Давыдов А.А. Конкурентные преимущества системной социологии
Подождите немного. Документ загружается.
261
качестве иллюстрации на рис. 17 представлен стиль системного мышления,
конкретизированный для практики системного управления [85].
Рис.17
Стиль системного мышления, конкретизированный для практики системного
управления
[Цит. по 85]
В целом, системное мышление - это множество когнитивных алгоритмов
эффективного решения научных и практических проблем, возникающих при
изучении и управлении сложными динамическими социальными системами.
Уже разработаны компьютерные системы, которые имитируют отдельные
аспекты стиля системного мышления, в частности, основанные на теории и
методах системной динамики [86], теории и методах Soft Computing («мягких»
вычислений) [87], UML (Unified Modelling Language) [88], гештальт-теории
визуального мышления [89], теории самоорганизации [90] и т.д. Некоторые
логические методы системного мышления для решения проблем, реализованы в
компьютерных системах, например Transformation LogicTree TLT [91]. В качестве
иллюстрации на рис. 18 представлен один из процессов системного мышления,
реализованный в TLT.
262
Рис. 18
Один из процессов системного мышления, реализованный в TLT
[Цит. по 91]
263
В целом, имеются предпосылки для успешного решения важной научно-
технической задачи в рамках системной социологии - разработки
суперкокомпьютерных систем искусственного системного мышления.
Заключение
Рассмотренные в данном разделе познавательные возможности Social
Neuroscience - нового перспективного направления системной социологии,
свидетельствуют, что данное направление позволяет принципиально по-новому,
объективно и существенно продвинуть наши представления о ментальном
конструировании социальной реальности респондентами и поведении индивидов
в социуме, разработать суперкомпьютерные системы искусственного системного
мышления, эффективные для решения научных и практических проблем.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Давыдов А.А. Системная социология. М.: КомКнига, 2006.
2. Давыдов А.А. Респондент как источник информации. М.: ИСАН, 1993.
3. Давыдов А.А. О компьютационной теории социальных агентов//Социол.
исслед. 2006, №2, С. 19-28.
4. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: новые направления, теории
и методы анализа социальных систем. М.: Эдиториал УРСС, 2005.
5. Давыдов А.А. Системная социология: введение в анализ динамики социума.
М.: ЛКИ, 2007.
6. Wexler B. Brain and Culture: Neurobiology, Ideology and Social Change.
Massachusetts.: The MIT Press, 2006.
7. Петров В.М. Эта таинственная цикличность.../ Число и мысль. Вып. 9. М.,
1986, С. 86-112.
8. Cacioppo J., Berntson G., Taylor S., Schacter D. Foundations in Social
Neuroscience. Massachusetts.: The MIT Press, 2002.
9. Cacioppo J., Visser P., Pickett C. Social Neuroscience: People Thinking about
Thinking People. Massachusetts.: The MIT Press, 2005.
10. Harmon-Jones E., Winkielman P. Social Neuroscience: Integrating Biological and
Psychological Explanations of Social Behavior. N.Y.: The Guilford Press, 2007.
11. http://www.psypress.com/socialneuroscience/default.asp
12. http://www.columbia.edu/~ko2132/home.htm
264
13. http://scan.oxfordjournals.org
14. Glimcher P. Decisions, Uncertainty and the Brain: The Science of
Neuroeconomics. Massachusetts.: The MIT Press, 2004.
15. http://www.neuroeconomics.org/index.htm
16. http://www.neuroeconomics.org/neuroeconomics_society_009.htm
17. http://hse.ru/temp/2007/05_07_repin.shtml
18. Franks D. Mind, Brains and Society: Toward a Neurosociology of Emotions. N.Y.:
JAI Press, 1999.
19. Saxe R., Baron-Cohen S. Theory of Mind. A Special Issue of Social
Neuroscience. N.Y.: Psychology Press, 2007.
20. http://en.wikipedia.org/wiki/Tomography
21. Arbib M., Grethe J. Computing the Brain: A Guide to Neuroinformatics.
N.Y.:Academic Press, 2001.
22. Sommer F., Wichert A. Exploratory Analysis and Data Modeling in Functional
Neuroimaging. Massachusetts.: The MIT Press, 2002.
23. Friston К. Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain
Images. N.Y.: Academic Press, 2006.
24. Sarty G. Computing Brain Activity Maps from fMRI Time-Series Images.
Cambridge.: Cambridge University Press, 2006.
25. Mourao-Miranda J., Friston K., Brammer M. Dynamic discrimination analysis: A
spatial-temporal SVM//NeuroImage, 2007, №1, P. 88-99.
26. http://hendrix.imm.dtu.dk/staff/fnielsen/bib/Nielsen2001BibNeuroinformatics/node
17.html.
27. http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/622925/descriptio
n?navopenmenu=-2
28. http://www.loni.ucla.edu/~thompson/NIMG/PT/1_AtlasesAvging.jpg
29. Wager T., Lindquist M., Kaplan L. Meta-analysis of functional neuroimaging data:
current and future directions//Social Cognitive and Affective Neuroscience, 2007,
Vol.2, №2, P.150-158.
30. http://ndg.sfn.org
31. Галлезе В., Риццолатти Д., Фогасси Л. Зеркальная часть мозга// В мире
науки, 2007, № 3. (http://www.sciam.ru/2007/3/speshialreport.shtml)
32. Кэхилл Л. Его мозг, ее мозг//В мире
науки, 2005, №8.
(http://www.sciam.ru/2005/8/neyrobiology.shtml)
265
33. Koslow S., Subramaniam S. Databasing the Brain: From Data to Knowledge.
N.Y.: Wiley, 2005.
34. http://www.med.harvard.edu/AANLIB/home.html
35. http://www.3dcgi.com/cooltech/displays/large-displays.htm
36. Браун С. Трехмерные изображения//В мире науки, 2007, №9.
(http://www.sciam.ru/2007/9/innovation.shtml).
37. http://graphics.cs.brown.edu/research/cave/brain.jpg
38. http://www.lib.utah.edu/gould/2000/lecture00.html
39. Bell E., Willson M., Wilman A., Dave S., Silverstone P. Males and females differ
in brain activation during cognitive tasks//NeuroImage, 2006, Vol. 30, №2, P.
529-538.
40. Bartels A., Zeki S. The neural correlates of maternal and romantic love//
Neuroimage, 2004 Vol.21, №3, P.1155-1166.
41. Frith C., Frith U. The Neural Basis of Mentalizing// Neuron, 2006, Vol. 50, №4, P.
531-534.
42. McNamara P. Where God and Science Meet. Vol.2 (The Neurology of Religious
Experience). Oxford.: Praeger Publishers, 2006.
43. Luo Q., Nakic M., Wheatley T., Richell R. The neural basis of implicit moral
attitude-an IAT study using event-related fMRI//Neuroimage, 2006, Vol.30,
P.1449-1457.
44. Raine A., Yang Y. Neural foundations to moral reasoning and antisocial
behavior// Social Cognitive and Affective Neuroscience, 2006, № 1, P. 203-213.
45. Нестлер Э., Маленка Р. Мозг наркомана//В мире науки, 2004, №6.
(http://www.sciam.ru/2004/6/neyrobiology.shtml).
46. Трофимов Г.Ю. Экономика и нейронаука - на пути синтеза//Экономика и
математические методы. 2006, Т. 42, № 4, С. 3–16.
47. Dagher A. Shopping Centers in the Brain//Neuron, 2007, Vol. 53, № 1, P.7-8.
48. http://news.emory.edu/Releases/PoliticalBrain1138113163.html
49. Kaplan J., Freedman J., Iacoboni M. Us versus them: Political attitudes and party
affiliation influence neural response to faces of presidential
candidates//Neuropsychologia, 2007, Vol.45, № 1, P.55-64.
50. Хекхаузен Х. Мотивация и деятельность. М.: Питер.: 2003.
51. http://www.edinformatics.com/news/teenage_brains.htm
52. Давыдов А.А. Модель социального времени//Социолог. исслед. 1998, № 4,
С. 98-101.
266
53. http://www.sciencedaily.com/releases/2007/01/070102092224.htm
54. Давыдов А.А., Давыдова Е.В. Измерение искренности респондента. М.:
ИСАН, 1992.
55. Мягков А.Ю. Искренность респондентов в массовых опросах.
Автореферат…д.социол.н. М.: ИСАН, 2003.
56. http://www.noliemri.com
57. http://www.worldvaluessurvey.org
58. Newberg A., Waldman M. Why We Believe What We Believe: Uncovering Our
Biological Need for Meaning, Spirituality and Truth. N.Y.: Free Press, 2006.
59. Bouchard T., McGue Jr. Genetic and Environmental Influences on Human
Psychological Differences//J. Neurobiology. 2003, Vol. 54, P. 4-45.
60. http://www-bisc.eecs.berkeley.edu/CognitiveComputing07
61. http://www.darpa.mil/index.html
62. http://www.almaden.ibm.com
63. http://home.cc.gatech.edu/ccl/5
64. Forsythe C. Cognitive Models to Cognitive Systems// Cognitive Systems: Human
Cognitive Models in System Design. Sandia National Laboratories, University of
New Mexico, 2003. (http://www.unm.edu/cognitive_systems/index.htm)
65. Jones T. Artificial Intelligence: A Systems Approach. Hingham.: Infinity Science
Press, 2007.
66. Boardman J., Sauser B. Systems Thinking: Coping with 21st Century Problems.
Boca Raton.: CRC, 2008.
67. Georgiou I. Thinking Through Systems Thinking. N.Y.: Taylor & Francis, 2007.
68. Dettmer H. The Logical Thinking Process: A Systems Approach to Complex
Problem Solving. Milwaukee.: Amer. Society for Quality, 2007.
69. Maani K., Cavana R. Systems Thinking and Modelling: Understanding Change
and Complexity. Auckland.: Prentice Hall, 2007.
70. Haines S., McKinlay J. Reinventing Strategic Planning: The Systems Thinking
Approach. San Diego.: Systems Thinking Press, 2007.
71. Gharajedaghi J. Systems Thinking, Second Edition: Managing Chaos and
Complexity: A Platform for Designing Business Architecture. L.: Butterworth-
Heinemann, 2005.
72. Daellenbach H., McNickle D. Management Science: Decision-Making Through
Systems Thinking. N.Y.: Palgrave Macmillan, 2004.
73. Midgley G. Systems Thinking. Vol. I-IV. London.: Sage Publications Ltd, 2003.
267
74. Jackson M. Systems Thinking: Creative Holism for Managers. N.Y.: Wiley, 2003.
75. Hitchins D. Advanced Systems Thinking, Engineering and Management.
Norwood.: Artech House Publishers, 2003.
76. Weinberg G. An Introduction to General Systems Thinking. N.Y.: Dorset House
Publishing Company, 2001.
77. Flood R., Creative Problem Solving - Systems Intervention 2e. N.Y.: John Wiley
and Sons, 2001.
78. Haines S. The Systems Thinking Approach to Strategic Planning and
Management. Boca Raton.: CRC, 2000.
79. Haines S. The Complete Guide to Systems Thinking & Learning. Amherst.: HRD
Press, 2000.
80. Checkland P. Systems Thinking, Systems Practice: A 30 - Year Retrospective.
N.Y.: John Wiley and Sons, 1999.
81. Anderson V., Johnson L. Systems Thinking Basics: From Concepts to Causal
Loops. Waltham.: Pegasus Communications, 1997.
82. O'Connor J. The Art of Systems Thinking: Essential Skills for Creativity and
Problem Solving. San Francisco.: Thorsons, 1997.
83. Flood R., Romm N. Critical Systems Thinking. N.Y.: Springer, 1997.
84. http://www.springer.com/series/5807
85. Senge P. The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization.
N. Y.: Currency Doubleday, 1994.
86. Fabien B. Analytical System Dynamics: Modeling and Simulation. N.Y.: Springer,
2008.
87. Tettamanzi A., Tomassini M., Janßen J. Soft Computing: Integrating
Evolutionary, Neural and Fuzzy Systems. N.Y.: Springer, 2001.
88. Dennis A., Wixom B., Tegarden D. Systems Analysis and Design with UML. N.Y.:
Wiley, 2008.
89. Les Z., Les M. Shape Understanding System: The First Steps toward the Visual
Thinking Machines. N.Y.: Springer, 2008.
90. Hoya T. Artificial Mind System: Kernel Memory Approach. N.Y.: Springer, 2005.
91. http://www.transformation-logictree.com/index.htm
268
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Сравнительный анализ системной социологии и некоторых направлений
традиционной социологии, а также рассмотрение некоторых перспективных
направлений исследований в системной социологии, свидетельствуют, с точки
зрения автора, о конкурентных преимуществах системной социологии по
сравнению с традиционной социологией. В частности, в системной социологии
больше терминов, теорий, объектов исследования, методов анализа,
моделирования, прогнозирования, управления, по сравнению с традиционной
социологией. Системная социология позволяет осуществить плодотворную
интеграцию научного знания об обществе. Системная социология имеет больше
научных и практических достижений, по сравнению с традиционной социологией,
и имеет многообещающие перспективы развития.
ОБ АВТОРЕ
Давыдов Андрей Александрович, доктор философских наук, главный
научный сотрудник Института социологии РАН, руководитель группы «Анализ
социальных систем». Действительный член Академии Наук Нью-Йорка, член-
корреспондент Международной Академии информационных процессов и
технологий. Руководитель научно - исследовательского комитета «Теория
социальных систем» Российского общества социологов.
269
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПОЯСНЕНИЕ К ПРИЛОЖЕНИЯМ
Поскольку системная социология является разделом Systems Science,
современной научной дисциплины, созданной в середине XХ века, то системному
социологу необходимо знать научные и практические достижения Systems
Science
26
и использовать их для решения научных и практических проблем. В
этой связи напомним, что системная социология методологически «устроена»
также, как и Systems Science, а именно, Systems Science и системная социология
базируются на фундаментальной системной методологической парадигме и
частых математической, компьютационной, естественнонаучной и социально-
инженерной методологических парадигмах.
Современное развитие Systems Science демонстрируют широкие
возможности системной социологии и, соответственно, конкурентные
преимущества системной социологии по сравнению с традиционной
теоретической социологией, которая основана, преимущественно, на социальной
философии и специфическом социокультурном дискурсе, который далек от
научных и практических задач научной дисциплины. Кроме того, для
традиционной социологии характерно игнорирование очевидно полезных
теоретических, методических и практических результатов из других научных
дисциплин, поэтому многие представители традиционной социологии
недостаточно знакомы с современным состоянием Systems Science. В результате,
встречаются случаи, когда в рамках традиционной социологии исследователи
решают теоретические, методические и практические задачи, которые уже давно
были решены в Systems Science или уже существуют доказанные математические
теоремы и результаты компьютерного имитационного моделирования, которые
неопровержимо свидетельствуют, что данные задачи не имеют решения.
Системная социология является не только «потребителем» научных и
практических достижений Systems Science, но и развивает Systems Science,
выявляя новые закономерности социальных систем.
27
Системные социологи
26
Bailey K. Fifty Years of Systems Science: Further Reflections// Systems Research and Behavioral Science, 2005,
Vol.22, P. 355-361.
27
Davidov A. Intermedity - Basic State of Social Systems?// Systems Research, 1993, Vol. 10, P. 81-84., 43.,
Davidov A. The Theory of Harmony of Proportions and Functions in Social Systems// Systems Research, 1992, Vol.
9, P. 19-25., Давыдов А.А., Чураков А.Н. О соотношении целого и большей части в социуме//Системные
исследования. Ежегодник. 1998, ч. 2, М.: Эдиториал Урсс, 2000, С. 44-53.
270
разрабатывают новые компьютерные системы для анализа, моделирования и
прогнозирования социальных систем.
28
Поскольку Systems Science - обширная научная дисциплина, в рамках
которой плодотворно изучаются, в частности, социальные системы, социальные
явления и процессы, которая базируется на фундаментальной системной
методологической парадигме и частых математической, компьютационной,
естественнонаучной и социально-инженерной методологических парадигмах, в
рамках которых ежегодно проводятся десятки международных симпозиумов и
конференций, публикуются сотни монографий и тысячи статей, используется
более 300-х компьютерных систем для системного анализа и моделирования
различных систем, в том числе и социальных систем, то в приложениях
представлены только научная тематика некоторых национальных и
международных Институтов системного анализа, некоторые международные
журналы Systems Science, главные темы некоторых международных конференций
по различным направлениям Systems Science за 2008 г.
.
28
Давыдов А.А., Чураков А.Н. Модульный анализ и моделирование социума. М.: ИСАН, 2000.