Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Міжнародна інформація
Кафедра:
Не вказано
Інформація про роботу
Рік:
2024
Тип роботи:
Посібник
Предмет:
Моделювання
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
Посібник
до вивчення курсу
Математичне моделювання та прогнозування в міжнародних відносинах
спеціальності "Міжнародна інформація"
кафедра міжнародної інформації НУ “Львівська політехніка”
Микола Густі, Андрій Козел, Ольга Токар, Олена Гавло, Олія Кравець, Юрій Лунь
Львів-2014р. 1. Мета та завдання дисципліни, її місце в учбовому процесі.
1.1 Мета викладання дисципліни.
Мета курсу "Математичне моделювання та прогнозування в міжнародних відносинах" - ознайомлення студентів спеціальності МІ з сучасними технологіями математичного моделювання та прогнозування в міжнародних відносинах.
1.2 Завдання вивчення дисципліни.
Допомогти зрозуміти взаємозв’язки різних сфер діяльності держави та міжнародних відносин;
навчити студентів розробляти математичні моделі, які використовуються для дослідження міжнародних відносин;
навчити студентів працювати з існуючими моделями для дослідження міжнародних відносин;
1.3 Перелік дисциплін, знання яких необхідно студенту для вивчення курсу.
№
Найменування дисципліни
Назви розділів і тем
Інформатика
Всі розділи
Прикладна інформатика
Всі розділи
Комп’ютерна обробка даних
Всі розділи
МІСТ
Всі розділи
Системи штучного інтелекту
Всі розділи
Бази даних
Всі розділи
Економіка
Всі розділи
Політологія
Всі розділи
Країнознавство
Всі розділи
2. Зміст дисципліни.
2.1 Лекції: ДФН – 32 год.
№
Найменування розділів, тем
Години
1-ий семестр.
32
Вступ до предмету. Основні поняття математичного моделювання та прогнозування. Моделювання як метод пізнання. Особливості математичного моделювання міжнародних відносин.
2
Статистичні моделі в міжнародних відносинах
Функціональні та кореляційні зв'язки. Методи кореляційно-регресійного аналізу. Експоненційні моделі зростання. Статистичні моделі підрахунку подій.
4
Динамічні моделі в міжнародних відносинах.
Модель гонки озброєнь Річардсона. Модель хижак-жертва Лотки-Вольтера
2
Математичні моделі конфліктних ситуацій (теорія ігор) в міжнародних відносинах.
Дилема ув’язнених. Ігри з сідловою точкою. Зведення гри до задачі лінійного програмування. Аналіз та прогнозування реальних міжнародних відносин (ситуацій) засобами теорії ігор.
2
Моделі в "правилах" в міжнародних відносинах
Типи моделей. Принцип побудови моделей в “правилах”. Приклади моделей реальних ситуацій в міжнародних відносинах
2
Комплексні моделі в міжнародних відносинах
Моделювання взаємозв’язків між різними сферами. Моделі інтегрованої оцінки ситуації (Integrated Assessment Models). Приклад моделей та їх застосування.
2
Імітаційне моделювання
Суть імітаційного моделювання. Які задачі можна розв'язувати за допомогою імітаційного моделювання
2
Когнітивний аналіз
Основні поняття когнітивного аналізу. Алгоритм створення когнітивної карти. Приклади когнітивних карт ситуацій.
2
Комплексні системи моделювання політичного розвитку країни та міжнародних відносин (на прикладі "International Futures"). Структурна схема моделі.
2
Моделювання соціально-політичного устрою та динаміки населення в математичній моделі "International Futures".
2
Моделювання економіки країн в математичній моделі "International Futures".
2
Моделювання міжнародної політики в математичній моделі "International Futures".
2
Моделювання проблем навколишнього середовища та розвитку технологій в математичній моделі "International Futures".
2
Сценарії розвитку: побудова та аналіз
2
Створення та аналіз сценаріїв розвитку у математичній моделі "International Futures".
2
2.2 Лабораторні заняття: ДФН - 48 год.
№
Найменування розділів, тем
Години
9-ий семестр.
48
Ознайомлення з середовищем моделювання Scilab. Типи даних. Математичні оператори. Цикли та оператори умовного переходу.
2
Функції. Побудова двомірних та тримірних графіків в Scilab.
2
Розв’язок алгебраїчних рівнянь в Scilab.
2
Розв’язок диференціальних рівнянь в Scilab.
2
Розв'язок задачі оптимізації в Scilab.
2
Дослідження динамічної моделі гонки озброєнь Річардсона
4
Побудова і дослідження моделі конфліктної ситуації двох гравців
4
Побудова і дослідження моделі "в правилах"
4
Імітаційне моделювання
4
Когнітивний аналіз
4
Ознайомлення з інтерфейсом програмної реалізації математичної моделі "International Futures".
2
Аналіз прогнозування соціально-політичних показників розвитку та населення країн в моделі "International Futures".
2
Аналіз прогнозування економічних показників розвитку країн в моделі "International Futures".
2
Аналіз “ваги” країн на міжнародній арені та ймовірності виникнення конфлікту між країнами
4
Побудова сценаріїв розвитку країн в моделі "International Futures".
4
Аналіз розвитку країн за створеним сценарієм.
4
2.4 Самостійна робота: ДФН — 70 год,
№
ЗМІСТ РОБОТИ
Кількість годин
Вивчення теоретичного матеріалу
16
Підготовка до лабораторних занять, виконання домаш ніх завдань
28
Підготовка до модульних контролів
0
Виконання контрольних робіт
0
Виконання графо-розрахункової роботи.
10
Підготовка до екзамену
16
2.5 Проведення модульних контролів і семестрових екзаменів
Модульний контроль
Максимальна оцінка в балах
Поточний контроль
Контрольний захід (КЗ)
Модульна оцінка
Лабораторні заняття
Практичні заняття
РГР
КР
Разом (ПК)
1 семестр
35
-
5
40
60
100
1-й МК
-
-
-
-
-
-
2-й МК
-
-
-
-
-
-
Теоретичний курс
№
Тема (розширено)
Література
Моделювання як метод пізнання.
Що таке математична модель
Які типи математичних моделей бувають і для чого їх застосовують
Основні етапи створення математичної моделі
Процес пізнання процесу/явища через математичне моделювання
Особливості математичного моделювання міжнародних відносин («особливості» за Ф.Шродтом, їх зміст, що і як можна використовувати при моделюванні)
Лекція;
Вітлінський, 2003, С.44-71
Schrodt, 2004, P.1-2
Статистичні моделі в міжнародних відносинах (4 год)
Які розподіли випадкових величин використовують при створенні статистичних моделей в МВ
Вигляд та зміст нормального розподілу, значення параметрів
Вигляд та зміст розподілу Пуасона, значення параметрів
Функціональні та кореляційні зв'язки.
Методи кореляційно-регресійного аналізу.
Експоненційні моделі зростання.
Моделі «лічильники подій», що вони моделюють, визначення параметрів
Трактування результатів
Лекція;
Poisson Distribution. Wikipedia;
Normal Distribution. Wikipedia;
King, 1989;
Schrodt, 2004, P.16-21
Єріна, 2001 [Розділ 1, С.5-11; Розділ 4, С.62-71, 79-81; Розділ 5, С.93-104]
Динамічні моделі в міжнародних відносинах.
Модель гонки озброєнь (модель «Річардсона»):
Суть моделі
Запис моделі у вигляді системи алгебраїчних рівнянь
Запис моделі у вигляді системи диференціальних рівнянь
Знаходження рівноважного стану системи
Що означає рівноважний стан
Значення параметрів моделі
Трактування результатів
Модель хижак-жертва Лотки-Вольтера, суть моделі
Лекція;
Farr, 2005;
Schrodt, 2004, P.21-28
Математичні моделі конфліктних ситуацій (теорія ігор)
Основні поняття: гравці, ціна гри, матриця гри, верхня та нижня межі гри, гра з нульовою сумою, кооперативна гра, стратегія, чисті та змішані стратегії
Гра «дилема ув’язнених»
Правило «максиміну»
Зведення розв’язування до задачі лінійного програмування
Трактування результатів
Аналіз та прогнозування реальних міжнародних відносин (ситуацій) засобами теорії ігор.
Лекція;
Наконечний та Савіна, 2003, С.422-442;
Schrodt, 2004, P.29-42
Абаев
Малиш, 2004, С.73-79
Моделі в "правилах" в міжнародних відносинах
Що таке «моделі в "правилах"», чому вони підходять для моделювання міжнародних відносин
Зв’язок між експертними системами та моделями в "правилах"
Основні типи моделей в «правилах» за Шродтом
Приклади моделей реальних ситуацій в міжнародних відносинах
Лекція;
Schrodt, 2004, P.95-119
Комплексні моделі в міжнародних відносинах
Моделювання взаємозв’язків між різними сферами
Integrated Assessment Models
Приклади використання комплексних математичних моделей в міжнародних переговорах
Лекція;
HORDIJK, 1995;
Daalen et al. 2002
Імітаційне моделювання
Суть імітаційного моделювання
Які задачі можна розв'язувати за допомогою імітаційного моделювання
Приклади імітаційних моделей
Лекція;
Ситник та Орленко, 1999, С.9-24
Когнітивний аналіз
базові фактори,
цільові фактори,
керуючі фактори
фактори-індикатори
зв'язок КК — направлений граф
групування факторів
перевірка КК та когнітивний аналіз
приклади застосування когнітивного аналізу у міжнародних відносинах
Лекція;
Кузнецов (2007)
Максимов и др. (1998)
Плотинский (2001)
Комплексні системи моделювання політичного розвитку країни та міжнародних відносин (на прикладі "International Futures"). Структурна схема моделі.
Що являє собою IFs
призначення
структура
приклади використання
Лекція;
Hughes (2008)
Lesson introduction
Моделювання соціально-політичного устрою та динаміки населення в математичній моделі "International Futures".
Загальна структура соціально-політичного модуля
Основні фактори та зв'язки соціально-політичного модуля
Основні соціальні характеристики
об’єднання в “мережу”
Соціальна організація (зміни, стабільність та розпад держави)
Витрати уряду
Загальна структура модуля “населення”
Основні фактори та зв'язки модуля “населення”
Народжуваність та смертність
Міграція
Розподіл прибутку та фізична якість життя
СНІД
Лекція;
IFs help
Моделювання економіки країн в математичній моделі "International Futures".
Загальна структура економічного модуля
Основні фактори та зв'язки
Матриця соціальних рахунків (SAM)
Додана вартість (Added Value) та мультифакторна продуктивність (MFP)
Попит та торгівля
Міжнародні фінанси
Сільське господарство
Енергетика
Лекція;
Малиш, 2004, С.25-34, 40-43, 101-108
IFs help
Моделювання міжнародної політики в математичній моделі "International Futures".
Загальна структура модуля
Основні фактори та зв'язки
Могутність країни
Загрози (силові та несилові компоненти загроз)
Ймовірність військового конфлікту
моделювання військового конфлікту
Лекція;
IFs help
Моделювання проблем навколишнього середовища та розвитку технологій в математичній моделі "International Futures".
Загальна структура модуля «навколишнє середовище»
Основні фактори та зв'язки модуля «навколишнє середовище»
Модуль «Технології» (implicit module: is distributed throughout the overall model; allows changes in assumptions about rates of technological advance in agriculture, energy, and the broader economy; explicitly represents the extent of electronic networking of individuals in societies; is tied to the governmental spending model with respect to R&D spending (Ifs Help))
«Технології» в модулі «Населення» (СНІД) - an accumulation of the advances (or lack of them) in a technology of control factor (HIVTECCNTL) that we can apply to the infection rate.
«Технології» в економічному модулі – слідування за країною-лідером технологій (продуктивність);
Лекція;
IFs help
Сценарії розвитку: побудова та аналіз
Що таке сценарій,
для чого створювати сценарії
Типи сценаріїв (Forward-looking, backcasting)
Приклади сценаріїв (Mont Fleur, The UNEP GEO-3 Scenarios, Long-term global scenarios – Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC))
Алгоритм створення сценарію (
Clarifying the Purpose and Structure of the Scenario Exercise
a. Identifying stakeholders and selecting participants.
b. Establishing the nature and scope of the scenarios.
b. Identifying themes, targets, indicators, and potential policies.
Laying the Foundation for the Scenarios
d. Identifying drivers.
e. Selecting critical uncertainties.
f. Creating a scenario framework.
Developing and Testing the Scenarios
g. Elaborating the scenario narratives.
h. Undertaking the quantitative analysis.
i. Exploring policy.
Communication and Outreach)
Лекція;
GEO Resource Book
NIC Global Scenarios to 2025
Створення та аналіз сценаріїв розвитку у математичній моделі "International Futures".
Роль математичного моделювання у створенні сценаріїв
Приклад створення сценарію розвитку в International Futures
Алгоритм створення сценарію розвитку в International Futures
Алгоритм аналізу сценарію розвитку в International Futures
Лекція;
UNEP GEO4 Driver Scenarios (Fifth Draft): Using IFs with Pardee
Scenario Analysis with International Futures (IFs)
Література до теоретичного курсу
Вітлінський В.В. Моделювання економіки: Навч. посібник. — К.: КНЕУ, 2003. — 408 с.
Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування: Навч. посіб-ник. — К.: КНЕУ, 2001. — 170 с.
Руденко В.М. Математичне моделювання та прогнозування в міжнародних відносинах. Навчальний посібник. - Рівне: РІС КСУ, 2007. – 418 с.
King G. Event Count Models for International Relations: Generalizations and Applications // International Studies Quarterly, 1989.- N33.-P.123-147
Poisson Distribution. Wikipedia. http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution
Normal Distribution. Wikipedia. http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_distribution
Farr B. Richardson’s Arms Race Model. - MA 2071 A ’05, 2005. – http://www.math.wpi.edu/Course_Materials/MA2071A05/Lect/arms_race.pdf
Schrodt Ph. Patterns, Rules and Learning: Computational Models of International Behavior (2nd Edition), University of Kansas, Version 2.0, April, 2004. Parus Analytical Systems, Vinland, Kansas, USA. http://www.ku.edu/~keds/books.html
http://plaza.ufl.edu/blane116/modifying_the_richardson_arms_race_model.pdf
Малиш Н.А. Моделювання економічних процесів ринкової економіки: Навчальний посібник. – К.: МАУП, 2004. – 120с.
Абаев Л.Ч. Игровое моделирование и анализ кризисов и конфликтов в международных отношениях. (Российский институт стратегических исследований)
HORDIJK L. INTEGRATED ASSESSMENT MODELS AS A BASIS FOR AIR POLLUTION NEGOTIATIONS// Water, Air and Soil Pollution, 1995. - N85: P.249-260.
Daalen C., Dresen L. , Janssen M. The roles of computer models in the environmental policy life cycle// Environmental Science & Policy, 2002. - N238. – P. 1–11
Ситник В. Ф., Орленко Н. С. Імітаційне моделювання: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. — К.: КНЕУ, 1999. — 208 с.
Jaeder J., Rothman D., Anastasi C., van Notten P. GEO Resourse Book. A training manual on integrated environmental assessment and reporting. Training module 6: Scenario development and analysis. UNEP. International Institute for Sustainable Development. 2007 http://www.iisd.org/pdf/2007/geo_resource.pdf
Hughes B. Forecasting Long-Term Global Change: Introduction to International Futures (IFs). 2008
IFs Lesson Introduction. IFs help
NIC Global Scenarios to 2025. National Intelligence Council, USA, 2008. http://www.dni.gov/nic/PDF_2025/2025_Global_Scenarios_to_2025.pdf
Scenario Analysis with International Futures (IFs)
Hughes B. UNEP GEO4 Driver Scenarios: Using IFs with Pardee. Graduate School of International Studies University of Denver. http://mysite.du.edu/~bhughes/ifsreports.html
Кузнецов О.П. (2007) Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций
Максимов В.И., Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев (1998) Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений/ Доклады. Распределенная конференция "Технологии информационного общества 98 - Россия"
Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - M.: Логос, 2001.-296 с.: ил. ISBN 5-94010-045-7
Запитання для самоконтролю
Що таке математична модель?
Які основні типи математичних моделей?
Які основні етапи математичного моделювання?
Що таке «адекватність моделі» та «область адекватності моделі»?
Що є об’єктом моделювання соціально-політичних процесів?
Які особливості математичного моделювання соціально-політичних процесів?
Які розподіли випадкових величин використовують при створенні статистичних моделей в МВ?
Яка особливість розподілу Пуасона робить його зручним для моделювання подій?
Що таке моделі-«лічильники подій»?
Яке значення параметрів у моделі гонки озброєнь Річардсона?
Що означає рівноважний стан у моделі гонки озброєнь Річардсона? (трактування результату)
Що означають поняття ціна гри, матриця гри, верхня та нижня межі гри, гра з нульовою сумою, кооперативна гра, стратегія, чисті та змішані стратегії у теорії ігор?
Поясніть суть гри «дилема ув’язнених» у теорії ігор.
Як розв’язувати задачі у теорії ігор за правилом «максиміну»?
У яких випадках розв’язування задачі у теорії ігор зводять до розв’язування задачі лінійного програмування? Наведіть алгоритм такого перетворення?
Що таке «моделі в "правилах"», чому вони підходять для моделювання міжнародних відносин?
Зв’язок між експертними системами та моделями в "правилах"?
Які основні типи моделей в «правилах» за Шродтом?
Як політичні рішення впливають на економіку? Яким чином цей вплив можна передати у математичних моделях?
Що моделюють продукційні функції? Які продукційні функції найбільш поширені у у економічних математичних моделях?
Які економічні моделі використовують в Україні, Франції, США для прогнозування на державному рівні?
Що таке Integrated Assessment Models, для чого їх використовують?
Як використовують математичні моделі в міжнародних переговорах?
Поясніть суть імітаційного моделювання.
Що таке когнітивна карта, які її основні компоненти?
Наведіть алгоритм створення когнітивної карти.
Що таке базові (цільові / керуючі) фактори в когнітивній карті?
Для чого призначена математична модель International Futures?
За допомогою якого параметра ризик, зумовлений, в тому числі, політичними та міжнародними факторами, враховують при оцінці інвестиційного проекту?
Що являється найменшою просторовою одиницею (місто, область, країна) у моделі International Futures?
З яких основних модулів складається International Futures?
Яка структура соціально-політичного модуля?
Яка структура модуля «населення»?
Яка структура економічного модуля?
Яка структура модуля “міжнародної політики”?
Яка структура модуля “навколишнє середовище”?
На що, зокрема, впливає кількість людей, об’єднаних електронним зв’язком (number of networked people) у моделі International Futures?
Який зв'язок існує між політикою та економікою?
Який взаємозв’язок, на Вашу думку, між кількістю та структурою населення (вік, стать, освіта) та валовим національним продуктом моделі International Futures?
На що впливає рівень демократії та різниця у рівнях демократії у двох країнах у моделі International Futures?
Який зв’язок існує між витратами уряду на освіту та науку з одного боку та могутністю країни у моделі International Futures?
Яким чином можна активізувати моделювання ймовірності розпаду державних інститутів у моделі International Futures?
На що впливає рівень економічної свободи (economic freedom) у моделі International Futures?
Яким чином можна проаналізувати ймовірність виникнення збройних конфліктів між країнами у моделі International Futures?
Як можна дослідити свій сценарій майбутнього у моделі International Futures?
Що таке сценарій майбутнього, які типи сценаріїв?
Для чого створювати сценарії майбутнього?
Наведіть приклади сценаріїв та їх основні характеристики.
Наведіть алгоритм створення сценарію.
Лекційні матеріали
Частина 1. Основи математичного моделювання для міжнародних відносин.
Математичне моделювання є важливим методом дослідження, який дозволяє отримати кількісні характеристики процесу, чи явища, що досліджується. Математичне моделювання дозволяє проводити експерименти (чисельні) у випадках, коли звичайні експерименти є дуже затратними, можуть зашкодити об'єкту дослідження, або взагалі є неможливими. Серед суспільних наук математичне моделювання найбільше використовується в економіці, що, зокрема, пояснюється великою кількістю чисельних даних.
Перспективним і логічним є використання математичного моделювання для дослідження електоральних процесів, системних досліджень взаємозв'язків економічної та політичної сфер, прийняття рішень політиками, індексування соціально-політичних показників з подальшим використанням для матема тичного моделювання та ін.
Перші публікації по математичному моделюванню в політичних науках з'явились в кінці 60-х років ХХ ст., зокрема, тоді був заснований Журнал вирішення конфліктів (Journal of Conflict Resolution). Прогрес у математичному моделюванні (в політичних науках, зокрема) відбувався разом із розвитком обчислювальної техніки та із збільшенням об'єму кількісних даних.
Взагалі, модель — це деякий об'єкт, яким заміщують оригінал і який має такі ж риси як і оригінал, в тій частині, яка цікава дослідникам. У випадку математичної моделі цей об'єкт є абстракцією у вигляді математичних виразів (алгебраїчних рівнянь, нерівностей, диференціальних рівнянь, логічних виразів, алгоритмів та ін.). Можна створювати математичні моделі процесів та явищ.
Приклад.
Переміщення об'єкта по прямій з постійною швидкістю v моделюється через його координату х: x=v*t. Тобто місцезнаходження об'єкта в час t, який минув від початку руху, визначається як добуток швидкості й часу.
Прийняття рішення організацією може моделюватись сукупністю логічних виразів якщо — умова — то наступний крок, або рішення
Математичне моделювання — це процес побудови математичної моделі, її дослідження (зокрема, перевірка, чи властивості математичної моделі відповідають оригіналу, виявлення нових властивостей, проведення чисельних експериментів), аналіз і трактування результатів моделювання. Процес моделювання є інтерактивним і циклічним – наприклад, на деякому етапі дослідник може виявити, що даних є недостатньо і повернутись до збирання даних, або змінити мету моделювання.
Можна виділити наступні етапи математичного моделювання (детальніше можна прочитати, наприклад, у [Ветлінський 2003 та Єріна 2001]):
1. Визначення об’єкта та мети моделювання.
Об’єкт моделювання – це ті риси процесу, чи явища, які ми будемо моделювати. Мета моделювання – це призначення моделі та кінцевих результатів моделювання. Мета моделювання (разом із наявними даними про об’єкт моделювання) у великій мірі визначає тип математичної моделі, часові межі моделювання, а також допустиму точність моделювання.
2. Початкове вивчення об’єкта моделювання та збирання даних, які необхідні для побудови та перевірки моделі.
Відповідно до мети моделювання та вибраного типу моделі, можливо, необхідно додатково вивчити об’єкт моделювання, щоб краще зрозуміти закономірності його функціонування, зібрати додаткові дані для проведення моделювання.
3. Створення математичної моделі.
Відповідно до мети моделювання та наявних даних створюють концептуальну модель, яка показує причинно-наслідкові зв’язки між параметрами моделі. Далі відповідно до типу математичної моделі проводиться опис зв’язків між параметрами моделі за допомогою математичних виразів.
4. Визначення параметрів моделі.
Параметри моделі (їх ще називають коефіцієнтами, зокрема, якщо модель описується алгебраїчними, чи диференціальними рівняннями) впливають на поведінку моделі та результати моделювання. Параметри визначають виходячи з теоретичних знань про закономірності та порівнюючи результати моделювання із даними про об’єкт моделювання.
5. Перевірка адекватності моделі (відповідність результатів спостереженням, чи вимірюванням з необхідною точністю).
Адекватність моделі – це відповідність результатів моделювання характеристикам об’єкта моделювання з прийнятною похибкою (визначається метою моделювання). Також визначають область адекватності моделі – межі зміни зовнішніх параметрів моделі (їх ще називають вхідними змінними), при яких модель є адекватною. Перевірити адекватність та визначити область адекватності необхідно для того, щоб бути впевненому у результатах моделювання і могти правильно інтерпретувати результати.
6. Дослідження властивостей моделі, аналіз результатів моделювання та проведення числових експериментів.
Це, власне, дослідження математичної моделі (наприклад, вивчення стійкості положення рівноваги) і використання її для прогнозування. Також на цьому етапі дослідник намагається пояснити поведінку моделі (дати відповідь на питання «чому результат саме такий?»). Це дозволяє краще вивчити модель, об’єкт моделювання, виявити і виправити помилки.
Числові експерименти дозволяють дослідити модель у нових умовах, провести експерименти, які є неможливими, або дуже затратними в реальності (треба звертати увагу на область адекватності).
7. Інтерпретація результатів моделювання.
Інтерпретація результатів моделювання – це перенесення результатів моделювання назад на об’єкт моделювання і їх опис мовою, яка є зрозумілою для тих, хто використовує ці результати. При інтерпретації результатів важливо враховувати, які саме характеристики об’єкта моделюються (і які обмеження моделі), чи модель знаходилась в області адекватності, а також похибка моделювання.
Особливості математичного моделювання соціально-політичних процесів.
Об’єктами моделювання у нашому випадку є рішенні, які приймають окремі люди, групи людей, офіційні організації, передача інформації між людьми, вплив інформації на прийняття рішень та ін.
На кожному рівні діють різні принципи прийняття рішень, але кожен наступний рівень складається з попередніх (ієрархічна структура).
Об’єктами моделювання також можуть бути економічний, соціальний, політичний розвиток країн та взаємодія між країнами на економічному, соціальному та політичному рівнях. Ці рівні є взаємозалежні як всередині окремої країни так і на міждержавному рівні.
Політичний устрій вливає на економіку та соціальну сферу (наприклад, кредитний рейтинг країн та вартість кредитів на міжнародному фінансовому ринку). Культура, ментальність, традиції, історичний шлях впливають на вибір політичного устрою, прийняття рішень та економіку. В той же час політичний устрій та економіка є "історичними кроками", які, в свою чергу, впливають на формування культури, ментальності, традицій.
У більшості випадків важко отримати достовірні дані про об'єкт моделювання, не можливо (або дуже дорого і складно) проводити експерименти та вимірювання. Наприклад, при моделюванні ефективності політичної реклами певного виду важко виявити, що саме ця реклама дала відповідний результат на виборах, оскільки на виборців впливає ще й інша неконтрольована дослідником інформація.
Особливо при моделюванні міжнародних систем час, необхідний для збору даних, є досить великим (десятки, або й сотні років). Наприклад, при моделюванні збройних конфліктів між країнами, дані необхідно збирати сотні років, оскільки такі конфлікти відбуваються рідко.
Щоб спростити задачу моделювання соціально-політичних процесів на міжнародному рівні, Філіп Шродт робить наступні припущення [Schrodt 2004, p.1-2]:
Окремі люди розуміють міжнародні події, використовуючи "розпізнавання образів".
Подія порівнюється з тими, які людина вже пізнала (вивчила) в минулому (досвід, навчання, традиції). Люди володіють асоціативною пам’яттю і розпізнавання образів є природною властивістю людей. Люди при можливості уникають дедуктивного мислення (якщо…, то…).
Організації реагують на події, використовуючи правила.
Міжнародна "поведінка" є, перш за все, результатом прийняття рішень організаціями. Організаціям не притаманна асоціативна пам’ять, тому найчастіше використовують дедуктивні методи (якщо…, то….). Організації є менш гнучкими у прийнятті рішень, ніж окремі люди. Організації жертвують гнучкістю на користь "потужності" – для них вигідніше робити велику кількість простих речей. Завдяки тому, що організації є великими та негнучкими вносить свій вклад у передбачливість міжнародної поведінки.
На міжнародну поведінку впливає постійне навчання та адаптація.
Інформація, яка має відношення до визначення відповідної поведінки в міжнародній політиці, є складною, дефіцитною, дорогою і сильно зашумленою. Міжнародна політика є погано структурованою проблемою, тому оптимізаційні методи, які працюють при проектуванні моста, чи визначенні ринкової ціни є, зазвичай, неефективними. Хоча міжнародна система є такою, що прямує до рівноваги, вона реагує повільно, поступово і рівновага, до якої прямує система, базується на інформації, яка є застарілою на роки. Міжнародна система дуже відрізняється від ринку. Замість оптимізації міжнародна система використовує адаптацію. Організації рідко роблять ту ж помилку двічі – правила змінюються, щоб включити успішний досвід і виключити негативний. Пам’ять є у людей, які працюють в організаціях, а також у правилах, по яких діють організації. Пам’ять організацій є недосконалою, але вона має значний вплив на дії організації.
Виходячи з цих припущень Шродт робить висновок, що міжнародна система, не зважаючи на свою анархічну природу, є самоорганізованою і має регулярну (нехаотичну) поведінку, яка може бути відтвореною до певної міри за допомогою комп’ютерного моделювання.
Когнітивний аналіз
Когнітивний аналіз досить добре підходить для аналізу політичних ситуацій. В основі когнітивного аналізу лежить когнітивна карта, яка являє собою орієнтований граф, вершини якого відповідають факторам (концептам), які визначають (описують) ситуацію, а ребра відповідають причинно-наслідковим (казуальним) зв’язкам між факторами [Кузнецов, 2007]. Біля ребер також зазначають знак впливу («+» або «-») одного фактора на інший.
Когнітивна карта описує статичну ситуацію і показує взаємозв’язок між факторами. Когнітивна карта є схематичним зображенням знань дослідника про об’єкт дослідження. Когнітивну карту можна розглядати як один з перших кроків до створення будь-якої (математичної) моделі (зокрема, концептуальної моделі). Хоча, часто дослідники опускають цей етап при створенні моделей, прототип когнітивної карти завжди присутній в уяві дослідника неявно. Це пояснюється тим, що при створенні моделі дослідник має уяву про основні фактори та причинно-наслідкові зв'язки між ними.
Разом з тим, когнітивна карта не відображає силу та форму (функцію) впливу, чи динаміку ситуації. Для цього використовують когнітивний аналіз, при якому кожному ребру графа ставлять у відповідність функцію. В цьому випадку ситуація представляється функціональним графом. Взагалі, когнітивний аналіз можна вважати логічним наступним кроком при створенні (математичної) моделі після когнітивної карти.
В когнітивних картах розрізняють цільові фактори – це ті з базисних факторів, які представляють найбільший інтерес для дослідника; ціль управління – бажана зміна цільових факторів, тобто задача підготовки рішення управління процесом в даній ситуації; ціль вважається заданою коректно, якщо бажана зміна одних цільових факторів не приводить до небажаної зміни інших цільових факторів; керуючі фактори – фактори, які впливають на цільові фактори і можуть бути використані для (спланованого) керування цільовими факторами (ситуацією) [Максимов и др., 1998].
В [Максимов и др. 1998] визначають такі етапи побудови когнітивної карти:
Виділення факторів, які характеризують проблемну сферу (виділення базисних факторів та виділення серед базисних факторів цільових факторів; виділення з базисних факторів тих, які впливають на цільові фактори і якими, можливо, можна керувати цільовими факторами; виділення з базисних факторів тих, які можуть бути індикаторами стану);
Групування факторів за деякими ознаками, наприклад, (економічні, політичні), географії та ін. (групування факторів по блоках; виділення в блоці групи факторів, по зміні яких можна робити висновок про тенденції в даній галузі);
Встановлення зв’язків між факторами (визначення зв’язків між блоками факторів; встановлення зв’язків між факторами всередині блоків – встановлення напрямку та знаку впливів та взаємовпливів між факторами; встановлення сили впливу у термінах слабо-сильно; встановлення зв’язків між окремими факторами різних блоків.
Перевірка адекватності моделі – співставлення отриманих результатів з характеристиками системи.
Когнітивне картування прийняття рішень політиками.
Боришполец К.П. [Боришполец, 2005] вказує на застосування когнітивних карт для аналізу прийняття рішень політиками, що дозволяє краще зрозуміти як політики сприймають політичні проблеми, а також спрогнозувати, які рішення вони будуть приймати у майбутньому. Для цього аналізують виступи, інтерв’ю, статті політиків, а також рішення, які вони приймали раніше.
Для аналізу документів зручно використовувати спеціальні комп’ютерні програми для контент-аналізу. Підчас аналізу необхідно виявити основні поняття (фактори), якими оперує політик, а також причинно-наслідкові зв’язки між ними. Якщо можливо, визначають також силу зв’язку (впливу одного фактора на інший). Фактори (вершини графа), зазвичай, зображають прямокутниками, або кругами, а зв’язки (ребра графа) стрілками, напрямленими від фактора, який впливає, до фактора, на який впливають. Силу впливу можна відобразити товщиною стрілки, або кольорами. Знак «+» ставиться, якщо зростання (деякої характеристики) впливаючого фактора веде до збільшення того фактора, на який впливають, а зменшення впливаючого фактора веде до зменшення того фактора, на який впливають. Знак «-» ставиться, якщо зростання впливаючого фактора веде до зменшення того фактора, на який впливають, а зменшення впливаючого фактора веде до зростання того фактора, на який впливають.
При аналізі когнітивної карти можна використовувати елементи теорії графів. Важливою характеристикою факторів є їх «важливість» (або «вага»), яка визначається кількістю зв’язків фактора. Також визначають «важливість» («вагу») зв’язків по тому, які фактори вони з’єднують і наскільки вони є сильними. Найбільш вагомі фактори, з’єднані між собою (сильними зв’язками) формують «центральний» причинно-наслідковий ланцюг, який є основою прийняття рішень. Відстань між основними факторами, переважання прямих, чи зворотніх зв’язків, наявність циклів є важливими характеристиками когнітивних карт прийняття рішень політиками. За допомогою такого аналізу можна визначати причини, які привели до прийняття того, чи іншого рішення, а також прогнозувати майбутні рішення політика
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора