Понятие «модель»

В научной литературе существует множество определений понятия «модель». В наиболее общем виде модель определяется как «отражение действительности в виде совокупности определенных символов, знаков, суждений» , «наглядный образ объекта, отражающий его черты и

характеристики», «теория, описывающая структуру и внутреннее вза-2

имодействие в системе» . Н. Н. Моисеев определяет модель как носитель знания, информации о моделируемом объекте: «Под моделью мы будем понимать упрощенное, если угодно, упакованное знание, несущее вполне определенную, ограниченную информацию о предмете (явлении), отражающее те или иные его отдельные свойства» .

Более детализированные определения характеризуют модель как «искусственный или естественный объект (представляющий собой вещественный агрегат или знаковую систему), находящийся в некотором объективном соответствии с исследуемым объектом, способный его замещать на определенных этапах познания, дающий в процессе исследования некоторую допускающую опытную проверку информацию, переводимую по установленным правилам в информацию о самом исследуемом объекте» ; упрощенную имитацию первичной системы, «воспроизводящую лишь самые необходимые элементы и отношения, от которых в первую очередь зависят формирование и сохранение системного качества, достижение цели» .

Таким образом, модель — это самостоятельный объект, состоящий из вещественных компонентов (материальная модель) или знаков (идеальная модель).

Отношение модели к изучаемому объекту характеризуется:

• упрощением, отказом от тех элементов, свойств, связей, которые не являются важными с точки зрения целей и задач исследования. Так, строя модель электорального поведения определенной социальной группы, мы не будем учитывать те ее характеристики, которые не влияют на результаты голосования. К примеру, нас не будет интересовать доминирующий цвет одежды или среднее артериальное давление представителей данной группы;

• способностью имитировать, воспроизводить реальный объект с точки зрения его свойств и отношений, существенных для исследования. Степень объективного соответствия модели оригиналу должна поддаваться эмпирической проверке.

Вследствие сказанного выше модель обладает способностью замещать реальный объект в процессе исследования. Построив модель и убедившись в ее адекватности, мы сосредоточиваемся на исследовании самой модели, перенося полученные результаты на исходный объект (так называемый принцип экстраполяции модельной информации).

Способность к замещению объекта исследования обеспечивает одно из ключевых познавательных достоинств моделей — возможность постановки эксперимента. Меняя определенные свойства или параметры модели, мы можем оценить результат изменений, как если бы они происходили в реальной действительности. Данное свойство приобретает особое, исключительное значение в общественных науках, где постановка эксперимента весьма затруднена. В политической же науке, которая имеет дело в основном с поведением больших групп людей, экспериментирование на моделях является нередко вообще единственно возможным способом постановки эксперимента.

Сложные модели обладают свойством целостного представления изучаемого объекта. Чтобы пояснить это свойство, обратимся к основным положениям системного подхода — важнейшим в методологическом моделировании.

Лаконичное и в то же время емкое определение понятия «система» было предложено австрийским ученым Л. фон Берталанфи, одним из основателей системного подхода. Система определяется им как «совокупность взаимосвязанных элементов». Система должна быть выделена из окружающей среды, которая представляет собой совокупность естественных и искусственных систем, для которых данная система не является функциональной подсистемой. Естественно, внешняя среда также оказывает влияние на функционирование системы, однако интенсивность учитываемых взаимодействий между системой и внешней средой должна быть сравнительно небольшой по сравнению с учетом внутренних взаимодействий системы.

Краеугольным камнем системного подхода является принцип рассмотрения совокупности взаимосвязанных элементов как некой целостности, обладающей рядом свойств, невыводимых из свойств составляющих ее элементов (так называемое «системное качество»). Соответственно, модель системы (а такая модель, в свою очередь, будет системой, упрощенной по сравнению с оригиналом) также должна отражать эффекты комплексного взаимодействия ее элементов.

Проиллюстрируем это на примере модели революций в странах

«третьего мира», предложенную Т. Скокпол. По мнению исследователя, вероятность революции в этих государствах определяется взаимодействием трех ключевых факторов: степенью вовлеченности в систему управления социально мобилизованных групп (С); степенью «проницаемости» страны (наличием труднодоступных территорий, отсутствием развитой транспортной сети) (Р); степенью бюрократизации государственной администрации и армии (В). Несколько упрощая модель, предположим, что каждый фактор может принимать всего два значения: «низкая степень выраженности» и «высокая степень выраженности».

Согласно результатам исследований Скокпол, повышение уровня бюрократизации может вести к принципиально разным последствиям в зависимости от значений факторов проницаемости и вовлеченности. Так, сильная бюрократизация (В2) в сочетании с низкими значениями проницаемости (Р1) и вовлеченности (С1) снижает вероятность революции. Однако та же сильная бюрократизация (В2) в сочетании с высокими значениями факторов проницаемости (Р2) и вовлеченности (С2) приводит к обратному результату — вероятность революции увеличивается. Это и есть проявление системного качества модели. Рассматривая значения факторов изолированно друг от друга, мы не можем прогнозировать поведение системы. Такая возможность появляется лишь при целостном, комплексном рассмотрении всех факторов в их взаимодействии.

Большинство моделей может быть представлено «кибернетически» как процесс преобразования входных данных (сигналов) в выходные данные. Таким образом, мы имеем:

• «вход» (ввод) модели. В уже знакомых нам терминах это аналог независимых переменных или факторов;

• «выход» (вывод) модели — значения зависимой переменной (отклика) ;

• процесс преобразования «входов» в «выходы», называемый конверсией.

В одних случаях исследователь концентрирует внимание на процессе преобразования входящих сигналов в исходящие, в других его будет интересовать только влияние факторов на отклики, а не процесс конверсии. В последнем модель относится к классу так называемых моделей «черного ящика».