Системологический подход к решению междисциплинарных задач, на примере исследования социальных аспектов IT

• Проблема
• Системологический подход к изучению социологических аспектов IT
• Диаграмма "Элементарный инновационный цикл": комментарии и выводы
• Итог
• Библиография

Проблема

Одна из главных проблем междисциплинарных исследований – это отсутствие цельной, универсальной и формализованной методологии описания знаний (известная проблема "scientific picture of the world" - "научная картина мира"). Методологии, способной интегрировать различные области и качества человеческого знания (научные дисциплины, познавательные направления, гипотезы, интуитивные предпосылки) в общую мета-модель знаний. Теоретические исследования этой модели, ее использование в качестве инструмента практического анализа, предоставило бы максимально точные (возможно – параметризированные) ответы на междисциплинарные вопросы. Сегодня (по видимому, и в ближайшем будущем) междисциплинарные исследования на стыке различных областей знаний будут компетенцией групп экспертов, представляющих свои выводы, преимущественно, в вербальной, интерпретирующей форме (не зависимо от умозрительного, или виртуального, или стендового моделирования, или натурных исследований). Это особенно ярко проявляется в области философских и социальных аспектов исследований.

Социальные аспекты междисциплинарных исследований имеют еще одну характерную особенность. Их значимость особо возрастает в кризисных условиях. Когда внешняя (социальная, экономическая, конъюнктурная, психологическая, пр.) среда стационарна, демонстрирует устойчивую закономерность состояний и тенденций, актуальными являются задачи оптимизации и параметрического прогнозирования. В этих условиях детализация и узкая специализация (в исследованиях, моделировании, деятельности, пр.) обеспечивают максимальную эффективность взаимодействия с такой внешней средой. Кризис, не зависимо от его разновидностей и характера, это всегда нарушение установившихся (выявленных или заданных) закономерностей, правил и ожиданий. В ситуациях с высокой степенью непредсказуемости и неопределенности актуальность приобретают иные характеристики – навыки выбора стратегических ориентиров, умение держать избранный ориентир в ситуационном хаосе, навык выявления тенденций в хаосе, полнота и приоритетность действующих факторов, их систематизация, выявление формирующихся закономерностей, высокая адаптивность, мобильность, устойчивость, наличие автономности и ресурсного запаса прочности. С системно-аналитической точки зрения кризис требует не виртуозного владения одной моделью (что характерно для нормальных условий), а умения быстро переключаться между различными моделями, предварительно выявляя наиболее адекватную в сложившейся ситуации. Перечисленная специфика совместима с непараметрическим, "нечетким", аналогическим и ассоциативный характером разработок междисциплинарного анализа. Этот же характер разработок востребован и имеет высокий статус в прогнозировании долгосрочных процессов, в перспективных и стратегических исследованиях (длительная перспектива – это всегда неопределенность).

Человеческая цивилизация на текущем этапе требует незамедлительного и одновременного решения множества накопившихся проблем – экологических, политических, экономических, социальных, научных, философских, этических и т.д. При этом, чем более широкая область компетенции, возможностей, ответственности и степени влияния того или иного государства (другой влиятельной социальной формации), тем более насущной есть потребность в комплексном междисциплинарном анализе перспектив, тенденций и контроля над изменениями. Казалось бы, область междисциплинарных исследований должна лавинообразно развиваться. Однако, на пути такого развития стоит упомянутый методологический кризис.

Определенные надежды в решении этого кризиса возложены на развитие системологии и системного анализа – научного направления, оформившегося в первой половине XX-го века благодаря работам А.Богданова ("Тектология", 1920) [1, 2] и Людвига фон Берталанфи ("Общая теория систем", 1937) [3, 4]. С тех пор интерес к теме мета-научного (над-дисциплинарного) подхода не утихает [5, 6, 7]. Более того, системологическая теория совершенствуется, разрабатываются новые инструменты ее формализации (к примеру, "язык тернарного описания", 1978, проф. А.Уемова – [8, 9]). Предложены версии общей теории систем, уровень разработки которых соответствует уровню философских обобщений (системные методологии третьего поколения) – "Теория гиперкомплексных динамических систем (ГДС)" ("The Theory of hypercomplex dynamic systems – THDS"), 1989, проф. А.Малюта [10]. Наиболее формализованные разделы общей теории систем выделились в отдельные направления (кибернетика, теория управления, др.) и получили широкое практическое применение. Более поздние версии системологии, к примеру ГДС [10], не используют заимствованные с других дисциплин методологические средства (математический аппарат, теория графов, графоаналитические образные стереотипы, пр.), а оперируют собственными, разработанными и ассоциированными с системологической аксиоматикой. Благодаря этому появляется возможность подвергнуть методологической систематизации и анализу сложно-формализуемые области, в частности – широкий спектр социологических тенденций и факторов, имеющих преимущественно междисциплинарный характер. Однако, прикладные аспекты ГДС являются отдельной методологической задачей, в которой сфокусирована вся отмеченная междисциплинарная специфика и проблематика. Именно на отмеченной задаче мы остановимся более подробно.

Системологический подход к изучению социологических аспектов IT

В задачу настоящей статьи не входит рассмотрение аксиоматики, принципов и онтологического потенциала ГДС. Этим вопросам посвящены отдельные монографии, к примеру - [11]. Не смотря на высокий уровень абстракций методологических терминов ГДС его освоение не сложнее любой другой научной дисциплины. Но, именно по причине плотности абстракций для широкого применения методологии на начальном этапе требуется эпистемологичекая привязка (формализация, дескрипция в обще употребляемые термины) к предметным областям объекта исследования. Решение же практических задач требует дополнительного применения известных профессиональных приемов оперирования формализмами предметной области. По этому зачастую, "узкий" специалист данной предметной области может посчитать нецелесообразной необходимость мета-абстрагирования (до уровня категорий ГДС). Однако, при решении задач междисциплинарного анализа важным является именно поиск общих (нормировочных) категорий в исследуемых областях знаний (дисциплинах). ГДС (как и любая другая развитая системологическая методология), по определению, является не просто нормировочной категорией, но – нормировочной методологией. Это означает, что нормировочные категории, если они найдены корректно, должны органично вписаться в термины ГДС. Более того, если термины и категории ГДС имеют философскую интерпретацию, то удачно выполненная частная задача междисциплинарного нормирования может продемонстрировать больший аналого-аналитический потенциал, чем того требует утилитарная постановка задачи.

Упомянутые особенности могут быть проиллюстрированы фрагментом междисциплинарного анализа. К примеру, изучением социальных аспектов повсеместного и широкого внедрения IT. Как и в случае с детальным рассмотрением самой методологии ГДС (или подобной), проведение целостного анализа социальных тенденций, обусловленных внедрением IT, не является целью статьи. Это отдельная и обширная тема. Но даже демонстрация одного фрагментарного подхода в решении частной задачи, рассмотренного в контексте системологической методологии, может оказаться неожиданно полезной.

В инженерном контексте IT – это аппаратное обеспечение, программное обеспечение, данные, цифровые коммуникационные технологии. В социальном – то, как широкое использование IT-инструментов влияет на социальные отношения, массовую психологию, творческий тонус, тенденции развития, перспективу и т.д. В философском – влияние IT на активное сознание людей, на стереотипы восприятия действительности, на критерии оценки, на идеологию и мировоззрение, на видение будущего. Особенностью текущего момента является то, что IT относятся к классу инновационных технологий. Т.е. технологий вносящих и стимулирующих изменения (а значит – провоцирующих кризисы). Кроме того, IT есть инновационный продукт – результат инновационного процесса. Подавляющее большинство решений IT требует активного или пассивного участия человека. И т.д.

К слову, даже перечисленных характеристик IT достаточно, что бы обратить внимание на некоторые важные особенности, связанные с IT. В частности то, что будучи технологиями инновационными IT вносят изменения в сложившиеся закономерности социально–экономических отношений. При этом IT не являются рационализационными и оптимизационными технологиями, чей эффект полностью укладывается в категории отработанных экономических и математических моделей. IT оперируют информацией и достаточно большая часть IT-продуктов нацелены на взаимодействие с человеческим сознанием (именно эта компонента человеческой природы оперирует информацией). Посредством этого взаимодействия предполагается возникновение некоторого экономического эффекта. И здесь затаился опасный подвох. Изначально целесообразность широкого внедрения IT мотивировалась экономическими соображениями. Вместе с тем следует учесть, что экономика – это дисциплина математически формализовавшая определенную категорию установившихся социальных отношений. Непосредственное воздействие IT-продуктов на человеческое сознание неизбежно приведет к индуктивному изменению сознания (начиная с подсознательных психологических изменений и заканчивая мировоззренческими). В этих условиях социальные трансформации неизбежны, как неизбежно воздействие этих изменений на "экономическую" область социальных отношений (признаком чего есть обострившиеся проблемы с интеллектуальной собственностью в "цифровом мире", проблемы гражданских свобод, приватности и т.д.). Насколько же обосновано оценивать эффективность IT-инноваций параметрами той экономической модели, которая подвергнется трансформации при широком внедрении этих инноваций? Не смотря на то, что IT-революция достигает двадцатилетнего возраста, не смотря на наличие огромного ситуационного опыта (как положительного, так и отрицательного), по поводу эффективности IT-инноваций до сих пор имеет место множество вопросов. До сих пор не определены закономерности и характер макроэкономических влияний IT. Более того – сектор "новой экономики" продолжает находится в эпицентре экономических споров. Проблема все еще требует пристального исследования.

Рис. 1. Элементарный инновационный (творческо-деятельный) цикл

Социально-экономическое влияние IT – это междисциплинарная проблема. И только междисциплинарный подход может вернуть единственно важную нормировочную компоненту, без учета которой аналитическая задача целесообразности, пользы (и вреда) IT не может быть решена (за исключением метода проб и ошибок). Эта компонента – человек. Вернее – те качества и творческие компоненты, с которыми неразрывно связана его деятельность и социальное поведение.

На Рисунок 1 "Элементарный инновационный (творческо-деятельный) цикл" представлены базовые этапы создания инновации. В основу построения диаграммы был положен нетрадиционный подход – в качестве нормировочных категорий (для данного случая) были выбраны три фактора (направляющих), составляющих (формирующих) творческое действие: волевая (качественная; Z), эмпирическая (Y) и эвристическая составляющие (X). Эти факторы были соотнесены с трехмерной системой координат. В выбранную систему координат был спроецирован исследуемый процесс – элементарный инновационный цикл. Интерпретация составляющих диаграммы представлена в легенде диаграммы. На примере "Элементарного инновационного цикла" можно отследить все отмеченные выше особенности междисциплинарного анализа – как в контексте объекта исследования (социальные аспекты IT), так и методологическую ценность самой диаграммы.

Диаграмма "Элементарный инновационный цикл": комментарии и выводы

IT-инновация (как и любая другая) рождается на основе накопленного опыта (и его плодов), творческой мысли (несущей новизну) и приложения ряда последовательных усилий. В области IT-инженерии инновационный эволюционизм (последовательность инновационных циклов) хорошо заметен. К примеру, в развитии микро-электронники и особенно – в развитии поколений языковых средств и методологий программирования (к примеру, от Assembler, до Object-oriented programming и UML). Инновацию лишь тогда можно называть завершенной и полноценной (состоявшейся), когда она воплощена в полноценный продукт с понятными (формализованными, устойчиво проявляющимися) полезными свойствами, который можно использовать в качестве элемента (базы) для следующего инновационного витка.

Следующие комментарии и выводы уместны в связи с графоаналитическими ассоциациями диаграммы:

★     Очередность "сцепки" векторов (очередность этапов) соответствует общепринятой концепции творческой деятельности (однако имеет нестрогий характер).

★     На первых трех этапах (векторы 1, 2 и 3) формируются и закладываются внутренние (заданные создателями, идеализированные) полезные свойства инновации. Это первая стадия формирования инновации. Ее результатом есть создание прототипа (действующего, "физического", т.п.) инновации.

★     На последних трех этапах (векторы 4, 5 и 6) формируются окончательные полезные свойства инновации. Это последняя стадия – интеграция инновации в окружающую среду, ее восприятие средой и коррекция полезных свойств спецификой среды.

★     На первой стадии инновация находится под полным контролем создателей. На второй (последней) стадии – промышленно-отрабатывается в рабочих условиях пользователями инновации и спецификой ее взаимодействия с внешней средой. В конце второй стадии инновация существует не в виде "блестящей штучки" (как ее зачастую видят создатели), а в форме действующего технологического продукта (инструмента) "в руках" конечных пользователей (end-users). При этом реальная польза этого продукта в данных условиях уже определена, испытана и о ней сложилось представление, как об инструменте с конкретизированными полезными свойствами (и недостатками). Это и есть полная реализация инновации – завершение "элементарного инновационного цикла". Условно говоря, реальная польза нового боевого танка определяется не результатом полигонных заводских испытаний, а оценкой, которую дал его экипаж и командование после участия в боевых операциях.

★     Лишь только одновременное соблюдение двух условий может являться гарантией того, что инновация может выступать устойчивой базой для следующего инновационного витка (т.е. быть надежным фундаментом для последующей инновационной надстройки). Первое – базовые технологии прошли весь "элементарный инновационный цикл" и к рассмотрению (следующей инновационной надстройкой) принимаются только выявленные и апробированные свойства. Второе – характер и свойства внешней среды на следующем инновационном витке останутся неизменными.

★     Разница между векторами I и L иллюстрирует то, на сколько может отличаться идеализированная польза инновации (в представлении создателей) от ее реальной пользы. Ключевым является вывод о том, что эти "пользы" не могут быть идентичными (вектора I и L всегда различны!).

★     Существует реальная опасность того, что в силу различных причин (случайных или умышленных) может осуществляться подмена полезных свойств (L) инновации (чаще всего вектором I). Проблема может осложняться тем, что последняя инновационная стадия (векторы 4, 5 и 6) может носить несимметричный характер (т.е. не иметь организационного центра, консолидирующего и популяризующего опыт, в отличии от первой стадии). Усугубляющим фактором служит рекламно-маркетинговая накачка при коммерческой раскрутке продуктов (большая часть которых выходит на рынок на стадии вектора 3). Как правило, рекламная кампания не только ориентируется на идеализированную пользу (I) инновации, но и более того – склонна ее гиперболизировать.

★     Разница между I и L чаще всего является междисциплинарной поправкой. Чем более узкими специалистами являются создатели инновации и чем большее социальное влияние оказывает инновация, тем большее расхождение векторов I и L наблюдается.

Ассоциативно-ситуационный анализ диаграммы можно было бы продолжить. Однако, в текущем контексте мы ограничимся еще одним комментарием. Хотя детальное и целенаправленное исследование всего спектра процессов в сфере IT с использованием рассматриваемых методик не проводилось, однако экспресс анализ некоторых тенденций обращает на себя внимание. Есть все основания утверждать, что по большому (достаточно большому, что бы быть критичным) количеству IT-технологий инновационный цикл не завершен. Однако, эти технологии уже закладываются в основу инноваций следующего поколения. При том, что следующее поколение инноваций имеет целенаправленный социальный характер. Кроме этого, ситуация усложняется наличием кризисных тенденций, что добавляет еще один повод для осознания необходимости в серьезном и прагматичном исследовании социальных аспектов IT.

Как минимум, диаграмма "Элементарный инновационный цикл" может послужить полезной иллюстрацией к теме буквального рассмотрения организационной и структурной топологии инновационной (творческой) деятельности. Однако, более абстрагированный подход (об этом упоминалось ранее) обнаружит наличие значительного методологического потенциала.

Итог

При более углубленном анализе диаграммы возникнет необходимость параметризировать ее категории. К примеру, ответить на вопрос о том, чему соответствует и с какой величиной ассоциирована длина каждого из единичных векторов. (На текущем этапе соотношение длин элементарных векторов определяется путем ассоциативно-экспертной оценки). Между тем "единица измерения" имеет непосредственное отношение к конкретизации (параметризации) таких понятий как "степень новизны", "капитализация опыта", "энергичность воплощения" и т.д. Перечисленные категории представляют собой некие аналоговые функции – которые математически не формализованы, но наличие которых эмпирически установлено и даже выявлены некоторые их закономерности. К примеру, из жизненной практики известно, что результат (эффективность) приложения волевых усилий (волевой составляющей) имеет нелинейный характер. В частности, после достижения некоторого порогового значения эффективность усилий падает не зависимо от их дальнейшего увеличения. Имеет ли упомянутый "порог" стохастический или функциональный характер? Вероятно, выяснение этой функциональности может дать представление об оптимальной ресурсоемкости инновационного процесса. Подход к проблеме с позиции традиционных (математических, статистических) методик представляет собой гиперсложную проблему. Между тем, совершенно неожиданно частичное (но доступное) решение этой проблемы может быть найдено в методологиях общей теории систем (в частности – ГДС [10]).

Включив в диаграмму несколько последовательных инновационных циклов мы получим цепочку приращений "реальной пользы" (векторов I каждого последующего инновационного цикла) от связанной последовательности инноваций. Эта цепочка приращений будет представлять собой траекторию инновационного развития. Если же в рассматриваемом контексте появляется термин "траектория", тогда неизбежно возникают сопутствующие вопросы – об оптимальной и неоптимальной траектории, о критериях оптимальности, о "фигуре" ("поверхности"), которую образует множество возможных траекторий в рассмотренной системе координат и т.д.

Волевая, эмпирическая и эвристическая составляющие присутствуют в творческой деятельности людей в любой области и в любых условиях – и при благоприятном социально-экономическом климате, и в период кризисов. Меняется лишь структурно-морфологический характер самого элементарного инновационного цикла (определяющий направленность вектора I в пространстве выбранной координатной сетки). С другой стороны, инновационный цикл - это лишь "атомарная" транзакция в системе той или иной области социальных отношений. Следовательно, инновационный цикл обусловлен общими системологичекими закономерностями.

Если на концепцию диаграммы инновационного цикла мы наложим системную методологию и отразим графически эти закономерности в той же системе координат, то получим диаграмму более высокого порядка. Для этой диаграммы элементарный инновационный цикл – лишь детализация принципов перехода из одной точки диаграммы в другую – "движение". Графоаналитическое представление системологических принципов формирует "рельеф поверхности" по которому осуществляется "движение". Точка на этой "поверхности" соответствует определенному уровню (сложности) системной реализации. "Движение" – это переход из одной точки системной реализации к другой. Инновационный цикл – это онтологический принцип такого перехода. Поскольку "рельеф поверхности" представляет собой множество всевозможных состояний системной реализации, то осознанное "движение" по "рельефу" в определенном направлении есть не что иное как реализация стратегий. Множество "пройденных" и намеченных к "прохождению" точек – это траектория реализации стратегий. Выстроенная по описанной логике диаграмма – это "Диаграмма стратегического пространства".

В текущей статье нет возможности провести более подробное рассмотрение структуры и возможностей "Диаграммы стратегического пространства". Однако, описанием ее общей логики и принципов формирования была достигнута цель статьи – представить пример и принципы аналитического подхода к решению междисциплинарных задач (в данном случае – в области социальных аспектов IT). В качестве инструмента была использована системологическая методология (в частности – ГДС [10]).

Представленные подходы использовались при решении практических задач – независимом анализе кризисных тенденций отрасли IT в национальной экономике Украины и при разработке концепции ее развития [12]. В этом же документе [12] можно ознакомиться с адаптированной к теме исследования версией "Диаграммы стратегического пространства" и примерами ее аналитической интерпретации.

Библиография

1. Bogdanov A. Essays in Tektology. The General Science of Organization. Transl. by G.Gorelik. Intersystems Publications: Seaside, California. – 1980.
2. Богданов А.А. Тектология. Всеобщая организационная наука. – Москва: Финансы, 2003.
3. Bertalanffy L., von. General System Theory – critical review //Systems Behavior / Ed. By Beishon J. and Peters G. – London, New-York, Hagerstown, San-Francisco, Harper and Row publishers, 1972. – P.30-50.
4. Берталанфи Людвиг фон, Общая теория систем – обзор проблем и результатов (В кн.: Системные исследования. Ежегодник, 1969) – Москва: Наука, 1969, 201 с., с.30-54.
5. Turchin,V.F. The Phenomenon of Science, Columbia University Press, 1977.

6. Турчин В.Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е - М.: ЭТС, 2000.

7. Beiley K. Sociology and the New Systems Theory: Toward Theoretical Synthesis. - Albany: SUNY, 1994.
8. Уёмов A.И. Системный подход и общая теория систем. – М., Мысль, 1978.
9. Уёмов А.И. Системные аспекты философского знания. – Одесса: Негоциант, 2000.
10. Малюта А.Н. Гиперкомплексные динамические системы. – Львов: Выща шк. Изд-во при Львов. ун-те, 1989.
11. Малюта А.Н. Закономерности системного развития. – Киев: Наукова думка, 1990.
12. Концептуальные подходы к стратегии развития украинской отрасли IT" – Kiev: //Bulletin of Institute of Independent Strategic Studies (CI-UA), 2004, http://cibhelion.com/it/5-2-7-07.htm.