Ev Pulpitis Modellerin kullanımının uygulanabilirlik sınırlarını neden etkilediği. Askeri komuta ve kontrol organlarının çalışmalarında askeri operasyonların matematiksel modellemesinin uygulanmasının öznel yönleri

Pulpitis

Modellerin kullanımının uygulanabilirlik sınırlarını neden etkilediği. Askeri komuta ve kontrol organlarının çalışmalarında askeri operasyonların matematiksel modellemesinin uygulanmasının öznel yönleri

ASKERİ DÜŞÜNCE No. 10/2011, s. 49-53

AlbayO.V. TİKHANYÇEV ,

Teknik Bilimler Adayı

TIKHANYCHEV Oleg Vasilievich, 30 Ekim 1965'te Ivanovo bölgesinin Shuya şehrinde doğdu. Kazan Yüksek Askeri Komuta ve Mühendislik Okulu (1988), Mikhailovsky Topçu Akademisi (1997) mezunu. GSVG ve Kuzey Kafkasya Askeri Bölgesinde müfreze komutanı, batarya komutan yardımcısı olarak görev yaptı. 1997'den beri - Rusya Federasyonu Savunma Bakanlığı 27. Merkezi Araştırma Enstitüsü'nde görevlerde Araştırma görevlisi, bölüm başkanı, araştırma bölümünün önde gelen araştırmacısı.

2005 yılında Teknik Bilimler Adaylığı tezini savundu. 100'den fazla bilimsel makalenin yazarı. Askeri Bilimler Akademisi Profesörü.

DİPNOT. Otomatik kontrol sistemleri için matematiksel modellerin geliştirilmesi ve matematiksel model programlarının prototiplerinin operasyonel eğitim etkinliklerinde kullanılması konusundaki deneyim analiz edilmektedir. Sübjektif faktörlerin uygulamalarının etkinliği üzerindeki etkisini azaltmak için matematiksel modeller geliştirme prosedürünü iyileştirme ihtiyacı kanıtlanmıştır.

ANAHTAR KELİMELER: matematiksel modelleme, model geliştirme prosedürü, operasyonel eğitim faaliyetlerinde deneyim, nesnel ve öznel faktörler, model geliştirme organizasyonunun iyileştirilmesi.

ÖZET. Yazar, otomatik kontrol sistemleri için matematiksel modeller geliştirme ve operasyonel eğitim faaliyetleri için matematiksel modellerin yazılım prototiplerinin uygulanması deneyimini analiz ediyor. Matematiksel modellerin geliştirilmesi prosedürünün iyileştirilmesinin gerekliliği, insan faktörlerinin uygulamalarının etkinliği üzerindeki etkisini azaltmak için gerekçelendirilmiştir.

ANAHTAR KELİMELER: matematiksel simülasyon, modelleme prosedürü, operasyonel eğitim faaliyetleri deneyimi, amaç ve insan faktörleri, modelleme organizasyonunun geliştirilmesi.

İÇİNDE MODERN KOŞULLAR Silahlı Kuvvetlerde reform yapılmasının öncelikli yönü Rusya Federasyonu Birliklerin (kuvvetlerin) komuta ve kontrolünün otomasyonu da dahil olmak üzere kullanımlarının verimliliğini arttırmaktır. Birliklerin (kuvvetlerin) komuta ve kontrolünün otomasyonu, karargahın, komuta merkezlerinin ve savaş komplekslerinin elektronik araçlarla donatılması süreci olarak anlaşılmaktadır. bilgisayar Teknolojisi ve bunların yönetim organlarının çalışmalarında kullanılması.

Otomatik birlik kontrol sistemi (ATCS) için otomasyon araçları kompleksinin entelektüel bileşeni, genel, sistem çapında ve özel olarak bölünmüş bir yazılımdır. Otomatik kontrol sistemlerinin özel yazılımları (DPT), hesaplama, bilgi problemleri ve matematiksel modellerden oluşur. İkincisi, operasyonların planlanması (savaş eylemleri) ve birliklerin (kuvvetlerin) komuta ve kontrolü sürecinde önemli bir rol oynar, durumun gelişiminin tahmin edilmesini ve alınan kararların etkinliğinin karşılaştırmalı bir değerlendirmesini sağlar.

“Silahlı Çatışmanın Modellenmesi: Kalkınma Beklentileri” makalesi, askeri konularda matematiksel modellemenin uygulanmasının bir dizi önemli yönünü inceledi. Ancak öznel faktörler perde arkasında kaldı, ancak pratikte operasyonların organize edilmesi sürecinde (savaş operasyonları) matematiksel modellemenin kullanımı üzerinde önemli bir etkiye sahipler. Öznel nedenler Genel merkezin pratik çalışmalarında matematiksel modellemenin sınırlı kullanımı, matematiksel modellemeyle ilgili sonraki yayınlarda yeterince yer almamıştır. Bu nedenle, “Kombine silah komutanları için taktik düzeyde entelektüel karar desteğinin otomasyonu sorunları” başlıklı makalede şunu belirtiyor: Matematiksel modeller Otomatik kontrol sistemlerinin en önemli bileşeni olması gerekirken henüz bulunamadı geniş uygulama mücadele etme ve yönetme kararı alma sürecinde. Bunun neden olduğu belirtilmedi. Mevcut modellerin dezavantajları ve matematiksel modellemenin kullanımını engelleyen nesnel teknolojik faktörler esas olarak dikkate alınmaktadır. Sırada subjektif sebeplerden bahsediliyor.

Aynı zamanda VŞiddetli çatışmalar ve karar vericinin yüksek kişisel sorumluluğu ile karakterize edilen askeri alanda, öznel bir faktörün varlığı sadece kaçınılmaz değil aynı zamanda doğal bir olgudur. Eksik bilgi koşullarında, deneyimli komutanlar (şefler) doğru kararları sezgisel düzeyde formüle edebilirler. Aynı zamanda genellikle konunun önemine ilişkin öznel fikirlerinden yola çıkarlar. çeşitli kriterler Alınan kararlara olası alternatiflerin optimalliği ve etkinliği. Bu genellikle matematiksel modelleme sonuçlarının subjektif olarak reddedilmesine yol açar ve sonuçta planlama ve mücadele kontrolünde ciddi hatalara yol açabilir.

Dolayısıyla askeri konularda matematiksel modellemenin kullanımını engelleyen subjektif faktörlerin varlığı - gerçek gerçeküzerinde düşünmeyi ve uygun önlemleri almayı gerektirir.

Askeri komuta ve kontrol teşkilatlarının (MCA) yetkilileri tarafından matematiksel modelleme kullanımının subjektif olarak reddedildiği durumları spesifik olarak belirleyen nedir? Pek çok nedeni var ve bunlar hem geliştirme aşamalarında hem de matematiksel modellerin kullanılması aşamasında kendini gösteriyor.

Psikologların söylediği gibi herhangi bir yeniliğin reddedilmesinin ana nedenleri, onun özünün anlaşılmaması, özelliklerinin cehaleti ve uygulanamamasıdır.

Açık kaynaklı yazılımın kullanılmasına ilişkin mevcut prosedür, otomatik kontrol sisteminin resmi kullanıcısının, açık kaynaklı yazılımın geliştirilmesi sırasında benimsenen sınırlamaları ve varsayımları ve açık kaynaklı yazılımdan matematiksel modellerin uygulanabilirliğinin sınırlarını güvenilir bir şekilde bildiğini ima eder. Performansını ve yeterliliğini doğrulamak için açık kaynak yazılım öğelerinin incelemeleri ve testleri bu sınırlar dahilinde gerçekleştirilir. Bu, açık kaynaklı yazılımın ayrılmaz bir parçası olan matematiksel modeller için tamamen geçerlidir. Teorik olarak, pratik faaliyetlerinde DPT bileşenlerini kullanan idari makam yetkilileri Matematiksel modelin uygulanabilirliğinin sınırlarını anlamalıdır Yazılımın bileşenlerinin operasyonel belgelerini dikkatle inceleyerek. Onları anlayın, hatırlayın ve her zaman onlara rehberlik edin. Ne yazık ki, bu ideal durum, öncelikle öğrenme sürecinin organizasyonunun kusurlu olması nedeniyle pratikte her zaman gerçekleştirilememektedir. memurlar OVU otomasyon ekipmanı üzerinde çalışıyor.

Diğer bir sorun ise modelin kullanıcısı ile matematiksel aygıtın geliştiricisi arasında alınan kararların sorumluluğunun bölünmesi sorunudur. Eğer içindeyse teknik sistemlerİşletim hatalarının sorumluluğunun geliştirici ile kullanıcı arasında paylaşılması ilgili GOST'larda ve teknik düzenlemelerde belirtilmiştir, ancak yazılım için henüz böyle bir belge bulunmamaktadır. Eğitim kurumu yetkililerinin faaliyetlerinin sonuçlarına ilişkin yüksek derecede sorumluluğu, modellerin uygulanabilirliğinin sınırlarının belirsiz bir şekilde anlaşılmasıyla birleştiğinde, planlama uygulamasında matematiksel modelleme kullanılırken yetkililer arasında bazı endişelere yol açmaktadır. gerçek operasyonlar(savaş). Bu sorunu çözmeden, bir cihazın çalıştırılması uygulamasında matematiksel modellemenin tam olarak kullanılmasını sağlamak mümkün değildir.

Matematiksel modellemenin pratiğe girişini önemli ölçüde etkiler OVU, endüstri tarafından oluşturulan matematiksel modellerin arayüz düzeninin mantıksızlığıdır. İÇİNDEŞu anda program geliştirirken bu konuya yeterince dikkat edilmiyor. Mühendislik psikolojisi ve ergonomi iyimserlik katmaz: bunlar öncelikli olarak operatörün çalışma modları ve işyeri ekipmanıyla ilgilenir, ancak program arayüzlerinin kalitesiyle ilgilenmez.

Aynı zamanda gelişmeyle birlikte Bilişim Teknolojileri Bilgisayar teknolojisinin yetenekleri arttıkça, insanlar giderek otomatik kontrol sistemlerinde karar almayı yavaşlatan bağlantı haline geliyor. Bunun nedeni ise hem başlangıç verilerinin girilmesi sürecini hem de modelleme sonuçlarının analizini yavaşlatan program arayüzüdür. Sonuçta arayüz, kullanıcı ile program arasındaki iletişimin ana unsurudur. Çoğu zaman, kullanıcının kritik anlarda programa dönüp dönmeyeceğini ve hesaplamaları hızlı bir şekilde yapıp sonuçlarını analiz edip edemeyeceğini belirleyen, arayüzün rahatlığıdır.

Yalnızca geniş operasyonel ve teknik bakış açısına sahip bir uzman tarafından gerçekleştirilebilecek, program arayüzleri oluşturmaya ve bunları birleştirmeye yönelik yaklaşımlar geliştirmeye yönelik yaratıcı ve "parça parça" çalışmanın bilimsel faaliyetle hiçbir şekilde ilgisi olmaması kötü. Aynı zamanda, matematiksel modellerin ve bilgi ve hesaplama problemlerinin arayüz uygulamasına yönelik birleşik yaklaşımların eksikliği, bunların kullanıcı özelliklerini önemli ölçüde azaltmakta ve yetkililerin bunları öğrenmesini ve eğitim kurumlarının faaliyetlerinde uygulamasını zorlaştırmaktadır.

Yönetim belgelerine uygun olarak, otomatik kontrol sistemi yazılımından modeller ve görevler için arayüzlerin oluşturulmasında iki geliştirici kategorisi yer alıyor: Savunma Bakanlığı Ulusal Araştırma Üniversitesi çalışanları, oluşturulması için önde gelen askeri-bilimsel destek. otomatik kontrol sistemleri ve endüstriyel işletmelerdeki yazılım geliştiriciler. Hepsi en azından bilgisayar teknolojisinin kullanımında uzmandır. Ancak bu beceriler aynı zamanda olumsuz bir rol de oynayabilir. Uzman, ciddi zaman baskısı altında çalışan ve askeri alanda uzman olan bir kurmay subay için değil, bilinçsizce "kendisi için" bir model arayüz oluşturur. Ve bir programcının mantığı çoğu zaman sıradan bir insanın mantığından farklıdır. Şaka yapmalarına şaşmamalı normal insan Bir kilobaytta 1000 bayt olduğuna inanıyor ve programcı bir kilogramda 1024 gram olduğundan emin. Bu farklılıkların bir sonucu olarak, geliştirme sırasında arayüzün basitliği, programcıya gerekli görünen bazı ek nitelik ve yetenekler uğruna sıklıkla feda edilir. Sonuç olarak, eğitim kurumu yetkililerinin model ve görev arayüzlerine hakim olmalarında zorluklar ve pratik sorunları çözerken onlarla çalışma konusunda isteksizlik var.

Bu faktörün olumsuz etkisi ancak SMPO'nun geliştirilmesine yönelik mevcut prosedürün değiştirilmesi ve daha yakın katılımın sağlanmasıyla ortadan kaldırılabilir. V Son kullanıcı matematiksel modelinin geliştirilmesi süreci. Bu amaçla, açık kaynaklı yazılım öğelerinin deneme işleminin zorunlu bir aşamasının (aşamalarının) getirilmesi tavsiye edilir. V OVU yetkililerinin katılımıyla örnek uygulama. Aşamanın sonuçlarına göre, DPT unsurlarının iyileştirilmesinin sağlanması gerekmektedir. V program arayüzü organizasyonunun parçaları. Bu arada, yazılım geliştirmedeki küresel deneyim, kullanılan herhangi bir teknolojinin (kademeli, spiral veya devre tahtası), arayüz kısmı da dahil olmak üzere yazılımın sonuçlandırıldığı sonuçlara göre mutlaka bir prototip oluşturma aşaması içerdiğini göstermektedir.

Bu da önemli her yetkilinin matematiksel modelleme sonuçlarına karşı kişisel tutumu. Bu tutum, bilinmeyen bir matematiksel aparat kullanılarak elde edilen sonuçlara genel bir güvensizlikle ifade edilebilir ve modellerle "iletişim" sırasında oluşur. Sonuncusu özel ilgiyi hak ediyor.

Bazen modelleme sonuçlarından memnun olmayan ODU yetkililerinin, Farklı yollar Onları düzelt. Modeli iyi bilen bir kullanıcı (operatör), sonuçları etkilemek için çeşitli faktörleri "oynayabilir" V sağ taraf. Karar verici olduğunda modelin, eğer arzu varsa, her türlü sonucu gösterebileceği görüşüne sahiptir. Bu görüş son derece hatalıdır ve matematiksel modellemenin özelliklerinin bilinmemesinden kaynaklanmaktadır. Evet, simülasyon sonucu, belirsiz kategorisine giren ve operatör tarafından belirlenen sınırlar dahilinde seçilen karşıt grupların eylemlerini organize etmek için başlangıç koşullarından herhangi biri değiştirilerek biraz ayarlanabilir. Ancak orijinal verileri değiştirmeden sonuçları tahrif etmek mümkün değildir, özellikle de model şu amaçla kullanılıyorsa: Karşılaştırmalı analiz birliklerin (kuvvetlerin) kullanımına ilişkin seçenekler, diğer her şey eşittir. Sonuçların kendisi değişebilir, ancak model yine de durumdaki doğru eğilimi gösterecektir.

Bir yaklaşım İle Bize göre bu durumun çözümü aynıdır - Yetkililerin, onları otomatikleştirmek için oluşturulan SMPO'ya yerleştirilmiş matematiksel aparatların geliştirilmesine katılımı aktiviteler. Her şeyden önce bu, simüle edilen sürecin resmileştirilmesi ve bir toleranslar ve kısıtlamalar sisteminin oluşturulmasıyla ilgilidir.

Eğitim kurumu yetkililerini SMPO'nun geliştirilmesine, özellikle de matematiksel modellerin aparatının tanımlanmasına dahil etmek kolay bir yol değildir. Bu, müşterinin ve sektörün yalnızca teknik değil aynı zamanda organizasyonel ve bazen de belirli çabalar göstermesini gerektirir. eğitim planı. Ancak Savunma Bakanlığı 27. Merkezi Araştırma Enstitüsü'nde mevcut olan bu tür çalışmalara ilişkin pratik deneyim, bu yöntemin etkinliğini kanıtlıyor. İçişleri departmanı yetkilileriyle birlikte operasyonel hesaplamalar için bir dizi yöntemin geliştirilmesi, daha sonra ortaklaşa oluşturulan matematiksel aparatı uygulayan yazılım araçlarının yetkililer tarafından çok daha iyi algılandığını gösterdi. Yazılımda kullanılan matematiksel aparatların bilgisi ve uygulanabilirliğinin sınırları, modelleme sonuçlarına güven sağlar.

Bu nedenle, eğitim kurumlarının pratik çalışmalarında matematiksel modellemenin kullanımına müdahale eden öznel faktörlerin analizi, mevcut eksikliklerin sistemik olduğunu göstermektedir. Bunlar, belirli açık kaynak yazılım geliştiricisine ve onun otomatik kontrol sistemi açık kaynak yazılımı oluşturmak için seçtiği yaklaşıma (işlevsel, yapısal veya süreç) bağlı değildir. Bunları ortadan kaldırmak için, hem matematiksel modeller oluşturma prosedürünü değiştirmek, modellerin gelecekteki kullanıcılarının gelişimlerine katılımını sağlayan zorunlu aşamaları getirmek hem de eğitim kurumu yetkililerinin onlarla çalışmaya hazırlanma prosedürünü değiştirmek gerekir.

Ayrıca, Matematiksel modellemede güvensizliğin bir öznel faktörü üzerinde daha durmaya değer. endüstri temsilcilerinin makul olmayan sıklıkla matematiksel modelleri değiştirdiği veya nesnel bir ihtiyaç olmadığında bunları uygulamaya çalıştığı durumlarda ortaya çıkar.

Analiz yabancı deneyim en kabul edilebilir olanın, matematiksel "çekirdeği" radikal bir şekilde değiştirmeden, modernizasyonları yoluyla matematiksel modellerin yeteneklerinin kademeli olarak artması ve elbette matematiksel modellemenin yalnızca gerçekten gerekli olduğu yerde planlama operasyonları (savaş eylemleri) için kullanılması olduğunu gösterir, bunun için koşulların olduğu yer. Ne yazık ki bizde her şey çoğu zaman tam tersi oluyor. Modellerin makul olmayan sıklıkta değiştirilmesi, matematiksel modellemenin uygulanamadığı alanlara genişletilmesi (örneğin, "tabur - şirket (batarya) - müfreze" düzeyine), askeri operasyonları planlarken model kullanma sürecine olan güveni öznel olarak azaltır ve matematiksel modelleme fikrinin itibarını zedeliyor.

Dolayısıyla, öznel faktörlerin kontrol ünitesi uygulamasında matematiksel modellemenin kullanımı üzerindeki olumsuz etkisini azaltmak için, SMPO kullanıcılarının bilgi ve becerilerini artırmak ve geliştiricilerin kendi gereksinimlerini dikkate alma konusundaki isteksizliğinin üstesinden gelmek gerekir. (Kontrol sistemi ve askeri-bilimsel destek sağlayan kuruluşların yardımıyla müşterinin sıkı rehberliğinde otomatik kontrol sisteminin üstesinden gelmek).

Bunu yapmak için ihtiyacınız olan:

geliştirme sürecinde eğitim kurumunda modellerin prototiplenmesi ve test edilmesinin zorunlu aşamaları dahil olmak üzere matematiksel modeller geliştirme prosedürünün iyileştirilmesi; otomatik kontrol sisteminden matematiksel modeller için yazılım arayüzlerinin oluşturulmasına yönelik tutum değişikliği (artan ilgi);

matematiksel modellerin gelişim aşamalarının içeriğini tanımlayan kuralların ayarlanması;

Kontrol noktası otomasyon kitleri için açık kaynaklı yazılımın bir parçası olarak matematiksel modelleri kullanan yetkililerin eğitim sürecinin optimizasyonu.

Bu önlemlerin uygulanması, matematiksel modellemenin operasyonların organize edilmesi (savaş eylemleri) ve birliklerin (kuvvetlerin) komuta ve kontrolü sürecinde doğru ve uygun yerini almasına olanak sağlayacaktır.

Askeri Düşünce. 2009. No. 7. S. 12-20.

Askeri Düşünce. 2009. No. 9. S. 43-53.

Yabancı askeri inceleme. 2006. No. 6. S. 17-23; 2008. Sayı 11. S. 27-32.

Yorum yapabilmek için siteye kayıt olmanız gerekmektedir.

Viktor Kuligin

İçeriğin açıklanması ve kavramların belirtilmesi, kavramların karşılıklı bağlantısına ilişkin belirli bir modele dayanmalıdır. Bağlantının belirli bir yönünü nesnel olarak yansıtan modelin uygulanabilirlik sınırları vardır; bunun ötesinde kullanımı yanlış sonuçlara yol açar; ancak uygulanabilirlik sınırları dahilinde yalnızca görselliğe, açıklığa ve özgüllüğe sahip olmamalı, aynı zamanda buluşsal değere de sahip olmalıdır.

Maddi dünyadaki neden-sonuç ilişkilerinin tezahürlerinin çeşitliliği, çeşitli neden-sonuç ilişkileri modellerinin varlığına yol açmıştır. Tarihsel olarak, bu ilişkilere ilişkin herhangi bir model, iki ana model türünden birine veya bunların bir kombinasyonuna indirgenebilir.

a) Zaman yaklaşımına dayalı modeller (evrimsel modeller). Burada asıl dikkat neden-sonuç ilişkilerinin zamansal yönüne odaklanmaktadır. Bir olay – “neden” – zaman içinde sebebin gerisinde kalan (gecikmeler) başka bir olaya – “sonuç”a yol açar. Gecikme, evrimsel yaklaşımın ayırt edici özelliğidir. Sebep ve sonuç birbirine bağlıdır. Ancak bir sonucun bir nedenden (oluşma) oluşmasına atıf, her ne kadar yasal olsa da, sanki dışarıdan, dışarıdanmış gibi neden-sonuç ilişkisinin tanımına dahil ediliyor. Bu bağlantının özünü derinlemesine yakalamadan dış tarafını yakalar.

Evrimsel yaklaşım F. Bacon, J. Mill ve diğerleri tarafından geliştirildi.Evrimsel yaklaşımın en uç kutup noktası Hume'un konumuydu. Hume, nedenselliğin nesnel doğasını inkar ederek oluşumu göz ardı etti ve nedenselliği olayların basit düzenliliğine indirgedi.

b) “Etkileşim” kavramına dayalı modeller (yapısal veya diyalektik modeller). İsimlerin anlamını daha sonra öğreneceğiz. Buradaki ana odak noktası, neden-sonuç ilişkilerinin kaynağı olarak etkileşimdir. Etkileşimin kendisi bir neden görevi görür. Çok dikkat Kant bu yaklaşımı benimsemiştir ancak nedenselliğe yönelik diyalektik yaklaşım en açık biçimini Hegel'in eserlerinde almıştır. Modern Sovyet filozoflarından bu yaklaşım G.A. Sebep-sonuç ilişkilerinin yapısal modellerinden birinin materyalist bir yorumunu vermeye çalışan Svechnikov.

Mevcut ve halihazırda kullanılan modeller, sebep-sonuç ilişkilerinin mekanizmasını farklı şekillerde ortaya koymakta, bu da anlaşmazlıklara yol açmakta ve felsefi tartışmalara temel oluşturmaktadır. Tartışmanın yoğunluğu ve bakış açılarının kutupsal doğası bunların önemini göstermektedir.

Tartışılan bazı konuların altını çizelim.

a) Sebep ve sonucun eşzamanlılığı sorunu. Bu asıl sorundur. Sebep ve sonuç eşzamanlı mı yoksa bir zaman aralığıyla ayrı mı? Sebep ve sonuç eşzamanlı ise, o zaman neden neden sonucu doğuruyor da bunun tersi olmuyor? Sebep ve sonuç eşzamanlı değilse “saf” bir sebep olabilir mi? Henüz ortaya çıkmamış, etkisi olmayan bir neden ve nedenin eylemi sona erdiği ancak etkisi hala devam eden “saf” bir sonuç mu? Sebep ve sonuç arasındaki aralıkta, eğer bunlar zamanla vb. ayrılmışsa ne olur?

b) Sebep-sonuç ilişkilerinin netliği sorunu. Aynı neden aynı sonuca mı yol açıyor, yoksa bir neden birden fazla potansiyel nedenden herhangi bir sonuca yol açabilir mi? Aynı etki çeşitli nedenlerden herhangi biri tarafından üretilebilir mi?

c) Bir etkinin nedeni üzerindeki ters etkisi sorunu.

d) Nedeni, olayı ve koşulları bağlama sorunu. Belirli koşullar altında neden ve koşul rol değiştirebilir mi: Neden bir koşula, koşul da bir nedene dönüşebilir mi? Sebep, vesile ve durumun nesnel ilişkisi ve ayırt edici özellikleri nelerdir?

Bu sorunların çözümü seçilen modele bağlıdır; Büyük ölçüde, başlangıçtaki “neden” ve “sonuç” kategorilerine hangi içeriğin dahil edileceğine bağlıdır. Pek çok zorluğun tanımsal doğası, örneğin “neden”den ne anlaşılması gerektiği sorusuna tek bir yanıtın bulunmaması gerçeğinde ortaya çıkıyor. Bazı araştırmacılar bir nedeni maddi bir nesne, diğerleri bir fenomen, diğerleri bir durum değişikliği, diğerleri bir etkileşim vb. olarak düşünürler.

Model gösteriminin ötesine geçerek neden-sonuç ilişkisinin genel, evrensel bir tanımını verme çabaları soruna bir çözüm getirmemektedir. Bir örnek şu tanımdır: “Nedensellik öyledir genetik bağlantı Sebep adı verilen bir olgunun, belirli koşulların mevcudiyetinde, kaçınılmaz olarak sonuç adı verilen başka bir olguyu doğurduğu, neden olduğu, hayata geçirdiği olgudur.” Bu tanım resmi olarak çoğu model için geçerlidir, ancak modele dayanmadan ortaya çıkan sorunları (örneğin eşzamanlılık sorunu) çözemez ve bu nedenle sınırlı teorik-bilişsel değere sahiptir.

Yukarıda bahsedilen sorunları çözerken çoğu yazar dünyanın modern fiziksel tablosundan yola çıkma eğilimindedir ve kural olarak epistemolojiye biraz daha az önem verir. Bu arada, bizce burada önemli olan iki sorun var: nedensellik kavramından antropomorfizm unsurlarının çıkarılması sorunu ve doğa bilimlerinde nedensel olmayan bağlantılar sorunu. İlk sorunun özü, nesnel bir felsefi kategori olarak nedenselliğin, bilen özneden ve onun faaliyetinden bağımsız olarak nesnel bir karaktere sahip olması gerektiğidir. İkinci problemin özü: Doğa bilimlerindeki nedensel bağlantıları evrensel ve evrensel olarak mı kabul etmeliyiz, yoksa bu tür bağlantıların doğası gereği sınırlı olduğunu ve nedenselliği reddeden ve evrenin sınırlarını sınırlayan nedensel olmayan türden bağlantıların olduğunu mu düşünmeliyiz? nedensellik ilkesinin uygulanabilirliği? Nedensellik ilkesinin evrensel ve nesnel olduğuna ve uygulanmasının hiçbir kısıtlama tanımadığına inanıyoruz.

Dolayısıyla, neden-sonuç ilişkilerinin bazı önemli yönlerini ve özelliklerini nesnel olarak yansıtan iki tür model, eşzamanlılık, belirsizlik vb. sorunlarını farklı şekillerde çözdükleri için bir dereceye kadar çelişkilidir, ancak aynı zamanda, Sebep-sonuç ilişkilerinin bazı yönlerini objektif olarak yansıttığından, karşılıklı bağlantı içinde olmaları gerekir. İlk görevimiz bu bağlantıyı belirlemek ve modelleri geliştirmektir.

Modellerin uygulanabilirliğinin sınırı

Evrimsel tip modellerin uygulanabilirlik sınırını belirlemeye çalışalım. Evrimsel modelleri karşılayan nedensel zincirler geçişlilik özelliğine sahip olma eğilimindedir. A olayı B olayının nedeni ise (B, A'nın sonucudur), eğer B olayı C olayının nedeni ise, o zaman A olayı C olayının nedenidir. Eğer A → B ve B → C ise , sonra A → C. Böylece en basit neden-sonuç zincirleri oluşur. B olayı bir durumda sebep, diğerinde sonuç olabilir. Bu kalıp F. Engels tarafından belirtilmiştir: “... neden ve sonuç, yalnızca belirli bir bireysel duruma uygulandığında anlam taşıyan temsillerdir: ancak bu bireysel durumu tüm dünyayla genel bağlantı halinde ele aldığımızda, bir bütün olarak bu temsiller, nedenlerin ve sonuçların sürekli yer değiştirdiği evrensel etkileşimin temsilinde birleşir ve iç içe geçer; burada ya da şimdi neden olan, orada ya da sonra sonuç haline gelir ve bunun tersi de geçerlidir” (cilt 20, s. 22).

Geçişlilik özelliği şunları yapmamızı sağlar: detaylı analiz nedensel zincir. Son zinciri daha basit neden-sonuç bağlantılarına bölmekten oluşur. Eğer A ise, o zaman A → B 1, B 1 → B 2,..., B n → C. Peki sonlu bir neden-sonuç zinciri sonsuz bölünebilme özelliğine sahip midir? Sonlu bir N zincirindeki bakla sayısı sonsuza gidebilir mi?

Niceliksel değişikliklerin niteliksel olanlara geçiş yasasına dayanarak, nihai neden-sonuç zincirini bölerken, zincirdeki bireysel bağlantıların öyle bir içeriğiyle karşı karşıya kalacağımız ve daha fazla bölünmenin anlamsız hale geleceği iddia edilebilir. Hegel'in niceliksel değişimlerin niteliksel değişimlere geçiş yasasını reddeden sonsuz bölünebilirliğe "kötü sonsuzluk" adını verdiğini unutmayın.

Niceliksel değişikliklerin niteliksel olanlara geçişi, örneğin bir grafit parçasını bölerken meydana gelir. Monoatomik bir gaz oluşana kadar moleküller ayrıldığında kimyasal bileşim değişmez. Bir maddenin değiştirilmeden daha fazla bölünmesi kimyasal bileşim Artık mümkün değil çünkü bir sonraki aşama karbon atomlarının parçalanmasıdır. Burada fizikokimyasal açıdan bakıldığında niceliksel değişiklikler niteliksel değişikliklere yol açar.

F. Engels'in yukarıdaki açıklaması, neden-sonuç ilişkilerinin temelinin iradenin kendiliğinden ifadesi, tesadüf eseri veya ilahi parmak değil, evrensel etkileşim olduğu fikrini açıkça göstermektedir. Doğada hareketin kendiliğinden ortaya çıkışı ve yok edilmesi yoktur, maddenin bir hareket biçiminin diğerlerine, bir maddi nesneden diğerine karşılıklı geçişleri vardır ve bu geçişler, maddi nesnelerin etkileşimi dışında başka türlü gerçekleşemez. Etkileşimin neden olduğu bu tür geçişler, etkileşim halindeki nesnelerin durumunu değiştiren yeni olayların ortaya çıkmasına neden olur.

Etkileşim evrenseldir ve nedenselliğin temelini oluşturur. Hegel'in haklı olarak belirttiği gibi, "etkileşim, tam gelişimi içinde ortaya konan nedensel bir ilişkidir." F. Engels bu fikri daha da açık bir şekilde formüle etti: “Modern doğa bilimleri açısından hareketli maddeyi bir bütün olarak ele aldığımızda gözümüze çarpan ilk şey etkileşimdir... Böylece doğa bilimi şunu doğrular:... etkileşim şeylerin gerçek bir nedensel finalidir. Bu etkileşimin bilgisinden daha ileri gidemeyiz çünkü bunun arkasında bilinecek başka bir şey yoktur” (cilt 20, s. 546).

Etkileşim nedenselliğin temeli olduğundan, diyagramı Şekil 2'de gösterilen iki maddi nesnenin etkileşimini ele alalım. 1. Bu örnek, muhakemenin genelliğini ihlal etmez, çünkü birkaç nesnenin etkileşimi ikili etkileşimlere indirgenir ve benzer şekilde değerlendirilebilir.

Etkileşim sırasında her iki nesnenin de aynı anda birbirini etkilediğini (etkinin karşılıklılığı) görmek kolaydır. Bu durumda etkileşimde bulunan nesnelerin her birinin durumu değişir. Etkileşim yok - durum değişikliği yok. Bu nedenle, etkileşime giren nesnelerden herhangi birinin durumundaki bir değişiklik, neden-etkileşimin kısmi bir sonucu olarak düşünülebilir. Bütün nesnelerin durumlarındaki değişiklik bütünlük içinde olacaktır. tam soruşturma.

Evrim modelinin temel halkasının böyle bir neden-sonuç modelinin yapısal (diyalektik) sınıfa ait olduğu açıktır. Bu modelin G.A. tarafından geliştirilen yaklaşıma indirgenmediğini vurgulamak gerekir. Svechnikov, soruşturma altında olduğundan G.A. V.G.'ye göre Svechnikov. Ivanov, "... etkileşim halindeki nesnelerin birinde veya tümünde bir değişiklik veya etkileşimin doğasında, çöküşüne veya dönüşümüne kadar bir değişiklik" olduğunu anladı. Durum değişikliğine gelince, bu G.A.'daki bir değişikliktir. Svechnikov bunu nedensel olmayan bir bağlantı türü olarak sınıflandırdı.

Yani, evrimsel modelleri temel olarak belirledik, Birincil bakım durumların etkileşimi ve değişimine dayanan yapısal (diyalektik) bir model içerir. Bir süre sonra bu modellerin karşılıklı bağlantısının analizine ve evrimsel modelin özelliklerinin incelenmesine döneceğiz. Burada, F. Engels'in bakış açısına tam uygun olarak, nesnel gerçekliği yansıtan evrim modellerindeki fenomenlerin değişmesinin, olayların basit düzenliliğinden (D. Hume'da olduğu gibi) kaynaklanmadığını, ancak bunun sonucunda meydana geldiğini belirtmek isteriz. etkileşimin (genesis) ürettiği koşulluluğa. Dolayısıyla evrim modellerinde neden-sonuç ilişkilerinin tanımına nesile (genesis) yapılan atıflar dahil edilse de, bu ilişkilerin nesnel doğasını yansıtır ve yasal dayanak.

İncir. 2. Nedenselliğin yapısal (diyalektik) modeli

Yapısal modele dönelim. Yapısı ve anlamı bakımından, diyalektiğin ilk yasasına - eğer yorumlanırsa, birlik ve karşıtların mücadelesi yasasına - mükemmel bir şekilde uyar:

– birlik – nesnelerin karşılıklı bağlantılarında (etkileşiminde) varlığı olarak;

– karşıtlar – etkileşimin neden olduğu, birbirini dışlayan eğilimler ve durumların özellikleri olarak;

– mücadele – etkileşim olarak;

– gelişme – etkileşim halindeki maddi nesnelerin her birinin durumundaki bir değişiklik olarak.

Dolayısıyla neden olarak etkileşime dayanan yapısal bir modele diyalektik nedensellik modeli de denilebilir. Yapısal model ile diyalektiğin birinci yasası arasındaki benzetmeden, nedenselliğin, insan zihninde ortaya çıkan öznel diyalektik çelişkilerin aksine, doğanın kendisindeki nesnel diyalektik çelişkilerin bir yansıması olarak hareket ettiği sonucu çıkar. Nedenselliğin yapısal modeli doğanın nesnel diyalektiğinin bir yansımasıdır.

Sebep-sonuç ilişkilerinin yapısal modelinin uygulanmasını gösteren bir örneği ele alalım. Bu model kullanılarak açıklanan bu tür örneklere doğa bilimlerinde (fizik, kimya vb.) oldukça fazla rastlamak mümkündür. Çünkü doğa bilimlerinde “etkileşim” kavramı temeldir.

Örnek olarak iki topun esnek çarpışmasını ele alalım: hareketli bir A topu ve sabit bir B topu. Çarpışmadan önce, her topun durumu bir dizi Ca ve Cb nitelikleri (momentum, kinetik enerji, vb.) tarafından belirleniyordu. ). Çarpışma (etkileşim) sonrasında bu topların durumları değişti. Yeni C"a ve C"b durumlarını gösterelim. Durumlardaki değişikliğin nedeni (Ca → C"a ve Cb → C"b) topların etkileşimiydi (çarpışma); bu çarpışmanın sonucu her topun durumunda bir değişiklik oldu.

Daha önce de belirttiğimiz gibi evrimsel model bu durumda nedensel bir zincirle değil, yapısı evrimsel bir modele indirgenemeyecek temel bir neden-sonuç bağlantısıyla uğraştığımız için pek işe yaramaz. Bunu göstermek için bu örneği evrimsel modelin konumundan bir açıklamayla örnekleyelim: "Çarpışmadan önce A topu hareketsizdi, dolayısıyla hareketinin nedeni ona çarpan B topudur." Burada B topu neden, A topunun hareketi ise sonuçtur. Ancak aynı konumlardan şu açıklama yapılabilir: “Çarpışmadan önce B topu düz bir yol boyunca düzgün bir şekilde hareket ediyordu. A topu olmasaydı B topunun hareketinin doğası değişmeyecekti.” Burada sebep zaten A topu, sonuç ise B topunun durumudur. Yukarıdaki örnek şunu göstermektedir:

a) evrimsel modeli uygulanabilirlik sınırlarının ötesinde uygularken ortaya çıkan belirli bir öznellik: bunun nedeni A topu veya B topu olabilir; bu durum, evrim modelinin sonucun belli bir dalını seçip, onun yorumuyla sınırlı olmasından kaynaklanmaktadır;

b) tipik bir epistemolojik hata. Yukarıdaki evrimsel model açısından yapılan açıklamalarda, aynı türdeki maddi nesnelerden biri “aktif” prensip, diğeri ise “pasif” prensip olarak hareket etmektedir. Toplardan birinin (diğeriyle karşılaştırıldığında) bir insan gibi "faaliyet", "irade", "arzu" ile donatıldığı ortaya çıktı. Dolayısıyla ancak bu “irade” sayesinde nedensel bir ilişki kurabiliyoruz. Böyle bir epistemolojik hata, yalnızca nedensellik modeliyle değil, aynı zamanda yaşayan insan konuşmasının doğasında var olan imgelerle ve karmaşık nedenselliğin karakteristik özelliklerinin (bunun hakkında aşağıda konuşacağız) tipik psikolojik aktarımıyla basit bir nedene - ve - efekt bağlantısı. Ve bu tür hatalar, uygulanabilirlik sınırlarının ötesinde bir evrimsel model kullanıldığında çok tipiktir. Bazı nedensellik tanımlarında görünürler. Örneğin: “Dolayısıyla nedensellik, bir nesnenin diğeri üzerindeki etkisi olarak tanımlanır; burada ilk nesnedeki (neden) bir değişiklik, başka bir nesnedeki değişiklikten önce gelir ve zorunlu, açık bir şekilde diğerinde bir değişikliğe yol açar. nesne (etki).” Bu tanıma katılmak zordur, çünkü etkileşim sırasında (karşılıklı eylem!) Nesnelerin neden aynı anda değil de birbiri ardına deforme olması gerektiği hiç de açık değildir. Hangi nesne önce deforme olmalı, hangisi ikinci olarak deforme olmalı (öncelikli sorun)?

Modelin nitelikleri

Şimdi yapısal nedensellik modelinin hangi nitelikleri içerdiğini ele alalım. Bunların arasında şunları belirtelim: nesnellik, evrensellik, tutarlılık, belirsizlikten uzaklık.

Nedenselliğin nesnelliği, etkileşimin, etkileşen nesnelerin eşit olduğu ilişkide nesnel bir neden olarak hareket etmesi gerçeğinde ortaya çıkar. Burada antropomorfik yorumlara yer yoktur. Evrensellik, nedenselliğin temelinin her zaman etkileşim olmasından kaynaklanmaktadır. Etkileşimin kendisi evrensel olduğu gibi nedensellik de evrenseldir. Tutarlılık, neden ve sonucun (etkileşim ve hal değişimi) zaman içinde örtüşmesine rağmen, neden-sonuç ilişkisinin farklı yönlerini yansıtmasından kaynaklanmaktadır. Etkileşim, nesnelerin uzamsal bir bağlantısını, durumdaki bir değişikliği - etkileşime giren nesnelerin her birinin zaman içindeki durumları arasında bir bağlantıyı gerektirir.

Ayrıca yapısal model, etkileşimin matematiksel açıklama yöntemine bakılmaksızın, neden-sonuç ilişkilerinde açık bir ilişki kurar. Üstelik nesnel ve evrensel olan yapısal model, doğa bilimlerindeki etkileşimlerin doğasına kısıtlamalar getirmez. Bu model çerçevesinde anlık uzun veya kısa menzilli etki ve herhangi bir sonlu hız ile etkileşim geçerlidir. Sebep-sonuç ilişkilerinin belirlenmesinde böyle bir sınırlamanın ortaya çıkması, herhangi bir sistemin etkileşiminin doğasını kesin olarak varsayan, felsefe adına fizik ve diğer bilimlere doğal bir felsefi çerçeve empoze eden tipik bir metafizik dogma olacaktır. ya da modelin uygulanabilirliğinin sınırlarını o kadar sınırlayacak ki, böyle bir modelin faydaları çok mütevazı olacaktır.

Burada etkileşimlerin yayılma hızının sonluluğu ile ilgili konular üzerinde durmak yerinde olacaktır. Bir örneğe bakalım. İki sabit yük olsun. Yüklerden biri ivmelenerek hareket etmeye başlarsa, elektromanyetik dalga ikinci yüke gecikmeli olarak yaklaşacaktır. Bu örnek, yapısal modelle ve özellikle de eylemin karşılıklılığı özelliğiyle çelişmiyor mu, çünkü böyle bir etkileşimde yükler eşit olmayan bir konumdadır? Hayır çelişmiyor. Bu örnek basit bir etkileşimi değil, üç farklı bağlantının ayırt edilebildiği karmaşık bir nedensel zinciri anlatmaktadır.

Yasalarının genelliği ve genişliği nedeniyle fizik her zaman felsefenin gelişimini etkilemiş ve kendisi de ondan etkilenmiştir. Fizik, yeni başarılar keşfederken felsefi soruları terk etmedi: madde hakkında, hareket hakkında, fenomenlerin nesnelliği hakkında, uzay ve zaman hakkında, doğadaki nedensellik ve zorunluluk hakkında. Atomizmin gelişimi E. Rutherford'u keşfe götürdü atom çekirdeği ve...

Fizibilite ve maliyet değerlendirmeleri ile sınırların belirlenmesi

Modellerin uygulanabilirlik sınırları, önceki bölümde tanımlanan uygulama kısıtlamalarına göre belirlenmektedir. Daha önce de belirtildiği gibi, bunların her biri ana sınırlayıcı faktörlerden birini (veya aynı anda her ikisini de) etkiler - ekonomik verimlilik (uygulama maliyetlerinin artması) veya fizibilite (şirket için elde edilen sonuçların öneminin azalması).

Bu bölümün amacı, belirli bir modelin hangi şirketlere uygulanabileceği konusunda öneriler oluşturmaktır. Açıkçası, modelin uygulanabilirliği büyük ölçüde bireysel koşullara (şirketin stratejik öncelikleri, yapısının ve yönetim tarzının özellikleri, finansal kaynaklar vb.) bağlıdır. Bununla birlikte, aşağıdaki alt problemleri çözerek başlangıçtaki yaklaşık sınırları belirlemek mümkün görünmektedir (daha kesin sınırların belirlenmesi gelecekteki pratik araştırmaların konusu olabilir):

· Bu seviyedeki şirket hedeflerinin ve sınırlamalarının olası çatışmalarının belirlenmesi

· Belirli modeller için ek uygulama maliyetlerinin ortaya çıktığı noktaların belirlenmesi (halihazırda tanımlanmış kısıt faktörleri aracılığıyla)

· Mümkün olduğu durumlarda yaklaşık maliyet tahminleri

İlk göreve ilişkin öneriler, "Etkileşim için bir ortak seçme" hedefi düzeyinde ortaya çıkan ve Schillo ve Hesaplamalı Güven ve İtibar Modellerine kadar uzanan ilgili kısıtlamanın formülasyonunda zaten yer almaktadır. Şirketin hedefleri, uygulanan modelin amacını içermelidir. Yukarıdaki hedef ve model örneğinde, tedarikçi için tekel piyasası durumunda bir çatışma açıktır - tüketici şirketi teslimat için modelleri kullanarak bir ortak seçemez çünkü tek bir seçenek vardır. Bu ilişkinin varlığını açıklığa kavuşturmak için bir şirketin, BPM'de yaygın olarak kullanılan bir nesne olan hedef ağacını kullanarak hedeflerini ayrıştırması gerekebilir.

Önceki bölümde geliştirilen sınıflandırmanın ve itibar modellerine ilişkin literatürün ve bunların uygulanmasına ilişkin özel durumların analizi sırasında, ek maliyetlerin aşağıdaki ortaya çıktığı noktalar tespit edilmiştir:

Karşı tarafların itibarına ilişkin verilerin toplanması. Model düzeyinde “Giriş Verileri” kısıtlamasında gerçekleşir. Burada dikkate alınan, dahili olarak hesaplanabilen (karşılık gelen bir amaca yönelik bir modelin uygulanmasıyla) veya ilgili hizmet sağlayıcılardan edinilebilen itibarın nihai değeridir. İlk durumda, bir yerine iki modelin uygulanmasının maliyeti vardır, ancak modelin itibar hesaplamasına yönelik işlevselliği nedeniyle potansiyel faydalar daha büyük olabilir (bu nedenle çözüm, şirketin ihtiyaç duyduğu hedefler dizisine bağlıdır) itibar kullanarak ulaşmak için). İkinci durumda, gerekli verileri çıkarmak için kullanılan araçların maliyetinden maliyetler oluşur. Buradaki çoğu şey şirketin iş ortamına bağlıdır. İtibar sistemleri kapsamında faaliyet gösteren şirketler için (örneğin, EBay'deki satıcılar), genellikle zaten "kablolu" olan bu sistemlerin API'sini kullanmak mümkündür. gerekli işlevler(örneğin, Yandex Market İçerik API'sinde olduğu gibi) ve kullanımı nispeten ucuzdur. Ayrıca çalışanların API'yi kullanma süreleri için ödeme yapmanın veya bu süreçleri otomatikleştirmenin maliyetlerini de gözden kaçırmamalısınız. Temsilcilerin itibarının merkezi olarak hesaplanmaması durumunda, bunun incelemeler gibi yapılandırılmamış verilerden (farklı kaynaklardan, farklı formatlardan - örneğin, aynı zamanda bir geri bildirim biçimi olan YouTube'daki video incelemeleri) çıkarılması sorunu ortaya çıkar. , şirket içi ağlardaki mesajlar. Bu sorunları çözen araçlar daha pahalıdır ve işleyebildikleri veri kaynağı sayısı arttıkça fiyatları da artar. Çok az şirket uygun karmaşıklıkta ürünler geliştirecek kaynaklara sahiptir ve bu da maliyeti etkiler. Ek olarak, dahili verilerin (örneğin kurumsal yazışmalar) analiz edilmesi durumunda, şirketin gerekli verilere sahip olması (oluşturması) ve dolayısıyla bunları depolama teknolojisine sahip olması gerekir. Bu koşulun karşılanmaması durumunda uygulama maliyetini önemli ölçüde artıran ve fizibiliteyi etkileyen yeni kısıtlamalar ortaya çıkar. Farklı itibar verisi toplama araçlarının karşılaştırması aşağıdaki tabloda gösterilmektedir:

Masa 6. İtibar verisi çıkarma araçlarının karşılaştırılması

Araç adı	Aylık fiyat kullanım, bin ruble
İtibar sistemleri API'si
	Ücretsiz
Yandex Market İçerik API'si	Ücretsiz/20 (Ya-m'de satış yapmayanlar için)
Yapılandırılmamış verilerden itibar elde etmeye yönelik araçlar
Sidorin Laboratuvarı (sidorinlab.ru)
Brandspotter (brandspotter.ru)
Marka Analizi (br-analytics.ru)	150-515 (geçmişe dönük derinliğine bağlı olarak)
Anlamsal Kuvvet (semanticforce.net)
SAP HANA, Hadoop'a dayalı Olay Buhar İşleme	370'den (yalnızca aylık lisans ücreti dikkate alınır)

Tablodan da görülebileceği gibi, dış verileri analiz eden araçların çoğu, küçük şirketler için bile uygun maliyetlidir (örneğin, küçük çevrimiçi mağazalar; burada bir e-ticaret kuruluşunun ortalama aylık kârı, olduğu gibi 750 bin ruble olarak kabul edilir) . Gerçekten pahalı çözümler, maliyeti karşılayabilecek şirketler tarafından üretilen büyük miktarda verinin analiz edilmesini içerir. Ucuz çözümlerin çoğunun, şirketin dış ortamındaki (piyasada, kamusal alanda) itibarıyla çalışmaya odaklandığını da belirtmekte fayda var. Bu nedenle, personel yönetimi sorunlarını çözerken (organizasyonel yaklaşımın uygulamalarına bakın, Bölüm 2, Şekil 8), nesneleri analiz etmeniz gereken yer İç ortamşirketlerin tercih edebileceği yalnızca pahalı çözümler kalıyor.

Bulması zor giriş verilerini toplayın. Bu tür veriler, “Tüketiciler açısından itibar” modelinin girdi verilerini, yani rakiplerin maliyet yapısına ilişkin verileri içerir. Bunları elde etmenin iki yolu vardır: yaklaşık verileri kabul edin (örneğin maliyet yapınızı kabul edin) veya ilgili hizmet sağlayıcılardan veri satın alın. Birinci durum, ürün ve satıcı bakımından homojen, tam rekabete yakın pazarlardaki firmalar için uygundur ancak orada bile bu ön koşul, elde edilen sonucun kalitesinde ciddi bir düşüşe yol açabilmektedir. Çözüm, model çıktısını, çeşitli faktörleri ağırlıklarla birlikte hesaba katacak bir karar fonksiyonuna argüman olarak kullanmak olabilir. İkinci durum, piyasada yaygın olan pazarlama analizi hizmetlerinin bir parçası olan rekabet ortamının analizi ile ilgilidir. Bu tür hizmetlere ilişkin maliyet örnekleri aşağıdaki tabloda listelenmiştir.

Bilginin kalitesi doğrudan maliyete bağlı olsa da, rekabetçi analiz hizmetleri çok çeşitli şirketlerin kullanımına açıktır. Bununla birlikte, piyasa ne kadar dinamik olursa, giriş engelleri o kadar düşük olursa, rakiplerin sayısı ve çeşitliliği de o kadar hızlı artar ve rekabet analizi ne kadar sıklıkla yapılırsa, maliyeti de o kadar yüksek olur. döneme ait.

Veri kalitesinin sağlanması. Modelin giriş verilerine erişim zorsa, yaklaşık verileri kullanmanın başka bir yolu vardır. Örneğin rakiplerin spesifik değişken maliyetlerinde, bunu uygulayan firmanın maliyetlerinin modelde kullanılması mümkün görünmektedir. Veri yanlışlığının olumsuz etkilerinden kaçınmak için, birkaç veri kaynağının kullanılması yeterlidir (bu çalışmanın yazarına göre, çoğu potansiyel model tanıtma durumunda bu bir sorun değildir, çünkü uygun kararların alınmasına yönelik mekanizmalar mevcuttur) /sorunları çözmek/hedeflere ulaşmak bellidir, itibar söz konusu olmadan şirketlerde mevcuttur). Ayrıca kullanılan verilerin güvenilirliğine bağlı olarak bu kaynaklara ağırlıklar da atanabilmektedir. Ancak bu yol, karar vericiye veya sürecin otomatikleştirilmesine yönelik ek maliyetler getirir. Ayrıca birçok model (örneğin Sporas) haksız işlemlere ve değerlendirmelere karşı koruma gerektirir. Bu, sertifikalı itibar veya OERM yöntemlerinin uygulanmasıyla çözülebilir. Örneğin, bu tür yöntemler arasında olumsuz yorumlara anında yanıt verilmesi veya derecelendirmelerde/incelemelerde yapay bir olumlu arka plan oluşturulması yer alır. OERM yöntemleriyle ilgili maliyetler, itibar verileri toplama maliyetleriyle karşılaştırılabilir; analiz ne kadar derinse / şirket hakkında daha fazla veri varsa, hizmetler de o kadar pahalı olur. Sertifikalı itibar genellikle itibar sistemi düzeyinde uygulanır - TripAdvisor'da olduğu gibi - dolayısıyla bir şirketin burada yapabileceği tek şey, koruma düzeyinin kabul edilebilir olacağı doğru sistemi veya modeli seçmektir.

Hesaplama karmaşıklığı. İlgili sınırlamada modeller düzeyinde meydana gelir. Ele alınan modeller arasında yansımayı kullananlar onunla en alakalı olanlardır - bunlar “Tedarikçi ve Aracı”, “Tüketiciler Açısından İtibar”, “Piyasada Rekabet Eden Firmalar Modeli”dir. Burada yapılan hesaplamalarda, yalnızca diğer faillerin zihinlerinde var olan (yansıtma derecesine göre belirlenen hayalet olanlar da dahil) hayalet failler kullanılıyor. Ek hesaplamalar ek güç gerektirir. Bu tür kapasitelerin sağlanmasına yönelik hizmetlerin çeşitliliği ve söz konusu durumla doğrudan ilgili olmayan gereksinimler (örneğin, ekipman boyutları, sanallık, veri güvenliği gereksinimleri) nedeniyle, bir karar vermek zordur. maliyetlerin maliyet tahmini. Kesin olarak tek bir şey söylenebilir; etmen sayısı arttıkça veya yansıma derecesi arttıkça modeldeki hesaplamalar da daha karmaşık hale gelir. Bu nedenle, dönüşlü modeller, az sayıda oyuncunun (oligopol) bulunduğu bir piyasada faaliyet gösteren şirketler için en uygunudur.

Değişikliklerin maliyeti. Süreç düzeyinde ortaya çıkan (potansiyel olarak tüm modelleri kapsayan) kısıtlamalara dönersek, bunların neredeyse hepsinin şirketteki, süreçlerdeki, aralarındaki bağlantılardaki ve çeşitli iç yapılardaki değişikliklerle ilişkili olduğunu görebiliriz. Bu değişikliklerin uygulanması daha zordur, şirketin kendisi ne kadar büyük olursa, şirket ne kadar büyük olursa itibar modellerinin uygulanması da o kadar pahalı olur. Doğru bir değerlendirme için çok sayıda şirketten gelen denetim verileri (olası değişikliklerin maliyetini tahmin etmek için) ve pratik uygulama durumlarına ilişkin veriler (açıklama ve sonraki genelleme için) gereklidir. Bütün bunlar daha fazla araştırma için alanlar olabilir.

sonuçlar

Bu bölümdeki sonuç, ilgili uygulama önerileriyle birlikte modellerin bir listesidir. Analiz sonuçlarına göre, buradaki ana hususların şirket için gerekli hizmetlerin maliyeti, iç yapısı ve dış çevrenin parametreleri olduğu ortaya çıktı.

0. Tüm modeller - Şirket ne kadar büyük olursa, iç yapısında değişiklik yapması o kadar zor olur, modeller onun için o kadar az uygulanabilir olur.

1. SPORAS - İtibarı hesaplamak için bilgi çıkarmak gerekir. İtibar sistemleri kapsamındaki şirketler için oldukça uygundur; diğerleri için ise maliyetler, işleme için gereken veri hacmiyle orantılı olarak ortaya çıkar. Teknik uygulama için birçok önkoşul gerektirir; bunları sağlamak için diğer modellerle (örneğin sertifikalı itibar modelleri) birlikte uygulanabilir.

2. Schillo - belirli girdi verileri gerektirir; maliyet, pazardaki oyuncu sayısıyla orantılıdır. Oligopoller veya niş pazarlar için. Ayrıca derecelendirme ölçeğinin ikili olması verilerin hatalı olmasına neden olur; çözümün düzeltilmesi gerekebilir.

3. E-bay modeli. Basit toplama: İtibarı hesaplamak için bilginin çıkarılması gerekir. İtibar sistemleri kapsamındaki şirketler için oldukça uygundur; diğerleri için ise maliyetler, işleme için gereken veri hacmiyle orantılı olarak ortaya çıkar.

4. Güven ve itibarın hesaplamalı modeli - itibarın hesaplanması için bilgi çıkarılmalıdır. İtibar sistemleri kapsamındaki şirketler için oldukça uygundur; diğerleri için ise maliyetler, işleme için gereken veri hacmiyle orantılı olarak ortaya çıkar. Ortaklar arasında tekel olması durumunda başvuru uygun değildir. Ayrıca derecelendirme ölçeğinin ikili olması verilerin hatalı olmasına neden olur; çözümün düzeltilmesi gerekebilir.

5. Bir pazarda rekabet eden firma modeli – oligopol veya niş pazarlar için en uygunudur. Ne kadar çok oyuncu olursa o kadar az uygulanabilir.

6. Tüketici açısından itibar (dinamik olmayan) - oligopol veya niş pazarlar için en uygunudur. Ne kadar çok oyuncu olursa o kadar az uygulanabilir, çünkü yansımayı kullanır ve belirli girdi verileri gerektirir; bu da ne kadar çok oyuncu olursa o kadar pahalı olur.

7. Tüketici açısından itibar (dinamiklerle birlikte) - oligopol veya niş pazarlar için en uygunudur. Ne kadar çok oyuncu olursa o kadar az uygulanabilir.

8. ReMSA - itibarı hesaplamak için bilgi çıkarmak gerekir. Sistem içinde toplanamayan verileri dikkate aldığından itibar sistemleri kapsamındaki şirketler için orta derecede uygulanabilir. Diğer şirketler için maliyetler, işleme için gereken veri hacmiyle orantılı olarak ortaya çıkar.

9. Trip Advisor için sertifikalı itibar modeli - karşı tarafların birbirlerini değerlendirebileceği yerleşik bir mekanizmaya sahip itibar sistemleri veya diğer ağlar içindeki şirketler için. Diğer iş koşulları için (örneğin, karşı tarafların birbirlerini serbest biçimde değerlendirmeleri durumunda) bu daha az uygulanabilir.

Masa 7. Uygulanabilirlik sınırlarının görselleştirilmesi

İlgili. temsilcisi sistemler	Birçok karşı taraf	Eklemek. ed. destek üzerinde kalite Dan.
Basit toplam/ortalama	Dışarı içeri
	Dışarı içeri
	Dışarı içeri
	Dışarı içeri
Hesap. güven ve itibar modeli	Dışarı içeri
Piyasada rekabet eden firmalar	Dışarı içeri
Tüketicilerin gözünde itibar (stat.)	Dışarı içeri
Tüketicilerin gözünde itibar (din.)	Dışarı içeri
Sertifika temsilcisi TripAdvisor için	Dışarı içeri

Tanımlar:

Yeşil - iyi uygulanabilirlik

Sarı - kısıtlamalara/ücretlere tabidir

Kırmızı - önemli kısıtlamalar/maliyetlerle uygulanabilir

b) “Etkileşim” kavramına dayalı modeller (yapısal veya diyalektik modeller). İsimlerin anlamını daha sonra öğreneceğiz. Buradaki ana odak noktası, neden-sonuç ilişkilerinin kaynağı olarak etkileşimdir. Etkileşimin kendisi bir neden görevi görür. Kant bu yaklaşıma çok dikkat etti ancak nedenselliğe diyalektik yaklaşım en açık biçimini Hegel'in eserlerinde aldı. Modern Sovyet filozoflarından bu yaklaşım G.A. Sebep-sonuç ilişkilerinin yapısal modellerinden birinin materyalist bir yorumunu vermeye çalışan Svechnikov.

Tartışılan bazı konuların altını çizelim.

c) Bir etkinin nedeni üzerindeki ters etkisi sorunu.

Model gösteriminin ötesine geçerek neden-sonuç ilişkisinin genel, evrensel bir tanımını verme çabaları soruna bir çözüm getirmemektedir. Örnek olarak şu tanımı verebiliriz: “Nedensellik, neden adı verilen bir olgunun, belirli koşulların varlığında kaçınılmaz olarak sonuç adı verilen başka bir olguyu ürettiği, neden olduğu, hayata geçirdiği olayların öyle genetik bir bağlantısıdır. ” Bu tanım resmi olarak çoğu model için geçerlidir, ancak modele dayanmadan ortaya çıkan sorunları (örneğin eşzamanlılık sorunu) çözemez ve bu nedenle sınırlı teorik-bilişsel değere sahiptir.

Modellerin uygulanabilirliğinin sınırı

Geçişlilik özelliği, nedensel zincirin ayrıntılı bir analizine olanak tanır. Son zinciri daha basit neden-sonuç bağlantılarına bölmekten oluşur. Eğer A ise, o zaman A → B 1, B 1 → B 2,..., B n → C. Peki sonlu bir neden-sonuç zinciri sonsuz bölünebilme özelliğine sahip midir? Sonlu bir N zincirindeki bakla sayısı sonsuza gidebilir mi?

Niceliksel değişikliklerin niteliksel olanlara geçişi, örneğin bir grafit parçasını bölerken meydana gelir. Monoatomik bir gaz oluşana kadar moleküller ayrıldığında kimyasal bileşim değişmez. Bir maddenin kimyasal bileşimini değiştirmeden daha fazla bölünmesi artık mümkün değildir, çünkü bir sonraki aşama karbon atomlarının bölünmesidir. Burada fizikokimyasal açıdan bakıldığında niceliksel değişiklikler niteliksel değişikliklere yol açar.

Böylece, evrimsel modellerin, temel, birincil bir bağlantı olarak, durumların etkileşimi ve değişimine dayanan yapısal (diyalektik) bir model içerdiğini tespit ettik. Bir süre sonra bu modellerin karşılıklı bağlantısının analizine ve evrimsel modelin özelliklerinin incelenmesine döneceğiz. Burada, F. Engels'in bakış açısına tam uygun olarak, nesnel gerçekliği yansıtan evrim modellerindeki fenomenlerin değişmesinin, olayların basit düzenliliğinden (D. Hume'da olduğu gibi) kaynaklanmadığını, ancak bunun sonucunda meydana geldiğini belirtmek isteriz. etkileşimin (genesis) ürettiği koşulluluğa. Dolayısıyla evrim modellerinde neden-sonuç ilişkilerinin tanımına nesil (genesis) atıfları dahil edilse de bu ilişkilerin nesnel doğasını yansıtır ve hukuki bir temele sahiptir.

İncir. 2. Nedenselliğin yapısal (diyalektik) modeli

Yapısal modele dönelim. Yapısı ve anlamı bakımından, diyalektiğin ilk yasasına - eğer yorumlanırsa, birlik ve karşıtların mücadelesi yasasına - mükemmel bir şekilde uyar:

– birlik-nesnelerin karşılıklı bağlantılarında (etkileşiminde) varlığı olarak;

– karşıtlar– etkileşimin neden olduğu, birbirini dışlayan eğilimler ve durumların özellikleri olarak;

– kavga– bir etkileşim olarak;

– gelişim– etkileşim halindeki maddi nesnelerin her birinin durumundaki bir değişiklik olarak.

Daha önce de belirtildiği gibi, bu durumda evrim modelinin pek bir faydası yoktur, çünkü burada nedensel bir zincirle değil, yapısı evrim modeline indirgenemeyen temel bir neden-sonuç bağlantısıyla karşı karşıyayız. Bunu göstermek için bu örneği evrimsel modelin konumundan bir açıklamayla örnekleyelim: "Çarpışmadan önce A topu hareketsizdi, dolayısıyla hareketinin nedeni ona çarpan B topudur." Burada B topu neden, A topunun hareketi ise sonuçtur. Ancak aynı konumlardan şu açıklama yapılabilir: “Çarpışmadan önce B topu düz bir yol boyunca düzgün bir şekilde hareket ediyordu. A topu olmasaydı B topunun hareketinin doğası değişmeyecekti.” Burada sebep zaten A topu, sonuç ise B topunun durumudur. Yukarıdaki örnek şunu göstermektedir:

Modelin nitelikleri

Şimdi yapısal nedensellik modelinin hangi nitelikleri içerdiğini ele alalım. Bunlar arasında şunları belirtelim: nesnellik, evrensellik, tutarlılık, belirsizlik.

Objektiflik Nedensellik, etkileşimin, etkileşimde bulunan nesnelerin nesnel bir neden olarak hareket etmesi gerçeğinde ortaya çıkar. eşit. Burada antropomorfik yorumlara yer yoktur. Çok yönlülük nedenselliğin temeli her zaman yattığı için etkileşim. Etkileşimin kendisi evrensel olduğu gibi nedensellik de evrenseldir. Tutarlılık Sebep ve sonucun (etkileşim ve hal değişimi) zaman içinde örtüşmesine rağmen, bunların yansımasından kaynaklanmaktadır. farklı taraflar sebep-sonuç ilişkileri. Etkileşim, nesnelerin uzamsal bir bağlantısını, durumdaki bir değişikliği - etkileşime giren nesnelerin her birinin zaman içindeki durumları arasında bir bağlantıyı gerektirir.

Ayrıca yapısal model, açık bağlantı neden-sonuç ilişkilerinde, etkileşimin matematiksel açıklama yöntemine bakılmaksızın. Üstelik nesnel ve evrensel olan yapısal model, doğa bilimlerindeki etkileşimlerin doğasına kısıtlamalar getirmez. Bu model çerçevesinde anlık uzun veya kısa menzilli etki ve herhangi bir sonlu hız ile etkileşim geçerlidir. Sebep-sonuç ilişkilerinin belirlenmesinde böyle bir sınırlamanın ortaya çıkması, herhangi bir sistemin etkileşiminin doğasını kesin olarak varsayan, felsefe adına fizik ve diğer bilimlere doğal bir felsefi çerçeve empoze eden tipik bir metafizik dogma olacaktır. ya da modelin uygulanabilirliğinin sınırlarını o kadar sınırlayacak ki, böyle bir modelin faydaları çok mütevazı olacaktır.

1. İlk yükün bir nesneyle etkileşimi, bu da onun hızlanmasına neden olur. Bu etkileşimin sonucu, yükü etkileyen kaynağın durumundaki bir değişiklik ve özellikle bu kaynak tarafından enerjinin bir kısmının kaybı, ilk yükün durumundaki bir değişiklik (ivme) ve görünümdür. elektromanyetik dalga hızlandırılmış hareketi sırasında ilk yük tarafından yayılan.

2. İlk yükün yaydığı elektromanyetik dalganın yayılma süreci.

3. İkinci yükün elektromanyetik dalga ile etkileşimi süreci. Etkileşimin sonucu, ikinci yükün hızlanması, birincil elektromanyetik dalganın saçılması ve ikinci yük tarafından bir elektromanyetik dalganın yayılmasıdır.

Bu örnekte, her biri yapısal nedensellik modeline uyan iki farklı etkileşimimiz var. Dolayısıyla, yapısal model hem klasik hem de göreceli teorilerle mükemmel bir uyum içindedir ve etkileşimlerin sonlu yayılma hızı, nedenselliğin yapısal modeli için temel olarak gerekli değildir.

Nedenselliğin yapısal modeliyle ilgili olarak, bozunma reaksiyonlarının onunla çelişmediğini not ediyoruz. nesnelerin sentezi. Bu durumda, nesneler arasında nispeten istikrarlı bir bağlantı ya özel bir etkileşim türü olarak yok edilir ya da etkileşim sonucunda böyle bir bağlantı oluşur.

Kuantum teorileri (klasik teorilerin yanı sıra) "etkileşim" ve "durum" kategorilerini yaygın olarak kullandığından, yapısal model temel olarak doğa biliminin bu alanına uygulanabilir. Kanaatimizce, zaman zaman karşılaşılan zorluklar, her ne kadar iyi gelişmiş bir matematiksel formalizme sahip olsalar da, kuantum teorilerinin kavramsal yorumlama açısından henüz tam olarak geliştirilip rafine edilmemiş olmasından kaynaklanmaktadır.

Örneğin Mario Bunge f fonksiyonunun yorumlanması hakkında şunları yazıyor:
“Bazıları ψ fonksiyonunu bazı bireysel sistemlere, diğerleri aynı sistemlerin gerçek veya potansiyel istatistiksel topluluğuna atfediyor, diğerleri ψ fonksiyonunu bilgimizin bir ölçüsü veya bir makrosistemden oluşan bazı bireysel komplekslere ilişkin güven derecesi olarak görüyor ve bir alet veya son olarak aynı şekilde hazırlanmış birçok mikrosistem üzerinde yapılan ölçümlerin bir kataloğu olarak. ψ-fonksiyonunu yorumlamaya yönelik bu kadar çeşitli seçenekler, mikro dünyanın olaylarını kesin olarak nedensel olarak yorumlamayı zorlaştırır.

Bu durum, kuantum teorilerinin oluşum ve gelişme aşamasında olduğunun ve klasik teorilerin içsel bütünlük düzeyine ulaşamadığının göstergelerinden biridir.

Ancak kuantum teorilerinin oluşumundaki sorunlar yalnızca ψ fonksiyonunun yorumlanmasıyla kanıtlanmaz. Göreli mekanik ve elektrodinamik ilk bakışta tamamlanmış teoriler gibi görünse de, daha derin bir analiz, bu teorilerin de çeşitli nedenlerden dolayı çelişkilerden ve iç zorluklardan kaçmadığını göstermektedir. Örneğin elektrodinamikte elektromanyetik kütle problemi, yük radyasyonunun reaksiyonu problemi vb. vardır. Geçmişte bu problemleri teorilerin kendi çerçevesinde çözme girişimlerinde başarısızlıklar ve mikro dünya teorilerinin hızlı gelişimi Kuantum teorilerinin gelişmesinin zorlukların ortadan kaldırılmasına yardımcı olacağı umudunu doğurdu. O zamana kadar öyle ya da böyle katlanılması gereken kaçınılmaz bir “kötülük” olarak algılanmalı ve kuantum teorilerinden başarı beklenmelidir.

Aynı zamanda kuantum teorileri de birçok sorun ve çelişkiyle karşı karşıyaydı. Bu zorluklardan bazılarının “klasik” nitelikte olduğunu belirtmek ilginçtir; Klasik teorilerden miras alınmıştır ve onların içsel eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Bunun bir "kısır döngü" olduğu ortaya çıkıyor: Klasik teorilerin çelişkilerinin çözümünü kuantum teorilerine atıyoruz ve kuantum teorilerinin zorlukları, klasik teorilerin çelişkileri tarafından belirleniyor.

Zamanla kuantum teorilerinin klasik teorilerdeki çelişkileri ve zorlukları ortadan kaldırabileceğine dair umut azalmaya başladı, ancak şimdiye kadar klasik teorilerin çelişkilerini kendi çerçeveleri içinde çözmeye olan ilgi hala arka planda kaldı.

Bu nedenle, mikro dünyanın olaylarını nedensellik açısından açıklarken bazen ortaya çıkan zorluklar nesnel bir kökene sahiptir ve kuantum teorilerinin oluşumunun özellikleriyle açıklanmaktadır, ancak bunlar temel değildir, prensibin uygulanmasını yasaklamaz veya sınırlandırmaz. Mikro dünyada nedenselliğin incelenmesi, özellikle yapısal nedensellik modelinin uygulanması.

Nedensellik ve etkileşim her zaman birbiriyle ilişkilidir. Eğer etkileşim evrensellik, evrensellik ve nesnellik özelliklerine sahipse, o zaman neden-sonuç bağlantıları ve ilişkileri de aynı derecede evrensel, evrensel ve nesneldir. Bu nedenle, prensip olarak, Bohm'un, mikro dünyanın fenomenlerini tanımlarken bazı durumlarda felsefi belirlenimsizliğe güvenilebileceği, bazılarında ise nedensellik ilkesine bağlı kalınabileceği yönündeki ifadelerine katılmak mümkün değildir. V.Ya.'nın fikrinin son derece hatalı olduğunu düşünüyoruz. Perminov'a göre “tamamlayıcılık kavramı şunu gösteriyor: yol mutabakat(italiklerimiz – VC.) determinizm ve indeterminizm”, bu düşüncenin doğa bilimleri felsefesiyle mi yoksa belirli bir doğa felsefesiyle mi ilgili olduğuna bakılmaksızın bilimsel teori. Materyalist bakış açısı ile modern agnostisizmin bu konudaki tutumu arasında uzlaşma sağlamanın yolu eklektizmdir, nesnel diyalektiğin reddi vardır. VE. Lenin, "nedensellik sorununun özellikle şu veya bu yeni "izm"in felsefi çizgisini belirlemek için önemli olduğunu vurguladı ..." (cilt 18, s. 157). Kuantum teorilerinin oluşumunun yolu ise inkar veya sınırlamadan değil, mikro dünyada nedenselliğin doğrulanmasından geçer.

Bilimsel teorilerin iki yüzü

Doğa bilimlerinin bilimsel teorilerinin yapısı ve bilimsel teorilerin işlevleri, maddi dünya olaylarının nedensel açıklamasıyla doğrudan veya dolaylı olarak ilgilidir. Nedenselliğin yapısal modeline dönersek, bilimsel teorilerin işlevleriyle şu ya da bu şekilde bağlantılı olan iki karakteristik noktayı, iki önemli yönü tespit edebiliriz.

Birincisi nedensel ilişkilerin tanımıyla ilgilidir ve şu soruyu yanıtlar: nasıl, hangi sırayla? Koşullu durumları birbirine bağlayan herhangi bir özel sonuç dalına karşılık gelir. Yalnızca bir nesnenin bir durumdan diğerine geçişinin bir tanımını vermekle kalmaz, aynı zamanda öze derinlemesine inmeden, durumlardaki değişikliklerin kaynağına inmeden, tüm nedensel zinciri ilişkili ve koşullu durumlar dizisi olarak tanımlar ve kapsar. zincir bağlantılarından.

İkinci taraf şu soruyu yanıtlıyor: neden, hangi nedenle? Aksine, neden-sonuç zincirini ayrı temel bağlantılara böler ve etkileşime dayalı olarak durum değişikliğine ilişkin bir açıklama sağlar. Bu açıklayıcı tarafıdır.

Bu iki taraf doğrudan iki tarafla ilgilidir. önemli işlevler Bilimsel teori: açıklayıcı ve tanımlayıcı. Nedensellik ilkesi herhangi bir doğa bilimi teorisinin temeli olduğundan ve olmaya devam edeceğinden, teori her zaman şu iki işlevi yerine getirecektir: tanımlama ve açıklama.

Ancak nedensellik ilkesinin metodolojik işlevinin ortaya çıktığı tek yol bu değildir. Teorinin kendi iç yapılanması da bu prensiple ilgilidir. Örneğin klasik mekaniği üç geleneksel dalı ile ele alalım: kinematik, dinamik ve statik. Kinematikte kuvvet etkileşimleri dikkate alınmaz, ancak maddi noktaların ve maddi nesnelerin hareket türlerinin bir açıklaması (fiziksel ve matematiksel) vardır. Etkileşim ima edilir, ancak arka planda kaybolur ve öncelik, karmaşık ilgili hareketlerin durumlarının özellikleri aracılığıyla tanımlanmasına bırakılır. Elbette kinematik, çeşitli durumları birbirine bağlayan neden-sonuç ilişkilerinin evrimsel yönünü yansıttığından, bu gerçek kinematiğin nedensel olmayan bir açıklama yöntemi olarak sınıflandırılması için bir neden olamaz.

Dinamik, neden-sonuç ilişkilerinin yapısal bir modeline dayanan, tam bir neden-sonuç tanımı ve açıklamasını içeren teorik bir bölümdür. Bu anlamda kinematik dinamiğin bir alt alanı olarak düşünülebilir.

Nedensellik açısından özellikle ilgi çekici olan, sonuç zincirlerinin yozlaştığı (yok olduğu) statiktir ve biz yalnızca statik nitelikteki bağlantılar ve etkileşimlerle ilgileniyoruz. Kesinlikle istikrarlı sistemlerin bulunmadığı nesnel gerçeklik olgusunun aksine, statik problemler, özel bilimsel teorilerde izin verilen bir idealleştirme veya sınırlayıcı durumdur. Ancak nedensellik ilkesi burada da geçerlidir, çünkü “sanal yer değiştirmeler ilkesini” veya ilgili ilkeleri uygulamadan sadece statik problemleri çözmek değil, aynı zamanda statiğin özünü anlamak da imkansızdır. “Sanal yer değiştirmeler” doğrudan denge durumunun yakınındaki durumlardaki değişikliklerle ilgilidir; sonuçta sebep-sonuç ilişkileriyle.

Şimdi elektrodinamiği ele alalım. Bazen yalnızca Maxwell denklemleriyle tanımlanır. Bu yanlıştır çünkü Maxwell denklemleri, belirli sınır ve başlangıç koşulları altında dalgaların davranışını (emisyon, yayılma, kırınım vb.) tanımlamaktadır. Etkileşimin karşılıklı bir eylem olarak tanımını içermezler. Nedensellik ilkesi, sınır ve başlangıç koşullarıyla (geciktirilmiş potansiyeller) birlikte tanıtılır. Eğer böyle bir karşılaştırmaya izin veriliyorsa, bu, dalga süreçlerinin bir tür “kinematiğidir”. “Dinamik” ve onunla birlikte nedensellik, yük radyasyonunun reaksiyonunu dikkate alan Lorentz hareket denklemi tarafından ortaya konmuştur. Elektromanyetizma olgusunun oldukça eksiksiz bir neden-sonuç tanımını sağlayan, Maxwell denklemleri ile Lorentz hareket denklemi arasındaki bağlantıdır. Benzer örnekler devam ettirilebilir. Ancak yukarıdakiler nedensellik ve onun yapısal modelinin bilimsel teorilerin yapı ve işlevlerine yansıtıldığından emin olmak için yeterlidir.

Çalışmamızın başında evrimsel bir nedensellik modelinden yapısal bir modele geçtiysek, şimdi yapısal modelden evrimsel modele geri dönmemiz gerekiyor. Karşılıklı ilişkiyi doğru bir şekilde değerlendirmek için bu gereklidir ve ayırt edici özellikleri evrimsel model.

Zaten dallanmamış doğrusal bir neden-sonuç zinciri içindeyken, tüm neden-sonuç ilişkilerinin tam bir tanımını terk etmek zorunda kalıyoruz; Bazı özel sonuçları hesaba katmıyoruz. Yapısal model, dallanmamış doğrusal neden-sonuç zincirlerinin iki ana türe indirgenmesine olanak tanır.

a) Nesne nedensellik zinciri. Maddi bir nesneyi seçtiğimizde ve onun zaman içindeki durumundaki değişimi izlediğimizde oluşur. Bir Brown parçacığının durumuna veya evrimine ilişkin gözlemler buna bir örnek olabilir. uzay gemisi veya bir elektromanyetik dalganın verici antenden alıcı antene yayılması.

b) Bilgi nedensel zinciri. Maddi bir nesnenin durumunu değil, çeşitli maddi nesnelerin etkileşimi sürecinde çeşitli nesnelerle zaman içinde sırayla bağlanan bazı bilgilendirici olguları izlediğimizde ortaya çıkar. Bir örnek, sözlü bilginin bayrak yarışı vb. kullanılarak iletilmesi olabilir.

Tüm doğrusal, dallanmamış nedensel zincirler bu iki türden birine veya bunların bir kombinasyonuna indirgenebilir. Bu tür zincirler, evrimsel bir nedensellik modeli kullanılarak açıklanmaktadır. Evrimsel bir tanımlamada etkileşim arka planda kalmakta, maddi bir nesne ya da onun durumunun bir göstergesi ön plana çıkmaktadır. Bu nedenle asıl ilgi zaman içindeki olayların sırasını açıklamaya odaklanmıştır. Bu nedenle bu modele evrimsel denir.

Doğrusal, dallanmamış bir nedensel zinciri, onu bir dizi temel bağlantıya indirgeyerek ve bunları yapısal bir model aracılığıyla analiz ederek analiz etmek nispeten kolaydır. Ancak böyle bir analiz her zaman mümkün değildir.

Basit neden-sonuç zincirlerinin kesiştiği, dallandığı ve tekrar kesiştiği karmaşık nedensel ağlar vardır. Bu durum, yapısal model kullanımının analizi hantal ve bazen teknik olarak imkansız hale getirmesine yol açmaktadır.

Ek olarak, çoğu zaman iç sürecin kendisi ve iç neden-sonuç ilişkilerinin tanımıyla değil, ilk etki ve onun nihai sonucuyla ilgileniriz. Bu durum genellikle davranış analizinde ortaya çıkar. karmaşık sistemler(biyolojik, sibernetik vb.). Bu gibi durumlarda detay iç süreçler bütünüyle gereksiz, pratik amaçlar açısından gereksiz olduğu ve analizi karmaşıklaştırdığı ortaya çıkıyor. Bütün bunlar, evrimsel modelleri kullanarak neden-sonuç ilişkilerini açıklarken bir takım özelliklerin ortaya çıkmasına yol açtı. Bu özellikleri sıralayalım.

1. Nedensel ağın evrimsel tanımında, nedensel ağın tamamı kabalaştırılmıştır. Ana zincirler vurgulanır, önemsiz olanlar kesilip görmezden gelinir. Bu, açıklamayı büyük ölçüde basitleştirir, ancak bu tür bir basitleştirme, bazı bilgilerin kaybedilmesi pahasına, açıklamanın belirsizliğinin kaybedilmesi pahasına elde edilir.

2. Açıklığı korumak ve açıklamayı nesnel gerçekliğe yaklaştırmak için, kesilmiş dallar ve nedensel zincirlerin yerini bir dizi koşul alır. Neden-sonuç açıklamasının ve analizinin eksiksizliği, belirsizliği ve nesnelliği, ana nedensel zincirin ne kadar doğru tanımlandığına ve kabalaşmayı telafi eden koşulların ne kadar tam olarak dikkate alındığına bağlıdır.

3. Bir veya başka bir neden-sonuç zincirinin ana zincir olarak seçimi büyük ölçüde araştırmacının hedeflerine göre belirlenir, yani. Hangi olgular arasındaki bağlantıyı analiz etmek istiyor? Kesinlikle hedef ayarı bizi ana neden-sonuç zincirlerini aramaya ve kesilenleri koşullarla değiştirmeye zorlar. Bu, bazı ayarlarla ana rol bazı zincirler yürütülürken diğerlerinin yerini koşullar alır. Diğer ayarlarla, bu zincirler koşullar haline gelebilir ve ana zincirlerin rolü, daha önce ikincil olanlar tarafından oynanacaktır. Böylece sebepler ve koşullar rol değiştirir.

Koşullar oynamak önemli rol, nesnel sebep ve sonucu birbirine bağlayan. Ana nedensel zinciri etkileyen farklı koşullar altında sonuçlar farklı olacaktır. Koşullar zincirin akacağı kanalı yaratıyor gibi görünüyor tarihi olaylar veya fenomenlerin zaman içindeki gelişimi. Bu nedenle, derin, temel neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için, tüm dış ve etkilerin dikkate alındığı kapsamlı bir analiz gereklidir. iç faktörler, ana nedensel zincirin gelişimini etkileyen tüm koşullar ve etki derecesinin değerlendirilmesi.

4. Evrimsel açıklama etkileşime değil, olayların veya olayların zaman içindeki bağlantısına odaklanır. Dolayısıyla “sebep” ve “sonuç” kavramlarının içeriği değişir ve bunun dikkate alınması çok önemlidir. Yapısal modelde etkileşim gerçek bir causa finalis - nihai neden olarak hareket ediyorsa, o zaman evrim modelinde - aktif neden (causa activa) bir fenomen veya olay haline gelir.

Soruşturmanın içeriği de değişiyor. Maddi bir nesnenin bir başka nesneyle etkileşimi sırasındaki durumlarını bağlamak yerine, bazı olay veya olgular sonuç olarak hareket ederek neden-sonuç zincirini kapatır. Bu nedenle evrim modelinde sebep her zaman sonuçtan önce gelir.

5. Yukarıdaki anlamda, evrim modelindeki neden ve sonuç, neden-sonuç zincirini her iki tarafta kapatan tek nitelikli olgular olarak hareket edebilir. Bir zincirin sonucu, ilkinden sonra gelen başka bir zincirin nedeni ve başlangıcı olabilir. Bu durum, evrimsel nedensellik modellerinin geçişlilik özelliğini belirlemektedir.

Burada sadece evrimsel modelin temel özelliklerine ve ayırt edici özelliklerine değindik.

Çözüm

Nedenselliğin yapısal modeli, nispeten basit nedensel zincirler ve sistemler için başarıyla kullanılabilir. Gerçek uygulamada karmaşık sistemlerle de uğraşmak zorundayız. Karmaşık sistemlerin davranışının neden-sonuç açıklaması sorunu neredeyse her zaman evrimsel nedensellik modeline dayanmaktadır.

Biz de doğadaki neden-sonuç ilişkilerini yansıtan iki tür modeli inceledik, bu modellerin karşılıklı ilişkilerini, uygulanabilirlik sınırlarını ve bazı özelliklerini analiz ettik. Nedenselliğin doğadaki tezahürü hem biçim hem de içerik bakımından çeşitlidir. Bu modellerin neden-sonuç ilişkisi biçimlerinin tüm cephaneliğini tüketmemesi muhtemeldir. Ancak bu formlar ne kadar çeşitli olursa olsun nedensellik her zaman nesnellik, evrensellik ve evrensellik özelliklerini taşıyacaktır. Bu nedenle nedensellik ilkesi tarihteki en önemli ideolojik ve metodolojik işlevleri yerine getirmiştir ve her zaman yerine getirecektir. modern doğa bilimi ve doğa bilimleri felsefesi. Sebep-sonuç ilişkilerinin tezahür biçimlerinin çeşitliliği, materyalist nedensellik ilkesinden veya bunun sınırlı uygulanabilirliği hakkındaki ifadelerden vazgeçmek için bir neden olamaz.

Bilgi kaynakları:

Svechnikov G.A. Fizikte durumların nedenselliği ve bağlantısı. M., 1971.
Svechnikov G.A. Diyalektik-materyalist nedensellik kavramı // Modern determinizm: Doğa yasaları. M., 1973.
Tyukhtin V.S. Yansıma, sistemler, sibernetik. M., 1972
Uemov A.I., Ostapenko S.V. Nedensellik ve zaman // Modern determinizm: Doğa yasaları.
Orudzhev Z.M., Ahundov M.D. Nedensel bağlantının zamansal yapısı // Felsefe. Bilimler. 1969. Sayı 6.
Zharov A.M. Sebep-sonuç ve belirsizliğin zamansal ilişkisi. 1984. No.3.
Kuznetsov I.V. Fizik metodolojisi üzerine seçilmiş çalışmalar. M., 1975.
Materyalist diyalektik: 5 cilt T. 1: Objektif diyalektik / Genelin altında. ed. F.V. Konstantinov ve V.G. Marahova; Temsilci ed. F.F. Väkkerev. M., 1981.
Naletov N.3. Nedensellik ve bilgi teorisi. M., 1975.
Hegel G.V.F. Felsefi Bilimler Ansiklopedisi: 3 cilt, T. 1: Mantık Bilimi. M., 1974.
Starzhinsky V.P. “Devlet” kavramı ve fizikteki metodolojik rolü. Minsk, 1979.
Ivanov V.G. Nedensellik ve determinizm. L., 1974.
Materyalist diyalektik. T.1.S.213.
Bunge M. Fiziğin Felsefesi. M., 1975. S. 99.
Bohm D. Modern fizikte nedensellik ve rastgelelik. M., 1959.
Perminov V.Ya. Felsefe ve doğa bilimlerinde nedensellik sorunu. M., 1979. S. 209.
Nikitin E.P. Açıklama bilimin görevidir. M., 1970.

Kuligin V.A. Fizikte nedensellik ve etkileşim. Voronej Devlet Üniversitesi Koleksiyonu: “Modern bilimde determinizm.” Voronej, 1987.

19. Bir biliş yöntemi olarak modelleme. Model türleri. Modellerin yeterliliği, uygulanabilirliğinin sınırları. Biyolojik sistemlerin incelenmesinde modellerin kullanımına örnekler.

Modelleme- bu, bazı karmaşık nesnelerin (süreç, fenomen) incelenmesinin, modelinin incelenmesiyle değiştirildiği bir yöntemdir. Modellemenin ana aşamaları şu şekilde özetlenebilir:

1. Birincil bilgi koleksiyonu. Araştırmacı, gerçek bir nesnenin çeşitli özellikleri hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi edinmelidir: özellikleri, içinde meydana gelen süreçler, çeşitli dış koşullar altındaki davranış kalıpları.

2. Sorunun formülasyonu. Araştırmanın amacı, ana hedefleri formüle edilir ve araştırmacının araştırma sonucunda hangi yeni bilgileri elde etmek istediği belirlenir. Bu aşama genellikle en önemli ve zaman alıcı aşamalardan biridir.

3. Ana varsayımların gerekçelendirilmesi. Başka bir deyişle, gerçek nesne basitleştirilir, çalışmanın amaçları açısından önemli olmayan özellikler (madde 1) izole edilir ve ihmal edilebilir.

4. Bir modelin oluşturulması, araştırılması.

5. Modelin yeterliliğinin kontrol edilmesi gerçek nesne. Modelin uygulanabilirlik sınırlarının belirtilmesi.

Böylece model, olduğu gibi, gerçek nesneyi çalışmanın amacı ile koordine eder: bir yandan nesneyi basitleştirir, araştırma yapmayı mümkün kılar, diğer yandan da ilgi çeken asıl şeyi korur. araştırmacı. Biyofizik, biyoloji ve tıpta fiziksel, biyolojik ve matematiksel modeller sıklıkla kullanılır. Analog modelleme de yaygındır.

Fiziksel model genellikle incelenen nesneyle aynı olan fiziksel bir yapıya sahiptir. Örneğin, kanın damarlardan akışı, sıvının borular (sert veya elastik) boyunca hareketi ile modellenir.

Biyolojik modeller gerçek karmaşık nesnelerdeki biyofiziksel süreçlerin özelliklerinin ve modellerinin incelendiği deneysel araştırmalara uygun biyolojik nesnelerdir. Örneğin, sinir liflerindeki aksiyon potansiyellerinin oluşum ve yayılma modelleri ancak dev kalamar aksonu gibi başarılı bir biyolojik modelin bulunmasından sonra incelendi.

Matematiksel modeller- genellikle diferansiyel olmak üzere matematiksel denklemler kullanılarak gerçek bir nesnedeki süreçlerin tanımlanması. Bilgisayarlar artık matematiksel modellerin uygulanmasında yaygın olarak kullanılmaktadır.

Modeldeki süreçler orijinalinden farklı bir fiziksel yapıya sahipse ancak aynı matematiksel aygıtla (genellikle aynı diferansiyel denklemlerle) tanımlanıyorsa, o zaman böyle bir modele analog denir. Tipik olarak analog model olarak kullanılır elektrik. Örneğin, damar sisteminin analog bir modeli dirençlerden, kapasitanslardan ve endüktanslardan oluşan bir elektrik devresidir.

Modelin karşılaması gereken temel gereksinimler.

1. Yeterlilik - model, üzerinde çalışılan olgunun kalıplarını belirli bir doğruluk derecesiyle yeniden üretmelidir.

2. Modelin uygulanabilirliğinin sınırları belirlenmelidir, yani seçilen modelin incelenen nesne için yeterli olduğu koşullar açıkça tanımlanmalıdır, çünkü hiçbir model nesnenin kapsamlı bir tanımını sağlamaz.