КОГНИТИВИСТИдейное ядро²
Слабые сигналы
Прологи: наука о сознании становится точной
Слабые сигналы
Манифест когнитивиста
.
Узелки на распутку
.
Прологи
.
Степенные законы, распределения Парето и закон Зипфа
.
Когнитивный уровень
.
Мерцающие зоны
.
Органическая логика: резюме
Карта органической логики
.
Хвост ящерки. Метафизика метафоры.
.
Опус 1/F
.
Anschauung, научный метод Гёте
.
Закон серийности Пауля Каммерера
.
Ранние признаки критических переходов
.
Слабые сигналы
Меметика
.
Системный анализ и чувствительные точки
.
Спиральная динамика
.
Слабые сигналы - приметы больших перемен
Темы:
Одно из наиболее интересных направлений развития современной социальной науки - попытки применить для исследования социальных систем новые идеи, которыми нас обогатила теория хаоса. Подобные попытки делаются многими исследователями, но законченной теории тут пока не существует - если она вообще возможна. Однако, характерно, что почти все, кто применяют понятия сложных систем, аттракторов, бифуркаций и другие специфические термины теории хаоса для изучения феноменов социальной реальности, подчеркивают важность изменения самой логики исследования.  Изучение и работа со сложными системами требует не столько какой-то новой теории, сколько новой логики, другого способа мыслить.  И если этот способ усвоен, становится очевидно, что разные исследователи, порой говорящие на разных понятийных языках, говорят об одних и тех же свойствах сложной реальности.
В этом материале мы хотим познакомить вас с одной из интересных работ последнего времени, статьей американцев С. Дайера Харриса и Стивена Цейслера "Слабые сигналы - приметы больших перемен", которая была опубликована в конце 2002 года в журнале "The Futurist". В ней исследователи обсуждают новый подход к прогнозированию, основанный на представлении социальной реальности как сложной адаптивной системы, в которой проявляются так называемые слабые сигналы. Эти сигналы - зерна грядущих больших перемен в состоянии общества, рынков и т.д. Харрис и Цейслер предлагают процедуру "усилителя слабых сигналов", которая может служить ориентиром для практического использования слабых сигналов в прогнозировании и планировании.
Идеи, отраженные в этой работе имеют самое прямое отношение к принципам органической логики, практически, в статье излагается один и её аспектов. Мы нашли это совпадение (порой детальное) интригующим. С другой стороны, органическая логика способна уточнить и дополнить метод слабых сигналов некоторыми важными для практики эвристиками.
Мы приводим эту статью полностью, а затем сопоставим заложенные в нее идеи с тем, как на тот же круг вопросов (прогнозирование и влияние на сложные системы) смотрит органическая логика.
С. Дайер Харрис и Стивен Цейслер
Перевод и комментарий Романа Уфимцева
Фундаментальная предпосылка футуристов, стратегов и планировщиков состоит в том, что будущее может быть предугадано с достаточной степенью точности. Однако, даже беглое сопоставление прогнозов с реальными событиями недавнего прошлого показывает, насколько неверными обычно оказываются прогнозы.
Даже краткосрочные прогнозы становятся все более трудным делом. Причина в том, что вопреки нашим убеждениям, практически ни одна социальная, политическая или рыночная система не развиваются по линейным предсказуемым тропам. Они ведут себя нелинейным образом, потому что являются сложными адаптивными системами (САС).
О теории хаоса было написано много разного - от научных трудов до популярных эссе. Обычно в этих работах авторы предлагают воспринимать окружающий мир как "хаотический". Но оказывается, этой метафоры недостаточно. Если мы хотим улучшить свои способности в прогнозировании и планировании будущего, мы должны признать, что реальность не является хаосом, а образована сложными адаптивными системами - по крайней мере, социальная реальность. Такие системы имеют пять основных характеристик:
Чувствительность к небольшим изменениям,
Адаптируемость к изменениям среды,
В них действует детерминизм, а не случай,
Они сложны,
В них возможны краткосрочные, но не долгосрочные прогнозы.
Из-за этих свойств и их взаимодействий не только неблагоразумно полагаться на инструменты и методы, разработанные для прогнозирования линейных систем, оказывается все менее полезным пытаться предсказывать будущее, например, экстраполируя текущие тенденции. Сложные адаптивные системы, с которыми нам приходится иметь дело, ведут себя совершенно не так, как мы привыкли думать. Поэтому, мы должны освоить новые методы мышления и предвидения будущего.
Учет пяти важных характеристик сложных адаптивных систем может помочь тем, кто занят исследованием будущего, увидеть более широкий спектр возможностей и сценариев, улучшить способности к успешному предвидению.
Предвидение будущего сложных адаптивных систем
Мы все - умные и образованные люди. Мы усвоили несколько непреложных истин: прогнозы погоды точны и заслуживают доверия. Биологические виды эволюционируют, чтобы прийти в равновесие со своей средой. Геополитическое противостояние между Востоком и Западом неизбежно и вечно. Рыночные тенденции направлены на достижение равновесия между спросом и предложением. Свойства природы могут быть смоделированы с помощью законов Ньютона. Клиенты знают, чего они захотят в будущем. Угрозы проистекают от хорошо известных врагов.
Однако, почему в разгар пикника внезапно может пойти дождь? Почему биологические виды, которые благополучно существовали миллионы лет - судя по их следам в отложениях - внезапно исчезают? Почему в одну ночь рухнула Берлинская стена? Почему биржевые индексы скачут на сотни пунктов от эксцентричного заявления представителя властей? Почему мы проглядели последствия применения ДДТ, его влияние на птиц, а фреона - на озоновый слой? Почему персональные компьютеры, Интернет, службы экспресс-доставки, компакт-диски, стикерсы и CNN не возникли в результате анализа требований клиентов? Почему мы не предугадали трагедию в Руанде и 11 сентября?
Потому что мы думали неправильно. Наши модели слишком просты. Мир сложен. Он адаптируется. Он чувствителен к небольшим изменениям. Каждый из приведенных примеров является примером взаимодействий в САС. Исследования хаоса и сложных систем показали, как отдельные объекты, такие как биологические организмы или участники рынка, самоорганизуются в сложные и нелинейные структуры, такие как экосистемы и экономики, отдельные звезды - в галактики, снежинки - в лавины. Предсказание будущего нелинейных систем с помощью методов, предназначенных для прогнозирования линейных систем в лучшем случае бесполезно. Нам необходимы новые инструменты для эффективного взаимодействия с ними.
Ваш комментарий
image Поля, отмеченные звездочкой, нужно обязательно заполнить
Заголовок комментария:
image Текст комментария: (не более 2000 символов, HTML-разметка удаляется)
image Ваше имя:
Ваш E-mail:
image Сколько будет дважды два? (ответьте цифрой, это проверка от спам-рассылок)
Отправить комментарий
Главные темы
Внимание (8)Геогештальт (1)Гештальт (16)Динамика внимания (5)Инсайт (5)Интуиция (2)Кибернетика (5)Когнитивное управление (6)Когнитивный анализ (4)Когнитивный словарь (5)Культура наблюдения (5)Мерцающие зоны (7)Метафизика (3)Метафора (13)Механизмы восприятия (15)Мифы и парадигмы (7)Органическая логика (5)Прогнозирование (6)Роль языка (4)Симметрии (5)Синхронизмы (5)Сложные системы (10)Степенной закон (8)Творческое мышление (5)Три уровня систем (4)Управление знаниями (3)Фазы развития (7)Фракталы (18)Цветные шумы (9)
КОГНИТИВИСТ: когнитивные методы и технологии © Роман Уфимцев, при поддержке Ателье ER