или покупать готовых специалистов в
этой сфере). Однако, если мы прислушаемся к этому совету, очевидно, что мы
значительно ослабим наше главное направление - консалтинг в сфере стратегического
маркетинга,
нашу
главную
специализацию,
потеряем
лицо
компании,
специализирующейся на вопросах увеличения оборота фирм.
Комбинации "угрозы - слабые стороны" автором предлагается рассматривать как
ограничения стратегического развития.
Новые угрозы на рынке для нашей бизнес-школы - усиление конкурентной борьбы
по "управленческому" образованию, в результате чего цены в Нижнем Новгороде в этой
сфере деятельности близки к точке безубыточности. Наши слабые стороны - численность
обучающихся достаточно низка, чтобы рассчитывать на преимущества "эффекта
масштаба". Очевидно, что из этой комбинации следует зафиксировать бесперспективность
направления деятельности нашего консультационного центра, связанного с
образовательной сферой.
Однако мы допустим явную оплошность, если последуем такому совету. Мы и
поступили вопреки ему: просто усилили специализацию нашей бизнес-школы в области
подготовки консультантов-стажеров и оказались в этой области фактическими
монополистами в Нижнем Новгороде.
Комбинации "угрозы - сильные стороны" автор считает возможным использовать
как потенциальные стратегические преимущества.
Новые угрозы на рынке для бизнес-школ - активизация деятельности структур,
проверяющих деятельность частных учебных заведений. Сильные стороны - наличие
лицензии у лингвистического университета, под эгидой которого организована наша
бизнес-школа. Очевидно, что из этой комбинации следует, - наше долговременное
конкурентное преимущество позволит нам победить наших конкурентов и достаточно
долго удерживать лидерство. Однако это "конкурентное преимущество" может сбить нас с
толку, поскольку для клиента главным критерием выбора консультанта может оказаться
не наличие у того специального диплома, что, конечно, неплохо, а больший опыт
практической работы.
Следует иметь в виду, что SWOT-анализ - это, возможно, не более, чем просто одна
из моделей рассмотрения рынка.
Как видим, строго следуя "проверенным" рекомендациям SWOT-ана-лиза, можно
оказаться у разбитого корыта.
ТИПИЧНЫЕ ОШИБКИ ПРИМЕНЕНИЯ SWOT-АНАЛИЗА
Подмена анализа рынка готовыми стратегиями фирмы
В журнале "Управление компанией" (далее - УК) достаточно регулярно
рассматриваются вопросы разработки стратегий конкретных предприятий, где SWOTанализ является обязательным этапом такой работы. (Поскольку у автора нет цели
критиковать работу какого-то конкретного автора, типичные ошибки применения SWOTанализа будут рассмотрены без ссылки на публикацию: не ошибается тот, кто ничего не
делает).
Так, в одной из статей в УК, посвященной разработке стратегии российского ОАО,
автор перечисляет возможности, открывающиеся перед этим предприятием.
Возможности:
 Выход на новые рынки или сегменты рынка.
 Расширение производственной линии.
 Вертикальная интеграция.
Ряд авторов вообще обходятся без таких моделей (см., например, книгу К. Боумэна
"Основы стратегического менеджмента", М., 1997 г., где автор рассказывает, что есть
такой SWOT-анализ, однако сам непосредственно к такому анализу не обращается.)
Возвращаясь к критике проведения SWOT-анализа конкретного предприятия отметим,
что, применяя эту модель более эффективно, чем это сделано в приведенном перечне
возможностей, можно получить лучшие результаты анализа. Более правильным будет
рассмотрение возможностей, которые открываются не только перед конкретным
предприятием, но и перед его конкурентами на соответствующем рынке, где работает или
собирается работать компания. Эти возможности позволяют разработать программу
соответствующих действий - стратегию фирмы.
В данном же примере при описании "возможностей", открывающихся перед ОАО,
автор перечисляет уже готовые конкретные действия, которые данное предприятие может
осуществить. С точки зрения значения слова "возможность", кажется, что все вроде бы
правильно, однако это приводит к тому, что, когда автор пытается привести в
соответствие сильные (СИ) и слабые (СЛ) стороны компании с представленными им
"возможностями" (В), ничего нового в результате не появляет-ся - перечень
стратегических действий фирмы в поле "СИВ" и поле "СЛВ" просто повторяет перечень
"возможностей" (см. таблицу).
ПОЛЕ "СИВ"
ПОЛЕ "СЛВ"
Выход на новые рынки
Расширение производственной линии
Расширение производства
Вертикальная интеграция
Вертикальная интеграция
Выход
на
новые
рынки
Фактически, при такой формулировке возможностей в виде готовых стратегий поля
"СИВ" и "СЛВ" становятся лишними.
На самом деле, задача технического применения модели SWOT-анализа достаточно
простая. Автору следовало бы всего лишь так переформулировать перечень
возможностей, чтобы на рынке их могли одновременно использовать и конкуренты:
Возможности:
 Наличие неохваченных фирмами перспективных рынков или новых сегментов
рынка.
 Наличие на рынке поставщиков современного высокопроизводительного
оборудования.
 Наличие существующих дилерских сетей и/или поставщиков сырья.
В таком случае вариантов стратегических действий, полученных комбинированием
сил, и слабостей рассматриваемой компании было бы несколько больше и, главное, они
так буквально не совпадали бы с перечнем "возможностей".
Пример: "наличие существующих дилерских сетей и/или поставщиков сырья"
может быть использовано (при наличии соответствующих сильных сторон компании) как
в стратегии вертикальной интеграции в форме приобретения поставщиков, сетей
распределения, так и в случае, если у фирмы имеется положительный опыт переговорного
процесса (другая сильная сторона - коммуникативный опыт), для установления более
тесных взаимоотношений с такими поставщиками исходного сырья или дилерами
(стратегия модного аутсорсинга) и т.п.
Как можно при желании довести применение SWOT-анализа до абсурда
Зададимся вопросом, а как технически нужно применять процедуру SWOTанализа? Вариантов здесь может быть много. Рассмотрим, что предлагают на этот счет
различные авторы.
В известном американском учебнике М. Мескона и др. ("Основы менеджмента".
1988 г.) SWOT-анализ в виде матрицы еще не представлен, однако авторы предлагают
конкретный алгоритм действий: во-первых, необходимо определить, обладает ли фирма
внутренними силами, чтобы воспользоваться внешними возможностями, и, во-вторых,
выявить слабые стороны фирмы, которые могут усложнить проблемы, связанные с
внешними опасностями.
Представляет интерес разработка уважаемых в России авторов известного
учебника "Менеджмент" Виханского О. С. и Наумова А. И., в котором подробно описана
технология применения SWOT-анализа, где предлагается длинная процедура:
 составления списка сильных и слабых сторон;
 составления списка опасностей и возможностей;
 установления связи между различными элементами списков;
 позиционирования вариантов, составления профилей и т.д.
При консультировании предприятий мы обычно ограничиваемся списками сильных и
слабых сторон фирмы, "длиной в 36 пунктов", примерно такого же количественного
размера формируется и банк опасностей и возможностей на рынке. Представьте себе,
сколько можно составить комбинаций (вариантов стратегических действий), если
следовать представленному выше алгоритму (!).
Желающие получить еще более подробные инструкции применения матрицы SWOT
могут обратиться к ресурсам Интернета, где предлагаются такие солидные рекомендации,
как "выведение в промежуточный отчет нераспределенных позиций угроз внешней среды
для их нейтрализации с целью выбора каких-то стратегий для минимизации рисков" или
же, если ничего такого не получается, предложено "полагать, что эти (нераспределенные)
факторы нейтральны в отношении компании и в матрицу SWOT-анализа включены
ошибочно".
Приведем в связи с этим высказывание К. Боумэна: "К сожалению, SWOT-анализ в
неумелых руках приводил к составлению длинного списка рекомендаций, и чем длиннее
был этот список, тем туманнее была возникающая стратегическая картина".
ПОДВЕДЕМ ИТОГИ
Не следует буквально следовать рекомендациям авторов стратегических моделей,
чтобы не прогореть. Помните, что предложенные вами модели придумали обычные люди,
поэтому не ограничивайтесь прочитанным - смелее развивайте изученное, опираясь на
свой практический опыт и здравый смысл.
В то же время для повышения эффективности использования таких инструментов, как
SWOT-анализ, следует аккуратнее вникать в суть предлагаемых этими авторами
технологических рекомендаций, пытаясь глубже осмыслить, что стоит за этими
рекомендациями.
Отдавая дань такому инструменту, как SWOT-анализ, следует иметь в виду, что
аналитическая работа требует много сил и времени, в результате чего этих ограниченных
ресурсов может не хватить на главное, без чего не могут родиться смелые варианты
стратегических действий, - на вашу свободную фантазию.
Заканчивая критику применения SWOT-анализа, выскажем гипотезу, что главный риск
прямого применения этого инструмента заключается даже не в том, что в реальной
действительности невозможно учесть все факторы внешней среды и внутреннего
состояния предприятия, чем обычно объясняют опасность прямого использования тех или
иных моделей стратегического управления, а в том, что эти на первый взгляд очень
простые модели рассмотрены западными специалистами утилитарно, на недостаточном
уровне абстракции, чтобы понять их внутреннюю суть.
Более того, разовьем гипотезу: это понимание глубинной внутренней сути в большей
части уже выполнено... российскими учеными, что доказывает, что "русский менеджмент"
существует, о чем я предлагаю написать в следующих материалах.
А пока природа применяемых моделей стратегического управления, в частности
SWOT-анализа, практикующими управленцами еще недостаточно понята, я рекомендовал
бы их применять на промежуточном этапе исследования - для углубленного анализа
ситуации предприятия, а далее полагаться на свою интуицию, короче говоря,
ограничиться применением этих стратегических моделей для генерации собственных,
новых стратегических идей и только.