УДК 330.322.21 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10018 ПОДХОД К ТИПОЛОГИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ АДАПТАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ THE APPROACH TO TYPOLOGY OF MODELS OF ADAPTATION OF THE POPULATION Шангина Елена Игоревна, ORCID: 0000-0001-5433-8400, кандидат технических наук, доктор педагогических наук, Уральский государственный горный университет, Екатеринбург, Россия Shangina Elena I., eishangina@yandex.ru Аннотация. В статье с позиции системного подхода рассматриваются вопросы типологизации моделей адаптации населения. […]
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10017 КРЕАТИВНЫЕ ИНДУСТРИИ КАК ЭЛЕМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА НОВОГО ТИПА CREATIVE INDUSTRIES AS AN ELEMENT OF A NEW TYPE OF INFORMATION SOCIETY Орлов Степан Владимирович, Заместитель председателя Московской городской Думы, Руководитель рабочей группы МГД по развитию креативных индустрий, Кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой истории общественных движений и политических партий исторического факультета, Московский государственный университет […]
УДК 331.5 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10016 ГОСУДАРСТВЕННОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ РЫНКА ТРУДА РЕГИОНА В УСЛОВИЯХ ВЫЗОВОВ ПОСТПАНДЕМИЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ STATE REGULATION THE REGION’S LABOR MARKET IN THE FACE OF CHALLENGES POST-PANDEMIC ECONOMY Федоров Владимир Христофорович, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, ректор ФГБОУ ВО Донской государственный аграрный университет, п. Персиановский, Ростовская область, Россия Шейхова Марина Сергеевна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры […]
УДК 332.37 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10015 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБНОВЛЕНИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS FOR AUTOMATIC UPDATING IN REAL TIME OF CARTOGRAPHICAL DATA Жигалов Кирилл Юрьевич, кандидат технически наук, старший научный сотрудник, Институт проблем управления науки В.А. Трапезникова Российской Академии наук, Московский технологический институт, Москва Маркова Светлана Валдимировна, доцент, […]
УДК 332.37 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10014 ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБНОВЛЕНИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА FUTURE OPPORTUNITIES IN USING ARTIFICIAL INTELLIGENCES FOR AUTOMATIC UPDATING OF MAP DATA Жигалов Кирилл Юрьевич, кандидат технически наук, старший научный сотрудник, Институт проблем управления науки В.А. Трапезникова Российской Академии наук, Московский технологический институт, Москва Аветисян Карэн Рафаелович, преподаватель кафедры информационной […]
В рамках специальной акции АО «Сбербанк Лизинг» на всю технику Ростсельмаш доступен нулевой аванс или сниженная процентная ставка лизинга. Клиент сам выбирает что ему актуальнее: нулевой аванс или сниженная ставка. Акция доступна для абсолютно всех клиентов, получивших одобрение с СберЛизинге. В рамках акции скидка по ставке составляет -0,85%, лимит финансирования – до 50 млн […]
Стартовавшая минувшей весной программа «Ставим рекорды вместе» завершена. В декабре Ростсельмаш подвел итоги, которые впечатляют и количеством, и качеством.Напомним, в апреле компания объявила о запуске программы для хозяйств, работающих на комбайнах и тракторах последнего поколения. Она должна была продемонстрировать, что при грамотных настройках и умелых действиях операторов возможности и ресурс современной техники намного больше используемых. Спустя восемь месяцев можно говорить, […]
УДК 336.77 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10013 Прогнозные сценарии Банка России по развитию кредитной системы РФ Forecast scenarios of the Bank of Russia for the development of the credit system of the Russian Federation Ибрагимова Элина Саламбековна, Институт экономики и финансов, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» Ibragimova Elina Salambekovna, Institute of Economics and Finance, Of the «Chechen state […]
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10012 Повышение эффективности в системе управления исполнением бюджета Improving efficiency in the budget execution management system Умарова Сабила Хамзатовна, ассистент кафедры финансов, кредита и антимонопольного регулирования ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» Хаджимуратов Мустахан Умарович, Институт экономики и финансов, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» Umarov, Sabila Gamzatova, assistant Professor of Finance, credit and antitrust regulation […]
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10011 Финансовая политика России: приоритетные направления и пути реализации Financial policy of Russia: priority directions and ways of implementation Кадырова Айшат Рамзановна, ФГБОУ ВО «Чеченский Государственный университет» Арсаханова Зина Абдулловна, д.э.н. зав кафедрой финансов, кредита и АТР, ФГБОУ ВО «Чеченский Государственный университет» Kadyrova Aishat Ramzanovna, Chechen State University Arsakhanova Zina Abdullovna, Doctor of Economics, […]
ПОДХОД К ТИПОЛОГИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ АДАПТАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ
THE APPROACH TO TYPOLOGY OF MODELS OF ADAPTATION OF THE POPULATION
Шангина Елена Игоревна, ORCID: 0000-0001-5433-8400, кандидат технических наук, доктор педагогических наук, Уральский государственный горный университет, Екатеринбург, Россия
Shangina Elena I., eishangina@yandex.ru
Аннотация. В статье с позиции системного подхода рассматриваются вопросы типологизации моделей адаптации населения. Данная тема актуальна, поскольку классификация объектов по характерным признакам и их анализ является, прежде всего, в том, чтобы получить средство для познания сложных объектов. Особое внимание уделено моделям, описывающим влияние различных социальных, экономических, политических и иных изменений на адаптацию населения, его отдельных социальных групп и человека. Автор демонстрирует некоторые эвристические возможности использования концептуальных фрактальных моделей в социально-экономическом знании. В статье представлены принципы нелинейной динамики (синергетики) – современным методом познания динамических процессов, возникшим в результате неустойчивости социальных, экономических, политических и др. процессов современной жизни.
Summary. The article considers the issues of typologization of population adaptation models from the perspective of a systematic approach. This topic is relevant, since the classification of objects by characteristic features and their analysis is, first of all, in order to obtain a means for knowing complex objects. Special attention is paid to models describing the impact of various social, economic, political and other changes on the adaptation of the population, its individual social groups and people. The author demonstrates some heuristic possibilities of using conceptual fractal models in socio-economic knowledge. The article presents the principles of nonlinear dynamics (synergetic) – a modern method of cognition of dynamic processes that arose as a result of the instability of social, economic, political and other processes of modern life.
Ключевые слова: адаптация населения, модели адаптации населения, критерии моделей адаптации, нелинейная динамика, синергетика, фрактальность.
Keywords: population’s adaptation, model of adaptation of the population, the criteria for models of adaptation, nonlinear dynamics, synergetic, fractal.
Традиционно модели адаптации населения представляют собой достаточно широкую область исследований, связанную с анализом и описанием социальных, экономических, политических, климатических и других происходящих в обществе процессов; их концептуализацией, то есть представлением в виде концепций и теоретических представлений об их природе; прогнозированием последствий, происходящих в различных сферах человеческой жизнедеятельности.
При этом условно большую часть известных моделей социально-экономической адаптации населения можно сгруппировать по трем основным критериям, составляющим основу их типологии:
во-первых, по характеру – отношению к реально-происходящим процессам;
во-вторых, по факторам адаптации населения;
в-третьих, по использующимся методам моделирования.
По характеру различают три вида моделей: описание совокупности реально существующих процессов; когнитивное или формализованное представление (описание) их функционирования (взаимодействия); модели, определяющиеся синонимичными понятиями: механизм адаптации, адаптивная система и др. В первом случае, рассматривая в качестве объекта адаптации общество, население и человека, исследователи обращаются к моделям по характеру первого вида, стремясь описать реальные процессы и классифицировать формы поведения в рамках известных теоретико-методологических подходов [1]. Во втором случае, как правило, модели носят гипотетический характер, описывая социальные и экономические системы, агрегируя и упрощая составляющие ее элементы и их взаимосвязи, оговаривая при этом определенные допущения. Таким образом, в широком смысле модель рассматривается как «специально синтезированный для удобства объект, который обладает необходимой степенью подобия исходному, адекватной целям исследования, сформулированным субъектом или лицом, принявшим решение относительно исследования системы» [2]. В данном случае отсутствие требования максимально точного отображения системы в модели объясняется чрезвычайной сложностью выполнения этого условия и отсутствием такой необходимости, т.к. при последующем анализе востребованной окажется только информация, соответствующая цели исследования.
В литературе представлен достаточно широкой круг публикаций, содержащие модели адаптации, характеризующиеся различными факторами объектами и моделирования:
По факторам адаптации, содержащиеся в литературе модели можно условно развить на следующие виды:
во-первых, модели адаптации населения, его профессиональных и социальных групп к глобальному изменению климата на планете;
во-вторых, модели адаптации населения к стихийным бедствиям и их последствиям;
в-третьих, модели, описывающие влияние генерации, накопления, интеграции и использования знаний на адаптацию населения в изменяющейся окружающей среде.
в-четвертых, модели, описывающие влияние различных социальных, экономических, политических и иных изменений на адаптацию населения, его отдельных социальных групп и человека.
Во многих работах особое внимание уделяются социальным и культурным аспектам адаптации населения, включая его демографические характеристики (пол, возраст), национально-культурные традиции, язык и т.п. В географическом плане модели охватывают страны, находящиеся практически на всех континентах Мира, включая страны Европы, Азиатско-Тихоокеанского региона, Африки, Северной Америки, Южной Америки и др. Так, при разработке моделей авторы традиционно используют достаточно широкий инструментарий моделирования, выбор которого обусловливается особенностями анализируемого объекта, интервалов времени и характеров факторов. При этом объектом моделирования в выделенной нами четвертой группе, как правило, являются общества, в которых наблюдаются динамичные социально-политические и экономические изменения, представляющие большую угрозу для стабильности, чем другие климатические факторы.
По использованию методов моделирования широкое распространение получили методы математического моделирования. Математические модели делятся на две большие группы: аналитические и алгоритмические (которые иногда называют имитационными). Применение методов математического моделирования дает возможность разработать математические модели социальных процессов адаптации населения в целом и локальных сообществ, в частности, их стратегии адаптации к глобальному изменению климата на планете, к стихийным бедствиям и их последствиям, оценить влияние генерации, накопления, интеграции и использования знаний, а также влияние различных социальных, экономических, политических и иных изменений. Имитационное моделирование – наиболее мощный и универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение которых зависит от воздействия случайных факторов. Имитационное моделирование базируется на использовании динамических математических моделей экономических объектов в режиме имитации. В основе имитационного моделирования лежит статистический эксперимент (метод Монте-Карло), реализация которого практически невозможна без применения средств вычислительной техники. Поэтому любая имитационная модель представляет собой в конечном счете более или менее сложный программный продукт. В условиях современных информационных технологий под имитацией принято понимать изучение объектов путем проведения экспериментов с программной реализацией [3]. Главная особенность имитационного исследования заключается в том, что в нем проводятся эксперименты не с реальным объектом / процессом, а с его математической моделью.
В последнее время для исследования систем особую роль играют методы нелинейной динамики (синергетика, теория динамического хаоса), которые непосредственно связаны с фрактальной теорией моделирования систем. Одной из причин создания синергетики стала неустойчивость социально-экономической ситуации в мире и являлась одним из методов познания неустойчивых систем. Наблюдаемое свойство фрактальности в исследуемых синергетикой структурах различных систем, в частности, социальных, экономических, политических и др., получило особое развитие на современном этапе синергетического знания. Фрактальная методология позволяет создавать математические модели социально-экономических процессов. Б. Мандельброт, определяя фрактал как «структуру, состоящую из частей, которые в каком-то смысле подобны целому», выделял два основных признака фрактала: изломанность и самоподобие [4]. Свойство изломанности учитывается в статистических методах оценки систем, а именно, при расчете дробной (фрактальной) размерности, получаемых графических характеристик процессов. Свойство самоподобия представляет научный феномен, когда небольшая часть фрактала содержит информацию обо всем фрактале Фрактальные структуры – это способ организованного взаимодействия пространств различной размерности и природы. Тем не менее, теория самоорганизации как наиболее точно описывающая естественные, природные системы имеет огромный потенциал для изучения усложнившихся процессов, происходящих в современном мире, в частности, их прогнозирования.
Применение методов фрактальной геометрии в сфере социальных, экономических, политических и иных изменений оказалось эффективным, реализация их использования в изучении закономерностей социально-экономических систем отображается в работах таких исследователей, как, Курдюмов С.П., Князева Е.Н. [5], Тарасенко В.В. [6], Хайтун С.Д [7] и др. Фрактальный характер некоторых объектов в прикладной синергетике является неоспоримым, что доказано в исследования Б. Мандельброта [4], Г. Айленбергера [8], В.Т. Гринченко [9], Кузнецов Б.Л. [10] и т.д. Однако, понятие фрактальности не получило единого однозначного мнения по поводу возможности его использования в отношении процессов адаптации населения. Поэтому представляется актуальной задача как систематизации данных о научном потенциале этого понятия, так и подтверждения возможности его использования как концептуальной составляющей современной синергетики. Синергетика изучает процессы самоорганизации сложных систем различной природы, причем, в некоторых процессах возникает синергетический эффект, когда согласованное взаимодействие подсистем различной природы приводят появлению нового качества, абсолютно иного порядка. Другими словами, система самоорганизуется, т.е. из хаоса возникает упорядоченная структура (фрактал). Фрактал (от лат. fractus – дробный, сломанный) – это геометрическая фигура, в которой один и тот же фрагмент повторяется при каждом уменьшении масштаба (по определению Лаверье).
Адаптация населения как система рассматривается нами как интеграция двусторонних процессов взаимодействия двух подсистем: социальных субъектов с социальной (экономической, политической и др.) средой, в ходе которого меняется не только субъект, но и среда. Она предстает одновременно как эволюционный процесс и как конкретное состояние, свойство и результат освоения меняющихся условий жизнедеятельности. Поэтому адаптацию населения можно рассматривать как сложную систему.
Фрактальная структура системы, т.е. определенная упорядоченность (снижение уровня хаоса) позволяет управлять этими системами при малом воздействии (флуктуации). Однако это возможно, когда система обладает следующими взаимосвязанными синергетическими принципами [11].
Принцип баланса хаоса и порядка. Эволюционный процесс реализуется сменой условных состояний порядка и хаоса в структуре системы. Конвертация структур системы из порядка в хаос базируется на теории фазовых переходов. Природа хаоса представляет возможность управлять им, т.е. небольшое воздействие (флуктуация) на неустойчивую систему делает их чрезвычайно чувствительными к управлению.
Для понимания этого принципа предположим, что пусть требуется перевести рассматриваемую нами систему (переместить траекторию развития системы) из одной точки фазового пространства в другую. Ярким примером может служить пандемия, вызванная появлением нового вируса Covid-19, что привело к новым условиям жизнедеятельности в изменившихся реалиях и адаптации населения (к примеру, в области образования –переход на информационные технологии). Такое явление одномоментного перехода из одного фазового состояние в другое называется точкой бифуркации. Бифуркация, обусловлена новым элементом в системе или воздействием на управляющий параметр, запускает динамический процесс, который приводит к дальнейшей самоорганизации системы. По завершении процесса самоорганизации эволюционирующая система переходит в новое относительно устойчивое состояние.
Принцип незамкнутости (открытости) системы подразумевает, наличие доступа входа и выхода источникам энергии, вещества, информации, обмен знаниями и др. со средой жизнедеятельности (обмен материальными и нематериальными ресурсами). Таким образом, открытые системы, которыми являются системы адаптации населения, демонстрируют одновременно и хорошую управляемость, и удивительную гибкость в реакции на внешние воздействия, при этом накопление и усиление малых флуктуаций приведут к существенной коррекции развития.
Принцип нелинейности представляет процесс нелинейного взаимодействия системы с окружающей средой, которая является источником для обогащения самой системы (посредством появления новых прикладных задач, новых направлений исследования, новых средств и др.) и, благодаря этому, система формируется для умножения потенциала самой среды. Следовательно, прогресс адаптации населения как системы происходит как под воздействием внутренних потребностей развития, так и под внешним влиянием запросов междисциплинарной среды. Нелинейные явления основываются на нарушении принципа суперпозиции, т.е. целое не есть сумма его частей. Суммарная сила связи между подсистемами больше, чем отдельно взятая подсистема. В нашем случае, если социальные субъекты могут взаимодействовать со средой жизнедеятельности, то они могут выйти на новый, более качественный уровень, т.е. обе подсистемы могут взаимодействовать (все связанные друг с другом подсистемы движутся хотя и хаотически, но одинаково, синхронно). Например, развитие всемирной коммуникации, прежде всего, это интернет позволяет экспоненциально увеличить зону адаптации населения в различных сферах жизнедеятельности. В самом общем виде нелинейность может трактоваться как многовариантность и непредсказуемость перехода системы из одного состояния в другое. Принцип нелинейности перетекает в принцип когерентности. Принцип когерентности (принцип эффективности взаимодействия). Когерентность – это проявление системных свойств сложных систем, когда импульсы сложных составных частей сложной системы совпадают по вектору и частоте, то есть осуществляется синхронизация. [10]. От эффективности взаимодействия элементов внутри системы подсистем, а также их взаимодействие внешней средой зависит развитие системы в целом.
Принцип неустойчивости трактуется как одно из условий и предпосылок стабильного и динамического развития системы, обеспечивая его обновление за счет чувствительности к внешним воздействиям исследуемой среды, которая поддерживается потоком информации извне, обусловливая получение новых материальных или нематериальных потоков в результате синтеза с этой средой в единое целостное интегрированное знание. Неустойчивость траекторий хаотических систем делает их чрезвычайно чувствительными к управлению. Периоды неустойчивости перемежаются с периодами устойчивости, которые обеспечиваются многообразием, избыточностью элементов в системе, что соответствует периодам реорганизации и организации системы адаптации населения.
Принцип эмерджентности (динамической иерархичности) описывает возникновение целостности системы, т.е. наличие у системы таких свойств, которые не присущи составляющим элементам. Эмерджентность возникает за счет изменений внешних условий (управляющих факторов высших иерархических уровней) воздействующих на более низкие уровни иерархии с их внутренними потребностями, приводящие к изменению к условиям, процессам и средствам адаптации населения.
Принцип наблюдаемости подчеркивает, что целостное описание системы складывается из компонентов, при этом создается общее пространство научной картины мира. Возникшее пространство ведет к возникновению междисциплинарной интеграции, которая предполагает взаимосогласованное использование представлений, методов и моделей различного профиля. Это позволяет прогнозировать последствия, происходящих в различных сферах человеческой жизнедеятельности.
Вывод. Системно-синергетический взгляд на моделирование систем адаптации населения возникает как некий промежуточный феномен между хаосом и порядком. Данный подход позволяет прогнозировать ситуацию, происходящую в конкретно исследуемой системе. Из хаоса, который изначально преобладает в системе за счет небольших воздействий, пройдя точку бифуркации, могут возникнуть новые качественные структуры, генерируя эффект развития. Такие процессы называют «эффектом бабочки». При этом возникает порядок- фрактальная структура. Фрактальность как концептуальное свойство, наблюдаемое в исследуемых синергетикой структурах, получило особое развитие на современном этапе синергетического знания, преимущественно ориентированного в сферу гуманитарного бытия. В этой связи необходимо еще раз подчеркнуть, что фрактальное моделирование позволяет увидеть системность там, где ее на первый взгляд ее нет. И здесь особую роль играет феномен масштабирования, который предполагает четкую локализацию объекта и субъекта исследования. От этой локализации зависит детальность изучения объектов исследования.
Список использованных источников
А.С. Готлиб. Социально-экономическая адаптация россиян: опыт сочетания количественной и качественной методологии в одном отдельно взятом исследовании//Социология: методология, методы, математические модели. №12/2000. С.5-24.
Могилевский В.Д. Методология систем (вербальный подход) / Отд-ние экон. РАН. М.: ОАО «Издательство «Экономика». 1999. – 251. – (системные проблемы России) С 52
Шмаков В. С., Сердюкова Ю. С. К проблеме моделирования социальных процессов // Гуманитарные науки в Сибири. 2009. № 1. С. 46–49.
Mandelbrot B. B. The fractal geometry of nature. Y., 1983. 462 c.
Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики. СПб., 2002. 414 с.
Хайтун С.Д. От эргодической гипотезы к фрактальной картине мира. М., 2007. 256 с.
Айленбергер Г. Свобода, наука и эстетика // Рихтер Х.-О. Красота фракталов. Образы комплексных динамических систем. М., 1993. С. 176.
Гринченко В.Т., Мацыпура В.Т., Снарский А.А. Введение в нелинейную динамику. Хаос и фракталы. М., 2007. 264 с.
Кузнецов Б.Л. Введение в экономическую синергетику. Набережные Челны: Изд-во КамПИ, 1996-1999. 398 с.
Шангина, Е. И. Методологические основы формирования структуры и содержания геометро-графического образования в техническом вузе в условиях интеграции с общеинженерными и специальными дисциплинами: дис. … д-ра пед. наук. Т. 1. М., 2010. – 365 с.
