Modelleerimine- mitmetahuline uurimismeetod, üks teadmise viise. See pakub reaalse elu objektide, nähtuste, sotsiaalsete protsesside, orgaaniliste ja anorgaaniliste süsteemide uurimistööd. See hõlmab kõiki protsesse. Modelleerimine on spetsiifiline multifunktsionaalne uuring. Selle põhiülesanne on reprodutseerida, lähtudes sarnasusest olemasoleva objektiga, mõni teine ​​objekt (mudel), mis seda asendab. Mudel on originaali analoog. See peaks olema originaaliga sarnane, kuid mitte korrata, kuna sel juhul kaotab oma tähenduse modelleerimine. Ka tasuta modelleerimine on vastuvõetamatu; sel juhul ei anna see vajalikku ettekujutust algsest mudelist ega täida ka oma funktsiooni.

Sotsiaalse modelleerimise funktsioonid: olemasolevate süsteemide ja objektide teadmiste süvendamine; põhiparameetrite määramine, nende edasise rakendamise viisid; originaali ja mudeli võrdleva analüüsi läbiviimine, tuvastatud kvalitatiivsed omadused.

Modelleerimine täidab ka olulisi heuristlikke funktsioone: tuvastab negatiivsed suundumused, tuvastab positiivsed viisid probleemide lahendamiseks ja pakub alternatiivseid võimalusi.

Mudeleid on mitut tüüpi (tüüpe): kognitiivsed, heuristilised; tulevikumudelid - ennustavad; soovitud, antud oleku mudelid.

Modelleerimise eesmärgid: kajastada probleemi hetkeseisu; tuvastada kõige teravamad "kriitilised" hetked, vastuolude "sõlmed"; määrata kindlaks arengusuunad ja need tegurid, mille mõjul on võimalik ebasoovitavat arengut korrigeerida; intensiivistada riiklike, avalike ja muude organisatsioonide ning üksikisikute tegevust sotsiaalsete probleemide lahendamiseks optimaalsete võimaluste otsimisel.

Mudel peab vastama teatud nõuetele:

1. Olla lihtsam, mugavam, anda teavet objekti kohta, aidata kaasa objekti enda täiustamisele.

2. Aidata kaasa objekti omaduste määratlemisele või täiustamisele, selle ehitamise, haldamise või objekti tundmise meetodite ratsionaliseerimisele.

Üldiselt peab mudel vastama järgmistele nõuetele: täielikkus, adekvaatsus ja evolutsioon; olema abstraktne, et võimaldada suure hulga muutujate varieerumist; täitma tingimused, mis piiravad probleemi lahendamist; keskenduda ülesannete täitmisele olemasolevaid võimalusi kasutades; anda uut kasulikku teavet sotsiaalse objekti või nähtuse kohta; olema üles ehitatud väljakujunenud terminoloogia kasutamisele, et tekitada võimalus kontrollida selle tõesust, vastavust sotsiaalsele objektile, protsessile, nähtusele.

Need määratlevad sotsiaalses modelleerimises kasutatavate keerukate objektide ja nähtuste mudelite väljatöötamise põhiprintsiibid: kompromiss modelleerimistulemuste eeldatava täpsuse ja mudeli keerukuse vahel, täpsuse tasakaal, mudeli elementide piisav mitmekülgsus, mudeli nähtavus, plokk. mudeli esitus, mudelite spetsialiseerumine jne.

Ühiskondlike protsesside modelleerimine toimub järgmistes vormides: tulude ja palkade ennustav mudel; sotsiaalse süsteemi mudel.

Sotsiaalse prognoosimise matemaatiliste mudelite kasutamine toimub perede eelarvete prognoosimise suunas, mis on jagatud rühmadesse ja koosseisu; tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kasutamine elanikkonna heaolutaseme määramiseks.

Sotsiaalsete mudelite hulka kuuluvad: demograafiliste protsesside modelleerimine; keskkonnaohutuse mudelid; migrantide sotsiaalse kohanemise mudelid jne.

Süsteemne funktsionaalne lähenemine toob kaasa sotsiaalsete protsesside modelleerimise regionaalsel tasandil, juhtimisotsuste jms.

Modelleerimine kui sotsiaaltöö tehnoloogia - sotsiaaltöö ainete modelleerimine (süsteemid, teenused, projektid, programmid, protsessid, spetsialistide mudelid); probleemsituatsioonide lahendamise viiside ja meetodite modelleerimine; indiviidi positiivse käitumise modelleerimine erinevates sotsiaalse elu tingimustes; kaasaegse sotsiaaltöö suunad erinevate sihtrühmade ja elanikkonna kategooriatega.

Prognoosimine on teadmiste sotsiaalne teooria, mis on spetsiifilises interaktsioonis paljude teadmiste rühmadega, mis ühel või teisel määral peavad tulevikku peamiseks objektiks, viivad läbi analüüsi erinevatel tasanditel - teoreetilisel, psühholoogilis-intuitiivsel, praktilisel - lähema ja kaugema tuleviku probleemid.

Prognoosi objektiks on protsessid (nähtused, sündmused), millele uuring on suunatud prognoosi koostamiseks. Prognoosi eesmärk on õigesti hinnata kõike uut, millel on praegu sotsiaalelule positiivne mõju, mida tänapäevasest elust ei saa mitte ainult talletada, vaid ka tulevikku liikuda. See puudutab erinevaid ühiskonnaelu vorme, põhimõtteid, sisu ja tegevusviise.

Prognoosimine on ette valmistatud ettepanekute, projektide, programmide, soovituste ja hinnangute koostamiseks ehk määrab, millises suunas on uuritava piirkonna objektide (kultuur, tervishoid, haridus, põllumajandus) arendamine soovitav ja kuidas areneda. võib tegelikult tekkida. Vastavalt sellele määratakse ka prognoosimisülesannete liigid: arengueesmärkide määramine ja motiveerimine; vahendite, meetodite, eesmärkide saavutamise viiside määramine.

Sotsiaalne prognoosimine- see on uurimus sotsiaalsest süsteemist sügavamal tasandil, mis võimaldab ette näha ja ennustada tulevikku, mis samal ajal toimib mitmekesiste teadmiste sünteesina ühiskonna kohta.

Sotsiaalsel prognoosimisel on mitu etappi: analüütiline, uurimuslik, programmiline, organisatsiooniline.

Analüütiline etapp peab määrama prognoosiobjekti seisu ja arengusuunad ning vastama küsimusele: milline on konkreetsete sotsiaalsete vajaduste soovitud rahuldamise tase, mille saavutamine on seotud prognoosiobjekti arenguga; millised edaspidise arengu tulemused ning millistes tööstusharudes ja valdkondades on soovitavad ja vajalikud soovitud taseme saavutamiseks.

Katseetapp vastab järgmistele küsimustele: millised on võimalikud tulevase arengu tulemused uuritava objekti näidatud piirkondades; millised probleemid tekivad tulevase arengu vajalike ja võimalike tulemuste lahknevuse tõttu; võimaldab selgelt sõnastada uurimistöö tulemusena tekkiva ja lahendamist vajava probleemi.

Programmi etapp määrab vastuste saamise küsimusele: millised on võimalikud viisid (valikud) soovitud ja soovimatute tulemuste saavutamiseks; ajavahemik, mis kulub iga võimaliku tulemuse saavutamiseks; milline on usalduse määr iga võimaliku lahendusvariandi (tee) rakendamisel.

Organisatsioonietapp on personali-, materiaalsed ja tehnilised rahalised ressursid, mis on vajalikud iga võimaliku variandi rakendamiseks; organisatsiooniliste ja tehniliste meetmete kogum, mis tagab teatud tulemuste saavutamise ühe või teise võimaluse saavutamisel; neist kõige ratsionaalsema kindlaksmääramine.

Prognoosimismeetodite ja -meetodite süsteemi nimetatakse prognoosimismetoodikaks, mis hõlmab järgmisi etappe: 1) prognoosieelne orientatsioon: uurimisobjekti (tervishoid, üliõpilased, pensionärid jne), uurimisobjekti (näiteks , õpilaste majandusliku kindlustatuse tase), probleemid, eesmärgid, eesmärgid, aeg; tööhüpoteeside püstitamine, meetodite valimine; õppetöö struktuuri ja korralduse määramine; 2) prognoositaust - objekti arengut mõjutavate andmete kogumine: otsused, uued dokumendid, vahetud sündmused, samas võetakse arvesse seotud valdkondade protsesse; 3) otsingumudel - üldistatud nägemus objektist põhinäitajate, parameetrite süsteemis, mis peegeldavad selle iseloomu ja struktuuri; 4) otsinguprognoos - esialgse mudeli projekteerimine tulevikku vastavalt jälgitavale trendile, võttes arvesse prognoosi tausta tegureid, et tuvastada lahendamist vajavaid probleeme; 5) normatiivne prognoos - esialgse mudeli projekteerimine tulevikku vastavalt kindlaksmääratud eesmärkidele ja standarditele vastavalt teatud kriteeriumidele; 6) usaldusväärsuse astme hindamine ja ennustusmudelite selgitamine ekspertküsitluse süsteemi abil; 7) ennustusmudelite võrdluse põhjal soovituste väljatöötamine optimaalsete lahenduste koostamiseks.

Praegu on rohkem kui 200 prognoosimismeetodit. Nende hulgas on levinumad ekstrapolatsiooni- ja uurimismeetodid, mis põhinevad prognoosiobjekti retrospektiivse arengu aja- ja parameetrilistel jadadel. Teised meetodid põhinevad arvutitehnoloogia kasutamisel, spetsiaalsete algoritmide ja programmide väljatöötamisel, mis nõuavad märkimisväärseid ressursse ja prognooside koostajate kõrgemat kvalifikatsiooni: mitmetasandiline morfoloogia, mitmetasandiline uurimine, maatriksmeetodid.

Assotsiatiivsed meetodid- prognoosimisprotseduurid, mis põhinevad reaalsete objektide ja protsesside spetsiifiliste analoogmudelite koostamisel.

Mängud on meetod, mida kasutatakse otseses planeerimiseelses uurimistöös, aga ka prognooside kontrollimiseks.

Simulatsioon on matemaatilise mudeli konstrueerimine koolituse ja lahenduste kontrollimise eesmärgil ennustava uuringu tulemustena.

Eksperdi individuaalne ennustus on juhtivspetsialist-juhi, teatud analüüsi- või uurimisvaldkonna eksperdi hinnang.

Intuitiivsed meetodid (ennustused) - juhtimissüsteemis, aga ka erinevate sotsiaalsete nähtuste prognoosimisel enim kasutatavad, põhinevad kõige pädevamate ekspertide laialdasel kaasamisel ning nende kvalifikatsiooni ja vastutuse pideval tõstmisel eksami eest.

Ajalooline analoogia on tuvastatud mustrite ja sarnaste sündmuste arengusuundumuste teadmiste ülekandmine ajas või muudest valdkondadest.

Põhjuslik modelleerimine on teadaolevate faktide põhjus-tagajärg seoste loomine.

Prognoosimismeetodite klassifitseerimistunnused on spetsiifilised erinevused vormingu astmes, tööpõhimõttes ja teabe hankimise meetodis.

Meetodite klassifikatsioon – lahendatavatele ülesannetele adekvaatsete meetodite valik.

Delphi meetod hõlmab ekspertide autonoomse küsitlemise mitut etappi, kes on rühmitatud. Ekspertküsitluste tulemuste töötlemiseks ja valimiseks on mitmeid erimeetodeid.

Täiustatud teabemeetodid on meetodite rühm, mis põhineb teadusliku ja tehnilise teabe omadustel, et ennetada teadussaavutuste praktilist rakendamist.

Ajurünnak on kollektiivne hindamine, mida reguleerivad erireeglid, mis põhinevad ekspertide loomingulise tegevuse stimuleerimisel probleemi ühise arutelu kaudu.

Statistiline modelleerimine on mineviku ja oleviku statistilise materjali põhjal loodud mudelite väljatöötamine ja analüüs.

Stsenaarium - uuritavas piirkonnas (keskkonnas, süsteemis) ja selle keskkonnas sündmuste eeldatava käigu väljatöötamine ja kirjeldamine, alustades konkreetsest algfaasist ja lõpetades prognoosi edenemise ajaga.

Heuristilised meetodid põhinevad ajalooliste ja süsteemsete määravate seoste analüüsil. Ennustusmehhanism põhineb ekstrapoleerimisel, stsenaariumil, tõenäolistel prognoosidel ja statistilisel modelleerimisel.

Sotsiaalse prognoosimise liikide ja tehnoloogiate hulgas on: elanikkonna elatustaseme ja tööhõive prognoosimine, pensionid, majanduslik kindlustatus (vaesus, töötus), keskkonnaprotsesside prognoosimine jne.

Prognoosimine kui sotsiaaltöö tehnoloogia on sotsiaalse süsteemi uurimine eesmärgiga ennustada individuaalse kliendiga tehtava sotsiaaltöö vormide, meetodite, lähenemisviiside, disaini ja programmeerimise efektiivsust individuaalse töö, grupi, kogukonna, ühiskonna tasandil. mesotasandil sotsiaalteenuste, organisatsioonide ja asutuste tegevus sotsiaaltöö makrotasandil. Prognoosimismeetodite valik sõltub sotsiaaltöö sisust, selle konkreetsest suunast, klientide kategooriatest jne.

Peamine kirjandus

Gershunsky B.S. Pedagoogiline prognostika: metoodika, teooria, praktika. - M., 1986.

Sotsiaalse prognoosimise alused: Õpik. meetod, manuaal / Ed. G. E. Shepitko. - M., 2001.

Safronova V.M. Prognoosimine ja modelleerimine sotsiaaltöös: Õpik. toetust. - M.: Kirjastus. Keskus "Akadeemia", 2002. -192 lk.

Tyuptya L, T., Ivanova I.B. Sotsiaaltöö (teooria ja praktika): Proc. toetust. - M.: VMUROL "Ukraina", 2004. - Lk 237-242.

Aruteluteemad

1. Sotsiaalse modelleerimise kui mitmetahulise uurimismeetodi, teadmiste tee olemus; sotsiaalse modelleerimise funktsioonid.

2. Mudelite tunnused sotsiaaltöös: kognitiivsed, heuristilised, prognostilised, soovitud või antud seisundi mudelid.

3. Modelleerimise eesmärgid, sotsiaalse modelleerimise kutsenõuded.

5. Sotsiaalse modelleerimise ja prognoosimise etapid.

6. Sotsiaalse prognoosimise tüüpide tunnused.

Erinevate rahvamajanduse sektorite (sealhulgas sotsiaalsfääri) riikliku reguleerimise kogemus näitab, et see peaks põhinema süstemaatilisel teaduslikul planeerimisel ja prognoosimisel, mis võimaldab majanduse mineviku ja praeguse seisu kohta saadud teabe põhjal. , pakkuda välja alternatiivseid võimalusi selle arendamiseks eeloleval perioodil .

Prognoosimismetoodika väljatöötamine toimus tööstuse arengu süstematiseeritud teaduspõhise planeerimise ja prognoosimise protsessis. Modelleerimise ja prognoosimise metoodika võimaldab retrospektiivsete andmete, kire eksogeensete ja endogeensete seoste analüüsi põhjal tuletada hinnanguid teatud usaldusväärsusele selle edasise arengu kohta.

Praegu on olemas eksperthinnangu meetodid, modelleerimise ja prognoosimise loogilised meetodid, sisend-väljund tasakaalu meetodid, matemaatilised, ökonomeetrilised ja simulatsioonimeetodid modelleerimiseks.

Ekspertmeetodid põhinevad teabel, mille on esitanud spetsialistid arvamuste väljaselgitamise ja kokkuvõtete tegemise süstematiseeritud protseduuride käigus. Asjatundlikud prognoosimismeetodid on end hästi tõestanud juhtudel, kui prognoosiobjekti olulise keerukuse tõttu ei ole võimalik arvestada paljude tegurite mõjuga, kui prognooside andmebaasis saadaolevas teabes on suur ebakindlus, või prognoositava objekti kohta üldse info puudumisel.

Ekspertmeetodite hulka kuuluvad ümarlaua- või komisjonimeetodid, ideede kollektiivne genereerimine või ajurünnak, Delphi, ekspertide klassifitseerimise meetod ja mõned teised.

Eksperthinnangu meetoditele omased peamised puudused :

Eksamite korraldamise töömahukus;
- otsuste ebamäärasus, mis tuleneb hirmust nende eest vastutada;
- inimestevaheliste suhete mõju;
- juhtkonna ilmse või varjatud surve järgimine;
- soov lihtsustada keerulisi mitme kriteeriumi ülesandeid;
- ebapiisav orienteerumine seotud valdkondades;
- võimetus ennustada lähenevaid (ristuvaid) arenguteid ja (või) muutusi konkureerivates süsteemides;
- raskused hinnangute esitamisel ülesandele sobival kujul;
- varasema kogemuse ekstrapoleerimine ilma tekkivate ja oodatavate muutuste igakülgse arvessevõtmiseta;
- probleemi tervikliku mudeli ülesehitamise võimatus ei ilmne ka selle lähenemise juures.

Kollektiivsed eksperthinnangud on kaasaegsed teaduslikud meetodid ja neid kasutatakse prognoosimisel laialdaselt. Nende loomulik rakendusala on tööstuse sotsiaal-majandusliku arengu prognoos. Venemaa sotsiaal-majandusliku süsteemi arengu ebakindluse ja ebastabiilsuse tingimustes omandavad eksperthinnangu meetodid suure tähtsuse.

hulgas loogilisi meetodeid Enim kasutatavad meetodid on ajalooliste analoogiate meetod ja stsenaariumide väljatöötamise meetod.

Ajalooliste analoogiate meetod tõhus arenguteede määramisel, mis põhineb analoogia konstrueerimisel ajaloos juba toimunud mustritega. Seda meetodit ebastabiilses majandusolukorras tõenäoliselt ei kasutata.

Arengustsenaariumi väljatöötamise meetod , mis ühendab kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed lähenemisviisid, saab nüüd tõhusalt kasutada.

Stsenaarium on tulevikumudel, mis kirjeldab sündmuste võimalikku kulgu ja näitab nende realiseerumise tõenäosust . Stsenaarium määrab kindlaks peamised tegurid, mida tuleb arvesse võtta, ja näitab, kuidas need tegurid võivad oletatavaid sündmusi mõjutada.

Reeglina koostatakse mitu alternatiivset stsenaariumi. Põhistsenaariumiks peetakse kõige tõenäolisemat stsenaariumi, mille alusel otsuseid tehakse.

Stsenaariumianalüüsi meetodi kasutamisel puhtal kujul, ilma arvutianalüüsita on üks väga suur puudus - teatud väljapakutud arengustsenaariumide tulemusi ennustab ja hindab ekspert, lähtudes tema arusaamisest probleemist ja võimest hinnata stsenaariumi mõju. pakutud sündmuste käik lõpptulemusele, kuid see ei lisa selle meetodi usaldust.

Seetõttu on selle meetodi viimastel aastatel paljutõotav edasiarendus olnud selle kasutamine koos selliste meetoditega nagu matemaatiline ja simulatsiooniline modelleerimine, mis võimaldab sobivate mudelite abil hinnata kavandatud toimingute ja sündmuste jada tulemust.

Lihtsaim tüüp matemaatilised prognoosimudelid on trendimudelid, milles ligikaudne funktsioon valitakse olemasolevate andmetega kõige parema vaste alusel. Trendimudel on matemaatiline mudel, mis kirjeldab prognoositava või analüüsitava näitaja muutust ainult sõltuvalt ajast .

See lähenemisviis ei võta aga arvesse võimalikke muutusi mudeli parameetrite põhjus-tagajärg seostes. Seetõttu saab seda kasutada vaid suhteliselt lühikese perioodi prognoosimiseks, mille jooksul saab eeldada olemasolevate majandusarengu tingimuste püsivust.

Trendimudelite peamised puudused on :

Eeldus, et ajaloolistes andmetes leitud seosed püsivad ka tulevikus, on mõnel juhul ekslik;
- ei paljasta struktuurseid muutusi tööstuse arengus;
- probleemid tekivad tulemuste mõtestatud tõlgendamisega;
- lühike prognoosiperiood;
- ei saa kasutada väikeste proovide ja hõredate andmete korral.

Sotsiaal-majanduslike süsteemide analüüsi ja prognoosimise üks olulisemaid vahendeid on ökonomeetrilise modelleerimise meetod , mis on kõige tõhusam stabiilsete, stabiilsete arengusuundadega süsteemide puhul. Üldiselt on ökonomeetriline mudel regressioonivõrrandite ja identiteetide süsteem.

Kaasaegsed sotsiaal-ökonomeetrilise prognoosimise meetodid võimaldavad koostada üksikasjaliku struktuurivõrrandite süsteemi ja käsitleda neid tervikuna sotsiaal-majandusliku süsteemi mudelina. Kuigi ökonomeetrilised mudelid on mugav prognoosimisvahend, ei paranda nad arengu pöördepunktide prognoosimise täpsust. Need sobivad pigem olemasolevate arengusuundade ekstrapoleerimiseks kui neis toimuvate muutuste äratundmiseks.

Teine ökonomeetrilistel mudelitel põhineva prognoosimise oluline puudus on selliste uuringute kõrge hind, mis eeldab andmepankade, arvutite ja kvalifitseeritud spetsialistide kasutamist nende mudelite väljatöötamisel ja käitamisel. Ökonomeetrilise modelleerimise meetodis kasutatakse lisaks trendi- ja regressioonimudelitele faktor- ja struktuurimudeleid.

Sotsiaalsfääri eelarve modelleerimine sätestab eelarve tulude ja kulude vastavaid tasemeid, dünaamikat, struktuuri ja seoseid omavahel ning üldeelarve näitajatega iseloomustavate mõistlike prognooside saamise.
Eelarve modelleerimise peamisteks probleemideks on sotsiaalsektorite tegelikku seisu iseloomustava tervikliku ja usaldusväärse statistilise teabe puudumine, samuti eraldatud eelarvevahendite mahu ja sotsiaalvaldkondade arengu dünaamika sõltuvuste analüüsi ja prognoosimise madal tase. , puudulikud hinnangud tagajärgede ja saamata jäänud hüvede kohta, mis on tingitud vähenenud lähenemisest sotsiaalsfääri arengule.

Keerulisi süsteeme, mis hõlmavad sotsiaalsfääri süsteeme, iseloomustab tohutu hulga positiivsete ja negatiivsete tagasisideahelate olemasolu süsteemide üksteist mõjutavate elementide vahel. Mis tahes elemendi iga antud oleku määrab peaaegu kogu süsteemi olemasolu ajalugu, teiste elementide vastastikuste seoste kogum, mis mõjutab selle elemendi olekut.

Muutused seisundites ei toimu otseselt ühe või mitme protsessi mõjul, mitte kohe, vaid teatud hilinemisega. Need asjaolud ei võimalda uurimistööks kasutada kaasaegse matemaatika hästiarenenud analüütilist aparaati, mis sobib paremini lihtsatele süsteemidele omaste lineaarsete sõltuvuste uurimiseks.

Sellepärast Esiplaanile tuleb dünaamiline arvutimodelleerimine , mis hõlmab kaasaegsetel infotehnoloogiatel põhinevat protsesside automatiseerimist. Simulatsioonimodelleerimine on üks võimsamaid tööriistu, mida kasutatakse keeruliste süsteemide analüüsiks ja sünteesiks. Viimasel ajal on see laialt levinud piirkondade, linnade ja tervete rahvamajandussektorite jätkusuutliku sotsiaal-majandusliku arengu süsteemide loomisel.

Simulatsioonimudelid oskavad arvestada ennustatava süsteemi mitteametlikke seoseid ja omadusi, nii et nad suudavad selle arengut kõige adekvaatsemalt kajastada. Kuid just selliste vormistamata karakteristikute kirjeldamine tekitab simulatsioonimudelite koostamisel peamise raskuse.

Dünaamilise mudeli eduka konstrueerimise põhiprobleemiks on ülesanne adekvaatselt kindlaks määrata süsteemi põhielementide olemus, nende dünaamika olulisemad omadused ja parameetrid, samuti luua nende vahel seosed, mis mõjutavad süsteemi dünaamikat. protsessi arendamine.

Simulatsioonimodelleerimisel on keerukate süsteemide kirjeldamiseks mitu metodoloogilist lähenemist :

Dünaamiliste süsteemide modelleerimine;
- diskreetsete sündmuste modelleerimine;
- süsteemi dünaamika;
- agendipõhine modelleerimine jne.

Analüüsides traditsioonilisi keerukate sotsiaal-majanduslike süsteemide prognoosimise ja modelleerimise meetodeid, võime öelda, et olemasolev prognoosimis- ja analüütilise tegevuse praktika ei võimalda saada tasakaalustatud prognoosi kogu sotsiaalsete otsuste ja majanduslike näitajate kogumi kohta. Teatud meetodid on teatud tingimustel rakendatavad ja neil on nii eelised kui ka puudused.

Seega prognoosimine ja hilisem planeerimine juhtimise seisukohalt tähendab tööde kogumit, mis valmistab ette tulevaste sündmustega seotud juhtimisotsuste langetamist.

Räägime püstitatud eesmärkide ühildamisest ja nende saavutamiseks vajalike meetmete komplekti väljatöötamisest olemasolevate võimaluste ja olemasolevate piirangute raames. Planeerimine on seega süsteemi tuleviku süstemaatiline kujundamine teatud perioodiks.

Niisiis, Selliste keerukate protsesside modelleerimisel ja prognoosimisel, mida tänapäevastes rahvamajanduse sektorites täheldatakse, on kõige tõhusamad kombineeritud meetodid, mis põhinevad simulatsiooni modelleerimise meetodi integreerimisel. , kui süsteemi kujundav otsustusmeetod sotsiaal-majanduslike süsteemide uurimisel, samuti traditsioonilised prognoosimismeetodid .

võrdlustabel

Tööriista nimi	Kohaldamisala	Rakendatud mudelid		Kasutusvalmis
	Üldine otstarve		algteadmised statistikast
Statistica, SPSS, E-vaated	uurimine			karbis toode
Matlab			matemaatika eriõpetus	vajalik programmeerimine
SAP APO	äriprognoosid	algoritmiline
ForecastPro, ForecastX	äriprognoosid	algoritmiline	pole vaja sügavaid teadmisi	karbis toode
Loogilisus	äriprognoosid		pole vaja sügavaid teadmisi	nõuab olulisi muudatusi (äriprotsesside jaoks)
ForecastPro SDK	äriprognoosid	algoritmiline
		imitatsioon

Edu ennustamine

·

·

·

Prognoosimise peamised suunad ja meetodid

Peamised prognoosimismeetodid hõlmavad järgmist:

Statistilised meetodid

• Statistika on teadmiste haru, mis tegeleb massiliste statistiliste (kvantitatiivsete või kvalitatiivsete) andmete kogumise, mõõtmise ja analüüsimise üldiste küsimustega. Statistika kui teadus sisaldab sektsioone: teoreetiline statistika (statistika üldteooria), rakendusstatistika, matemaatiline statistika, majandusstatistika, ökonomeetria, õigusstatistika, demograafia, meditsiinistatistika, tehnomeetria, kemomeetria, biomeetria
, saientomeetria, muu tööstuse statistika jne.

Ekspertmeetodid

• Kasutusala. Majanduslikud tingimused. Teaduse ja tehnoloogia progressi probleemide lahendamine. Suure keerukusega objektide arendamine.
• Objektile, mille areng ei kõlba sisuliseks kirjeldamiseks ega matemaatiliseks vormistamiseks. Kontrolliobjekti kohta usaldusväärse statistika puudumisel. Suure ebakindluse tingimustes. Arvuti puudumisel. Ekstreemsetes olukordades.
• Rakenduse omadused. Eksperthinnangul 7-9 spetsialisti. Ekspertide rühma kollektiivse arvamuse väljatöötamine. Küsitlusele ja andmete töötlemisele kulub palju aega.

Eksperthinnang- spetsialistide (ekspertide) grupiarvamuse alusel probleemile hinnangu saamise kord. Ühine arvamus on täpsem kui iga spetsialisti individuaalne arvamus. Seda meetodit võib soovitada kvalitatiivsete hinnangute ja pingerea saamiseks – näiteks mitme projekti võrdlemiseks vastavalt nende vastavuse määrale antud kriteeriumile.

Eksperthinnang hõlmab mõistuse loomist, millel on inimesest suuremad võimalused. Multimõistuse superjõudude allikaks on üksiku spetsialisti kogemuse põhjal nõrkade assotsiatsioonide ja oletuste otsimine. Ekspertide lähenemisviisil on suur potentsiaal lahendada probleeme, mida ei saa lahendada tavapärasel analüütilisel viisil:

Olemasolevate lahenduste hulgast parima lahendusvariandi valimine.

Protsessi arengu prognoosimine.

Keerulistele probleemidele võimalike lahenduste otsimine.

Kollektiivne ideede genereerimine

• Kasutusala. Ideeploki hankimine prognoosimiseks ja otsuste tegemiseks.
• Eesmärk, lahendatavad ülesanded. Hallatava objekti kogu võimaliku arendusvõimaluste valiku määramine. Prognoosiobjekti mõjutavate tegurite alternatiivse vahemiku määramine. Juhtobjekti arendusstsenaariumi saamine
• Rakenduse omadused. Prognoosiobjekti süntees, sündmuste mitmefaktoriline analüüs seda sündmust määravatest teguritest.

Morfoloogiline analüüs

• Kasutusala. Kui uuritava probleemi kohta on vähe teavet, saada kõigi võimalike lahenduste süstematiseerimine.
• Eesmärk, lahendatavad ülesanded. Alusuuringute võimaliku tulemuse prognoosimine. Uute turgude avamisel, uute vajaduste loomisel.
• Rakenduse omadused. Struktuursed seosed objektide, nähtuste ja mõistete vahel. Universaalsus eeldab objekti kohta kogu teadmiste kogumi kasutamist. Vajalik nõue on eelotsuse täielik puudumine. Sisaldab järgmisi etappe: probleemi formuleerimine; parameetrite analüüs; kõiki lahendusi sisaldava “morfoloogilise kasti” ehitamine; uurida kõiki lahendusi.

Prognoosimine analoogia põhjal

• Kasutusala. Otsustajatele tuttavate olukordade lahendamine.
• Eesmärk, lahendatavad ülesanded. Olukorra juhtimise probleemide lahendamine.
• Rakenduse omadused. Meetodi kasutamine objektide ja protsesside analoogide juuresolekul. Meetodi rakendamine nõuab erilisi oskusi.

Operatsiooniuuringud

Operations Research (OR) on distsipliin, mis tegeleb matemaatilisel modelleerimisel, statistilisel modelleerimisel ja erinevatel heuristilistel lähenemistel põhinevate optimaalsete lahenduste leidmise meetodite väljatöötamise ja rakendamisega erinevates inimtegevuse valdkondades. Mõnikord kasutatakse tähistust operatsioonide uurimise matemaatilised meetodid. Siin on mõned näited väljakutsetest, millega EO-d peavad silmitsi seisma:

Seljakoti probleem

Reisiva müüja probleem

transpordi ülesanne,

Konteinerite pakkimise probleem

Väljasaatmisülesanded, nagu avatud poe ajastamise probleem, voolupoe ajastamise probleem, tööpoe ajastamise probleem jne.

Operatsiooniuuringute iseloomulik tunnus on süstemaatiline lähenemine probleemile ja analüüsile. Süsteemne lähenemine on operatsioonide uurimise peamine metodoloogiline põhimõte. See on järgmine. Iga lahendatavat probleemi tuleb käsitleda selle mõju seisukohalt süsteemi kui terviku toimimise kriteeriumidele. Operatsiooniuuringutele on omane, et iga probleemi lahendamisel võivad tekkida uued probleemid. Operatsiooniuuringute oluliseks tunnuseks on soov leida antud probleemile optimaalne lahendus (“optimaalsuse” põhimõte). Praktikas ei ole aga sellist lahendust võimalik leida järgmistel põhjustel: 1) meetodite puudumine, mis võimaldaksid leida probleemile globaalselt optimaalse lahenduse; 2) piiratud olemasolevad ressursid (näiteks piiratud arvutiaeg), mis muudab täpsete optimeerimismeetodite rakendamise võimatuks. Sellistel juhtudel piirdutakse mitte optimaalsete, vaid praktilisest seisukohast pigem heade lahenduste otsimisega. Peame otsima kompromissi lahenduste tõhususe ja nende leidmise kulude vahel. Operatsiooniuuringud pakuvad vahendit selliste kompromisside leidmiseks.

AI on tihedalt seotud juhtimisteaduse, süsteemianalüüsi, matemaatilise programmeerimise, mänguteooria, optimaalsete otsuste teooria, heuristiliste lähenemisviiside, metaheuristiliste lähenemisviiside ja tehisintellekti meetoditega, nagu piirangute rahulolu teooria ja närvivõrgud.

Operatsioonid viitavad tavaliselt sihipärastele, kontrollitud protsessidele. Nende olemus võib olla erinev - need võivad olla sõjalised operatsioonid, tootmisprotsessid, kommertsüritused, haldusotsused jne jne jne jne... Huvitav on see, et neid (olemuselt täiesti erinevaid) operatsioone saab kirjeldada samad matemaatilised mudelid (!) pealegi võimaldab nende mudelite analüüs paremini mõista konkreetse nähtuse olemust ja isegi ennustada selle edasist arengut.

Operatsiooniuuringute põhimeetodiks on operatsioonide süstemaatiline analüüs, samuti nende toimingute võimalike tulemuste objektiivne võrdlev hindamine.

Näiteks tehase tootmise suurendamine nõuab paljude üksikute probleemide samaaegset ja omavahel seotud lahendamist:

ettevõtte rekonstrueerimine;

seadmete, tooraine ja tarvikute tellimine;

müügituru ettevalmistamine;

tehnoloogia optimeerimine;

operatiivse tootmise planeerimise ja dispetšersüsteemi muutmine;

organisatsiooniline ümberstruktureerimine jne.

Tehtud otsuste võimalike tulemuste analüüsimisel tuleb arvestada selliste komponentidega nagu määramatus, juhuslikkus ja risk. Selliseid probleeme lahendavad spetsialistid majanduse, matemaatika, statistika, inseneriteaduse, sotsioloogia, psühholoogia jne valdkondades.

Seega võib operatsioonide uurimise eripäradest esile tõsta interdistsiplinaarset olemust.

AI-d kasutavad peamiselt Lääne suurettevõtted tootmise planeerimise (kontrolli) probleemide lahendamisel

Logistika, turundus) ja muud keerukad ülesanded. Tehisintellekti kasutamine majanduses võimaldab vähendada kulusid või teisiti öeldes tõsta ettevõtte tootlikkust (vahel mitu korda!). Paljude arenenud riikide armeed ja valitsused kasutavad IO-d aktiivselt armeede varustamise, armeede edendamise, uut tüüpi relvade väljatöötamise, sõjastrateegiate väljatöötamise, riikidevaheliste kaubandusmehhanismide arendamise, arengute (näiteks kliima) jne keerukate probleemide lahendamiseks. Suurenenud tähtsusega keeruliste probleemide lahendamine toimub tehisintellekti meetodite abil superarvutites, kuid arendus toimub lihtsates arvutites. AI meetodeid saab kasutada ka arvutit kasutavates väikeettevõtetes.

Operatsiooniuuringuid tehakse peamiselt selleks, et anda esialgne kvantitatiivne põhjendus kasutatud lahendustele, kuna need on keerukad ja nõuavad suuri kulutusi. Lahendusi rakendatakse erinevatel viisidel ehk nn strateegiate/alternatiividena. Operatsiooniuuring annab ka võrdluse operatsiooni korraldamise võimalikest valikutest, võimaldab hinnata konkreetsete tegurite võimalikku mõju tulemusele, tuvastada haavatavad piirkonnad ehk süsteemi need komponendid, mille ebaõigel toimimisel võib olla otsene mõju. negatiivne mõju operatsiooni õnnestumisele jne.

Eeltoodust nähtub ilmselge operatsiooniuuringute ülesannete alus, mis väljendub võimaluste otsimises olemasolevate ressursside optimaalseks kasutamiseks teatud eesmärgi saavutamiseks.

Riis. 1. Modelleerimise tüübid või tehnikad.

Materjalimeetodid hõlmavad neid modelleerimismeetodeid, mille puhul uurimine toimub mudeli alusel, mis taastoodab uuritava objekti põhilisi geomeetrilisi, füüsikalisi, dünaamilisi ja funktsionaalseid omadusi.

Ideaalne modelleerimine erineb põhimõtteliselt subjekti modelleerimisest, mis ei põhine mitte objekti ja mudeli materiaalsel analoogial, vaid ideaalsel, mõeldaval analoogial. Ideaalne modelleerimine on oma olemuselt teoreetiline.

Füüsikalist modelleerimist nimetatakse tavaliselt modelleerimiseks, mille käigus reaalne objekt vastandatakse selle suurendatud või vähendatud koopiale, mis võimaldab uurimistööd (tavaliselt laboritingimustes), kasutades järgnevat uuritavate protsesside ja nähtuste omaduste ülekandmist mudelilt objektile. põhineb sarnasuse teoorial.

Füüsikalise mudeli näide: planetaarium astronoomias.

Analoogmodelleerimine põhineb erineva füüsikalise olemusega, kuid formaalselt samamoodi kirjeldatavate protsesside ja nähtuste analoogial (samade matemaatiliste võrrandite, loogiliste ahelate jms abil). elektriahel, mida kirjeldavad samad diferentsiaalvõrrandid. Siin tõi eelmise sajandi 50ndatel leiutatud ostsilloskoop hindamatu teenuse.

Intuitiivse all mõeldakse modelleerimist, mis põhineb uurimisobjekti intuitiivsel ideel, mida ei saa formaliseerida või mis ei vaja seda. Selles mõttes võib näiteks iga inimese elukogemust pidada tema intuitiivseks ümbritseva maailma mudeliks.

Märgi modelleerimine on modelleerimine, mis kasutab mudelitena igasuguseid märgiteisendusi: diagramme, graafikuid, jooniseid, valemeid, sümbolikomplekte jne, aga ka seaduste kogumit, mille järgi saab opereerida valitud märgimoodustiste ja nende elementidega.

Mängu mudelid

Ärimäng on simulatsioonimudel, mis koosneb mitmest omavahel seotud reaalsest olukorrast ja osalejate sümboolsest tegevusest, mis on määratletud eesmärkide ja mängureeglitega. Ärimänge kasutatakse peamiselt töötlemiseks ja otsuste tegemiseks.

Prognoosimise ja modelleerimise peamised suunad ja meetodid juhtimises

Juhtimine (inglise keeles management, peamisest inglise keelest manager, itaalia keelest maneggiare - käsitsege tööriista, ladina keelest manus - käsi) on organisatsiooni funktsioon, mis seisneb inimrühma jõupingutuste koordineerimises seatud eesmärkide saavutamiseks tõhusalt. ja olemasolevaid ressursse tõhusalt kasutada.

Juhtimine (filosoofia) on subjekti tegevus objekti muutmiseks teatud eesmärgi saavutamiseks. Juhtimine (organisatsioonis) on juhtimise mõiste sünonüüm. Nimelt protsesside planeerimine, teostamise kontroll, optimeerimine, protsesside organiseerimine, sh võimalikud muudatused struktuuris, teostajate motiveerimine. Sageli öeldakse, et juhtimine on organisatsiooni (asutuse) funktsioon.

Prognoos (kreeka keelest πρόγνωσις - ettenägemine, ennustus) - tuleviku ennustamine teaduslike meetodite või ennustuse enda tulemuse abil.

Prognoos on tulevase sündmuse, nähtuste vms teaduslik mudel).

Prognoosimine, prognooside koostamine; kitsas tähenduses - spetsiaalne teaduslik uurimus konkreetse protsessi arendamise väljavaadetest.

Prognoosimist ühendab üks eesmärk: protsessi olemuse kindlaksmääramine tulevikus. Paljudel prognoosimisprobleemi lahendamise meetoditel on üks ühine idee: seoste avastamine mineviku ja tuleviku, kontrollitud ajaperioodi protsessi kohta käiva teabe ja protsessi olemuse vahel tulevikus. Ennustuse täpsus sõltub sellest, kui täpselt uuritavaid seoseid kirjeldatakse.

Prognoosimine on tänapäeval üks olulisemaid inimtegevusi. Isegi iidsetel aegadel võimaldasid prognoosid inimestel arvutada põuaperioode, päikese- ja kuuvarjutuste kuupäevi ning paljusid muid nähtusi.
Arvutitehnoloogia tulekuga sai prognoosimine võimsa arengutõuke. Arvutite üks esimesi kasutusviise oli mürskude ballistilise trajektoori arvutamine, see tähendab tegelikult punkti ennustamine, kus mürsk maapinda tabab. Seda tüüpi prognoosi nimetatakse staatiliseks prognoosiks.

Prognoose on kaks peamist kategooriat: staatilised ja dünaamilised. Peamine erinevus seisneb selles, et dünaamilised prognoosid annavad teavet uuritava objekti käitumise kohta mis tahes olulise aja jooksul. Staatilised prognoosid omakorda kajastavad uuritava objekti seisukorda ainult ühel ajahetkel ja reeglina on sellistes prognoosides vähetähtis ajafaktor, mille jooksul objekt muutub.
Tänapäeval on olemas suur hulk tööriistu, mis võimaldavad teha prognoose. Neid kõiki saab liigitada mitme kriteeriumi järgi:

võrdlustabel

Tööriista nimi	Kohaldamisala	Rakendatud mudelid	Nõutav kasutajakoolitus	Kasutusvalmis
Microsoft Excel, OpenOffice.org	Üldine otstarve	algoritmiline, regressioon	algteadmised statistikast	nõuab olulist täiustamist (mudelite rakendamine)
Statistica, SPSS, E-vaated	uurimine	lai valik regressiooni, närvivõrk	matemaatika eriõpetus	karbis toode
Matlab	teadusuuringud, rakenduste arendus	algoritmiline, regressioon, närvivõrk	matemaatika eriõpetus	vajalik programmeerimine
SAP APO	äriprognoosid	algoritmiline	pole vaja sügavaid teadmisi	nõuab olulisi muudatusi (äriprotsesside jaoks)
ForecastPro, ForecastX	äriprognoosid	algoritmiline	pole vaja sügavaid teadmisi	karbis toode
Loogilisus	äriprognoosid	algoritmiline, närvivõrk	pole vaja sügavaid teadmisi	nõuab olulisi muudatusi (äriprotsesside jaoks)
ForecastPro SDK	äriprognoosid	algoritmiline	nõutavad algteadmised statistikast	vajalik programmeerimine (integratsioon tarkvaraga)
iLog, AnyLogic, iThink, Matlab Simulink, GPSS	rakenduste arendus, modelleerimine	imitatsioon	vajalik matemaatika eriharidus	vajalik programmeerimine (teatud valdkondade jaoks)

Edu ennustamine sõltub järgmistest tingimustest: prognoositava protsessi, juhtimisobjekti kohta teabe maht ja kvaliteet; prognoosimisülesande sõnastuse õigsust ja selle lahendamise meetodi valiku paikapidavust; vajalike arvutusvahendite ja arvutusseadmete olemasolu vastavalt valitud meetodile. Ilma nende tingimusteta võib prognoosimine muutuda võimatuks. Olulisim neist on ülesande sõnastamine, kuna see määrab nõuded teabe mahule ja kvaliteedile, matemaatilisele aparaadile ja prognoosi täpsusele. Info prognoositava objekti (protsessi) kohta ammutatakse tegevusseire ja statistika tulemustest.

Kaasaegsed prognoosimistehnoloogiad põhinevad erinevate matemaatiliste teooriate kasutamisel: funktsionaalanalüüs, jadateooria, ekstrapolatsiooni ja interpolatsiooni teooria, tõenäosusteooria, matemaatiline statistika, juhuslike funktsioonide ja juhuslike protsesside teooria, korrelatsioonianalüüs, mustrituvastuse teooria. Konkreetse prognoosimisvahendi valiku põhjendamiseks on vaja osata selle kvaliteeti kvantifitseerida.

Prognooside teabeallikad on inimestevahelise suhtluse käigus või avatud ajakirjanduses saadud suulised ja kirjalikud tekstid. Vajaliku teabe saamiseks korraldavad üksikud eraettevõtlusstruktuurid tööstusspionaaži. Teave avalikust ajakirjandusest saadakse järgmiste tehnikate abil: struktuurne ja morfoloogiline; avaliku tegevuse määratlused; patendidokumentide rühmade tuvastamine; näitajate analüüs; terminoloogiline ja leksikaalne analüüs.

Praktikas prognoosimiseks kasutatakse erinevaid kvantitatiivseid ja kvalitatiivseid meetodeid.

· (struktureeritud) Kvantitatiivsed meetodid (tehnikad) põhinevad informatsioonil, mida on võimalik saada teades parameetrite muutuste trende või omades statistiliselt usaldusväärseid kontrollobjekti tootmistegevusi iseloomustavaid sõltuvusi. Nende meetodite näideteks on aegridade analüüs, põhjuslik (põhjus-tagajärg) modelleerimine.

· (struktureerimata) Kvalitatiivsed meetodid põhinevad otsustusvaldkonna spetsialistide eksperthinnangutel, näiteks eksperthinnangute meetodid, žürii arvamused (asjakohaste valdkondade ekspertide arvamuste keskmistamine), tarbijate ootuste mudelid (kliendiuuringud).

· (lõdvalt struktureeritud) Segameetodid sisaldavad kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid elemente, kus domineerivad reeglina kvalitatiivsed ja ebakindlad komponendid.

(Kuritegevuse ennustamiseks kasutatakse olenevalt konkreetsetest tingimustest väga erinevaid meetodeid, nii üldteaduslikke kui ka spetsiifilisi teaduslikke. Enim kasutatavad meetodid on ekstrapoleerimise meetod, modelleerimine, eksperthinnangud; võrdlevad meetodid ja sotsiaalse eksperimenteerimise meetodid. )

MOSKVA RIIKLIK SOTSIAALÜLIKOOL

KÕRGHARIDUS

V.M. SAFRONOVA

ENNUSTAMINE JA MODELLEERIMINE

SOTSIAALSEES

Venemaa ülikoolide haridus- ja metoodiline ühendus

sotsiaaltööhariduses

õppevahendina õpilastele

kõrgkoolid

UDK 303.733.4

Väljaanne ilmus eriala „Sotsiaaltöö“ teadusliku ja metoodilise toe riikliku programmi raames.

Teaduslik nõunik - V.I.Žukov

Arvustajad:

Ajalooteaduste doktor, professor L.G. Zahharov;

Ajalooteaduste doktor, professor A. N. Horošilov

Safronova V.M.

C 21 Prognoosimine ja modelleerimine sotsiaaltöös: Õpik. Kasu

õpilastele kõrgemale koolid, asutused - M.: Kirjastuskeskus "Akadeemia",

ISBN 5-7695-0834-5

Käsiraamatus käsitletakse sotsiaalsete protsesside teadusliku prognoosimise ja modelleerimise metoodika, teooria ja korralduse põhiküsimusi, erinevaid prognooside ja mudelite liike ja liike. Erilist tähelepanu pööratakse oskuste arendamisele prognoosimise ja modelleerimise teoreetiliste ja metoodiliste põhimõtete rakendamiseks sotsiaalses praktikas. Teoreetiliste põhimõtete illustreerimiseks on esitatud ulatuslik eksperimentaalne materjal.

Raamat võib olla kasulik teadlastele ja praktikutele, aga ka kõigile, kes on huvitatud sotsiaalsete protsesside prognoosimise probleemidest.

UDK 303.733.4

ISBN 5-7695-0834-5© Safronova V.M., 2002

© Kirjastuskeskus "Akadeemia", 2002

Hiljutised sotsiaalsed muutused meie riigis on aktualiseerinud ennustavate uuringute ja modelleerimise probleemi sotsiaalsfääris.

Venemaa kriisist toibumine, sotsiaalse arengu strateegia põhjendamine, vahetute ja pikaajaliste programmide määratlemine nõuavad uuenduslikke tegevusi ja laiapõhjalist kaasaegset, teaduste lõimimisel põhinevat mõtlemist. Prognoosimine ja modelleerimine on siin eriti olulisel kohal teadusliku analüüsi ja prognoosimise kõrgtehnoloogiliste meetoditena.

Selle teadusliku ja haridusliku suuna põhiolemus on sotsiaalsete protsesside süstemaatiline analüüs läbi teoreetiliste ja metodoloogiliste põhimõtete prisma, et tuvastada sotsiaalse arengu probleemid ja suundumused ning määrata kindlaks sotsiaalsete probleemide lahendamise viisid.

Kaasaegsetes tingimustes on noore spetsialisti üheks väärtuslikumaks omaduseks saamas oskus tulevikku ette näha ja ennustada ning seeläbi sotsiaalseid protsesse mõjutada.

Vene Föderatsiooni ülikoolisüsteem omandab nüüd nii õiguse kui ka võimaluse õpetada sotsiaalset prognoosimist ja modelleerimist kui üldist erialast distsipliini mis tahes profiiliga spetsialistidele. Moskva Riiklikus Sotsiaalülikoolis loodi 10 aastat tagasi selle õpiku autori eestvedamisel esmakordselt osakond “Sotsiaalne prognoosimine ja modelleerimine”, mis toimib Vene Föderatsiooni ülikoolides loodavate osakondade teadusliku ja metoodilise keskusena, õpetamiskursused, loengutsüklid valikainete süsteemi kaudu, kursused personali koolituseks, ümberõppeks ja täiendõppeks.

Õppeprotsess on üles ehitatud järgmise skeemi järgi: teooria õpe - praktika analüüs -> eksperimentaalne testimine -> rakendamine. Tihedas koostöös töö- ja sotsiaalarengu ministeeriumiga (Vene Föderatsiooni sotsiaalse ja majandusarengu analüüsi ja prognoosimise osakond) teiste föderaalstruktuuridega osalevad osakonna töötajad föderaalsetes uurimisprogrammides, mis aitab kaasa tööturu rikastamisele. haridusprotsess ja ühiskonna sotsiaalsete muutuste käigus tekkivate probleemide sügavam uurimine. Sageli muutuvad üliõpilaste ja magistrantide väljatöötatud prognoosid ja mudelid kommertstoodeteks ja aitavad lõpetajatel turutingimustega aktiivsemalt kohaneda, suurendades nende konkurentsivõimet ja asjakohasust.

Uue teadussuuna teoreetilise arendamise eest on osakond omanud rahvusvahelist tunnistust ja pälvis ülikooli teaduskonkursil sotsiaalse praktika uurijate seas esikoha.

Selle käsiraamatu põhieesmärk ei ole mitte ainult tutvustada õpilastele sotsiaalsete protsesside teadusliku prognoosimise ja modelleerimise põhitõdesid, erinevat tüüpi ja tüüpi prognoose ja mudeleid, vaid käsitleda ka mitmeid aktuaalseid teoreetilisi ja praktilisi probleeme. Mõned neist hõlmavad prognoosimise ja modelleerimise rolli kindlakstegemist sotsiaalse arengu väljavaadete kontseptuaalsete lähenemisviiside põhjendamisel ja kõigi prognoosimisuuringute metoodikast huvitatud inimeste varustamist, et teha kindlaks suundumused, sotsiaalsete muutuste "võimaluste väljad" ja optimaalsed viisid sotsiaalsete eesmärkide saavutamiseks. seatud eesmärkidele vastavad tulemused.

Ülesannete teine ​​osa annab teadmisi prognooside ja mudelite väljatöötamise valdkonnast, arendab oskust rakendada prognoosimise ja modelleerimise teoreetilisi ja metoodilisi põhimõtteid sotsiaalses praktikas ning aitab omandada arendus-, eksperimentaalse testimise ja rakendamise oskusi. kõige kaasaegsemad modelleerimis- ja prognoositehnoloogiad.

Nende probleemide lahendamise eesmärk on luua personali prognostiline kultuur, mis on hädavajalik ja oluline tingimus nende tegevuse efektiivsuse suurendamiseks, mis tahes profiiliga spetsialistide konkurentsivõime tagamiseks igal tasemel.

Materjali esitamise metoodika lähtub põhimõttest “omandamine lihtsustamise teel”. Raamatu osad näitavad kontseptuaalseid piire: metoodikad, tehnoloogiad, tehnikad, stsenaariumi-mängu modelleerimine. Samas sisaldab iga peatükk, alapeatükk ja lõigud spetsiifilist ja visuaalset materjali, mis on praktilise tähtsusega laiale lugejaskonnale, sealhulgas praktilistele sotsiaaltöötajatele.

Väljaande praktilist tähendust suurendavad süvaõppeks mõeldud viidete loetelu ja põhimõistete sõnastik. Illustratsioonidena on toodud suur hulk katsematerjali.

Lisad sisaldavad abi- ja õppematerjale.

Venemaa Föderatsiooni sotsiaal-majandusliku arengu probleemide analüüsimisel kasutati töö- ja sotsiaalarengu ministeeriumi (Vene Föderatsiooni sotsiaalmajandusliku arengu analüüsi ja prognoosimise osakond) materjale, et koostada prognoos perioodiks kuni aastani. 2004.

Mõned sotsiaal-ökoloogiliste probleemide modelleerimise ja prognoosimise tehnoloogiad on A. S. Gosporyani uurimistöö tulemus, kes on seda teemat juba mitu aastat arendanud.

A. V. Markova teadusliku uurimistöö teatud sätete kasutamine õpikus rikastas õpiku sisu asjakohase teabe ja analüütilise materjaliga föderaalsel tasandil.

Käsiraamatu kolmandas osas on süsteemse funktsionaalse lähenemise põhisätete väljatöötamisel kasutatud autori juhitud teadusliku koolkonna uurimuste fragmente “XXI sajand: prognoosid ja mudelid”.

Demograafiliste protsesside analüüsimisel kasutati erinevaid teiste teadlaste (T.V. Kuzminova, A.I. Pantelejev, E.A. Nazarova) kasutatud tehnoloogilisi modelleerimis- ja prognoosikäsitlusi, mis võimaldavad lugejatel võrrelda olemasolevaid meetodeid ja määrata oma suhtumist neisse.

Kõik saadetud kommentaarid ja ettepanekud võetakse autori poolt tänulikult vastu ja võetakse arvesse.

I jaotis

ENNUSTAMISE ALUSED JA

SIMULATSIOON

Prognoosimise metoodilised aspektid

ja sotsiaalsete protsesside modelleerimine

Kaasaegse maailma eripäraks on hoolimata võetud meetmetest ja jõupingutustest selle tasakaalustamatus, majanduslike, poliitiliste, usuliste ja sotsiaalsete kataklüsmide sagenemine. Rahvusvaheline üldsus ja maailma riigid on jõudnud järeldusele, et olemasolev tsivilisatsiooni arengu paradigma on vigane ja tuleviku jaoks hukatuslik inimkond vajab kontseptuaalset lähenemist. Kuid selleks, et otsustada, milline, kõige humaansem, arengumudel valida, on vaja näha üldist pilti tehnoloogilistest muutustest, edasiviivatest jõududest ja kultuurilistest tagajärgedest. Küsimusi on endiselt rohkem kui vastuseid kõige pakilisemale probleemile: mis on infoühiskond, millele väidetavalt pole alternatiive? Ja mis näis mõeldud kõige pakilisemate sotsiaalsete probleemide lahendamiseks.

Jah, need on globaalsed probleemid (sealhulgas rahvusvaheline terrorism), mille uurimine on interdistsiplinaarsete ja rahvusvaheliste teaduslike uuringute objektiks, kuid ilma nende tulevikku vaatava nägemuse ja mõistmiseta on kõige energilisemad praktilised tegevused mis tahes riigis, erinevatel aspektidel. sotsiaalsfääri, kõigil tasanditel on mõttetu juhtimine.

Ägedas sotsiaal-majanduslikus ja vaimses-moraalses kriisis oleva Venemaa ühiskonna jaoks, mis tagab sotsiaalsete protsesside juhtimise tõhususe, on vajadus kujundada prognoositav nägemus arengust ja väljavaadetest muutunud üheks pakilisemaks ülesandeks nii teoreetilises kui ka ühiskonnas. sotsiaalse praktika uurimine ja teaduslik põhjendamine ning ellujäämise, taastumise ja arengu üks olulisemaid tingimusi.

Tänapäeval seisavad teadlased ja praktikud silmitsi vajadusega realiseerida inimmõju võimalusi ühiskonna ja maailma kui terviku arengule; selgitada ühelt poolt objektiivsete protsesside ja teiselt poolt neile avalduva inimmõju vahelist seost. Sellest sõltub kontseptuaalne tulevikunägemus ja selle prognoosimine: kas see on lihtsalt kujunevate trendide tähistus ja nendel põhinev prognoos või on see prognoos, mis arvestab inimese mõju võimalusi ja vajalikkust kujunevatele arengusuundadele. kooskõlas tänapäevaste ideede ja uskumustega.

Aeg võimaldab meil vastata paljudele küsimustele, tuginedes teaduse saavutustele, ja sisendab mõningast optimismi meie tulevikuvaadetesse. Üha enam hakkab aga ilmnema teadlikkus üha uutest piirangutest, mis omakorda on ka teaduse saavutus ja viitab keerulistele vastuoludele.

Sellega seoses käsitleme täiendavalt järgmisi küsimusi: Kas kõike on võimalik ennustada? Millise usaldusväärsusega? Kas globaalsete ja kohalike süsteemide ja olukordade prognoosimise lähenemisviisid on samad? Milliseid protsesse ja nähtusi saame seostada lineaarse dünaamikaga ja seetõttu teha suurema usaldusväärsusega prognoose, tuvastada trende ja pakkuda välja lahendusi? Ja millised neist on seotud mittelineaarse dünaamikaga, mille tõttu juhuslike tegurite roll suureneb? Ja kuidas, mil moel see sotsiaalses praktikas kajastub?

See on lai valik teooria ja metodoloogia küsimusi.

Metoodikaõigusega pidada inimtegevuse üldpõhimõtete ja reeglite süsteem- tunnetusprotsessid ja meetodite ja tehnikate filosoofiline põhjendus inimtegevuse erinevate liikide organiseerimiseks - ja kuidas õpetada selle süsteemi kohta. Selle aluseks on dialektika, mis täidab heuristlikke, aksioloogilisi, ideoloogilisi ja orienteerivaid funktsioone. Metoodiline aspekt on objektiivselt omane põhimõtteliselt igale tegevusele, juhtimisele, juhtimisele, sotsiaaltööle avaliku elu erinevate valdkondade orgaanilise ja mitmetahulise vastastikuse seotuse, aga ka nendevahelise vastastikuse mõju pideva tugevdamise tõttu.

Meie pakutud prognoosimise ja modelleerimise (sotsiaalsete protsesside) kontseptsioon põhineb kahel peamisel metodoloogilisel põhimõttel. Esimene neist on sotsiaalsete protsesside objektiivsuse tunnustamine subjektiivne tegur, st inimeste mõistlik sihipärane tegevus, mis põhineb akumuleeritud teaduslikul potentsiaalil ning teatud eetilistel ja moraalsetel väärtustel, ning sellega seoses - nende võime valida, määrata sotsiaalse arengu suuniseid ja viise seatud eesmärkide saavutamiseks.

Tänapäeval on rohkem kui kunagi varem vaja sotsiaalse arengu integreeritud süsteemset analüüsi, mis võimaldab näha ja jälgida suundumusi, sotsiaalsete protsesside kulgu ja dünaamikat, püüdes samal ajal eraldada tegelikud sündmused subjektiivsetest reaktsioonidest, emotsioonidest, kavatsustest ja oletustest. Selle probleemi kõige olulisem aspekt on juhtide rolli ja tähtsuse väljaselgitamine poliitikas ja ühiskonnaelus, nende arusaamine ühiskondlike protsesside sügavusest ja võime mõjutada sündmuste käiku; uurida ideaale, vahendeid, mille abil need hõlmavad sotsiaalsete tulemuste saavutamist.

Kõik katsed realiseerida ja mõista maailma ainult läbi oma kogemuse, igapäevase praktika tasandil on asjatud ja kui me räägime avalikust haldusest, siis need on riigile kahjulikud, kuna välismaailm (“nähtav”) on teine, meie eest varjatud pool, mis nõuab sügavat teaduslikku analüüsi, sotsiaalsete protsesside prognoosimist, mis põhineb paljude tegurite arvestamisel ja eeldab teatud filosoofilise, intellektuaalse, metodoloogilise kultuuri taset.

Arvestada tuleb tehtud otsuste vahetute ja pikaajaliste tagajärgedega mitte ainult selles uurimisvaldkonnas, vaid ka sellega seotud valdkondades; vastasel juhul, kui me räägime sotsiaalsetest protsessidest, võivad neisse sekkumise tagajärjel tekkida sellised negatiivsed nähtused, omamoodi ahelreaktsioon, mis mõjutab negatiivselt asjade seisu nii teistes ühiskonnaelu valdkondades kui ka ühiskonnas. terve.

Selleks, et tulevikku vaadata, on vaja teada ka minevikku. Mineviku objektiivse analüüsi puudumine toob kaasa nii oleviku ebaõige tõlgendamise kui ka suutmatuse tulevikku “vaadata”, veel vähem ennustada. Minevik, olevik ja tulevik on omavahel orgaaniliselt seotud: tuleviku nimel ei saa tagasi lükata kõike, mis mitte ainult ei määra seda ette, vaid tagab ka selle stabiilsuse ja usaldusväärsuse.

Eelkõige ei saa paljusid Venemaa ühiskonna praeguse reformi käigus tekkinud probleeme käsitleda "vanade vormide" paratamatu asendamise mõttes arenenumate, "uute" - edasiliikumisena. Ühiskond on ju pool sajandit tagasi paisatud, suurem osa elanikkonnast on allpool vaesuspiiri. Samuti on ilmnenud tendents ühiskonna vaimsele degradeerumisele. Need probleemid peaksid olema peamised, mis tuleks suunata nende teaduslikule ja praktilisele konstruktiivsele lahendamisele.

Prognoosid Kuidas teaduslike teadmiste süsteem tuleviku sulgemise kohta on seotud ja suhtleb ajaloo ja matemaatika, filosoofia ja sotsioloogia, psühholoogia ja õigusteadusega.

Prognoosimine- See sotsiaalne teadmiste teooria. See on spetsiifilises koostoimes mitmete teoreetiliste doktriinide, kontseptsioonide, süsteemidega, mis ühel või teisel määral peavad tulevikku peamiseks objektiks, viivad läbi lähi- ja kaugema tuleviku probleemide uurimist erinevatel tasanditel - teoreetilisel, psühholoogilisel. intuitiivne, praktiline – ja proovige tungida tundmatusse.

Prognoosimine on viljakas ainult siis ja ainult siis, kui see põhineb teaduslikel teadmissüsteemidel, mis võimaldavad ette näha protsesside kulgu, sotsiaalseid nähtusi, arengusuundi ja praktiliste meetmete sotsiaalseid tagajärgi.

Poliitilistel eesmärkidel laialdaselt kasutatav prognoosimine on sageli kallutatud; tõde on siin ohverdatud väljakuulutatud poliitilistele vaadetele ja kontseptsioonidele. Seega on eduka teadusliku prognoosi võimalus suures osas diskrediteeritud.

Arvestada tuleb ka sellega, et sotsiaalsete protsesside edukaks prognoosimiseks ja modelleerimiseks on vaja teatud teoreetilise mõtlemise taset ja mõtlemiskultuuri. Vastasel juhul on võimatu õigesti üles ehitada praktiliste toimingute loogikat, modelleerida sotsiaalsete olukordade arendamise võimalusi, ennustada nende arengu suundumusi ja võtta arvesse sotsiaalse sfääri teatud alamsüsteemi jaoks tehtavate toimingute kõiki võimalikke tagajärgi. kogu ühiskonna jaoks.

Hakkame probleemi käsitlema kursuse põhimõistetega: “prognoosid”, “prognoosid”, “prognoosid”, “sotsiaalse prognoosimise” põhimõtted, “prognoosimine sotsiaalses praktikas” jne.

Prognoosid- teadus meie tulevikumõtlemise süsteemist, tuleviku uurimise viisidest ja meetoditest. Prognostilise uurimistöö metoodika põhineb paljude teaduste kõige väärtuslikumatel teoreetilistel saavutustel: ajaloo, matemaatika, filosoofia, sotsioloogia. Prognoosimine - See teaduslik uurimismeetod, mille eesmärk on pakkuda võimalikke valikuid nende protsesside ja nähtuste jaoks, mis on valitud analüüsiobjektiks.

Prognoosiuuringu metoodika põhineb objekti tervikliku, süstemaatilise ja igakülgse käsitlemise põhimõte, võttes arvesse selle hierarhilist alluvust, selle omavahelisi seoseid nii vertikaalselt (tasanditi) kui ka horisontaalselt (külgnevate aladega), sõltuvust välistest teguritest ja sisemisi muutusi.

Mitte vähem oluline põhimõte on objekti staatuse ja tunnuste selge määratlemine prognoosiv uurimus, selle olemuse esialgne teoreetiline analüüs, mis põhineb olemasoleval teaduslike teadmiste tasemel, mis võimaldab kõikidel uuringu etappidel järgida ühtsust kategoorilises kontseptuaalses aparaadis ja terminoloogias ning tulemuste üldistamise protsessis. suurim võimalik objektiivsus, usaldusväärsus ja täpsus.

Prognoosimise praktiline eesmärk on põhjendatud ettepanekute, projektide, programmide, soovituste ja hinnangute koostamine:

Millises suunas on soovitav arendada uuritavas piirkonnas objekte (sotsiaalkaitse, kultuur, tervishoid, haridus, noorteprobleemid, vaimsed ja moraalsed protsessid jne);

Kuidas areng tegelikult kulgeda saab;

Mis on negatiivsetest trendidest ülesaamise mehhanism.

Üldjoontes saame rääkida kahte tüüpi ülesannetest: arengueesmärkide määratlemine ja motiveerimine; vahendite, meetodite, eesmärkide saavutamise viiside määramine.

Täielik ennustavate uuringute tsükkel hõlmab: probleemolukorra uurimist teoorias ja praktikas; eelennustuse ja prognoosi tausta analüüs; eesmärkide ja eesmärkide määratlemine; hüpoteeside püstitamine; uurimismeetodite ja -tehnikate valik, millel on vajalik ennustamispotentsiaal; hüpoteeside eksperimentaalse testimise ja uurimistulemuste kontrollimise läbiviimine; järelduste ja ettepanekute sõnastamine.

Prognoos Seal on mitme muutujaga hüpotees uuritava objekti võimalike tulemuste ja arenguteede kohta (sfäär, tegevusala, tegevusliik jne).

Näiteks kohaliku omavalitsuse tasandi sotsiaalteenuste tegevuse prognoosi koostamisel elanikkonna sihipärase sotsiaalse kaitse tagamiseks võib peamisteks hüpoteesideks olla:

a) sotsiaalse infrastruktuuri ulatuslik arendamine ja selle erialase koolitusega täistööajaga sotsiaaltöötajate arvu suurendamine. See on kõige tõenäolisem viis elanikkonna sihipärase sotsiaalse kaitse tagamiseks;

b) vajalike tingimuste loomine sotsiaalset kaitset vajavatele inimestele, kellel on vajalik loominguline ja füüsiline potentsiaal, ise toimetulekuks. See võib aidata muuta selle kodanike kategooria ülemineku dünaamikat abivajajatelt sotsiaalse piisavuse tasemele.

Prognoosi eesmärk on püüda anda vastuseid paljudele küsimustele, mis moodustavad probleemi olemuse.

Sotsiaalne prognoosimine("sotsiaalne" ladina keelest "avalik, seotud ühiskonnaga, sotsiaalsete suhetega") - ennustades kõike sotsiaalset, kõike, mis on seotud ühiskonnaga, sotsiaalsete suhetega, mille keskmes on inimene.

Välismaised kogemused (eelkõige USA-s) näitavad, et sotsiaalsüsteemide prognoosimine on teiste uurimisvaldkondade seas juhtival kohal (53%).

Ajaparameetrite osas on uuringute protsent järgmine: 5-10 aastaks - 52%; 5-25 aastat - 64%; 10-25 või enama aasta jooksul - 26%.

Olenevalt ajaperioodist, mille kohta prognoos tehakse, on prognoosid järgmised:

lühiajaline (teostusajaga 1 kuu kuni 1 aasta);

keskmise tähtajaga (1 aasta kuni 5 aastat);

pikaajaline (5 aastat kuni 15 aastat);

pikaajaline (üle 15 aasta).

Prognoosiprotsess ise hõlmab järgmist:

Prognoositud objekti retrospektiivse lühianalüüsi läbiviimine;

Objekti hetkeseisu kirjeldus (sise- ja välismaiste kogemuste vaadeldud suundumuste võrdlev analüüs);

Veaotsing:

juba lahendatud, kuid nende rakendamine ja rakendamine alles algab;

need probleemid, mis on lahendatud, kuid ei leidnud praktilist kasutust;

selle valdkonna juhtivate teadusuuringute eksperthinnangud.

Ennustavad uuringud võivad tugineda mitmesugustele meetoditele. Näiteks haridusprobleemide ennustavas uuringus kasutatakse trendide tuvastamiseks erinevaid meetodeid: matemaatilist modelleerimist, Delphi meetodit, “naiivse ekstrapolatsiooni” meetodit jne.

Tulenevalt uurimisobjekti multifaktoriaalsusest ja erakordsest keerukusest on prognostilised soovitused variantse iseloomuga. Haridusstrateegias on arvesse võetud erinevaid arengustsenaariume ühiskonna kui terviku jaoks.

Seetõttu võetakse hariduse prognoosimisel aluseks strateegiliste otsuste varieeruvuse ja mitmekriteeriumilise hindamise põhimõte konkurentsipõhiselt, võimaldades alternatiivset nägemust esilekerkivatest probleemidest ja nende ületamise viisidest. Sel juhul on avalik ekspertiis eriti oluline.

Nende uuringute põhiolemus on kõige üldisemas vormis ette näha:

„sotsiaal-majanduslikud, teaduslikud ja tehnilised tingimused, milles haridussüsteem tulevikus areneb;

Inimisiksuse muutuv roll ja koht sotsiaalses progressis;

Elanikkonna haridusvajaduste kujunemise dünaamika, vastavate elukutsete ja erialade prestiiž;

Rahvusvaheliste konfliktide uurimisel saab kasutada ka mitmeid prognoosimismeetodeid: analüütiliste meetodite ja arvutite laialdane kasutamine, simulatsioonimudelite kasutamine, sügav retrospektiiv ja prognooside taust, prognooside tõenäolise esitamise stsenaariumide kasutamine. teavet.

Mis tahes prognostilise uuringu läbiviimisel võetakse arvesse ja hoolikalt välja töötatud järgmisi tegureid: metoodiline Ja organisatsioonilised omadused, ja prognoosi spetsiifilised tunnused ja soovitused selle positiivsete omaduste laenamiseks.

Iga sätet saab täpsustada. Metodoloogilised aspektid hõlmavad näiteks süstemaatilise lähenemise kasutamist, probleemi analüüsi, mis põhineb ajalooliste analoogiate retrospektiivsel uurimisel.

MGSU teadlastest ja sotsiaaltöö praktikutest koosneva meeskonna poolt loodud elanikkonna sotsiaalse kaitse eksperimentaalsed põhimudelid ühiskonna ülemineku kontekstis turusuhetele on üks kohalik lähenemine selle valdkonna uurimisele ja praktilistele rakendustegevustele modelleerimisel ja prognoosimisel. Näide võiks olla: elanikkonna sotsiaalse kaitse süsteemne modelleerimine üksikutes piirkondades, eriti Moskva edelarajoonis - 54 tuhande elanikuga Ramenki mikrorajoonis, rahvaarvuga Hantõ-Mansiiski autonoomses ringkonnas 1,5 miljonit inimest Astrahanis ja teistes piirkondades. Põhimudelite loomisele ja prognooside väljatöötamisele eelneb hüpotees katseliselt kontrollitud mudelite kasutamise võimalikkusest, nende laiaulatuslikust eksperthinnangust ja testimisest.

Põhiülesanded, loogika piirkondade sotsiaalsete protsesside olukorra analüüs ja prognooside areng on järgmised:

Aidata kaasa valitsusstruktuuride optimaalsele toimimisele;

Töötada välja elanike sotsiaalse kaitse valdkonna juhtimisotsuste ennustav tugi;

Vältida ebasoodsate sündmuste ja protsesside esinemist;

Uurida turule ülemineku sotsiaalsete tagajärgede arengut erinevat tüüpi peredele (noored, suurpered, täispered, üksikvanemaga pered, pagulased, sõjaväelased, eakad), aidata kaasa positiivsete muutuste arengule;

Töötada välja stsenaariumid ja mudelid selliste perekondade arendamiseks ning soovitused Venemaa valitsusele ja Föderatsiooni moodustavate üksuste administratsioonidele nende sotsiaalse kaitse ja toetuse kohta;

Viia läbi prognoosiuuringuid noorte sotsiaal-demograafilise koosseisu, noorukite sotsiaalsete probleemide, töötavate noorte sotsiaal-majandusliku olukorra, noorte rahvustevaheliste suhete kohta ning töötada välja praktilisi soovitusi noorte sotsiaalseks kaitseks;

Uurige erastamise sotsiaalseid tagajärgi (Moskva piirkondades, paljudes teistes Venemaa linnades), koostage selle põhjal prognoose ja soovitusi.

Prognoosimise lahutamatu osa on selle korralduslikud küsimused, nagu näiteks:

Ajutise loomingulise meeskonna (TCT) loomine ning selle ja iga liikme funktsioonide määramine individuaalselt;

Uurimismeetodite, -objektide määramine;

Prognoosimismeetodite arendamine;

Arvutiuuringute meetodite määramine, sotsioloogiline uurimine.

Igal ennustaval uuringul on oma spetsiifilised omadused.

Iseloomulikud tunnused võivad hõlmata järgmist: suure hulga faktiliste materjalide olemasolu; esialgse teabe esitamise vormid; stsenaariumide komplekti kasutamine enne prognoosimist; prognoositeabe selge visuaalne esitus; modelleerimise laialdane kasutamine ja võimalus kasutada juhtimistegevuses hindamistel algset mudelit.

Enesetesti küsimused ja ülesanded

1. Mis on prognostika kui teaduse olemus, sisu ja tunnused? Milline on tema roll ja koht teiste teaduste süsteemis?

2. Nimeta “sotsiaalse prognoosimise” põhiprintsiibid.

3. Laiendage õppeaine põhikategooriate sisu: „prognoosimine“, „prognoosimise metoodika“, „prognoos“.

4. Määrake pikaajalisi prognoose vajavate sotsiaalsete nähtuste hulk ja põhjendage seda.

Kirjandus

Khukov V.I. Venemaa: riik, väljavaated, vastuolud - M., 1995.

Zagladin V., Frolov I. Moodsa aja globaalne prognoosimine: teaduslikud ja sotsiaalsed aspektid. - M., 1981.

Kapitsa S. P., Kurdjumov S. P., Malinetski G. G. Sünergia ja tulevikuprognoosid. - M., 1997.

Safronova V.M.Ühiskonna arengu suundumustest 21. sajandil: Läbi prognoosiprisma: laup. avalikud loengud. - M., 2001.

Sotsiaalne prognoosimine ja modelleerimine / Toim. V.M. Safronova: Õpik. - M., 1995.

Prognoosimine otsuste tegemisel

Väliskeskkonna ebakindlus seab organisatsiooni sellistesse tingimustesse, et otsuste tegemisel muutub vajalikuks prognoosimine.

Definitsioon 1

Prognoosimine– see on prognooside väljatöötamine (teaduslikult põhjendatud hinnangud uuritava objekti tulevikuseisundite, arendusalternatiivide, eluea pikkuste jms kohta).

Prognoosimine otsuste tegemisel tähendab pärast otsuse elluviimist tekkida võiva olukorra väljavaadete hindamist. Prognoosimine põhineb organisatsiooni ja väliskeskkonna hetkeolukorra analüüsil. Prognoosimise eesmärk on tuvastada suundumusi, mis mõjutavad organisatsiooni ja turgu. Sõltuvalt vaatlusvaldkonnast jaguneb prognoosimine järgmisteks tüüpideks:

• majanduslik(kirjeldada majanduse üldist seisu teatud perioodi kohta);
• tehnoloogilised(kirjeldada tulevikutehnoloogiaid, uuendusi efektiivsuse, töömahukuse, kuluefektiivsuse jms aspektist);
• konkurentsivõimeline(kirjeldada konkurentide käitumise strateegiat turul, nende turuosa, müügitaset, uusi tooteid jne);
• kaubaturu olukorra kohta(kirjeldada turuolukorda poliitika, majanduse, ökoloogia, tarbijate sissetulekute taseme, demograafia jms mõjude seisukohast);
• sotsiaalne(kirjeldab tarbijate suhtumist organisatsiooni, tootesse).

2. definitsioon

Prognooside koostamise allikad on finantsaruannetest saadud teave, statistilised andmed, tegevusandmed, teaduslik ja tehniline dokumentatsioon, litsentsid, patendid, välised teabeallikad (massimeedia, Internet).

Prognoosimise peamised etapid on toodud diagrammil.

1. pilt.

Prognoosimistüüpe on palju, kõik olemasolevad meetodid on tavaliselt jagatud kolm rühma:

• kvantitatiivne;
• kvaliteet;
• mitteametlik.

Joonis 2.

Kvantitatiivsed meetodid sisaldab:

• matemaatilised meetodid (ekstrapoleerimine, aegridade analüüs, aegridade analüüs),
• Põhjuslik modelleerimine.

Kvalitatiivsed meetodid kasutatakse siis, kui olukorra kohta pole täielikku teavet. Selle meetodite rühma aluseks on eksperthinnangud. Need sisaldavad:

• heuristilised, ekspertmeetodid;
• prognoosimine analoogia alusel;
• loogiline prognoosimine;
• funktsionaal-loogiline prognoosimine.

Ekspertmeetodid kasutatakse kõigis juhtimiskategooriates. Eksperdid on teatud valdkonna professionaalid ja hindavad olukorda oma kogemuste ja intuitsiooni põhjal.

Prognoosimine analoogia põhjal kasutatud väga sageli. Kui praeguse ja eelmise olukorra vahel on analoogia, saate ennustada, kuidas praegune olukord areneb.

Mitteametlikud meetodid prognoosimine põhineb teabel, mida kogutakse erineval viisil: sõnaline, kirjalik, spionaaži tulemusena saadud.

Modelleerimine otsuste tegemise ajal

Olukordade simuleerimine on laialdaselt kasutatav meetod juhtimisotsuste tegemisel. Modelleerimine hõlmab probleemi uurimist mudeli ehitamise, selle omaduste ja käitumise uurimise kaudu. Pärast mudeli põhjalikku analüüsi kantakse saadud teave üle reaalsesse olukorda. Mudel on abstraktne objekt, mis viiakse kooskõlla uuritava olukorraga.

Otsuste tegemisel kasutage järgmist modelleerimise tüübid:

• kontseptuaalne (mudelid on diagrammid, mis kajastavad ideid selle kohta, millised muutujad olukorras on otsuste tegemisel kõige olulisemad ja kuidas need omavahel suhtlevad, millised on nendevahelised seosed);
• matemaatiline (olukord esitatakse valemi, matemaatiliste sümbolite ja avaldiste komplektina; sellised mudelid on mugavad kvantitatiivseks analüüsiks, need näitavad olukorras olevate elementide mõju lõplikule otsusele);
• jäljendamine (arvuti abil reprodutseeritakse ajas keeruliste süsteemide või objektide tööalgoritm, jäljendatakse nende käitumist ja koostiselemente; samas säilib objekti struktuur, protsesside jada täheldatud).

Mis tahes mudeli ehitamine koosneb mitmest etapist:

1. Objekti kirjeldus. See on esialgne kirjeldus, mis on võimalikult lähedane tegelikele parameetritele. See etapp on aluseks järgnevatele kirjeldustele.
2. Objekti vormistamine. Kirjelduse põhjal selgitatakse välja objekti olulisemad omadused, mis mõjutavad selle toimimist. Seejärel määratakse juhitavad parameetrid ja need, mida ei saa juhtida. Tuvastatakse piirangute süsteem, konstrueeritakse diagramm või matemaatiline funktsioon. Seega asendatakse sõnaline kirjeldus abstraktse (formaalse) ja järjestatud kirjeldusega. 3. Adekvaatsuse kontroll. Tehakse arvutused ja nende tulemuste põhjal otsustatakse, kas mudelit praktikas rakendada või mudelit kohandada.
3. Kohandamine. Selgitatakse teavet objekti kohta ja korrigeeritakse abstraktse mudeli parameetreid. Seejärel viiakse piisavuse hindamine uuesti läbi.
4. Optimeerimine. Säilitades adekvaatsuse parameetrid, püüavad nad mudelit lihtsustada. Nii saad lihtsama, kuid samadel põhimõtetel töötava mudeli. Mudeli vorm muutub, aga sisu mitte. Peamised optimeerimise indikaatorid: ressursikulud, aeg uuringuteks, aeg otsuse tegemiseks mudeli abil.