Теорія створення організаційного знання І.Нонакі і Х.Такеучі.

Індивідуальне та організаційне навчання.

Когнітивний аналіз і моделювання в стратегічному управлінні

Сутність концепції когнитивности. Когнітивної організації.

ТЕМА 5. когнітивних ЯК ПЕРЕДУМОВА СТРАТЕГІЧНОГО РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВА.

5.1. Сутність поняття «когнітивної». Когнітивної організації.

когнітологія- міждисциплінарний (філософія, нейропсихологія, психологія, лінгвістика, інформатика, математика, фізика та ін.) Науковий напрям, що вивчає методи і моделі формування знання, пізнання, універсальних структурних схем мислення.

Когнітивної (від лат. Сognitio - пізнання, вивчення, усвідомлення) в рамках науки управління означає здатність керівників до розумовому сприйняттю і переробці зовнішньої інформації. В основі вивчення цього поняття перебувають психічні процеси особистості і так звані «психічні стани» (впевненість, бажання, переконання, наміри) в термінах обробки інформації. Цей термін використовується також в контексті вивчення так званого «контекстного знання» (абстрактізаціі і конкретизації), а також в областях, де розглядаються такі поняття, як знання, вміння або навчання.

Термін «когнітивної» використовується також в більш широкому сенсі, означає сам «акт» пізнання або самознання. У цьому контексті він може бути інтерпретований як поява і «становлення» знань і концепцій, пов'язаних з цим знанням, відображених як в думках, так і в діях.

когнітивної організації характеризує сукупність пізнавальних здібностей окремих людей в компанії і ті ефекти, які виникають при поєднанні індивідуальних когнітивних здібностей. Застосування даного поняття по відношенню до компанії (організації, фірмі, підприємству) означає намір розглядати її в площині, яка характеризується специфічним апаратом аналізу та особливим кутом зору на взаємодію підприємства або його складових із зовнішнім оточенням.

термін «Когнітивної організації» дозволяє оцінити здатність компанії до засвоєння інформації і перетворення її в знання.

Одне з найбільш продуктивних рішень проблем, що виникають в галузі управління та організації, полягає в застосуванні когнітивного аналізу.

Методологія когнітивного моделювання, призначена для аналізу і прийняття рішень в погано певних ситуаціях, була запропонована американським дослідником Р. Аксельродом.

Когнітивний аналіз іноді іменується дослідниками «когнітивної структуризацією». Когнітивний аналіз розглядається як один з найбільш потужних інструментів дослідження нестабільної і слабоструктурованої середовища. Він сприяє кращому розумінню існуючих в середовищі проблем, виявлення суперечностей та якісному аналізу процесів, що протікають.

Суть когнітивного (пізнавального) моделювання - ключового моменту когнітивного аналізу - полягає в тому, щоб найскладніші проблеми і тенденції розвитку системи відобразити в спрощеному вигляді в моделі, дослідити можливі сценарії виникнення кризових ситуацій, знайти шляхи і умови їх вирішення в модельній ситуації. Використання когнітивних моделей якісно підвищує обгрунтованість прийняття управлінських рішень у складній і швидкоплинних обстановці, позбавляє експерта від «інтуїтивного блукання», економить час на осмислення та інтерпретацію відбуваються в системі подій. Використання когнітивних технологій в економічній сфері дозволяє за короткий термін розробляти і обґрунтовувати стратегію економічного розвитку підприємства з урахуванням впливу змін у зовнішньому середовищі.

когнітивне моделювання - це спосіб аналізу, що забезпечує визначення сили і напряму впливу факторів на переклад об'єкта управління в цільовий стан з урахуванням подібності та відмінності в вплив різних чинників на об'єкт управління.

Когнітивний аналіз складається з кількох етапів, на кожному з яких реалізується певна задача. Послідовне вирішення цих завдань призводить до досягнення головної мети когнітивного аналізу.

Можна виділити наступні етапи, характерні для когнітивного аналізу будь-якій ситуації:

1. Формулювання мети і завдань дослідження.

2. Вивчення складної ситуації з позицій поставленої мети: збір, систематизація, аналіз існуючої статистичної та якісної інформації щодо об'єкта управління і його зовнішнього середовища, визначення властивих досліджуваної ситуації вимог, умов і обмежень.

3. Виділення основних факторів, що впливають на розвиток ситуації.

4. Визначення взаємозв'язку між факторами шляхом розгляду причинно-наслідкових ланцюжків (побудова когнітивної карти в вигляді орієнтованого графа).

5. Вивчення сили взаємовпливу різних факторів. Для цього використовуються як математичні моделі, які описують деякі точно виявлені кількісні залежності між факторами, так і суб'єктивні уявлення експерта щодо формалізації якісних взаємин факторів.

В результаті проходження етапів 3 - 5 будується, в кінцевому підсумку, когнітивна модель ситуації (системи), яка відображається у вигляді функціонального графа. Тому можна сказати, що етапи 3 - 5 являють собою когнітивне моделювання.

6. Перевірка адекватності когнітивної моделі реальної ситуації (верифікація когнітивної моделі).

7. Визначення за допомогою когнітивної моделі можливих варіантів розвитку ситуації (системи), виявлення шляхів, механізмів впливу на ситуацію з метою досягнення бажаних результатів, запобігання небажаних наслідків, тобто вироблення стратегії управління. Завдання цільових, бажаних напрямків і сили зміни тенденцій процесів в ситуації. Вибір комплексу заходів (сукупності керуючих факторів), визначення їх можливої \u200b\u200bі бажаної сили і спрямованості впливу на ситуацію (конкретно-практичне застосування когнітивної моделі).

В рамках когнітивного підходу досить часто терміни «когнітивна карта» і «орієнтований граф» вживаються як рівнозначні; хоча, строго кажучи, поняття орієнтований граф ширше, а термін «когнітивна карта» вказує лише на одне із застосувань орієнтованого графа.

Класична когнітивна карта- це орієнтований граф, в якому привілейованої вершиною є деякий майбутнє (як правило, цільове) стан об'єкта управління, інші вершини відповідають факторам, дуги, що з'єднують чинники з вершиною стану мають товщину і знак, відповідний силі та напрямку впливу даного чинника на перехід об'єкта управління в даний стан, а дуги, що з'єднують фактори показують подібність і відмінність в вплив цих факторів на об'єкт управління.

Когнітивна карта складається з факторів (елементів системи) і зв'язків між ними.

Для того щоб зрозуміти і проаналізувати поведінку складної системи, будують структурну схему причинно-наслідкових зв'язків елементів системи (факторів ситуації). Два елементи системи А і В, зображуються на схемі у вигляді окремих точок (вершин), з'єднаних орієнтованої дугою, якщо елемент А пов'язаний з елементом В причинно-наслідковим зв'язком: А à В, де: А - причина, В - наслідок.

Фактори можуть впливати один на одного, причому такий вплив, як уже вказувалося, може бути позитивним, коли збільшення (зменшення) одного фактора приводить до збільшення (зменшення) іншого чинника, і негативним, коли збільшення (зменшення) одного фактора приводить до зменшення (збільшення ) іншого чинника. Причому, вплив може мати і змінний знак в залежності від можливих додаткових умов.

Подібні схеми уявлення причинно-наслідкових зв'язків широко використовуються для аналізу складних систем в економіці та соціології.

Приклад. Когнітивна структурна схема для аналізу проблеми енергоспоживання може мати такий вигляд (рис. 5.1):

Мал. 5.1. Когнітивна структурна схема для аналізу проблеми енергоспоживання

Когнітивна карта відображає лише факт наявності впливів факторів один на одного. У ньому не відображається ні детальний характер цих впливів, ні динаміка зміни впливів в залежності від зміни ситуації, ні тимчасові зміни самих факторів. Облік всіх цих обставин вимагає переходу на наступний рівень структуризації інформації, тобто до когнітивної моделі.

На цьому рівні кожна зв'язок між факторами когнітивної карти розкривається відповідними залежностями, кожна з яких може містити як кількісні (вимірювані) змінні, так і якісні (не вимірюються) змінні. При цьому кількісні змінні представляються природним чином у вигляді їх чисельних значень. Кожній ж якісної змінної ставиться у відповідність сукупність лінгвістичних змінних, що відображають різні стани цієї якісної змінної (наприклад, купівельний попит може бути «слабким», «помірним», «ажіотажним» і т.п.), а кожної лінгвістичної змінної відповідає певний числовий еквівалент в шкалі. У міру накопичення знань про процеси, що відбуваються в досліджуваній ситуації, стає можливим більш детально розкривати характер зв'язків між факторами.

Формально, когнітивна модель ситуації може, як і когнітивна карта, бути представлена \u200b\u200bграфом, проте кожна дуга в цьому графі представляє вже якусь функціональну залежність між відповідними факторами; тобто когнітивна модель ситуації представляється функціональним графом.

Приклад функціонального графа, що відображає ситуацію в умовному регіоні представлений на рис. 5.2.

Рис.5. 2. Функціональний граф.

Зауважимо, що дана модель є демонстраційної, тому багато чинників зовнішнього середовища в ній не враховані.

Такі технології завойовують все більше довіри у структур, які займаються стратегічним і оперативним плануванням на всіх рівнях і у всіх сферах управління. Використання когнітивних технологій в економічній сфері дозволяє за короткий термін розробляти і обґрунтовувати стратегію економічного розвитку підприємства з урахуванням впливу змін у зовнішньому середовищі.

Використання технології когнітивного моделювання дозволяє діяти на випередження і не доводити потенційно небезпечні ситуації до рівня загрозливих і конфліктних, а в разі їх виникнення - приймати раціональні рішення в інтересах підприємства.

Розглядається когнітивний підхід до дослідження складних систем, таких як соціально-економічні, політичні і т.п., ряд пов'язаних з цим понять, а також методологія і технологія когнітивного моделювання складних систем.

Математичне подання когнітивних моделей

Початок досліджень, пов'язаних з використанням когнітивного підходу для вивчення, моделювання, прийняття рішень в області складних систем, відноситься до середини XX ст., Коли ідеї когнітивної психології стали застосовуватися в різних галузях знань і стала складатися система дисциплінарних досліджень, названа "когнітивна наука" ( англ. cognitive science). Її основними напрямами є філософія, психологія, нейрофізіологія, лінгвістика, штучний інтелект. В даний час спостерігається розширення предметних областей, в яких використовується когнітивний підхід. Активне застосування когнітивного підходу в дослідженнях складних систем в нашій країні було розпочато в 1990-і рр., Центром дослідження став ІПУ РАН. У цьому параграфі представлений ряд результатів когнітивних досліджень складних систем, що проводяться в Південному федеральному університеті, витоком яких можна вважати роботи Р. Аксельрода, Ф. Робертса, Дж. Каста, Р. Еткіна, а також співробітників ІПУ РАН (В. І. Максимова, В. В. Кульби, Н. А. Абрамову та ін.).

Для розуміння сенсу когнітивних досліджень, їх напрямків, моделей і методів необхідне знання ряду спеціальних термінів, таких як: когнітивна наука і когнітивістики, когнітологія (інженерія знань), когнітивний підхід (пізнавальний), технологія когнітивного (пізнавально-цільового) моделювання, візуалізація, когнітивне моделювання, когнітивна структуризація або концептуалізація, методологія когнітивного моделювання, когнітивна модель, когнітивна карта. Визначення цих понять (і ряду інших, пов'язаних з когнітивними науками) можна знайти в роботах. Когнітивні карти мають не тільки візуальне, а й математичне обґрунтування. Це чіткі і нечіткі графи (нечіткі когнітивні карти).

Граф виявляється придатною моделлю для подання відносин між економічними об'єктами (підприємствами, організаціями, засобами і факторами виробництва, елементами соціальної сфери, що характеризується як об'єкт, в якому зосереджена або на який спрямована економічна діяльність, і що представляють певну сторону економічних відносин), між суб'єктами соціальних процесів (наприклад, людьми, групами людей), між підсистемами соціально-економічних систем, між іншими концептами, сутностями і т.п. Скористаємося визначенням Ф. Робертса: "Знаковий граф (знаковий орграф) - це граф, в якому" ... вершини відповідають членам групи; з вершини V-, в вершину проводиться дуга, якщо спостерігається чітко виражене ставлення У; До V, причому дуга вд \u003d (V, V]) має знак плюс (+), якщо V, "симпатизує" У ^ і знак мінус (-) в іншому випадку ".

Поняття "знаковий орграф" може мати різноманітні додатки, тому дуги і знаки інтерпретуються по-різному в залежності від досліджуваної складної системи. Крім того, теоретичні дослідження складних систем розвиваються в рамках більш складної моделі, ніж знаковий орграф, - в рамках зваженого орграфа, в якому кожній дузі ец приписано дійсне число (вага) хюц.

Приклад когнітивної карти наведено на рис. 6.12 (малюнок виконаний за допомогою програмної системи ПСКМ ^). Суцільні лінії дуг відповідають ШЦ \u003d +1, штрихпунктирні - = -1. Знак може бути інтерпретований як "позитивні (негативні) зміни в вершині г\u003e призводять до поклади тільних (негативним) змін в вершині гу", тобто це односпрямовані зміни; знак "-" - як "позитивні (негативні) зміни в вершині призводять до негативних (позитивним) змін в вершині Vj "- різноспрямовані зміни. Зустрічні стрілки відображають взаємовплив вершин, цикл графа; таке ставлення симетрично. Більшість понять орграфов може бути застосовано і до зважених орграфа. Це поняття: шлях, простий шлях, полупуть, контур, цикл, полуконтур; сильна, слабка, одностороння зв'язність, "знак шляху, замкнутого шляху, контуру".

Дорожний знак, ланцюги, замкнутого шляху, замкнутого кола, контуру циклу і т.д. визначається як добуток знаків входять до них дуг.

Очевидно, що шлях, цикл і т.п. мають знак якщо число негативних дуг, що містяться в них, непарній, в іншому випадку вони мають знак "+". Так, для графа "Ромео і Джульєтта" шлях V, - "V, -" У -> V, є негативним, а цикл Ух -\u003e У -\u003e V, - позитивним.

Мал. 6.12. дуг гоу \u003d +1 і ШЦ \u003d -1

При математичному моделюванні складних систем перед дослідником виникає проблема знаходження компромісу між точністю результатів моделювання і можливістю отримання точної та докладної інформації для побудови моделі. У такій ситуації знакові і зважені орграфів придатні для розробки "простих" математичних моделей і при аналізі результатів, одержуваних при мінімальній інформації.

Наведемо ще два приклади з [НоЬеШ, с. 161, 162] - рис. 6.13 і 6.14, цікавих з історичної точки зору як одні з перших когнітивних карт, але не втратили актуальності і зараз.

На рис. 6.14 контур ух -\u003e У - \u003e У $ -\u003e У6 - " ух протидіє відхиленню в вершині V ,. Якщо збільшувати / зменшувати будь-яку змінну в цьому контурі, то ці зміни призводять через інші вершини до зменшення / збільшення даної змінної (інтерпретація: чим більше населення, тим більше відходів, тим більше бактерій, тим більше захворюваність - чим більше захворюваність, тим менше людей, і т.п.). Це контур негативного зворотного зв'язку. Контур V, -\u003e У -\u003e УА -\u003e V, є контуром, що підсилює відхилення, тобто контуром позитивного зворотного зв'язку.

Мал. 6.13.

Скористаємося надалі наступним твердженням Маруями: "Контур підсилює відхилення тоді і тільки тоді, коли він містить парне число негативних дуг (в іншому випадку це контур, який протидіє відхиленню)".

Схема (рис. 6.14) містить невелику кількість вершин і зв'язків для зручності попереднього аналізу. Більш ретельний аналіз проблеми споживання електроенергії потребують, за словами Робертса, значно більшого числа змінних і більш тонких методів для їх вибору. При цьому виникає проблема об'єднання думок експертів.

Для вирішення проблем, позначених в прикладах рис. 6.13 і 6.14, недостатньо тільки побудувати граф тієї чи іншої складності і проаналізувати ланцюжка його зв'язків (шляху) і цикли, необхідний більш глибокий аналіз його структури, властивостей стійкості (нестійкості), аналіз впливу змін параметрів вершин на інші вершини, аналіз чутливості.

Мал. 6.14.(Roberts , С. 162)

Середньострокове прогнозування російської економіки з використанням когнітивної моделі

У статті обґрунтовується доцільність застосування когнітивного підходу для дослідження і прогнозування ресурсозалежний економіки. Представлені результати моделювання середньострокового прогнозу російської економіки з використанням нечіткої когнітивної карти.1

Ресурсозалежний, невизначеність і прогнозування. Специфічними рисами економіки сучасної Росії є ресурсозалежний, перехідний тип розвитку і кризовий стан господарства. Ресурсозалежний породжує різного роду несприятливі тенденції, продовження яких дуже небажано, тому що істотно обмежує можливості прогнозної екстраполяції. Перехідний стан економіки пов'язане з успадкованим від минулих років «ментальним недосконалістю», відсутністю стійких тенденцій і зрілих господарських структур, що робить «досягнутий рівень» не надто надійною базою для прогнозування. Те ж можна сказати і про кризу в економіці, особливо якщо врахувати його в значній мірі «рукотворний» характер, пов'язаний з економічною політикою держави і агресивними зовнішніми впливами. В цілому погіршення економічного становища країни, яке відбувається з 2013 р, «Глибоко закономірно і викликано внутрішніми причинами фундаментального характеру».

Одним з факторів гальмування економічного зростання є залежність від світових цін на нафту, зниження яких зводить до мінімуму позитивний ефект збільшення обсягів виробництва вуглеводнів. Проблема невизначеності в високого ступеня властива ресурсозалежний економіці, так як поряд з традиційними для всіх економік факторами розвитку, значний вплив мають чинники, пов'язані з освоєнням природних ресурсів. У російській економіці фундаментальна невизначеність 2 обумовлена \u200b\u200bміцно усталеним за останні десятиліття ресурсно-сировинним характером розвитку. Причому в міру збільшення масштабів і ступеня зрілості ресурсно-сировинного сектора посилюється і невизначеність, притаманна не тільки сектору, а й економіці в цілому. Таким чином, можна сказати, що на ресурсозалежний економіку впливає «пучок» складних і далеко не очевидних економічних і політичних зв'язків, і з цієї точки зору російська економіка не є винятком.

Прикладна прогнозна модель російської економіки. Методологія когнітивного моделювання, призначена для аналізу і прийняття рішень в слабо певних ситуаціях, запропонована американським дослідником Р. Аксельродом. Вона заснована на моделюванні суб'єктивних уявлень експертів про ситуацію, її головним інструментом є когнітивна карта ситуації (Fuzzy Cognitive Map), складена у вигляді орієнтованого функціонального графа. Вершини (концепти) графа відповідають даним факторам (подій), а спрямовані дуги, що характеризуються знаками і параметрами інтенсивності, відображають взаємовпливу між факторами (подіями). Когнітивна карта служить для виявлення структури причинних зв'язків між елементами системи і оцінки наслідків впливу на них або зміни характеру зв'язків.

1 Стаття підготовлена \u200b\u200bв рамках досліджень за фінансової підтримки Російського наукового фонду(Проект № 14-18-02345).

2 Фундаментальна невизначеність виключає можливість коректного перетворення в ситуації ризику. Використання терміну «ризик» пов'язано з випадками, коли ступінь невизначеності або ймовірність настання деякої події можуть бути виміряні. Практична різниця між категоріями ризику і невизначеності полягає в тому, що в першому випадку розподіл результатів подій відомо (що досягається шляхом апріорних обчислень або вивчення статистики попереднього досвіду), а в другому - немає.

Реалізація процедур моделювання зазвичай підрозділяється на три етапи. Перший етап - це моделювання (імітація) саморозвитку ситуації (системи) при відсутності керуючих впливів «з боку» дослідника. Другий етап передбачає керований розвиток ситуації: дослідник в результаті впливу на будь-які з факторів визначає керуючі фактори і варіює їх, спостерігаючи за подіями в системі змінами. Третім етапом є рішення оберненої задачі, яка полягає у визначенні значень керуючих імпульсів, потрібних для вирішення проблеми. Таким чином, в процесі чисельної реалізації когнітивної моделі можуть бути побудовані різні сценарії прогнозу розвитку ситуації (системи): без управління і з управлінням для ослаблення негативних або посилення позитивних тенденцій.

Використання методу когнітивного моделювання виправдовує себе і в теоретичних, і в прикладних дослідженнях. Застосування когнітивних моделей при дослідженні закономірностей і механізмів ресурсозалежний для аналізу взаємодій ендогенних і екзогенних факторів і їхнього впливу на економічне зростання розглянуто в одній з наших робіт. Як приклади прикладних досліджень можна назвати роботи по когнітивному моделюванню соціально-економічних рейтингів в Республіці Комі і розвитку туристично-рекреаційної системи Півдня Росії. Наше завдання поставлено ширше: оцінити вплив ключових факторів на динаміку соціально-економічного розвитку Росії, що передбачає побудову агрегированной конструкції, що охоплює всю соціально-економічну систему країни. За своїй постановці ця задача близька до відомим закордонним дослідженням, в одному з яких представлена \u200b\u200bтеоретична когнітивна модель економіки, а в іншому - модель, побудована для оцінки соціально-економічних наслідків розвідки ресурсів нафти і газу на Кіпрі. З вітчизняних досліджень особливо відзначимо роботу, де представлена \u200b\u200bкогнітивна модель, за допомогою якої виявлено основні чинники, що впливають на процес створення інноваційної економіки в Росії, і показано пріоритетне вплив промислової політики на економічне зростання.

Наш концептуальний підхід і техніка роботи з прикладними когнітивними моделями охарактеризовані в роботі, де наводяться і змістовно інтерпретуються результати моделювання середньострокового прогнозу соціально-економічного розвитку Томської області. Даний регіон цікавий тим, що є одночасно ресурсним і інноваційним, в його економіці велику роль відіграють нафтогазовий сектор, обробна промисловість і науково-освітній комплекс. Томську область можна охарактеризувати як свого роду «масштабну модель» Росії - з близької структурою економіки, подібними досягненнями і проблемами в соціально-економічному розвитку. Особливо слід відзначити порівнянність показників видобутку нафти і газу (як одного з головних джерел доходу) на душу населення: в Томській області - приблизно 15 т н. е. / чол., в Росії - близько 8 т н. е. / чол . 3

Результати досліджень з проблем соціально-економічного розвитку Томської області дозволили прийти до висновків, які в значній мірі можуть бути співставні до всієї країни. Тому приступаючи до роботи над прогнозної моделлю російської економіки, ми орієнтувалися на результати попередніх досліджень і на практичний досвід побудови когнітивних моделей, отриманий в цих дослідженнях.

3 Для порівняння: середньодушові показники видобутку вуглеводнів в Ямало-Ненецькому АТ становлять близько 1 тис. Т, в Ненецькому АТ - понад 440, в Ханти-Мансійському АО - 190, в Сахалінської області - 70 т (розраховано за даними Росстата).

Розроблена модель російської економіки має горизонт прогнозування до 2020 р Когнітивна карта моделі містить 16 чинників, розбитих на 6 класів (табл. 1), пов'язаних між собою 121-й дугою, що моделює взаємовплив.

Таблиця 1. Фактори прикладної прогнозної моделі російської економіки

Попередні значення інтенсивності взаємовпливу між вимірними факторами когнітивної моделі були встановлені шляхом кореляційного аналізу. Розглядалися попарні кореляції між тимчасовими рядами даних (за період 2000-2013 рр.) За такими чинниками, наведеними в табл. 1. Далі коефіцієнти уточнювалися експертним шляхом згідно логіці переходу системи з одного стаціонарну стану в інше в результаті зовнішніх імпульсних впливів.

Необхідно відзначити, що це один з найбільш складних і неочевидних для сприйняття нюансів когнітивного моделювання, адже будь-яка когнітивна модель - це суб'єктивне уявлення експертапро процеси в складній динамічній ситуації (системі), формально представляється у вигляді орієнтованого знакового графа. Виникає питання: чи може бути виправдана така суб'єктивність? Чи не призведе вона до отримання спотворених понять про закономірності розвитку досліджуваної системи?

Проблема суб'єктивності в значній мірі може бути вирішена за допомогою зворотного верифікації, т. Е. Шляхом перевірки моделей в певних умов, їх «занурення» в минуле. Ми протестували модель для ретроспективного періоду 2000-2013 рр. на основі наявних статистичних даних по вимірюваних факторів моделі. При цьому були задані в векторі початкових тенденцій прирости наступних факторів: 0-1 нафту (+ 31%); 1-3 ПІІ (+ 28%); 4-1 ціни (+ 182%) - на підставі наявних статистичних даних - і 4-2 ризики (-70%) задані оціночно, виходячи з реалістичною гіпотези про значне загальне зниження ризиків для російської економіки в 2000-і роки в порівнянні з 1990 -ми. Фактор «нафту» ми розглядаємо нарівні з зовнішніми впливами (світовими цінами на нафту, ПІІ, ризиками), оскільки динаміка видобутку нафти і газу в Росії більш тісно пов'язана з ринковою ситуацією і можливостями експорту, ніж до потреб розвитку національної економіки.

Загальна коректність моделі на цьому етапі підтвердилася близькістю розрахованих на моделі темпів приростів факторів до дійсним темпам приростів в 2013 р по відношенню до 2000 р Розрахунковий темп приросту ВВП склав 78% в порівнянні з фак- тичні показником на рівні 79% (табл. 2 ). В результаті була складена матриця коефіцієнтів взаємовпливів верифицированной моделі, яка використовувалася для побудови прогнозу на період до 2020 р

Таблиця 2. Розрахункові і фактичні темпи зростання показників моделі: 2013/2000,%

Результати моделювання середньострокового прогнозу. На першому етапі чисельного моделювання імітувалося саморозвиток ситуації, а джерелами імпульсного впливу на систему послужили прирости факторів «нафту» і «ціни». Передбачалося, що видобуток вуглеводнів в РФ до 2020 р зросте приблизно на 10% в порівнянні з 2013 р (до 1250 млн. Т в н. Е. - за орієнтирами Енергетичної стратегії Росії на період до 2030 р), а ціна на нафту знизиться приблизно на 40% (за даними екстраполяції сценарних умов прогнозу соціально-економічного розвитку РФ на період до 2018 року, Мінекономрозвитку Росії). Гіпотези щодо зміни величини ПІІ і зовнішніх ризиків не розглядалися.

Розрахунки показали, що при заданих імпульсних впливах прогнозне зміна фактора ВВП в 2020 р становить: -12%, доходи бюджету знизяться на 22%, інвестиції в основний капітал - на 28%; валова додана вартість обробної промисловості знизиться на 9%, науково-освітнього комплексу - на 7% по відношенню до рівня 2013 г. Таким чином, при саморегулювання (саморозвитку) ситуації прогнозуються кризові тенденції в російській економіці. З огляду на небажаність даного результату необхідні цілеспрямовані дії на економічну систему для формування більш сприятливих результатів.

На етапі імітації керованого розвитку системи в якості факторів, схильних до управляючим впливам, було обрано такі (див. Табл. 1): інвестиції, ПІІ, промисловість, НОК, інфраструктура, ризики. Це передбачає державне стимулювання відповідних господарських процесів, секторів економіки та видів діяльності шляхом проведення цілеспрямовано регульованої політики. Крім того, розглядаються заходи щодо зниження ризиків і стимулювання економічного зростання (на макрорівні). Послідовно задаються «слабкі» збільшення значень всіх перерахованих вище факторів на рівні 10% (ризиків - сокраще- ня на 10%) дозволили оцінити чутливість економіки до керуючих впливів за цими напрямками регулювання.

В процесі експериментів на моделі були отримані показники приростів фактора ВВП в діапазоні від -12 до + 2% до 2020 р щодо 2013 г. Якщо розглядати окремо взяті чинники, то найбільш ефективними є заходи зі скорочення ризиків. Умовна комбінація слабкого впливу всіх розглянутих факторів призводить до приросту ВВП приблизно на 2% (табл. 3).

Таблиця 3. Приріст ВВП на душу населення в 2020 р по відношенню до рівня 2013 р варіантів модельних розрахунків,%

Результат моделювання відповідає несприятливим сценарієм економічного розвитку. Отримані показники нижче прогнозних орієнтирів Мінекономрозвитку Росії на 2020 р .: відповідно до розробленого міністерством консервативним сценарієм довгострокового розвитку, приріст ВВП має становити до 2020 року 29% в порівнянні з 2013 р. Екстраполяція сценарних трендів за прогнозом на 2018 р дає показники приросту до 2020 року (в порівнянні з 2013 р) на 10 і 16%.

Необхідні інтенсивності впливу на керуючі фактори при заданому прирості цільового фактора можна обчислити на третьому етапі моделювання - розв'язання оберненої задачі. В якості цільового приймемо темп приросту ВВП на душу населення до 2020 року щодо 2013 р рівним 16%. При моделюванні в цьому випадку встановлено, що найбільша інтенсивність впливу потрібно для стимулювання ПІІ і розвитку НОК, а найменша - промисловості, інфраструктури та ризиків (рис. 1).

Мал. 1. Розрахункові значення інтенсивності керуючих впливів, необхідних для досягнення цільового приросту ВВП до 2020 р на 16% в порівнянні з 2013 р

Іншими словами, для забезпечення економічного зростання потрібні порівняно невеликі - внаслідок досить потужного базису - зусилля, спрямовані на стимулювання промисловості і інфраструктури, а максимум регуляторних зусиль необхідний для залучення інвестицій і розвитку інноваційного сектора.

Результати прогнозної оцінки показують, що необхідний приріст інвестицій повинен бути майже в два з половиною рази вищий, ніж приріст цільового показника (рис. 2), як це було, наприклад, в період 2001-2007 рр. Прогнозне зростання НОК виявляється порівняно повільним, незважаючи на високу інтенсивність розрахункового керуючого впливу. Ймовірно, причина - в сформованому витратному характері розвитку інноваційної сфери, коли діяльність НОК оцінюється в більшій мірі за витратами на інновації (частці витрат на НДДКР в ВВП), а не по реальному ефекту економіки.

Мал. 2. Прогнозні показники зростання факторів моделі по розв'язання оберненої задачі (2013 г. \u003d 100)

В цілому результати розв'язання оберненої задачі, на наш погляд, цілком закономірні. Слід перш за все сформувати сприятливий інвестиційний клімат, який сприяє акумулюванню внутрішніх і притоку зовнішніх інвестицій, а також інноваційний характер розвитку економіки: взаємозв'язку цих факторів в системі сприятимуть посиленню позитивних впливів інших факторів на цільовий показник з боку.

Отримані, на наш погляд, дуже змістовні, результати слід визнати багато в чому попередніми. Потрібне подальше вивчення можливостей когнітивного моделювання для обґрунтування економічних прогнозів і регуляторної політики, перш за все - при виборі її пріоритетних напрямів. Виходячи зі свого досвіду, можемо відзначити, що когнітивний підхід найбільш ефективний в аналізі та прогнозуванні розвитку складних економічних систем. Особливість даного підходу полягає в застосуванні методів кількісного аналізу в поєднанні з побудовою модельних конструкцій, заснованих на суб'єктивному баченні ситуації. Кожен етап роботи спирається на рішення дослідника, підсумок яких визначає адекватність моделі. Слід особливо відзначити, що когнітивні моделі не можуть замінити собою моделі інших видів і класів, вони лише повинні займати свою «нішу» в складі математичного інструментарію, що застосовується в економічних дослідженнях, включаючи рішення задач прогнозного характеру. Вважаємо, що подальший розвиток когнітивного підходу до вивчення російської економіки дозволить отримати дієвий інструментарій та для побудови прогнозів, і для обгрунтування рішень з управління виникаючими проблемними ситуаціями.

література

1. Аганбегян А.Г. Соціально-економічний розвиток Росії: аналіз і прогноз // Проблеми прогнозірова- ня. 2014. № 4. С. 3-16.
2. Найт Ф. Поняття ризику і невизначеності // Thesis. 1994. № 5. С. 12-17.
3. ОльсевичЮ.Я.фундаментальна невизначеністьринкуі концепції сучасної кризи. М .: Інститут еко- номіки РАН, 2011. 51 с. URL: http://www.inecon.org/images/stories/nauchnaya-jizn/konverensii/Olsevich_8-08-2011.pdf(Дата звернення 13.02.2016).
4. Шмат В.В. Ресурси в «пастці» глобалізації // ЕКО. 2015. № 7. С. 163-178.
5. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton // NJ: Princeton University Press, 1976. 404 p.
6. Морозова М.Є., Шмат В.В. Як пізнати механізми ресурсозалежний? Застосування методу когни- тивного моделювання при дослідженні ресурсозалежний економіки // ЕКО. 2015. № 6. С. 146-159.
7. Лаврешов І.І., Миронов В.В., Смирнов А.В. Когнітивне моделювання соціально-економічних рей- тингов регіонів // Вісник ІТАРК. 2011. № 1. С. 22-30.
8. Солохин С.С. Про когнітивному моделюванні сталого розвитку соціально-економічних систем (на прикладі туристсько-рекреаційної системи Півдня Росії) // Штучний інтелект. 2009. № 4. С. 150-160.
9. Carvalho J.P., Tome Jose A.B. Rule Based Fuzzy Cognitive Maps in Socio-Economic Systems // IFSA-EUSFLAT 2009 Proceedings. Lisbon. 2009. Pp. 1821-1826. URL: http://www.eusflat.org/proceedings/IFSA-EUSFLAT_2009/pdf/tema_1821.pdf (Дата звернення 02.2016).
10. Neocleous , Schizas C., Papaioannou M. Fuzzy cognitive maps in estimating the repercussions of oil / gas exploration on politico-economic issues in Cyprus // 2011 IEEE International Conference On Fuzzy Systems. Taipei, Taiwan: IEEE, 2011. 1119-1126. URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber\u003d5976945 (дата звернення13.02.2016).

1. Кулешов В., Алексєєв А., Ягольницер М. Дорожня карта політики реіндустріалізациї: когнітивний інструментарій // Економіст. 2015. № 10. С. 51-63.
2. Белан А.К., Шмат В.В. Аналіз впливу ресурсних і нересурсних факторів на зростання економіки Томської області із застосуванням когнітивного підходу // Вісник НГУ. Серія: Соціально-економічні науки. 2015. Т. 15. Вип. 1. С. 78-93.
3. Єдина міжвідомча інформаційно-статистична система (ЕМІСС). URL: https://www.fedstat.ru/indicators/data.do (Дата звернення 13.02.2016).
4. Енергетична стратегія Росії на період до 2030 року. Затверджено розпорядженням Уряду Російської Федерації від 13 листопада 2009 р №1715-р. М .: Інститут енергетичної стратегії, 2009. URL:http://www.energystrategy.ru/projects/es-2030.htm (Дата звернення 02.2016).
5. Сценарні умови, основні параметри прогнозу соціально-економічного розвитку Російської Федерації і граничні рівні цін (тарифів) на послуги компаній інфраструктурного сектора на 2016 рік і на плановий період 2017 і 2018 років. М .: Мінекономрозвитку РФ, 28 травня 2015. URL:http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/201505272 (Дата звернення 02.2016).
6. прогноз довгострокового соціально-економічного розвитку Російської Федерації на період до 2030 року. М .: ми-некономразвітіяРФ,8 нояб. 2013. URL:http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20131108_5 (дата звернення 02.2016).

Проблеми дослідження складних техніко-економічних, соціальних, політичних і т.п. зумовлені низкою особливостей, властивих зазначеним областям:

· Взаимосвязанностью відбуваються в них процесів (техніко-економічних, соціальних, політичних і т.п.) і їх багатоаспектністю; в силу цього неможливо виокремлення та детальне дослідження окремих явищ (наприклад, тільки економічних або тільки соціальних) - все що відбуваються всередині економічної (політичної та т.п.) системи явища повинні розглядатися і досліджуватися в сукупності;

· Відсутністю достатньої кількісної інформації про динаміку що відбуваються в моделюється системі процесів, що змушує використовувати поряд з кількісної та якісну інформацію при описі таких процесів;

· Нестационарностью самих процесів, причому характер зміни тих чи інших характеристик процесів часто невідомий, що ускладнює побудову їх кількісних моделей.

Такі системи називаються слабоструктурированное (слабоформалізованних). У них неможливий традиційний математичний (економічний, соціометричний і т.п.) підхід до аналізу процесів для вироблення комплексних (тобто зачіпають різні аспекти досліджуваної системи) рішень. Для моделювання складних плохоформалізуемих систем (наприклад, соціальних, техніко-економічних, регіональних і т.п.) використовується когнітивний підхід, який ґрунтується на когнітивних аспектах. Ці аспекти включають в себе процеси сприйняття, мислення, пізнання, пояснення і розуміння. Схематичне, спрощене опис картини світу, що відноситься до проблемної ситуації, зображують у вигляді когнітивної карти.

З позицій когнітивного підходу процес моделювання можна представити у вигляді схеми - рис.8.2.

Мал. 8.2 Процес моделювання

Когнітивний аналіз передбачає послідовну причинно-наслідковий структуризацію інформації про події в досліджуваній системі процесах. Виділяють наступні етапи опису системи:

a. всяке подія, що відбулася в системі, викликається певними причинами (передумовами), поява яких пов'язана з рухом матеріальних потоків (товари, гроші, ресурси і т.п.) і нематеріальних потоків (інформаційні взаємодії). Рух кожного потоку може бути описано в найзагальнішому вигляді відповідними ланцюжками причинно-наслідкових відносин, що становлять знання аналітика або його припущення про діючі в даній системі закономірності.

b. кожен з виділених потоків описується відповідною сукупністю чинників. Об'єднання всіх цих сукупностей становить безліч факторів, в термінах яких описуються процеси в системі;

c. визначаються взаємозв'язки між чинниками шляхом розгляду причинно-наслідкових ланцюжків, що описують рух кожного потоку. Вважається, що фактори, що входять в першу частину «якщо ...» ланцюжка «якщо - то., ..», впливають на фактори її другій частині «то ...», причому цей вплив може бути або підсилює (позитивним) або гальмуючим (негативним), або змінного знака в залежності від можливих додаткових умов.

Сила впливу факторів один на одного описується за допомогою лінгвістичних змінних типу "значна", "помірна", "слабка" і т.п. Можна Зіставити сукупності таких лінгвістичних змінних деяку числову шкалу так, що кожної змінної буде відповідати певна кількість в цій шкалі. В якості такої шкали можна вибрати інтервал.

· Взаємовпливи факторів відображаються за допомогою когнітивної карти, що є, моделлю досліджуваної системи у вигляді зваженого орграфа Кожна вершина графа відповідає одному фактору або елементу картини світу. Дуги, що зв'язують вершини, відповідають причинно-наслідкового зв'язку між вершинами, зв'язку можуть бути позитивними і негативними.

· Метод когнітивного моделювання відноситься методам м'якого моделювання (soft simulation). Найближчими аналогами даного методу є імітаційне моделювання, метод системної динаміки. Перевага даного методу полягає в тому, що метод може оперувати не тільки точними кількісними значеннями і формулами, але якісними значеннями і оцінками. Але також даний момент є і недоліком, тому що результати виходять якісні.

Когнітивне моделювання є "нульовим рівнем" моделювання. Когнітивне моделювання допомагає швидко отримати первинні результати, більш детально розібратися в моделюється системі, виявити закономірності і потім перейти до більш точним моделям (якщо таке є можливим і необхідним). Тому найрозумнішим буде застосування когнітивного моделювання на верхньому рівні прийняття рішення при аналізі складних соціально-економічних, політичних, технічних, техноекономіческой систем.

У Росії даний метод застосовується в МПС (2002 році в ІПУ РАН була побудована модель залізничного транспорту), а також в адміністраціях деяких областей. За кордоном цей метод застосовується в ряді консалтингових організаціях.

Розроблено інструментальні засоби ДК "Ситуація" і "КАНВА" (ІПУ РАН). "Ситуація" - закрита система, ні якої інформації по ній практично немає. КАНВА - проста система, яка реалізує тільки базові методи.

когнітивне моделювання

Вступ

1. Поняття і сутність "Когнітивного моделювання" і "Когнітивною карти"

2. Проблеми когнітивного підходу

висновок

Список використаної літератури

ВСТУП

В середині 17-го століття знаменитий філософ і математик Рене Декарт висловив афоризм, що став класичним: «Cogito Ergo Sum» (мислю, отже, існую). Латинський корінь cognito має цікаву етимологію. Він складається з двох частин "co-" ( "разом") + "gnoscere" ( "знаю"). В англійській мові існує ціле сімейство термінів з цим коренем: "cognition", "cognize" і ін.

У тій традиції, яка у нас позначена терміном "когнітивний", проглядає лише одне "обличчя" думки - її аналітична сутність (здатність розкладати ціле на частини), декомпозировать і редукувати реальність. Ця сторона мислення пов'язана з виявленням причинно-наслідкових зв'язків (каузальністю), що властиво розуму. Мабуть, Декарт абсолютизував розум у своїй алгебраїчної системі. Інше "особа" думки - її синтезує сутність (здатність конструювати ціле з неупередженого цілого), сприймати реальність інтуїтивних форм, синтезувати рішення і передбачати події. Ця сторона мислення, виявлена \u200b\u200bв філософії Платона і його школи, властива розуму людини. Не випадково і в латинських коріння ми знаходимо два підстави: ratio (раціональні відносини) і reason (розумне проникнення в сутність речей). Розумне обличчя думки бере свій початок від латинського reri ( "думати"), що походить від старолатінскому корені ars (мистецтво), потім перетворилося в сучасне поняття art. Таким чином, reason (розумне) - це думка, споріднена творчості художника. Когнітивної як "розум" означає "здатність думати, пояснювати, обосносивать дії, ідеї і гіпотези".

Для "сильної" когнитивности істотний особливий, конструктивний статус категорії «гіпотеза». Саме гіпотеза є інтуїтивної відправною точкою дедуцірованіе способу вирішення. При розгляді ситуації ЛПР виявляє в ситуації деякі негативні ланки і структури ( «розриви» ситуації), що підлягають заміщенню новими об'єктами, процесами і відносинами, що усувають негативний вплив і створюють явно виражений позитивний ефект. У цьому полягає суть управління з інновацій. Паралельно з виявленням «розривів» ситуації, часто кваліфікуються як «виклики» або навіть «загрози», суб'єкт управління інтуїтивно уявляє собі деякі «позитивні відповіді» як цілісні образи стану майбутньої (гармонізованої) ситуації.

Когнітивний аналіз і моделювання є принципово новими елементами в структурі систем підтримки прийняття рішень.

Технологія когнітивного моделювання дає можливість досліджувати проблеми з нечіткими чинниками і взаємозв'язками; -враховуються зміни зовнішнього середовища; - використовувати об'єктивно сформовані тенденції розвитку ситуації в своїх інтересах.

Такі технології завойовують все більше і більшу довіру у структур, що займаються стратегічним і оперативним плануванням на всіх рівнях і у всіх сферах управління. Застосування когнітивних технологій в економічній сфері дозволяє в стислі терміни розробити і обґрунтувати стратегію економічного розвитку підприємства, банку, регіону або цілої держави з урахуванням впливу змін у зовнішньому середовищі. У сфері фінансів і фондового ринку когнітивні технології дозволяють врахувати очікування учасників ринку. У військовій області і області інформаційної безпеки застосування когнітивного аналізу і моделювання дозволяє протистояти стратегічного інформаційного зброї, розпізнавати конфліктні структури, не доводячи конфлікт до стадії збройного зіткнення.

1. Поняття і сутність "Когнітивного моделювання" і "Когнітивною карти"

Методологія когнітивного моделювання, призначена для аналізу і прийняття рішень в погано певних ситуаціях, була запропонована Аксельродом. Вона заснована на моделюванні суб'єктивних уявлень експертів про ситуацію і включає: методологію структуризації ситуації: модель подання знань експерта у вигляді знакового орграфа (когнітивної карти) (F, W), де F - безліч факторів ситуації, W - безліч причинно-наслідкових відносин між факторами ситуації; методи аналізу ситуації. В даний час методологія когнітивного моделювання розвивається в напрямку вдосконалення апарату аналізу та моделювання ситуації. Тут запропоновані моделі прогнозу розвитку ситуації; методи розв'язання обернених задач

Когнітивна карта (від лат. Cognitio- знання, пізнання) - спосіб знайомого просторового оточення.

Когнітивні карти створюються і видозмінюються в результаті активної взаємодії суб'єкта з навколишнім світом. При цьому можуть формуватися когнітивні карти різного ступеня спільності, «масштабу» і організації (наприклад, карта-огляд або карта-шлях в залежності від повноти представленості просторових відносин і присутності вираженої точки відліку). Це - суб'єктивна картина, що має, перш за все просторові координати, в якій локалізовані окремі сприймаються предмети. Виділяють карту-шлях як послідовне представлення зв'язків між об'єктами по певному маршруту, і карту-огляд як одночасне подання просторового розташування об'єктів.

Провідною науковою організацією Росії, що займається розробкою і застосуванням технології когнітивного аналізу, є Інститут проблем управління РАН, підрозділ: Сектор-51, вчені Максимов В.І., Корноушенко Е.К., Качаев С.В., Григорян А.К. та інші. На їх наукових працях в області когнітивного аналізу і грунтується дана лекція.

В основі технології когнітивного аналізу і моделювання (рисунок 1) лежить когнітивна (пізнавально-цільова) структуризація знань про об'єкт і зовнішньої для нього середовища.

Малюнок 1. Технологія когнітивного аналізу і моделювання

Когнітивна структуризація предметної області - це виявлення майбутніх цільових і небажаних станів об'єкта управління і найбільш істотних (базисних) факторів управління та зовнішнього середовища, які впливають на перехід об'єкта в ці стани, а також встановлення на якісному рівні причинно-наслідкових зв'язків між ними, з урахуванням взаємовпливу факторів один на одного.

Результати когнітивної структуризації відображаються за допомогою когнітивної карти (моделі).

2. Когнітивна (пізнавально-цільова) структуризація знань про досліджуваний об'єкт і зовнішньої для нього середовища на основі PEST-аналізу та SWOT-аналізу

Відбір базисних факторів проводиться шляхом застосування PEST-аналізу, що виділяє чотири основні групи факторів (аспекту), що визначають поведінку досліджуваного об'єкта (малюнок 2):

Policy - політика;

Economy - економіка;

Society - суспільство (соціокультурний аспект);

Technology - технологія

Малюнок 2. Фактори PEST-аналізу

Для кожного конкретного складного об'єкту існує свій особливий набір найбільш істотних факторів, що визначають його поведінку і розвиток.

PEST-аналіз можна розглядати як варіант системного аналізу, т.к чинники, які стосуються переліченим чотирьом аспектам, в загальному випадку тісно взаємопов'язані і характеризують різні ієрархічні рівні суспільства, як системи.

У цій системі є детермінують зв'язку, спрямовані з нижніх рівнів ієрархії системи до верхніх (наука і технологія впливає на економіку, економіка впливає на політику), а також зворотні і міжрівневого зв'язку. Зміна будь-якого з факторів через цю систему зв'язків може впливати на всі інші.

Ці зміни можуть становити загрозу розвитку об'єкта, або, навпаки, надавати нові можливості для його успішного розвитку.

Наступний крок - ситуаційний аналіз проблем, SWOT-аналіз (малюнок 3):

Strengths - сильні сторони;

Weaknesses - недоліки, слабкі сторони;

Opportunities - можливості;

Threats - загрози.

Малюнок 3. Фактори SWOT-аналізу

Він включає аналіз сильних і слабких сторін розвитку досліджуваного об'єкта в їх взаємодії з погрозами і можливостями і дозволяє визначити актуальні проблемні області, вузькі місця, шанси і небезпеки, з урахуванням факторів зовнішнього середовища.

Можливості визначаються як обставини, що сприяють сприятливому розвитку об'єкта.

Загрози - це ситуації, в яких може бути завдано шкоди об'єкту, наприклад, може бути порушено його функціонування або він може втратити наявних переваг.

На підставі аналізу різних можливих поєднань сильних і слабких сторін з погрозами і можливостями формується проблемне поле досліджуваного об'єкта.

Проблемне поле - це сукупність проблем, що існують в моделюється об'єкті і навколишньому середовищу, в їх взаємозв'язку один з одним.

Наявність такої інформації - основа для визначення цілей (напрямків) розвитку і шляхів їх досягнення, вироблення стратегії розвитку.

Когнітивне моделювання на основі проведеного ситуаційного аналізу дозволяє підготувати альтернативні варіанти рішень щодо зниження ступеня ризику в виділених проблемних зонах, прогнозувати можливі події, які можуть найважче відбитися на становищі об'єкта, що моделюється.