Студопедия — Методика прогнозного поиска
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Методика прогнозного поиска






При сравнении обществоведческих и естественнонаучных прогнозов легко прослеживаются их специфические особенности. Мы уже говорили, что большинство объектов исследования в естествен­ных и технических науках совсем или почти не поддается видоизме­нению посредством действий на основе решения, принятого с уче­том прогноза. Во всех без исключения сферах исследования есте-160ственных и технических наук — атмосфере, гидросфере, литосфере, биосфере, техносфере, космосфере, микросфере и т.п. — речь мо­жет идти только о безусловном предсказании возможного реально­го состояния прогнозируемого объекта с целью приспособиться к этому состоянию (например, прогноз погоды).

Объекты исследования общественных наук, как правило, срав­нительно легко поддаются видоизменению с помощью действий на основе решения, принятого с учетом прогноза. Именно это обстоя­тельство делает методологически несостоятельной ориентацию про­гноза на получение безусловного предсказания: любое предвосхи­щение возможного будущего реального состояния прогнозируемо­го объекта, а также решения и действия на основе такого предсказания видоизменят исходное состояние, и прогноз станет недостоверен.

Тем не менее, многие социальные процессы, теоретически поддающиеся управлению, на практике развиваются стихийно, что дает основание применять к ним методы естествоведческих прогнозов. При этом следует иметь в виду, что стихийность протекания анали­зируемого процесса может смениться строго контролируемым це­ленаправленным развитием (например, давно назрела необходи­мость таких перемен в сферах расселения, градостроительства, демографии и многих других). Такие изменения могут осуществляться как волевым порядком, так и с учетом научного анализа, диагноза и прогноза исследуемого явления. Из этого следует, что в отличие от естественнонаучных социальный прогноз должен быть ориентирован не на безусловное предсказание, а на содействие оптимизации принимаемых решений.

Реализуется эта задача путем использования исследовательской техники поискового и нормативного прогнозирования, дающего достаточно обоснованные материалы при выработке рекоменда­ций для целеполагания, планирования, проектирования и управле­ния в целом.

Суть и цель поискового прогноза.

Основная задача поискового прогноза при этом — выявление перспективных проблем, подлежащих решению средствами управ­ления. Предсказание в данном случае носит сугубо условный харак­тер, базирующийся на абстрагировании от возможного и даже не­обходимого вмешательства со стороны сферы управления. Мето­дологически недопустимо сводить социальный прогноз к поиску, но столь же недопустимо переходить сразу к нормативной разра­ботке данной модели, не имея представления о проблемной ситуации, в условиях которой и для преодоления которой будет функцио­нировать предложенный оптимум.

Основная задача поискового прогноза при этом — выявление перспективных проблем, подлежащих решению средствами управ­ления. При этом заведомо абстрагируются от возможных и даже необходимых, неизбежных плано­вых, программных проектных и организационных решений, способ­ных существенно изменить наметившиеся тенденции. Суть и цель прогнозного поиска не в адекватном предвосхищении будущего ре­ального состояния прогнозируемого объекта, а в выяснении того, что реально произойдет при сохранении существующих тенденций развития, т.е. при условии, что сфера влияния не выработает поиско­вых решений, способных изменить неблагоприятные тенденции.

Исследовательская техника разработки поискового прогноза базируется на принципе экстраполяции в будущее (или интерполяции отсутствующих значений) динамических и на данных, закономерно­сти развития которых в прошлом известны. Собственно экстраполя­ция (интерполяция) может быть довольно сложной, учитывающей разнообразные факторы и делающей прогноз более информатив­ным. При этом на практике поисковый прогноз дает не одно, а це­лый ряд возможных значений, позволяющих точнее ориентироваться в складывающейся ситуации.

Наиболее простой является так называемая прямая (механичес­кая, наивная) экстраполяция, которая продолжает начатый динами­ческий ряд со времени основания до времени упреждения прогно­за, реализуясь по принципу: если имеется 1, 2, 3, 4 (период основа­ния), то при условии невмешательства извне и сохранения наметив­шейся тенденции динамический ряд будет выглядеть как 5, 6, 7, 8 и т.д. по периоду упреждения (или в случае интерполяции: если 1, 2, 3, 6, 7, 8, то в середине окажется 4, 5) Не следует недооценивать эффек­тивность такой логики: во многих случаях жизни важные социальные процессы развиваются именно подобным образом и прогноз на этой основе оказывается в высокой степени достоверным.

Правда, на практике социальные прогнозы часто развертывают­ся гораздо более сложным образом — не обязательно линейно, а, допустим, в геометрической прогрессии, экспоненциально, гипер­болически, логистически и т.д. Однако на каждый такой случай существует или может быть введена соответствующая математичес­кая формула, позволяющая усложнять экстраполяцию до любой требуемой степени. Поэтому 1, 2, 3, 4 не обязательно должны озна­чать в экстраполяции 5, 6, 7, 8. Экстраполяция может выглядеть и как 6, 9, 15, 24, и как 16, 32, 64, 128, и даже как 5, 4, 3, 2, 1 (в зависимости от используемой формулы). Она может быть не только количествен­ной (статистической), но и качественной (логической), например при экстраполяции какого-нибудь явления на более широкий круг дру­гих явлений во времени или пространстве (либо в том и другом сразу) с использованием метода аналогии.

Такая техника широко используется в естествоведческих прогно­зах в тех случаях, когда исследуемые процессы развиваются сооб­разно выявленным закономерностям устойчиво, без отклонений и колебаний. В социальной сфере такие процессы встречаются редко. Как правило, в своем развитии они претерпевают изменения, мате­матическая формализация которых требует использования дополни­тельных приемов минимизации недочетов прямой экстраполяции.

Один из них — вычленение крайних возможных значений экстраполируемого динамического ряда по заранее заданным критери­ям, т.е. определение верхней и нижней экстрем. Причем предпола­гается, что за верхней экстремой простирается область абсолютно нереального, фантастического, а за нижней — абсолютной невоз­можности функционирования прогнозируемого объекта, область катастрофического. Сложность в использовании этого приема — определение и основание критериев построения экстрем.

Другой прием (дополняющий первый) — определение наибо­лее вероятного значения с учетом данных прогнозного фона (науч­но-технического, демографического, экономического, социологи­ческого, социокультурного, политического и международного). Не­обходимо выявить по каждой группе наиболее информативные в каждом конкретном случае показатели и соотнести их со значения­ми прямой экстраполяции, а если понадобится, — и со значениями верхней и нижней экстрем. В результате операции будет определе­но значение наиболее вероятного тренда — экстраполированной в будущее тенденции.

Таким образом, поисковый прогноз содержит четыре основные компоненты:

1) данные прямой экстраполяции динамических рядов исходной модели, служащие первоначальным ориентиром дальнейших про­гнозных построений;

2) верхняя экстрема прогнозного поиска: результат сопоставле­ния данных первой поисковой модели с данными прогнозного фона. Позволяет определить максимальное отклонение тренда в сторону области нереального;

3) нижняя экстрема прогнозного поиска: вычисляется теми же способами, что и верхняя. Определяют максимально возможное отклонение тренда до предела, за которым начинается область ката­строфического;

4) наиболее вероятный тренд (экстраполированная в будущее тенденция) между верхней и нижней экстремами с учетом данных прогнозного фона.

В процессе прогностического исследования недопустимо при­нижение значения ни одного из перечисленных компонентов. Пер­вые три (прямая экстраполяция, верхняя и нижняя экстремы) слу­жат как бы ограничителями наиболее вероятного тренда, очерчива­ющими границы реального в возможных его изменениях. Прямая экстраполяция здесь играет роль исходного момента, сдерживаю­щего фактора при чрезмерном разбросе оценок противоречащих данных прогнозного фона.

Прогностическое значение экстраполяции для практических решений.

Вместе же взятые, все четыре компоненты расширяют познава­тельные возможности лиц, принимающих решения, показывают недопустимость решений, выводящих объект на уровень утопии или катастрофы, стимулируют эвристичность мышления, дают возмож­ность более основательно взвешивать возможные последствия при­нимаемых решений, а все это вместе обеспечивает высокую сте­пень объективности и, следовательно, эффективность этих решений.

Необходимо также отметить, что при разработке целевых, пла­новых, программных, проектных, организационных прогнозов спе­цифические особенности поискового прогноза будут проявляться сообразно особенностям процессов разработки целей, планов, про­грамм, проектов, организационных решений. Результатом прогноз­ного поиска будет не реально ожидаемое состояние, к которому следует приспособиться, а комплекс проблем, которые необходи­мо решить. Сама по себе цель поискового прогноза — выявление ожидаемого проблемного состояния, перспективных проблем, каждая из которых является составляющим звеном своеобразной ситуации — проблемной.

 







Дата добавления: 2015-09-07; просмотров: 277. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ САМОВОСПИТАНИЕ И САМООБРАЗОВАНИЕ ПЕДАГОГА Воспитывать сегодня подрастающее поколение на со­временном уровне требований общества нельзя без по­стоянного обновления и обогащения своего профессио­нального педагогического потенциала...

Эффективность управления. Общие понятия о сущности и критериях эффективности. Эффективность управления – это экономическая категория, отражающая вклад управленческой деятельности в конечный результат работы организации...

Мотивационная сфера личности, ее структура. Потребности и мотивы. Потребности и мотивы, их роль в организации деятельности...

Этические проблемы проведения экспериментов на человеке и животных В настоящее время четко определены новые подходы и требования к биомедицинским исследованиям...

Классификация потерь населения в очагах поражения в военное время Ядерное, химическое и бактериологическое (биологическое) оружие является оружием массового поражения...

Факторы, влияющие на степень электролитической диссоциации Степень диссоциации зависит от природы электролита и растворителя, концентрации раствора, температуры, присутствия одноименного иона и других факторов...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.008 сек.) русская версия | украинская версия