Модель как формализованное выражение интерпретации политической действительности

Понятие «модель» имеет многозначный характер, по­добно понятиям «политика», «система», «установка» или «ценности». Такая многозначность ведет к ряду негативных последствий для политического анализа, поэтому с самого начала следует определиться, о чем, собственно, идет речь, когда мы говорим о моделировании политических процессов.

Модели в современной науке можно разделить на представительные и теоретические. Это разграничение обу­словлено тем, имеют ли определенные научные термины и концепции какую-либо непосредственную связь с сенсорным (чувственным) восприятием объектов.

Наблюдениями принято считать понятия об элементах или процессах, которые имеют прямую связь с сенсорным восприятием, т. е. могут быть восприняты органами чувств непосредственно или с помощью каких-либо научных инст­рументов и приборов, например, определенные вирусы и т. п.

Характеристиками мы будем считать понятия о свой­ствах, которые не всегда доступны для наблюдения. Напри­мер, утверждение о том, что растворимость сахара составля­ет 203,9 г в 100 г воды при 20 °С. Это утверждение верно, независимо от того, наблюдаем мы растворимость или нет. Растворимость, таким образом, одна из характеристик саха­ра. Другие примеры характеристик: патогенность, удельная проводимость, проницаемость и т. п.

Представительная модель - определенное физиче­ское устройство, которое представляет интересующий науку объект. Исследуя модель, можно узнать некоторые факты об объекте, например, факты об устройстве Солнечной системы.

Теоретическая модель не строится физически, но она обсуждается на концептуальном уровне. Такая модель опи­сывает объект или систему, используя характеристики эле­ментов, поведение которых объясняет различные связи, при­сущие объекту или системе.

Представительные модели могут быть дифференциро­ваны как истинные, адекватные, смещенные и аналоговые модели.

Истинная модель (также известна как масштабная мо­дель) - модель объекта, выполненная точно в соответствии с известным масштабом, например, модель танкера, в котором длина, ширина и толщина каждой части в модели являются точно 1/100 соответствующего измерения в танкере

Адекватная модель — модель объекта, в которой только некоторые из размеров или характеристик выполнены точно в соответствии с известным масштабом, что делается ради понимания функционирования модели.

Смещенная модель - модель объекта, которая исполь­зует разные масштабы для различных характеристик или размеров. Например, модель Солнечной системы, в которой интервалы между планетами находятся в одном масштабе, а сферы, представляющие планеты, - в различных масштабах, поскольку иначе они были бы слишком малы для обозрения.

Аналоговая модель представляет аналогию с исследуе­мым объектом. Например, есть аналогия между диффузией молекул в газе и движением роя пчел (движение роя пчел — модель, а диффузия газовых молекул - объект).

Теоретическая модель также использует аналогию объ­екта или системы. Например: кинетическая теория газов применяет модель бильярдных шаров с целью описать струк­туру и свойства газа; проход электрического тока через ме­таллы объясняется с помощью модели свободного электрона металлов и т. п. Теоретическую модель следует отличать от аналоговой представительной модели, которая не предназна­чена для описания каких-либо характеристик или свойств объекта.

Предсказывать или прогнозировать с использованием теоретической модели - значит давать описание будущих событий при тех обстоятельствах функционирования модели объекта или системы, при которых некоторые принципы и условия принимаются в качестве валидных или имеющих силу. Если такие принципы и условия имеют место (напри­мер, условия, которые относятся к упругим твердым телам под напряжением), тогда можно прогнозировать наступление соответствующего события или случая. К примеру, исполь­зуя закон Гука, можно предсказать эффект напряжения на упругом теле.

Теоретическая концепция - концепция, которая не имеет какой-либо непосредственной связи с сенсорным вос­приятием, например теоретическая концепция молекулы. Примеры теоретических концепций: фотон, ген и т. п.

Термин - слово или группа слов, представляющих кон­цепцию. Например, теоретический термин «молекула» свя­зывает концепцию с объектом восприятия, что позволяет членам определенного научного сообщества обсуждать те или иные концепции в условиях общего для них научного языка. В науке используются термины наблюдений, характе­ристик и теорий

Моделирование всегда предполагает использование оп­ределенной терминологии, признаваемой теми или иными группами специалистов в соответствующих отраслях науки. По словам историка науки Томаса Куна, модели являются компонентами, входящими в так называемую дисциплинар­ную матрицу. Понятие «дисциплинарная матрица» отражает два различных, но взаимосвязанных аспекта исследователь­ской деятельности в рамках организованной науки: с одной стороны, речь идет об образцах конкретных решений науч­ных проблем, которые используются в качестве моделей, служащих основаниями для решения вновь возникающих задач, с другой - об определенной совокупности убеждений и ценностей, которые разделяются членами данного научно­го сообщества.

Т. Кун выделяет четыре вида компонентов, составляю­щих дисциплинарную матрицу. Первый из них он назвал символическими обобщениями - это «выражения, исполь­зуемые членами научной группы без сомнений и разногла­сий, которые могут быть без особых усилий облечены в ло­гическую форму. Они представляют собой компоненты дисциплинарной матрицы, которые име­ют формальный характер или легко формализуются. Иногда они получают символическую форму в готовом виде с само­го начала, с момента их открытия. В дру­гих случаях они обычно выражаются словами, например: «элементы соединяются в постоянных весовых пропорциях» или «действие равно противодействию». Только благодаря общему признанию выражений, подобных этим, члены науч­ной группы могут применять мощный аппарат логических и математических формул в своих усилиях по решению голо­воломок нормальной науки».

Второй тип компонентов, составляющих дисциплинар­ную матрицу, определяется как общепризнанные для данного научного сообщества предписания, например: теплота пред­ставляет собой кинетическую энергию частей, составляющих тело. Такие предписания можно рассматривать как убежде­ния в специфических категориальных моделях. Как говорит Т. Кун, «...хотя сила предписаний научной группы меняется вдоль спектра концептуальных моделей, начиная от эвристи­ческих и кончая онтологическими моделями, - а отсюда, ме­жду прочим, вытекает ряд нетривиальных следствий, - все модели имеют тем не менее сходные функции. Помимо всего прочего, они снабжают научную группу предпочтительными и допустимыми аналогиями и метафорами. Таким образом, они помогают определить, что должно быть принято в каче­стве решения головоломки и в качестве объяснения. И, на­оборот, они позволяют уточнить перечень нерешенных голо­воломок и способствуют в оценке значимости каждой из них».

Третий вид компонентов - так называемые ценности, которые обеспечивают для научных сообществ чувство единства и сплоченности и тем самым являются важными детерминантами их поведения. «Хотя они функционируют постоянно, их особенная важность обнаруживается тогда, когда члены того или иного научного сообщества должны выявить кризис или позднее выбрать один из несовместимых путей исследования в их области науки. Вероятно, наиболее глубоко укоренившиеся ценности касаются предсказаний: они должны быть точными; количественные предсказания должны быть предпочтительнее по сравнению с качествен­ными; в любом случае следует постоянно заботиться в пре­делах данной области науки о соблюдении допустимого пре­дела ошибки и т. д. Однако существуют и такие ценности, которые используются для вынесения решения в отношении целых теорий: прежде всего, и это самое существенное, они должны позволять формулировать и решать головоломки. Причем по возможности эти ценности должны быть просты­ми, не самопротиворечивыми и правдоподобными, то есть совместимыми с другими, параллельно и независимо разви­тыми теориями».

Наконец, четвертый компонент - общепринятые «об­разцы» конкретных решений научных проблем, которые предписываются в процессе научной подготовки специалистов-исследователей.

Большинство сторонников позитивистского подхода в политических науках вообще не стремятся достигнуть ясно­сти в отношении специфической природы тех или иных объ­ектов моделирования. Они просто предлагают соблюдать оп­ределенные технические правила моделирования, заимство­ванные из других областей, считая это достаточным основа­нием для своих схем, не требующим предварительного ана­лиза, в то время как подобное основание содержит ряд скры­тых гносеологических предпосылок и допущений, сущест­венным образом определяющих видение объекта, отбор «фактов» и интерпретацию результатов. На практике часто приходится сталкиваться с технократическими иллюзиями о построении моделей социальных или политических объектов на основе их «объективных» характеристик, стоит их только формализовать надлежащим образом и подключить необхо­димый математический аппарат. Однако научная модель включает в себя ряд составляющих, одни из которых выра­жены в формализованном языке научных теорий, а другие содержатся в ней как неявные допущения и представления, в том числе и ценностного характера.

В этом плане не меняет дела и различение между «мо­делью» и «теорией» по функциям управления и объяснения. Ю. М. Плотинский, например, пишет, что «в современной на­учной литературе понятия «модель» и «теория» трактуются неоднозначно, граница между ними размыта. В методологии науки признана в настоящее время следующая трактовка этих понятий:

• Модель - это концептуальный инструмент, ориенти­рованный в первую очередь на управление моделируемым процессом или явлением. При этом функция предсказания, прогнозирования служит целям управления.

• Теория - более абстрактное, чем модель, концепту­альное средство, основной целью которого является объяс­нение данных процессов, явлений. Функция предсказания в теории ориентирована на цели объяснения явлений».

В действительности «функция предсказания» как в мо­делях, так и в теориях зависит от множества гносеологиче­ских, ценностных, организационных и прочих составляю­щих. В силу этого факта не существует какого либо универ­сального или оптимального набора правил построения моде­лей. Как говорит Р. Шэннон, «...искусством моделирования могут овладеть те, кто обладает оригинальным мышлением, изобретательностью и находчивостью, равно как и глубоки­ми знаниями... Не существует магических формул для выбо­ра переменных, параметров, отношений, описывающих по­ведение системы, ограничений, а также критериев эффектив­ности модели».

Довольно часто в учебниках и лекционных курсах по моделированию приходится сталкиваться с утверждением о том, что модель представляет собой упрощенную схему ре­альности. Иначе говоря, «упрощение» рассматривается как одна из характеристик процедуры моделирования, которая в известном смысле приносит свои положительные результа­ты. Однако стоит только ознакомиться с процедурой моде­лирования поближе, как грань между «простотой» и «слож­ностью» быстро исчезает. Как пишет Ф. Шродт, «...памятуя афоризм Найвена: «Нет такого благородного дела, к которо­му не пристали бы дураки», - к использованию математиче­ских моделей следует подходить с определенной осторожно­стью. Первая и самая общая предосторожность вытекает из поговорки «Что посеешь - то и пожнешь»: модель не может быть лучше заложенных в нее исходных допущений. В част­ности, и рассуждение, которое, будучи выражено на естест­венном языке, не имеет смысла, не станет более осмыслен­ным, если его перевести в математическую форму. Всегда важно помнить, что математика эффективна только как сред­ство получения логических выводов из исходных допуще­ний, а отсюда и валидность модели зависит не от математи­ческого аппарата, а от этих самых допущений. Бывают слу­чаи, когда для успешного применения той или иной мощной методики необходимо упростить исходные допущения, но даже подобное упрощение должно проходить проверку прак­тикой и здравым смыслом. Если модель основана на ложных исходных допущениях, то это не значит, что и выводы ее бу­дут ложными, но значит, что валидность этих выводов нико­им образом не может быть отнесена на счет исходных допу­щений.

Самый частый недостаток, с которым приходится стал­киваться в моделях, - это сверхупрошенные исходные допу­щения. Эйнштейну приписывается утверждение: «Модели должны быть простыми, насколько это возможно.., но не бо­лее того». Конечно, упрощение является целью любой мате­матической модели, но только до тех пор, покуда модель как целое продолжает отражать основные процессы, составляю­щие ее объект. Почти во всех случаях бывают такие ситуа­ции, когда модель в силу своей упрощенности дает сбой».

Моделированию действительности предшествуют ее интерпретации. С этой точки зрения, «модель» политическо­го процесса есть ничто иное, как формализованное выраже­ние интерпретации политической действительности.

Под «интерпретацией» в современной психофизиоло­гии понимается «координация ощущений с предшествую­щим опытом». Применительно к политической науке и со­циологии роль «ощущений» выполняют «данные политиче­ских исследований», а место «предшествующего опыта» за­нимают «политические концепции».

С необходимостью «интерпретировать» исследователь сталкивается, когда перед ним возникают задачи: а) довести результаты эмпирических исследований до понятных рассу­ждений о состоянии объекта исследований; б) создать теоре­тическую «модель» объекта с целью объяснить основные связи между его структурными элементами; в) сконструиро­вать формализованную компьютерную модель объекта или процесса.

К примеру, в первом случае политолог объясняет элек­торальные предпочтения определенных категорий населения, интерпретируя отношение избирателей к тем или иным кан­дидатам на пост Президента РФ. Во втором случае - оцени­вает состояние политической элиты страны, применяя такие понятия, как легитимность, сплоченность или согласован­ность ее основных сегментов (политического, экономическо­го, военного и идеологического). В третьем - конструирует компьютерную модель выборов, используя, например, метод анализа иерархий.

В действительности все эти задачи неразрывно связаны между собой, хотя в конкретных случаях степень проявления этой связи может быть различной. Например, при формули­ровке вопросов анкеты или интервью политолог так или ина­че будет обращаться к теоретическим конструкциям для вве­дения так называемых индикаторов, с помощью которых он намерен фиксировать те или иные характеристики интере­сующих его процессов. Наоборот, подобные индикаторы служат ему эмпирической базой для концептуальных пред­ставлений о «факторах», определяющих направленность этих процессов.

Интерпретирующие объяснения используются анали­тиком в качестве гипотез для причинного сведения факторов, которые в принципе должны допускать возможность вери­фикации. Поэтому здесь неизбежно возникает методологиче­ская проблема, постановка которой ведет к различным или даже несовместимым представлениям об условиях и причи­нах поведения объектов исследования. Речь идет о том, какие именно характеристики человеческой деятельности подлежат понятному интерпретирующему толкованию, претендующе­му на значимость в качестве «научного объяснения», как «существенные» для политической науки и социологии.

Здесь будет уместным привести мнение Г. Риккерта: «Науки, если только их методы не произвольны, нуждаются в «априори» или в «предпосылке», на которой они смогли бы основываться при превращении разнородной непрерывности, или в принципе выбора, пользуясь которым они могли бы в данном им материале отделять существенное от несущест­венного». Г. Риккерт, между прочим, обратил внимание на одно обстоятельство, которое позднее наложило свой отпе­чаток на так называемую «эмпирическую науку» в ее марк­систском и технократическом вариантах, - это упорно вос­производящиеся попытки представить социальное познание как «отображение действительности». Относительно такой «предпосылки» он заметил: «Конечно, кто-нибудь мог бы сказать, что посредством познания он ничего иного и не хочет достигнуть, как только отображения вещей: наука имеет це­лью «описывать» мир, как он есть на самом деле, и все то, что не является вполне соответствующим действительности опи­санием ее, не имеет вообще научной ценности. Против такого произвольного заявления нельзя, конечно, ничего возразить, но можно поставить все-таки вопрос, возможно ли осуществ­ление подобного желания. Стоит только попробовать как-нибудь точно «описать» действительность и воспринять ее со всеми ее подробностями, «какой она есть на деле», чтобы ско­ро убедиться в бессмысленности подобного предприятия».

Перефразируя Г. Риккерта, можно утверждать, что по­литическое познание является не отражением, но преобразо­ванием и оформлением многофакторной и непрерывной со­циально-политической действительности на основе интер­претации «существенных» для политической науки и социо­логии фактов.

Интерпретирующие объяснения используются в каче­стве гипотез для причинного сведения к теории факторов, которые в принципе должны допускать возможность вери­фикации, т. е. опытного подтверждения либо опровержения. Поэтому здесь неизбежно возникает методологическая про­блема, постановка которой ведет к различным или, что будет более точным, несовместимым представлениям об условиях и причинах поведения объектов политического исследова­ния. Речь идет о том, какие именно характеристики поведе­ния подлежат понятному интерпретирующему толкованию, претендующему на значимость в качестве научного объясне­ния, как «существенные» для науки.

Приемы формализации и математический аппарат, сколь сложными они не были, не помогут аналитику, если он не обладает соответствующей подготовкой в предметных об­ластях науки и не ощущает своей принадлежности к опреде­ленной научной традиции.