La teoría de crear conocimiento organizacional I. Nonaki y H. Takechi.

Formación individual y organizativa.

Análisis cognitivo y modelado en gestión estratégica.

La esencia del concepto de cognitividad. Organización cognitiva.

Tema 5. Cognitivo como requisito previo para el desarrollo estratégico de la empresa.

5.1. La esencia del concepto de "cognitividad". Organización cognitiva.

Cognitología- Interdisciplinaria (filosofía, neuropsicología, psicología, lingüística, informática, matemáticas, física, etc.) Dirección científica, métodos de aprendizaje y modelos de conocimiento del conocimiento, conocimiento, esquemas estructurales universales.

Cognitividad (de lat. Cognitio - Conocimiento, estudio, conciencia) como parte de la gestión de la ciencia significa la capacidad de los gerentes a la percepción mental y el procesamiento de información externa. En el corazón del estudio de este concepto hay procesos mentales de personalidad y los llamados "estados mentales" (confianza, deseo, convicción, intención) en términos de procesamiento de información. Este término también se usa en el contexto de estudiar el llamado "conocimiento contextual" (abstracción y concretización), así como en áreas donde se consideran conceptos como los conocimientos, habilidades o capacitación.

El término "cognitividad" también se usa en un sentido más amplio, significa el "acto" del conocimiento o la identidad en sí. En este contexto, se puede interpretar como la apariencia y "convertirse" de conocimiento y conceptos asociados con este conocimiento reflejados tanto en pensamientos como en acciones.

Cognitividad de la organización Caracteriza el conjunto de habilidades cognitivas de personas individuales en la empresa y esos efectos que surgen al combinar habilidades cognitivas individuales. La aplicación de este concepto con respecto a la Compañía (Organización, Firma, Enterprise) significa la intención de considerarla en el plano, que se caracteriza por un aparato de análisis específico y un ángulo especial de visión sobre la interacción de la empresa o sus componentes. con un entorno externo.

Término "Cognitividad de la organización" Le permite evaluar la capacidad de la compañía para asimilar la información y convertirla en conocimiento.

Una de las soluciones más productivas a los problemas que surgen en el campo de la administración y la organización es aplicar el análisis cognitivo.

La metodología para el modelado cognitivo, destinada al análisis y la toma de decisiones en situaciones mal definidas, fue propuesta por el investigador estadounidense R. Axelrod.

El análisis cognitivo a veces se conoce como investigadores con "estructuración cognitiva". El análisis cognitivo se considera como una de las herramientas más poderosas para estudiar un entorno inestable y de bajo descanso. Contribuye a una mejor comprensión de los problemas existentes en el medio, detectando contradicciones y análisis cualitativos de los procesos que fluyen.

La esencia del modelado cognitivo (cognitivo): punto clave del análisis cognitivo - Es que los problemas y tendencias más complicados en el desarrollo del sistema se reflejen en una forma simplificada en el modelo, para explorar posibles escenarios de la aparición de situaciones de crisis, encontrar formas y condiciones para su permiso en la situación del modelo. El uso de modelos cognitivos aumentará cualitativamente la razonabilidad de tomar decisiones de gestión en un entorno complejo y en rápido cambio, elimina al experto de "errante intuitiva", ahorra tiempo para comprender e interpretar los eventos que ocurren en el sistema. El uso de tecnologías cognitivas en el ámbito económico permite un poco tiempo para desarrollar y justificar la estrategia de desarrollo económico de la empresa, teniendo en cuenta el impacto de los cambios en el entorno externo.

Modelado cognitivo - Esta es una forma de analizar la determinación de la fuerza y \u200b\u200bla dirección de la influencia de los factores para la transferencia del objeto de control en el estado objetivo, teniendo en cuenta las similitudes y diferencias en el efecto de diversos factores en el objeto de control.

El análisis cognitivo consiste en varias etapas, cada una de las cuales se implementa una determinada tarea. La solución consistente de estas tareas conduce al logro del objetivo principal del análisis cognitivo.

Las siguientes medidas características del análisis cognitivo de cualquier situación se pueden distinguir:

1. Formulación de los propósitos y objetivos del estudio.

2. Estudiar una situación difícil de la posición de la meta: recopilación, sistematización, análisis de información estadística y cualitativa existente sobre el objeto de gestión y su entorno externo, determinando los requisitos de las situaciones, condiciones y restricciones investigadas.

3. Asignación de los principales factores que afectan el desarrollo de la situación.

4. Determinación de la relación entre factores al considerar cadenas causales (construir una tarjeta cognitiva como un gráfico orientado).

5. Estudio de la fuerza de la influencia mutua de diversos factores. Para este propósito, ambos modelos matemáticos que describen algunas de las relaciones cuantitativas exactamente identificadas entre factores y informes subjetivos de un experto en relación con las relaciones cualitativas informalizadas de factores.

Como resultado del paso de los pasos 3 - 5, en última instancia, es un modelo cognitivo de la situación (sistema), que se muestra como un gráfico funcional. Por lo tanto, podemos decir que los pasos 3 - 5 son modelos cognitivos.

6. Verifique la adecuación del modelo cognitivo de la situación real (verificación del modelo cognitivo).

7. Determinación utilizando un modelo cognitivo de posibles opciones para el desarrollo de la situación (sistema), detección de caminos, mecanismos de impacto en la situación para lograr los resultados deseados, prevenir las consecuencias indeseables, es decir, el desarrollo de la estrategia de gestión. . La tarea del objetivo, las direcciones deseadas y las fuerzas de cambiar las tendencias de los procesos en la situación. La elección de un conjunto de medidas (agregado de factores de gestión), determinando su fuerza posible y deseada y la dirección del impacto en la situación (la aplicación práctica específica del modelo cognitivo).

Como parte de un enfoque cognitivo, los términos "Tarjeta cognitiva" y "Gráfico Orientado" se utilizan como equivalentes; Aunque, hablando estrictamente, el gráfico orientado al concepto es más amplio, y el término "tarjeta cognitiva" indica solo una de las aplicaciones del gráfico orientado.

Mapa cognitivo clásico- Este es un gráfico orientado en el que un vértice privilegiado es un futuro (como regla, el objetivo) Estado del objeto de control, los vértices restantes corresponden a factores, los arcos que conectan los factores del vértice del estado tienen un grosor y una Signo correspondiente a la fuerza y \u200b\u200bdirección de la influencia de este factor en el control del objeto de control a este Estado, y los factores de conexión de ARCS muestran similitudes y diferencias en el efecto de estos factores en el objeto de control.

La tarjeta cognitiva consiste en factores (elementos del sistema) y conexiones entre ellos.

Para comprender y analizar el comportamiento de un sistema complejo, construya un esquema estructural de relaciones causales de los elementos del sistema (factores de situación). Los dos elementos del sistema A y B se representan en el diagrama en forma de puntos individuales (vértices), conectados por un arco orientado, si el elemento A se asocia con el elemento en la relación causal: a à b, donde: A - La razón, en consecuencia.

Los factores pueden influir entre sí, con tal efecto, como ya se mencionó, puede ser positivo cuando un aumento (disminución) de un factor conduce a un aumento en (disminución) de otro factor, y negativo cuando un aumento (disminución) de un factor conduce a una disminución (aumento) otro factor. Además, el efecto también puede tener un signo variable dependiendo de las posibles condiciones adicionales.

Dichos diagramas de presentación de las relaciones causales se utilizan ampliamente para analizar sistemas complejos en economía y sociología.

Ejemplo. El esquema estructural cognitivo para analizar el problema del consumo de energía puede tener el siguiente formulario (Fig. 5.1):

Higo. 5.1. Esquema estructural cognitivo para análisis problemas de energía

El mapa cognitivo muestra solo el hecho de la presencia de influencias de los factores entre sí. No refleja la naturaleza detallada de estas influencias, ni la dinámica de los cambios en las influencias dependiendo del cambio en la situación ni de los cambios temporales en los propios factores. La contabilidad de todas estas circunstancias requiere la transición al siguiente nivel de estructuración de información, es decir, al modelo cognitivo.

En este nivel, cada conexión entre los factores de la tarjeta cognitiva se describe por las dependencias apropiadas, cada una de las cuales puede contener tanto variables cuantitativas (medidas) y variables de alta calidad (no medidas). En este caso, las variables cuantitativas se presentan naturalmente en forma de sus valores numéricos. La misma variable de alta calidad se coloca de acuerdo con el conjunto de variables lingüísticas que muestran varios estados de esta variable de alta calidad (por ejemplo, la demanda de compra puede ser "débil", "moderada", "exageración", etc.), y Cada variable lingüística corresponde a un cierto equivalente numérico. En escala. Como se acumula el conocimiento de los procesos en la situación del estudio, se acumula, es posible revelar la naturaleza de la relación entre los factores con más detalle.

Formalmente, el modelo cognitivo de la situación puede, así como una tarjeta cognitiva, estar representada por el gráfico, pero cada arco en este gráfico representa algún tipo de relación funcional entre los factores correspondientes; esos. El modelo cognitivo de la situación parece ser un gráfico funcional.

Un ejemplo de un gráfico funcional que refleja la situación en la región condicional se presenta en la FIG. 5.2.

Fig.5. 2. Gráfico de función.

Tenga en cuenta que este modelo es una demostración, no se tienen en cuenta muchos factores del entorno externo.

Tales tecnologías conquistan cada vez más confianza en las estructuras que se dedican a la planificación estratégica y operativa en todos los niveles y en todas las áreas de gestión. El uso de tecnologías cognitivas en el ámbito económico permite un poco tiempo para desarrollar y justificar la estrategia de desarrollo económico de la empresa, teniendo en cuenta el impacto de los cambios en el entorno externo.

El uso de la tecnología de modelado cognitivo hace posible actuar con anticipación y no se puede dar situaciones potencialmente peligrosas al nivel de amenaza y en conflicto, y en caso de que ocurra sus soluciones racionales en los intereses de la empresa.

Se considera un enfoque cognitivo para el estudio de sistemas complejos, como socioeconómicos, políticos, etc., se consideran una serie de conceptos asociados con esto, así como la metodología y la tecnología de los sistemas complejos de modelado cognitivo.

Presentación matemática de modelos cognitivos.

El inicio de la investigación relacionado con el uso de un enfoque cognitivo para estudiar, modelar, tomar decisiones en el campo de los sistemas complejos, se refiere a la mitad del siglo XX, cuando las ideas de la psicología cognitiva comenzaron a aplicarse en varias ramas de conocimiento. y el sistema de estudios disciplinarios, denominada "ciencia cognitiva" comenzó a desarrollarse (inglés ciencia cognitiva). Sus principales direcciones son filosofía, psicología, neurofisiología, lingüística, inteligencia artificial. Actualmente, existe una expansión de las áreas temáticas en las que se utiliza un enfoque cognitivo. La aplicación activa de un enfoque cognitivo en los estudios de sistemas complejos en nuestro país se lanzó en la década de 1990., IPU RAS se convirtió en el centro de la investigación. Este párrafo presenta una serie de los resultados de la investigación cognitiva de sistemas complejos celebrados en la Universidad Federal del Sur, cuyo origen puede considerarse el trabajo de R. Axelrod, F. Roberts, J. Caste, R. etkina, así como Empleados IPU RAS (VI MAXIMOVA, V. V. Klub, N. A. Abramov, etc.).

Para comprender el significado de la investigación cognitiva, sus direcciones, modelos y métodos, el conocimiento de una serie de términos especiales, tales como: ciencia cognitiva y cognitivista, cognitología (ingeniería de conocimiento), enfoque cognitivo (cognitivo), cognitivo (objetivo cognitivo) Tecnología de modelado, visualización, modelado cognitivo, estructura cognitiva o conceptualización, metodología de modelado cognitivo, modelo cognitivo, mapa cognitivo. Las definiciones de estos conceptos (y varios otros relacionados con las ciencias cognitivas se pueden encontrar en las obras. Las tarjetas cognitivas no solo tienen visuales, sino también una justificación matemática. Estos son gráficos claros y borrosos (tarjetas cognitivas difusas).

El conde resulta ser un modelo adecuado para presentar relaciones entre objetos económicos (empresas, organizaciones, medios y factores de producción, elementos de la esfera social, caracterizada como un objeto en el que se centra la actividad económica se centra o a qué relaciones económicas se dirigen y representan un cierto lado de las relaciones económicas), entre los procesos sociales (por ejemplo, personas, grupos de personas), entre los subsistemas de los sistemas socioeconómicos, entre otros conceptos, entidades, etc. Utilizamos la definición de F. Roberts: "Un gráfico icónico (un órgrafo de señales) es un gráfico en el que" ... los vértices corresponden a los miembros del grupo; Del vértice V-, Un arco se lleva a cabo en la parte superior si hay una relación distinta con v; a v, y el arco vd \u003d (v, v]) tiene un signo más (+) si v, "simpatiza" U ^ I. El signo menos (-) de lo contrario ".

El concepto de "ORGRAF" puede tener una variedad de aplicaciones, por lo que los arcos y los signos se interpretan de manera diferente dependiendo del sistema complejo estudiado. Además, los estudios teóricos de sistemas complejos se están desarrollando dentro de un modelo más complejo, en lugar de un órgrafo de signos, como parte de un Orgraff suspendido, en el que cada arco cE. atribuyó un número válido (peso) hyu.

Un ejemplo de una tarjeta cognitiva se muestra en la FIG. 6.12 (Figura se realiza utilizando el sistema de software PSC ^). Líneas continuas de arcos coincidentes Sht \u003d +1, BARCUPOTYRE - = -uno. El signo se puede interpretar como "cambios positivos (negativos) en la parte superior del R\u003e conducen a los cambios preferidos (negativos) en la parte superior de la GU", es decir. Estos son cambios unidireccionales; El signo "-", como "cambios positivos (negativos) en el cable superior a cambios negativos (positivos) en el vértice Vj "- Cambios metrados. Las flechas de mostrador muestran la interferencia de los vértices, el ciclo del gráfico; Tal relación es simétricamente. La mayoría de los conceptos de organaves también se aplican a los Orgraves suspendidos. Estos son conceptos: camino, forma sencilla, medio vacío, contorno, ciclo, media puerta; Conectividad fuerte, débil, unilateral, "Signo del camino, camino cerrado, contorno".

Signo de camino, cadenas, camino cerrado, cadena cerrada, contorno de ciclo, etc. Determinado como el trabajo de los signos de los arcos en ellos.

Obviamente, el camino, ciclo, etc. Tener una señal si el número de arcos negativos contenidos en ellos es extraño, de lo contrario, tienen un signo "+". Entonces, para el ruta de "Romeo y Julieta" V, - "V, -" W. -> V, es negativo, y el ciclo. Wow -\u003e -\u003e V, - positivo.

Higo. 6.12. Doug gou \u003d +1 I. Shz \u003d -1

Con el modelado matemático de sistemas complejos, el investigador surge el problema de encontrar un compromiso entre la precisión de los resultados del modelado y la capacidad de obtener información precisa y detallada para construir un modelo. En tal situación, los órgraves icónicos y ponderados son adecuados para el desarrollo de modelos matemáticos "simples" y al analizar los resultados obtenidos con información mínima.

Damos dos ejemplos más de [Noesh, de. 161, 162] - FIG. 6.13 y 6.14, interesante desde un punto de vista histórico como una de las primeras tarjetas cognitivas, pero no perdió relevancia y ahora.

En la Fig. 6.14 contorno Guau -\u003e u - \u003e $ -\u003e U6 - " Guau contrarresta la desviación en la parte superior de V ,. Si aumenta / reduce cualquier variable en este circuito, estos cambios se accionan a través de otros vértices a una disminución / aumento en esta variable (interpretación: cuanto más población, más residuos, las bacterias mayores, mayor será la incidencia, más incidencia. Las menos personas, etc.). Este es el contorno de la retroalimentación negativa. Contorno V, -\u003e U -\u003e ua -\u003e V es un circuito que mejora la desviación, es decir, Circuito de retroalimentación positiva.

Higo. 6.13.

Usaremos el siguiente siguiente. iNSTARMACIÓN MARUYAMA: "El contorno mejora la desviación si y solo si contiene un número par de arcos negativos (de lo contrario, es el contorno que se opone a la desviación)".

El esquema (Fig. 6.14) contiene un pequeño número de vértices y conexiones para la conveniencia del análisis preliminar. Según Roberts, se requerirá un análisis más completo del problema del consumo de electricidad, según Roberts, un número significativamente mayor de variables y métodos más sutiles para su elección. Al mismo tiempo, el problema surge para combinar las opiniones de los expertos.

Para resolver problemas marcados en los ejemplos. 6.13 y 6.14, no lo suficiente como para construir un gráfico de una u otra complejidad y analizar las cadenas de sus conexiones (rutas) y los ciclos, un análisis más profundo de su estructura, propiedades de estabilidad (inestabilidad), un análisis del impacto de los cambios en el Parámetros máximos a otros vértices, el análisis de sensibilidad es necesario.

Higo. 6.14.(Roberts. , de. 162)

Pronóstico a medio plazo de la economía rusa utilizando un modelo cognitivo.

El artículo justifica la viabilidad de aplicar un enfoque cognitivo para la investigación y la predicción de la economía dependiente de los recursos. Se presentarán los resultados de modelar el pronóstico a medio plazo de la economía rusa utilizando una tarjeta cognitiva borrosa.

Dependencia de recursos, incertidumbre y pronóstico. Las características específicas de la economía de la Rusia moderna son la dependencia de los recursos, el tipo de transición de desarrollo y el estado de crisis de la economía. La dependencia de recursos da lugar a varios tipos de tendencias adversas, cuya extensión es muy indeseable, ya que limita significativamente las posibilidades de extrapolación previsión. El estado de transición de la economía está asociado con la "imperfección mental heredada de los últimos años, la falta de tendencias sostenibles y las estructuras económicas maduras, lo que hace que el" nivel logrado "no sea una base demasiado confiable para la previsión. Se puede decir lo mismo sobre la crisis en la economía, especialmente considerándolo en gran medida en la naturaleza de "hecha por el hombre" asociada con las políticas económicas estatales y las influencias externas agresivas. En general, el deterioro de la situación económica del país, que se produce desde 2013, "Profundamente natural y causado por las razones internas para una naturaleza fundamental".

Uno de los factores del crecimiento económico de frenado es la dependencia de los precios del petróleo mundial, la disminución en la que minimiza el efecto positivo de aumentar la producción de hidrocarburos. El problema de la incertidumbre es altamente inherente a una economía dependiente de los recursos, ya que junto con los factores del desarrollo tradicional para todas las economías, los factores asociados con el desarrollo de los recursos naturales están ganando un impacto significativo. En la economía rusa, la incertidumbre fundamental. 2 se debe a la naturaleza de desarrollo de la materia prima de recursos en las últimas décadas. Además, a medida que aumenta la escala y el grado de madurez del sector de productos básicos, la incertidumbre inherente inherente al sector, sino también la economía en su conjunto. Por lo tanto, se puede decir que la "viga" de complejos y lejos de los vínculos económicos y políticos obvios se ve afectada por la economía dependiente de los recursos, y desde este punto de vista, la economía rusa no es una excepción.

Modelo de pronóstico aplicado de la economía rusa. La metodología para el modelado cognitivo, destinada a análisis y toma de decisiones en situaciones débilmente definidas, es propuesta por el investigador estadounidense R. Axelrod. Se basa en modelar presentaciones subjetivas de expertos en la situación, su herramienta principal es un mapa cognitivo de la situación (mapa cognitivo difuso), compuesto en forma de un gráfico funcional enfocado. Los vértices (conceptos) de la gráfica corresponden a los factores en consideración (eventos), y los arcos direccionales caracterizados por signos y parámetros de intensidad reflejan la influencia mutua entre factores (eventos). La tarjeta cognitiva se utiliza para identificar la estructura de las causas de los lazos entre los elementos del sistema y evaluar los efectos del impacto en ellos o los cambios en la naturaleza de la relación.

1 El artículo se preparó como parte de la investigación con el apoyo financiero del Fondo Científico Ruso.(Proyecto No. 14-18-02345).

2 La incertidumbre fundamental elimina la posibilidad de una transformación correcta en una situación de riesgo. El uso del término "riesgo" se asocia con los casos en que se puede medir el grado de incertidumbre o la probabilidad de un determinado evento. La diferencia práctica entre las categorías de riesgo e incertidumbre es que, en el primer caso, se conoce la distribución de los resultados de los eventos (que se logra mediante una computación a priori o estudia las estadísticas de la experiencia previa), y en el segundo, no.

La implementación de los procedimientos de modelado generalmente se divide en tres etapas. La primera etapa está modelando (imitación) de situaciones de autodesarrollo (sistema) en ausencia de influencias de control "desde el lado del investigador. La segunda etapa implica una situación administrada de la situación: un investigador como resultado del impacto en cualquier factor determina los factores de control y los varía, observando los cambios en el sistema. La tercera etapa es una solución al problema opuesto, que es determinar los valores de los pulsos de control necesarios para resolver el problema. Por lo tanto, en el proceso de implementación numérica del modelo cognitivo, se pueden construir varios escenarios del pronóstico de la situación de la situación (sistema): sin gestión y gestión para atenuar negativamente o mejorar las tendencias positivas.

El uso del método de modelado cognitivo se justifica en la investigación teórica y aplicada. El uso de modelos cognitivos en el estudio de patrones y mecanismos de dependencia de recursos sobre el análisis de las interacciones de factores endógenos y exógenos y su impacto en el crecimiento económico se considera en una de nuestras obras. Como ejemplos de investigación aplicada, el trabajo sobre el modelado cognitivo de las calificaciones socioeconómicas en la República de Komi y el desarrollo del sistema turístico y recreativo del sur de Rusia es posible. Nuestra tarea se hace más amplia: evaluar la influencia de los factores clave en la dinámica del desarrollo socioeconómico de Rusia, que implica la construcción de una construcción agregada que cubre todo el sistema socioeconómico del país. Según su formulación, esta tarea está cerca de estudios extranjeros conocidos, en uno de los cuales se presenta el modelo cognitivo teórico de la economía, y en el otro, un modelo construido para evaluar las consecuencias socioeconómicas de la exploración del petróleo y el gas. Recursos en Chipre. De los estudios nacionales, notaremos especialmente el trabajo, donde se presenta el modelo cognitivo, con la ayuda de los cuales los principales factores que afectan el proceso de creación de una economía innovadora en Rusia, y muestra el impacto prioritario de la política industrial sobre el crecimiento económico.

Nuestro enfoque conceptual y nuestra técnica de trabajo con modelos cognitivos aplicados se caracterizan en el trabajo, donde los resultados de modelar el pronóstico a medio plazo del desarrollo socioeconómico de la región de Tomsk se presentan y interpretan de manera significativa. Esta región es interesante porque es, al mismo tiempo, el recurso e innovador, en su economía, el sector del petróleo y el sector del gas, la industria manufacturera y el complejo científico y educativo desempeñan un papel importante. La región de Tomsk se puede describir como un tipo de "modelo a gran escala" de Rusia, con una estructura estrecha de la economía, logros similares y problemas en el desarrollo socioeconómico. Cabe señalar que la comparabilidad de los indicadores de producción de petróleo y gas (como una de las principales fuentes de ingresos) per cápita: en la región de Tomsk, aproximadamente 15 toneladas. mi. / Persona, en Rusia - alrededor de 8 toneladas. mi. / persona . 3

Los resultados de la investigación sobre los problemas del desarrollo socioeconómico de la región de Tomsk permitieron llegar a las conclusiones, que se pueden correlacionar en gran medida a todo el país. Por lo tanto, proceder a trabajar en el modelo de previsión de la economía rusa, nos centramos en los resultados de los estudios anteriores y en la experiencia práctica de construir modelos cognitivos obtenidos en estos estudios.

3 Para comparación: las tasas promedio per cápita de la producción de hidrocarburos en Yamalo-Nenets AO representan aproximadamente 1 mil toneladas, en Nenets y AO - más de 440, en el Khanty-Mansiysk AO - 190, en la región de Sakhalin - 70 toneladas (calculadas Según Rosstat).

El modelo desarrollado de la economía rusa tiene un horizonte de pronóstico hasta 2020. El mapa cognitivo modelo contiene 16 factores rotos en 6 clases (Tabla 1), interconectada por el 121º arco que simula la influencia mutua.

Tabla 1. Factores del modelo de pronóstico aplicado de la economía rusa.

Los valores preliminares de la intensidad de la influencia mutua entre los factores medibles del modelo cognitivo se establecieron mediante análisis de correlación. Se consideraron las correlaciones de emparejamiento entre la serie de datos de tiempo (para el período 2000-2013) por factores dados en la tabla. 1. Además, los coeficientes fueron especificados por el experto, de acuerdo con la lógica de la transición del sistema de un estado estacionario a otro como resultado de efectos de impulsos externos.

Cabe señalar que este es uno de los más complejos y no obvios para la percepción de los matices del modelado cognitivo, porque cualquier modelo cognitivo es representación subjetiva del experto.sobre los procesos en una situación dinámica compleja (sistema), representada formalmente en forma de un gráfico icónico orientado. Surge la pregunta: ¿puede justificarse tal subjetividad? ¿Llevará a la recepción de conceptos distorsionados sobre las leyes del desarrollo del sistema en estudio?

El problema de la subjetividad se puede resolver en gran medida con la verificación inversa, es decir, al verificar los modelos bajo ciertas condiciones, sus "inmersiones" en el pasado. Probamos el modelo para un período retrospectivo de 2000-2013. Basado en datos estadísticos desechables sobre factores modelo medibles. Al mismo tiempo, las tendencias iniciales en los siguientes factores se dan en el vector: 0-1 aceite (+ 31%); 1-3 FDI (+ 28%); 4-1 precios (+ 182%), basados \u200b\u200ben datos estadísticos existentes, y 4-2 riesgos (-70%) se evalúan, basándose en la hipótesis realista sobre una reducción general significativa en los riesgos para la economía rusa en la década de 2000 en comparación con 1990 " Factor "Oil" que estamos considerando junto con influencias externas (precios del petróleo mundial, IED, riesgos), ya que la dinámica de la producción de petróleo y gas en Rusia está más estrechamente relacionada con la situación del mercado y las oportunidades de exportación que con las necesidades de la economía nacional. .

La corrección general del modelo en esta etapa se confirmó por la proximidad de los factores calculados sobre las tasas de tasas de crecimiento a las tasas de crecimiento reales en 2013 en comparación con el 2000. La tasa de crecimiento estimada del PIB ascendió al 78% en comparación con el indicador fáctico. a nivel del 79% (Tabla 2). Como resultado, la matriz de los coeficientes de las influencias mutuas del modelo verificado, que se utilizó para construir una predicción por el período hasta 2020

Tabla 2. Tasas de crecimiento estimadas y reales de los indicadores modelo: 2013/2000,%

Los resultados de modelar el pronóstico a medio plazo. En la primera etapa del modelado numérico, se imitó el desarrollo propio de la situación, y los crecimientos del "petróleo" y los "precios" fueron las fuentes de exposición al impulso al sistema. Se suponía que la producción de hidrocarburos en la Federación de Rusia aumentará en aproximadamente el 10% en 2020 en comparación con 2013 (hasta 1250 millones de toneladas en n. E. - En los puntos de referencia de la estrategia energética de Rusia durante el período de hasta 2030 ), y el precio del petróleo disminuirá en aproximadamente el 40% (de acuerdo con la extrapolación de las condiciones de escenarios para el pronóstico del desarrollo socioeconómico de la Federación de Rusia para el período hasta 2018, el Ministerio de Desarrollo Económico de Rusia). No se consideraron las hipótesis sobre el cambio en el tamaño de la IED y los riesgos externos.

Los cálculos han demostrado que para los efectos de impulsos dados, el cambio de pronóstico en el factor del PIB en 2020 es: -12%, los ingresos presupuestarios disminuirán en un 22%, las inversiones en activos fijos, en un 28%; El valor agregado bruto de la industria manufacturera disminuirá en un 9%, el complejo científico y educativo, en un 7% en comparación con el nivel de 2013. Por lo tanto, cuando se predice la autorregulación (autodesarrollo), las tendencias de crisis en la economía rusa. En vista de la indeseabilidad de este resultado, se necesitan impactos específicos en el sistema económico para formar resultados más favorables.

En la etapa de imitación del desarrollo administrado del sistema como factores sujetos a influencias de control, se seleccionaron los siguientes (consulte la Tabla 1): inversiones, FDI, industria, NOK, infraestructura, riesgos. Esto implica la estimulación estatal de los procesos económicos relevantes, sectores de la economía y las actividades mediante la realización de políticas reguladas a propósito. Además, se consideran medidas para reducir los riesgos y estimular el crecimiento económico (a nivel macro). Los incrementos "débiles" de los valores de todos los factores de todos los factores enumerados anteriormente en el 10% (Riesgos - Reducción en un 10%) permitieron estimar la sensibilidad de la economía a las influencias de control de acuerdo con estas direcciones de regulación.

En el proceso de experimentos en el modelo, se obtuvieron indicadores de crecimiento del factor del PIB en el rango de -12 a + 2% para 2020. Respecto a 2013. Si consideramos factores individuales, las medidas más efectivas de reducción de riesgos son más efectivas. La combinación condicional del impacto débil de todos los factores considerados conduce a un aumento en el PIB en aproximadamente el 2% (Tabla 3).

Tabla 3. Aumento del PIB en per cápita en 2020 en relación con el nivel de 2013 según los cálculos de modelos,%

El resultado del modelado corresponde a un escenario desfavorable de desarrollo económico. Los indicadores obtenidos son más bajos que los puntos de referencia de pronóstico del Ministerio de Desarrollo Económico de Rusia 2020: Según el desarrollo a largo plazo desarrollado por el Ministerio, el escenario conservador de desarrollo a largo plazo, los aumentos del PIB deben ser del 29% para 2013 comparado con 2013. La extrapolación de las tendencias de escenarios de acuerdo con el pronóstico para 2018 proporciona tasas de crecimiento en 2020 (en comparación con 2013) en un 10 y 16%.

La intensidad requerida del impacto en los factores de control en un incremento dado del factor objetivo se puede calcular en la tercera etapa del modelado: soluciones del problema inverso. Como objetivo, aceptaremos la tasa de crecimiento del PIB per cápita para 2020 con respecto a 2013 igual al 16%. Al modelar en este caso, se encontró que la mayor intensidad de influencia es necesaria para estimular la IED y el desarrollo de la ANC, y la industria, la infraestructura y los riesgos más pequeños (Fig. 1).

Higo. 1. Los valores calculados de la intensidad de las influencias de control necesarios para lograr el aumento objetivo del PIB en 2020 en un 16% en comparación con 2013.

En otras palabras, para garantizar que el crecimiento económico requiera relativamente pequeño, debido a una base bastante poderosa: esfuerzos destinados a estimular la industria e infraestructura, y los esfuerzos regulatorios máximos son necesarios para atraer inversiones y desarrollar el sector innovador.

Los resultados de la estimación del pronóstico muestran que el aumento necesario en la inversión debe ser casi dos y media más alto que el aumento en el indicador de destino (Fig. 2), como fue, por ejemplo, en el período 2001-2007. El crecimiento de pronóstico del NOC es relativamente lento, a pesar de la alta intensidad del impacto de control calculado. Probablemente, la razón está en la naturaleza más considerable del desarrollo de la esfera de la innovación, cuando el trabajo del COUC se evalúa en mayor medida en el costo de la innovación (la proporción de gastos de I + D en el PIB), y no de acuerdo Al efecto real de la economía.

Higo. 2. Indicadores de crecimiento de los factores del modelo resolviendo el problema inverso (2013 \u003d 100)

En general, los resultados de la solución del problema opuesto, en nuestra opinión, son bastante naturales. Debería formar principalmente un clima de inversión favorable que contribuye a la acumulación de la inversión interna y la afluencia de la inversión externa, así como la naturaleza innovadora del desarrollo de la economía: la relación de estos factores en el sistema contribuirá a fortalecer el Efectos positivos de otros factores en el indicador objetivo de la parte.

Los resultados obtenidos, en nuestra opinión, muy significativos, los resultados deben ser reconocidos de muchas maneras antes. Se requiere un estudio adicional de las posibilidades de modelado cognitivo para justificar los pronósticos económicos y las políticas regulatorias, principalmente al elegir sus áreas prioritarias. Sobre la base de su experiencia, podemos observar que el enfoque cognitivo es más efectivo para analizar y predecir el desarrollo de sistemas económicos complejos. La peculiaridad de este enfoque es aplicar los métodos de análisis cuantitativo en combinación con la construcción de estructuras modelo basadas en la visión subjetiva de la situación. Cada etapa de trabajo se basa en la solución del investigador, el total de las cuales determina la adecuación del modelo. Cabe señalar especialmente que los modelos cognitivos no pueden reemplazar los modelos de otros tipos y clases, solo tienen que ocupar su "nicho" como parte de un instrumento matemático en estudios económicos, incluida la solución de carácter proyectado. Creemos que el desarrollo posterior de un enfoque cognitivo para el estudio de la economía rusa permitirá herramientas eficientes y establecer pronósticos, y para justificar las decisiones sobre la gestión de situaciones de problemas emergentes.

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Problemas de estudio del complejo técnico y económico, social, político, etc. Defendido por una serie de características inherentes a las áreas especificadas:

· Procesos interrelacionados en ellos (técnicos y económicos, sociales, políticos, etchers) y su multiséter; En virtud de esto, es imposible de decaer y un estudio detallado de los fenómenos individuales (por ejemplo, solo económico o solo social), todo lo que ocurre dentro de la economía (político, etc.) del sistema de fenómenos debe considerarse e investigarse en agregar;

· La falta de información cuantitativa suficiente sobre la dinámica de los procesos que se producen en un sistema simulado, que obliga a usar junto con información cuantitativa y cualitativa al describir dichos procesos;

· No estomacería de los propios procesos, y la naturaleza de los cambios en ciertas características de los procesos a menudo se desconoce, lo que dificulta la construcción de sus modelos cuantitativos.

Tales sistemas se llaman de baja resistencia (débilmente informalizado). No son posibles un enfoque matemático (económico, sociométrico, etc.) tradicional para el análisis de los procesos para desarrollar complejos (es decir, afectar a varios aspectos del sistema en estudio) soluciones. Para simular sistemas complejos gravemente informables (por ejemplo, social, técnico y económico, regional, etc.), se utiliza un enfoque cognitivo, que se basa en aspectos cognitivos. Estos aspectos incluyen procesos de percepción, pensamiento, conocimiento, explicación y comprensión. Una descripción esquemática, simplificada de la imagen del mundo relacionada con la situación del problema se representa como una tarjeta cognitiva.

Desde el punto de vista de un enfoque cognitivo, el proceso de modelado se puede representar como un esquema: fig.8.2.

Higo. 8.2 proceso de simulación

El análisis cognitivo prevé la estructuración causal consistente de la información sobre los procesos que se producen en el estudio en estudio. Las siguientes etapas de la descripción del sistema se distinguen:

una. Cualquier evento que ocurrió en el sistema es causado por ciertas razones (requisitos previos), cuya apariencia está asociada con el movimiento de flujos de materiales (bienes, dinero, recursos, etc.) y flujos intangibles (interacciones de información). El movimiento de cada corriente se puede describir en la forma más general por las cadenas correspondientes de las relaciones causales que conforman el conocimiento del analista o sus suposiciones sobre las leyes que actúan en este sistema.

b. Cada uno de los flujos seleccionados se describe por el conjunto correspondiente de factores. La unión de todos estos agregados es muchos factores, en cuanto a los cuales se describen los procesos en el sistema;

c. Las relaciones entre los factores se determinan considerando cadenas causales que describen el movimiento de cada flujo. Se cree que los factores incluidos en la primera parte "if ..." cadenas "Si eso., ..", afecta a los factores de su segunda parte "que ...", y este efecto puede reforzar (positivo ) o Temperaje (negativo), o un signo variable, dependiendo de las posibles condiciones adicionales.

La fuerza de impacto de los factores se describe mutuamente utilizando variables lingüísticas del tipo "significativo", "moderado", "débil", etc. Puede comparar la combinación de dichas variables lingüísticas alguna escala numérica para que cada variable corresponda a un número determinado en esta escala. Puede elegir un intervalo como una escala.

· La influencia mutua de los factores se muestra usando una tarjeta cognitiva, que es el modelo del sistema en estudio en forma de un orgraf suspendido, cada vértice de la gráfica corresponde a un factor o el elemento de la imagen del mundo. Los arcos que unen los vértices corresponden a la relación causal entre los vértices, la comunicación puede ser positiva y negativa.

· El método de modelado cognitivo se refiere a métodos de modelado suave (simulación blanda). Los análogos más cercanos de este método son modelos de simulación, método del altavoz del sistema. La ventaja de este método es que el método puede operar no solo por valores y fórmulas cuantitativas precisas, sino valores y estimaciones de alta calidad. Pero también el momento es también una desventaja, porque Los resultados se obtienen calidad.

El modelado cognitivo es un modelado de "nivel cero". El modelado cognitivo ayuda a obtener rápidamente resultados primarios, averiguar con más detalle en el sistema simulado, identificar patrones y luego ir a modelos más precisos (si parece posible y necesario). Por lo tanto, el uso del modelado cognitivo en el nivel superior de la toma de decisiones en el análisis de los complejos sistemas socioeconómicos, políticos, técnicos y tecnológicos serán los más razonables.

En Rusia, este método se aplicará a los MPS (2002 en IPU RAS, se construyó un modelo de transporte ferroviario), así como en las administraciones de algunas áreas. En el extranjero, este método se aplicará en varias organizaciones de consultoría.

Herramientas desarrolladas de la "situación" de DC y "KANVA" (IPA RAS). "Situación": un sistema cerrado, no hay información sobre esto prácticamente no. KANVA es un sistema simple que implementa solo métodos básicos.

Modelado cognitivo

Introducción

1. Conceptos y esencia de "modelado cognitivo" y "tarjeta cognitiva"

2. Problemas del enfoque cognitivo.

Conclusión

Lista de literatura utilizada

Introducción

A mediados del siglo XVII, el famoso filósofo y el matemático René Descartes expresaron el aforismo, que se convirtió en clásico: "COGITO ERGO SUM" (creo, por lo tanto, existió). La raíz latina Cognito tiene una etimología interesante. Consiste en piezas "co-" ("juntos") + "gnoscere" ("Lo sé"). En inglés, hay una familia completa de términos con esta raíz: "cognición", "cognice" y otros.

En la tradición, que se designa por el término "cognitivo", solo una "cara" del pensamiento es, su esencia analítica (la capacidad de descomponer el entero de la parte), descomponer y reducir la realidad. Este lado de pensamiento está asociado con la identificación de las relaciones causales (causalidad), que es característica de la mente. Aparentemente, los Declartos absolutican la razón en su sistema algebraico. Otra "cara" del pensamiento es su esencia sintetizadora (la capacidad de diseñar un entero imparcial), percibe la realidad de las formas intuitivas, sintetice soluciones y anticipe eventos. Este lado de pensamiento, revelado en la filosofía de Platón y su escuela, es inherente a la mente humana. No es por casualidad en las raíces latinas encontramos dos motivos: proporción (relación racional) y motivo (penetración razonable en la esencia de las cosas). La cara razonable del pensamiento se origina en el Reri Latino ("Piense"), ascendiendo a la raíz de Eneldo ARS (ART), luego se convirtió en un concepto moderno de arte. Por lo tanto, la razón (razonable) es un pensamiento, similar a la obra del artista. La cognitividad como "mente" significa "la capacidad de pensar, explicar, externalizaron acciones, ideas e hipótesis".

Para una cognitividad "fuerte", un estado especial y constructivo de la categoría "hipótesis" es esencial. Es la hipótesis que es un punto de partida intuitivo para calificar una solución. Al considerar la situación, el LPR descubre algunos enlaces y estructuras negativas ("brechas" de la situación) que se reemplazarán por nuevos objetos, procesos y relaciones que eliminan los efectos negativos y creando un efecto positivo claramente pronunciado. Esta es la esencia de la gestión de la innovación. Paralelamente con la detección de "descansos" de la situación, a menudo calificados como "desafíos" o incluso "amenazas", el tema de la gestión imagina intuitivamente algunas "respuestas positivas" como imágenes holísticas del estado de la situación (armonizada).

El análisis cognitivo y el modelado son elementos fundamentalmente nuevos en la estructura de los sistemas de apoyo a la decisión.

La tecnología de modelado cognitivo le permite investigar problemas con factores y relaciones difusas; - Cambios en el entorno externo; - Use las tendencias objetivamente establecidas en el desarrollo de la situación en sus propios intereses.

Tales tecnologías conquistan cada vez más y más confianza en las estructuras dedicadas a la planificación estratégica y operativa en todos los niveles y en todos los ámbitos de la gestión. El uso de tecnologías cognitivas en la esfera económica permite un poco tiempo para desarrollar y justificar la estrategia de desarrollo económico de la empresa, el Banco, la Región o un Estado entero, teniendo en cuenta el impacto de los cambios en el entorno externo. En el campo de las finanzas y el mercado de valores, las tecnologías cognitivas le permiten tener en cuenta las expectativas de los participantes del mercado. En el área de seguridad militar y de la información, el uso del análisis cognitivo y el modelado hace posible resistir las armas de información estratégica, reconocer las estructuras de conflicto, sin llevar el conflicto a la etapa de colisión armada.

1. Conceptos y esencia de "modelado cognitivo" y "tarjeta cognitiva"

La metodología para el modelado cognitivo, destinada a un análisis y la toma de decisiones en situaciones mal definidas, se propuso axelrod. Se basa en el modelado de presentaciones subjetivas de expertos en la situación e incluye: una metodología para estructurar la situación: un modelo de representación de un conocimiento experto en forma de un síntoma de órgrafo (tarjeta cognitiva) (F, W), donde f es un conjunto de factores de la situación, W es un conjunto de relaciones causales entre situaciones de factores; Métodos para analizar la situación. Actualmente, la metodología para el modelado cognitivo se está desarrollando en la dirección de mejorar el análisis y la simulación de la situación. Aquí se proponen modelos para el desarrollo de la situación; Métodos de resolución de problemas inversos.

Tarjeta cognitiva (de Lat. Cognitio-Conocimiento, conocimiento) - la imagen de un entorno espacial familiar.

Las tarjetas cognitivas se crean y se modifican como resultado de la interacción activa del sujeto con el mundo circundante. Al mismo tiempo, las tarjetas cognitivas de diversos grados de comunidad, "escala" y organización (por ejemplo, una revisión de mapas o mapas, dependiendo de la integridad de la representación de la relación espacial y la presencia de un punto de referencia pronunciado ) se puede formar. Esta es una imagen subjetiva, que, sobre todo, las coordenadas espaciales en las que se localizan objetos percibidos separados. Asigne una ruta de mapa como una representación secuencial de enlaces entre objetos en una ruta específica y una tarjeta de recibo como una representación simultánea de la ubicación espacial de los objetos.

La organización científica líder de Rusia involucrada en el desarrollo y la aplicación de la tecnología del análisis cognitivo es el Instituto para el Problema de la Administración de la Academia de Ciencias de Rusia, División: Sector-51, Científicos Maksimov VI, KOROSHENKO EK, KACHAEV SV, GRIGORYAN Alaska otro. En sus trabajos científicos en el campo del análisis cognitivo y esta conferencia se basa.

La base del análisis cognitivo y la tecnología de modelado (Figura 1) es el conocimiento de estructuración cognitivo (objetivo cognitivo) del objeto y el entorno externo para ello.

Figura 1. Tecnología de análisis cognitivo y modelado.

La estructuración cognitiva del área temática es la identificación del objetivo futuro y los estados indeseables del objeto de la gestión y los factores de gestión más significativos (básicos) y el entorno externo que afectan la transición de un objeto en estos estados, así como al establecimiento a un cualitativo. Nivel de relaciones causales entre ellos, teniendo en cuenta los factores de influencia mutua entre sí.

Los resultados de la estructuración cognitiva se muestran utilizando una tarjeta cognitiva (modelo).

2. Conocimiento cognitivo (objetivo educativo) de estructuración sobre el objeto de prueba y el entorno externo para ello basado en el análisis de plagas y el análisis FODA

La selección de factores básicos se lleva a cabo aplicando el análisis de plagas, asignando cuatro grupos principales de factores (aspectos), que determinan el comportamiento del objeto en estudio (Figura 2):

pag.olicy - Política;

MI.cONOMOMA - ECONOMÍA;

S.ociedad - sociedad (aspecto socio-cultural);

T.ecnología - Tecnología

Figura 2. Factores de análisis de plagas

Para cada objeto complejo específico, hay un conjunto especial de los factores más significativos que determinan su comportamiento y desarrollo.

El análisis de plagas se puede considerar como una opción de análisis del sistema, porque los factores que pertenecen a los cuatro aspectos enumerados generalmente se interrelacionan estrechamente y caracterizan diversos niveles jerárquicos de la sociedad como sistemas.

En este sistema, hay enlaces deterministas dirigidos de los niveles más bajos de la jerarquía del sistema a la parte superior (ciencia y tecnología afectan a la economía, la economía afecta a la política), así como las conexiones inversas e interinstitucionales. El cambio en cualquiera de los factores a través de este sistema de relaciones puede afectar a todos los demás.

Estos cambios pueden plantear una amenaza para el desarrollo de la instalación, o, por el contrario, proporcionar nuevas oportunidades para su desarrollo exitoso.

El siguiente paso es un análisis situacional de problemas, análisis de SWOT (Figura 3):

S.trajones - fortalezas;

W.nakneses - Desventajas, debilidades;

O.portunidades - Oportunidades;

T.hREATS - Amenazas.

Figura 3. Factores de análisis FODA

Incluye un análisis de las fortalezas y debilidades del desarrollo del objeto en estudio en su interacción con amenazas y capacidades y le permite identificar áreas de problemas reales, cuellos de botella, posibilidades y peligros, teniendo en cuenta los factores del entorno externo.

Las oportunidades se definen como circunstancias que contribuyen al desarrollo favorable del objeto.

Las amenazas son situaciones en las que los daños pueden dañarse, por ejemplo, su funcionamiento puede violarse o puede perder sus ventajas existentes.

Sobre la base del análisis de diversas combinaciones posibles de fortalezas y debilidades con amenazas y capacidades, se forma el campo problemático del objeto en estudio.

El campo problemático es un conjunto de problemas que existen en el objeto simulado y el medio ambiente en su relación entre sí.

La presencia de dicha información es la base para determinar los objetivos (direcciones) del desarrollo y las formas de lograrlos, desarrollar una estrategia de desarrollo.

El modelado cognitivo basado en un análisis situacional le permite preparar soluciones alternativas para reducir el grado de riesgo en las áreas de problemas dedicadas, predecir posibles eventos que pueden ser más difíciles de reflexionar sobre la posición del objeto simulado.