2.4. Технология применения методов анализа исследовательских объектов

Методы, используемые в организации научно-исследовательской деятельности, могут быть разделены на два вида: исследовательские и инструментальные. Критерием различия между ними является не­совпадение целей и сфер использования. Исследовательские (анали­тические) методы нацелены на анализ и диагностику исследуемой системы, тогда как инструментальные — на проектирование новых си­стем, новых подходов.

Предметом настоящего параграфа выступают исследовательские (аналитические) методы, благодаря которым производится профес­сиональная подготовка фактологической исследовательской базы для направленного управленческого воздействия на социум с целью про­ектирования в нем заданных свойств и приоритетов.

Аналитические методы направлены на обобщение фактологическо­го материала, заключение его в определенную (символическую) фор­му, позволяющую выявлять скрытые зависимости между событиями и явлениями с целью их понимания и объяснения. В зависимости от целей и характера исследования осуществляется использование того или иного конкретного метода в изучении управляемой системы, об­наруживающей свои особенности в разрезе применяемого к ее анали­зу метода. К числу этих методов следует причислить четыре вида: при­чинный, корреляционный, факторный и логический.

Причинный анализ

Причинный анализ является первичной попыткой научного анали­за социальных процессов, характерной чертой которого выступает наиболее сильная связь между переменными, приводящая к каче­ственному преобразованию одного элемента другим. Объектом при­чинного анализа выступает прочная устойчивая зависимость между двумя факторами, в которой один из факторов выступает способом изменения другого фактора: χ - а, где χ служит причиной а.

Причинная связь является разновидностью функциональной свя­зи, при которой причинное действие без остатка растворяется в ре­зультате в соответствии с определенным законом. Отличительной чертой причинной связи является ее длительность во времени, ус­танавливающая определенный период времени между произведен­ным действием и ее результатом. Степень причинного воздействия из­меряется в показателе коэффициента корреляции между причинным и следственным динамическими рядами. В случае приближения чис­ленного значения коэффициента к единице степень причинной обус­ловленности одного фактора другим становится ярко выраженной.

Главной целью причинного анализа является выявление цепочки причинно-следственной зависимости между переменными исследуе­мого процесса.

К основным задачам причинного анализа следует отнести.

1. Выявление наиболее характерных для данной проблемной си­туации показателей и определение характера их зависимости друг от друга. К ключевым показателям производственной систе­мы обычно относят такие показатели, как объем производства, количество работников, объем заработной платы, объем продаж, издержки, прибыль. Общим требованием к выбору показателей, лежащих в основе причинного анализа является их измеримость и сопоставимость с другими показателями, образующими объект исследования.

2. Построение в группе отобранных показателей замкнутых конту­ров, назначение которых состоит в том, чтобы обеспечить равно­весие между ключевыми показателями данной системы. Конст­руирование контура является важнейшим этапом в процессе проведения причинного анализа, поскольку наглядное пред­ставление системы причинных зависимостей между перемен­ными отвечает главной цели причинного анализа.

Достижение этих задач становится возможным при построении ког­нитивной карты (графа), благодаря которому можно определить ло­кальные участки исследуемого объекта с действием либо положительной, либо отрицательной обратной связи. Когнитивной картой является схематичное отображение причинно-следственных связей в объекте исследования, призванное обозначить характер и структуру проблем­ной ситуации.

При анализе причинной зависимости следует принимать во внима­ние характер этой зависимости. В соответствии с этим выделяют два рода зависимости: положительную и отрицательную связи. Положи­тельной связью является такая зависимость, при которой рост (сни­жение) значений одного фактора вызывает рост (снижение) в значе­нии другого фактора.

ТА +ВТ или iA +Bi

Отрицательную связь вызывает такая зависимость между фактора­ми, при которой рост (снижение) в значении одного фактора вызыва­ет снижение (рост) в значении другого фактора.

ТА -В4. или 4-А -ВТ

Контуром в системе называется такая комбинация связей, которая предполагает наличие трех и более факторов, находящихся друг с дру­гом в причинно-следственных связях.

В рамках контура изменение в признаке Xвызывает изменение в при­знаке А, а он, в свою очередь, влияет на Ζ, тогда как Ζ вызывает рост X. Образование контуров в модели объекта означает наличие в структуре обозначений исследуемого процесса взаимосвязанной цепочки при­чинно-следственных зависимостей между переменными, изменение в значении которых отображается на изменении значений других пе­ременных, с которыми данная переменная находится в причинно-след­ственной связи.

Внутри контура производится действие обратной связи, заключа­ющейся в воздействии результатов функционирования системы фак­торов на характер этого функционирования. Действие обратной связи может иметь как положительный, так и отрицательный характер про­явления.

Положительной обратной связью в контуре называется такая зави­симость между факторами, которая способствует созданию условий нарушения равновесия в контуре системы (рис. 2.8).

tB ⁺

Рис. 2.8. Контур положительной обратной связи

Отрицательной обратной связью называется такая зависимость между факторами, которая способствует формированию условий для сохранения равновесия в контуре системы (рис. 2.9).

Одной из разновидностей причинного анализа является пат-ана­лиз, назначение которого состоит в определении оценки прямых и не­прямых действий одной переменной на другую. Широкое применение пат-анализа в социальных науках вызвано переплетением в соци­альных явлениях и процессах связей между составляющими их эле­ментами, локализация которых позволяет научиться управлять си­туацией, ослаблять или, напротив, усиливать действие отдельных факторов.

Наряду с выделением схемы причинных зависимостей между пере­менными пат-анализ предполагает выделение показателя R, отличие которого от других заключается в том, что он выражает те колебания значения положенного в него признака, которое не может быть объяс­нено колебаниями других переменных в контуре.

Таким образом, характеризуя, к примеру, соотношение между разли­чиями в доходах (XI), качеством жилья (Х2) и наличием загородного дома (дачи) (ХЗ), можно представить простейшую модель (рис. 2.10):

Ru—►ΧΙ—>Х2<—Rv

Х3<«—Rw

Рис. 2.10. Графическое представление модели

Представленную модель можно описать системой уравнений, чис­ленными значениями которой выступают пат-коэффициенты (р), вы­ражающие степень воздействия одной переменной на другую при по­стоянных воздействиях других переменных (R):

Xi = piuRu

Х2 -ρ2ίΧί + p2vRv

ХЗ -р32Х2 + _Ρ3ίΧί + p3wRw.

Таким образом, на основе представленной модели можно заклю­чить, что величина Xi целиком обусловлена действием факторов, ле­жащих за пределами модели, величина Х2 обусловлена Xi и фак­торами извне, а ХЗ обусловлена Xi и Х2 и факторами вне модели. Переменные, которые хотя бы частично обусловлены другими пере­менными (Х2 и ХЗ), называются эндогенными, тогда как переменные, обусловленные целиком внешними факторами, являются экзогенны­ми. Соотношение между экзогенными и эндогенными факторами ле­жит в основе разделения причинных моделей на рекурсивные и нере­курсивные. В рекурсивных моделях все причинные воздействия должны осуществляться только в одном направлении, без выделения петель обратной связи, как это имеет место в представленной выше модели. Наличие обратной связи между образующими контур переменными, ведущее к проявлению так называемой взаимной причинности, вы­ступает главным признаком нерекурсивной модели.

Таким образом, можно сформулировать общий алгоритм в проведе­нии причинного анализа, предполагающий прохождение ряда этапов.