Моделирование
Это исследование определенных объектов путем воспроизведения их характеристик на другом объекте – модели. Последняя представляет собой аналог того или иного фрагмента действительности (вещного или мыслительного) – оригинала модели. Следовательно, при моделировании изучаемый объект (явление, процесс) заменяется другой вспомогательной или искусственной системой. Закономерности и тенденции, выявленные в процессе моделирования, затем распространяются на реальную действительность.
Существуют различные подходы к классификации и типологии моделей.
По форме представления информации модели делятся на материальные и идеальные.
К материальным относятся пространственно-подобные модели (макеты, муляжи и пр.), физически подобные модели, обладающие различными видами подобия с оригиналом (модели самолетов, судов и пр.) и математически подобные модели (аналоговые и цифровые машины).
Мысленные (идеальные) модели подразделяются на образные (зарисовки, фотографии и пр.), знаковые или символические (математические, кибернетические) и смешанные образно-знаковые модели (карты, чертежи, графики, блок-диаграммы и пр.). Различают модели дескриптивные и нормативные. Первые объясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз, вторые предполагают целенаправленную деятельность.
В зависимости от того, включают ли математико-географические модели пространственные факторы и условия или не включают, различают модели пространственные (континуальные) и точечные (дискретные).
Наиболее универсальными принципами моделирования являются подобие (аналогия), системность, выделение в изучаемом объекте главного, наиболее существенного, постоянное соотнесение модели с конкретным объектом.
С моделью можно экспериментировать, изучая различные варианты, пути воздействия. Это значит, что можно составлять много моделей одного и того же объекта.
Процесс моделирования включает в себя три элемента:
1. субъект (исследователь);
2. объект исследования;
3. модель, опосредующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.
Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Считается, что модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом, так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.
Модели выполняют разнообразные функции:
· психологическую (возможность изучения тех объектов и явлений, которые трудно исследовать иными способами);
· собирательную (определение необходимой информации, ее сбор и систематизация);
· логическую (выявление и объяснение механизма развития конкретного явления);
· систематизирующую (рассмотрение действительности как совокупности взаимосвязанных систем);
· конструктивную (создание теорий и познание законов);
· познавательную (содействие в распространении знаний).
В настоящее время, пожалуй, нет такой области научного знания, в которой не применялся бы метод моделирования.
Моделирование территориальных систем, а регионы, безусловно, относятся к таковым, – сопряжено со многими сложностями. К последним относятся динамичность пространственных, географичес-ких процессов, изменчивость их параметров и структурных отношений. Вследствие этого они должны постоянно находится под наблюдением, которое призвано обеспечивать устойчивый поток обновляемых данных. Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставлений различных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.
В соответствии с исследуемыми территориальными процессами и содержательной проблематикой можно выделить модели народного хозяйства в целом и его подсистем, отраслей, регионов, комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов и т.д.
Большой интерес для анализа населения и хозяйства представляют диффузные модели. Первым ученым, разработавшим модель пространственной диффузии нововведений был шведский ученый Хагерстранд.
Нововведения возникают в «полюсах роста» (концепция «полюсов роста», теория «центральных мест», с которой она связана генетически, родились на Западе в 1930–1950-х гг. и в разных вариантах были положены в основу многих планов и программ региональной политики зарубежных стран) и в центрах развития, а из них передаются в окружающее их экономическое пространство. Обычно такими полюсами и центрами являются крупные города, где концентрируются квалифицированные научно-исследовательские структуры, высшие учебные заведения.
Хагерстранд в 50-х–60-х гг. XX в. исследовал восприятие различных агротехнических нововведений в Центральной Швеции и показал как они распространяются по территории. Он выделил четыре стадии диффузии: первоначальную, которая характеризуется резким контрастом между источником нововведений и периферийными районами, вторую, когда образуются новые быстро развивающиеся центры в отдаленных районах, стадию компенсации, на которой происходит одинаковое распространение нововведений во всех местах, и стадию насыщения, характеризующуюся медленным подъемом до максимума.
Одним из наиболее перспективных методов моделирования территориальных систем является имитационное моделирование. В основе этого метода теория вычислительных систем, статистика, теория вероятности, математика. Под имитационной моделью понимается модель, которая воспроизводит процесс функционирования систем в пространстве в определенный фиксированный момент времени путем отображения элементарных явлений и процессов с сохранением их логической структуры и последовательности. Это позволяет, используя исходные данные о структуре и главных свойствах территориальных систем, получать сведения о взаимосвязях между их компонентами и выявлять механизм формирования их устойчивого развития.
Особенно велика роль моделирования в изучении демографических процессов, ибо воспроизводство населения – это многосложный процесс. В демографии практически невозможен эксперимент, а исторические аналогии как средство исследования тоже чаще всего неприменимы.
Многие демографические показатели, используемые в практике демографического анализа, рассчитываются, исходя из демографических моделей. Речь идет о таких показателях, как средняя продолжительность жизни при рождении, нетто- и брутто-коэффициенты воспроизводства и т.д.
Демографические модели важны для практических расчетов. К примеру, модель передвижки по возрастам является основой демографического прогноза.
Сегодня в демографии широко используются математические модели населения, с помощью которых на основе фрагментарных и неполных данных, являющихся результатом непосредственного наблюдения, можно получить достаточно полное и достоверное представление о состоянии воспроизводства населения. Причем с помощью математических моделей можно получить более достоверные данные, чем с помощью статистического учета.
Преимущества метода моделирования очевидны:
1. он дает ключ к познанию многих объектов, которые не поддаются непосредственному измерению;
2. моделирование облегчает и упрощает исследование, делает его более наглядным;
3. с моделями можно экспериментировать.
Но у этого метода есть и слабые стороны. Так, в моделировании региональных систем должна находить отражение вся сложность взаимосвязанных процессов и явлений, протекающих в пространстве и времени. Вместе с тем модель должна быть максимально пригодна для практического использования, должна быть понятна тем, кто принимает решение, исходя из тех заключений, выводов, рекомендаций, прогнозов, которые делаются в результате изучения. Поиск оптимального варианта всегда приводит к разумной абстракции, к отвлечению от каких-то сторон реальных явлений и процессов. Но упрощение реальных ситуаций в сложных региональных системах таит в себе опасность получения неверных результатов. Следовательно, существует предел упрощения модели. Кроме того, всегда остаются проблемы, которые не поддаются формализации, и в этом случае математическое моделирование малоэффективно.
Примеры применения метода моделирования.
В настоящее время, пожалуй, нет такой области научного знания, в которой не применялся бы метод моделирования.
Сегодня в большинстве кандидатских и докторских диссертаций как обязательный элемент содержания диссертаций выступают различные схемы моделей формирования или развития каких-то конкретных качеств.
1. Герман Эббингауз в 1885 году выпустил книгу «О памяти», где конкретно рассматривал метод моделирования. Он рассматривал это на основе построенных графиков, на которых показывал как протекает процесс запоминания информации у учеников, которые потом должны использовать нужный материал в учебных целях. Из графиков видно, что уже через полчаса в памяти человека остается лишь половина того, что она запомнила в начале усвоения.
2. Книга «Метод статистического моделирования» Н. П. Бусленко. 1970 год. Брошюра посвящена методу статистического моделирования, реализуемому на быстродействующих электронных цифровых машинах.
3. С 50-х–60-х гг. XX в. моделирование стало широко и активно применяться в политологии. Проникает он и в науку о международных отношениях. Российским примером может быть работа М.А. Хрусталева «Системное моделирование международных отношений».
4. Особенно велика роль моделирования в изучении демографических процессов, ибо воспроизводство населения – это многосложный процесс. В демографии практически невозможен эксперимент. Книга «Компьютерное моделирование демографических процессов» - А.А. Саралашвили, Е.Н. Гусева. Книга о компьютерном моделировании в области социологии является инструментом мониторинга и прогнозирования демографической ситуации в стране и может активно использоваться для корректировки правительственного курса и стабилизации прироста населения в России.
5. В. Ф. Зайцев «Методы моделирования в гуманитарных науках» 2006 год. Монография предназначена для студентов, магистрантов и преподавателей и может быть использована в качестве учебного пособия при изучении дисциплин, связанных с моделированием в самых разнообразных отраслях прикладной науки. Специалистам-гуманитариям пособие может служить кратким руководством по применению математических методов в истории, лингвистике и музыковедении. Основной целью настоящей монографии является изложение логики моделирования на нетривиальных примерах, что способствует также повышению кругозора, эрудиции и глубины мышления будущих специалистов высшей квалификации.
6. «Моделирование социальных и политических процессов» Александр Юрьевич Петухов Университет им. Лобаческого 2015 год. Данное учебное пособие посвящено методам моделирования политических и социальных процессов. Рассматриваются различные типы моделей: аналоговые, фрактальные, эмпирические и т.д. Так же предлагается авторский подход к моделированию общественных систем – социально-энергетический и приводится ряд примеров практического использования данного подхода. Рекомендовано для студентов МО и Политологов (магистров)