Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Сущность социального прогнозирования

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

Социальные прогнозы наших дней чрезвычайно многообразны и охватывают по масштабу практически все сферы жизнедеятельности людей и взаимоотношений между ними.

Социологическое прогнозирование в широком смысле представляет собой вид социального прогноза, а в узком – часть любого социологического исследования, то есть попытку научного предвидения хода социальных процессов и явлений, возможных изменений в системе общественных отношений, предполагаемых преобразований социальных объектов и их структур, а также динамического развития социальных систем под влиянием объективных и субъективных факторов.

Спрос на прогнозные разработки имел место всегда, поскольку всегда интересно заглянуть в будущее, связать с этим свои намерения и в соответствии с этим строить планы.

На современном этапе преобразований, происходящих с достаточно высокой скоростью, и в институциональной среде, и в системе бизнеса, и в обществе в целом возрастает спрос на качественные и оперативные прогнозные разработки.

Прямо или косвенно социологическое прогнозирование служит повышению социального управления и регулирования социальных процессов. Оно приобретает свою особую актуальность в периоды системных кризисов и, особенно – в переходные периоды, связанные с серьезными трансформациями во всех сферах жизни общества.

В современных условиях умение предвидеть, прогнозировать и спроектировать будущее, а, следовательно, и влиять на социальные процессы становится также одним из самых ценных качеств молодого специалиста.

Вышеизложенное подтверждает актуальность исследования теоретических и методологических основ социального прогнозирования.

Объектом данной курсовой работы является социальное прогнозирование.

Предметом данной курсовой работы является методы социального прогнозирования.

Цель исследования состоит в изучении теоретических и методологических основ социального прогнозирования.

В реализацию поставленной цели определены следующие задачи:

1) изучить понятийный аппарат социального прогнозирования;

2) определить значение социального прогнозирования;

3) обобщить этапы социального прогнозирования;

4) изучить методологию социального прогнозирования;

5) рассмотреть интуитивные методы, методы трендового и аналитического моделирования.

Теоретическую и методологическую основу составили труды в области социального прогнозирования таких ученых, как Антохонова И.В, Басовский Л.Е., Дутов В.В., Леньков Р.В., Сафронова В.М., Стегний В.Н.

Данная курсовая работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованной литературы.

1. Теоретические основы социального прогнозирования

1.1. Понятие социального прогнозирования

В научной литературе существует несколько подходов к объяснению сущностной специфики социального прогнозирования.

Согласно первому подходу, прогноз не предусматривает решения проблем будущего, а лишь содействует научному обоснованию планов и программ развития. Социальное прогнозирование направлено на раскрытие возможного набора необходимых путей, сроков и средств претворения в жизнь намечаемой программы действий, то есть под прогнозом понимается вероятностное утверждение о будущем с относительно высокой степенью достоверности.

Второй подход обязывает прогноз иметь конкретный характер и увязывает его с «календарем» или с определенными количественными характеристиками, то есть прогноз рассматривается как некоторое количественное предсказание.

В рамках третьего подхода все социальные дисциплины как бы ограничены прогнозами, которые отражают реалистичные или наиболее вероятные комбинации предполагаемых ориентиров и исходных условий, то есть выступают «качественными заменителями» предсказаний более точных наук.

Четвертый подход не требует отделения прогнозирования от предвидения и планирования, поскольку социальное планирование до определенной степени является и прогнозированием^[1].

И, наконец, согласно пятому подходу – социология занимается изучением не будущего, даже вероятностного, а системы отношений людей по отношению к будущему, которое невозможно предугадать или вычислить.

Отметим, что наибольшее распространение получил первый подход. Вместе с тем, по мнению ряда авторов (В.А. Лисичкина и др.), выяснение сущности прогнозирования неразрывно связано с необходимостью выработки специфически прогностической системы понятий, в том числе правильного определения понятия «прогноз», отграничения его от таких понятий, как: «предвидение», «предсказание», «план», «программа», «проект», «предположение», «ожидание» и «гипотеза».

В этой связи необходимо дать краткие определения отдельным элементам введенной в оборот «системы понятий» (рисунок 1).

Рисунок 1. Понятийный аппарат социального прогнозирования

Сложность и трудность задачи выявления специфики и соотношения основных понятий социальной прогностики объясняется тем, что ее решение не замыкается кругом внутренних запросов прогностики, а предполагает терминологически смысловую «стыковку» с другими научными дисциплинами^[2].

И здесь возникает противоречивая ситуация:

• с одной стороны – понятийный аппарат социальной прогностики не может быть просто заимствован из конкретных наук, поскольку он отличается универсальностью терминов или применимостью каждого из них с «приписанным» ему значением в разных отраслях знаний;

• с другой стороны – социальная прогностика не может игнорировать традиции, исторически сложившиеся в русле различных научных дисциплин, когда они выполняют предсказательные функции (сюда же относятся и особенности использования терминов и их истолкование)^[3].

Вместе с тем введение в оборот в качестве синонимов ряда терминов, относящихся одновременно к числу основных понятий прогностики, создает условия для последующего их разграничения во всех науках, в том числе и в социологии^[4].

Такое направление дальнейшего развития представляется наиболее вероятным. Бесспорно то, что при наличии дилеммы, порожденной действием двух тенденций в использовании прогностической терминологии, выбор в социологии осуществляется в зависимости от решаемых задач.

Итак, под социальным прогнозированием необходимо понимать определение вариантов развития и выбор наиболее приемлемого, оптимального, исходя из ресурсов, времени и социальных сил, способных обеспечить их реализацию. Это работа с альтернативами, глубокий анализ степени вероятности и многовариантность возможных решений^[5].

Отличительными особенностями социального прогнозирования выступают следующие.

1. Сравнительно общий и абстрактный характер формулирования цели прогнозирования (допущение большой степени вероятности). Здесь под целью понимается правильное определение вероятностных количественных и качественных параметров развития объекта прогнозирования, раскрытие вариантов ситуаций, в которых он окажется.

2. Многозначность развития объекта прогнозирования. Отличие социального прогнозирования от предвидения заключается в том, что предвидение трактуется как невероятностное утверждение о будущем, основанное на абсолютной достоверности или представляющее собой логически сконструированную модель возможного будущего с неопределенным уровнем достоверности.

3. Отсутствие в социальном прогнозе директивности. Качественное отличие вариантного прогноза от конкретного плана заключается в том, что прогноз дает информацию для обоснования решения и выбора методов планирования. Он указывает на возможность того или иного пути развития в будущем, а в плане выражено решение о том, какую из возможностей общество реализует.

1.2. Значение социального прогнозирования

В науке социальное прогнозирование рассматривается как специальное исследование о вероятных перспективах развития социального объекта^[6].

К социальным объектам относят:

объекты здравоохранения;
высшие учебные заведения;
общеобразовательные учебные заведения;
детские дошкольные учреждения;
объекты санаторно-курортного комплекса;
объекты социальной защиты и социального обслуживания населения и др.^[7]

В ходе научного прогнозирования решаются такие задачи, как:

1) определение и формирование мотивации цели вероятного развития социального объекта;

2) определение необходимого набора средств и способов достижения данной цели.

Предметом социального прогнозирования, как правило, являются социальные явления и процессы^[8].

Если говорить о наиболее оптимальном социальном прогнозировании, то здесь можно выделить системное прогнозирование как один из достоверных и наиболее приближенных к действительности методов получения информации и плана действий на определенный период.

Он позволяет систематически и оперативно реагировать на поступающую информацию, охватывать большее информационное поле, особенно в современных условиях, где фактор времени является основополагающим. В государстве нельзя обойтись без прогнозирования как на локальном, так и на федеральном уровне^[9].

Социальное прогнозирование охватывает все сферы общества, иногда именно оно дает нам социальную «картину» общества, позволяя сделать хоть какие-нибудь выводы и создать дальнейший план работы как на краткосрочный, так и на долгосрочный период.

Например, социальные прогнозы, включающие в себя экономические прогнозы, способствуют корректировке вопросов материальной помощи населению, определению социально-допустимых выплат, установлению минимальной заработной платы и минимального прожиточного минимума, количества и набора потребительской корзины^[10].

Функции социального прогнозирования:

1) ориентирующая функция социального прогнозирования обеспечивает оптимизацию выбора целей и средств их достижения, определение предпочтительных направлений деятельности;

2) нормативная функция определяет важнейшие тенденции динамики социальных потребностей и возможностей их удовлетворения в будущем;

3) предупредительная функция анализирует возможные и вероятные негативные последствия, заключающиеся в тенденциях социального развития.

Благодаря социальному прогнозированию исследователь выявляет основные тенденции и закономерности социальных явлений. Также, благодаря прогнозированию эксперт может выявить ключевые факторы, которые обуславливают возможные перемены в обществе и социальной реальности. Данная функция относится к исследовательской стадии социального прогнозирования^[11].

Кроме того, социально прогнозирование помогает выявлять альтернативные варианты развития. Никогда нельзя с уверенностью утверждать, что те или иные действия будут развиваться по одному и тому же сценарию и, как следствие, приведут к одному и тому же, типичному результату.

Поэтому исследователь выделяет ключевой результат (желаемый прогноз), и второстепенные, чья вероятность мала, но исключать ее нельзя. Помимо этого, на данной стадии ученый рассматривает динамику вариантов развития в результате принятия тех или иных решений. Название этой стадии – стадия обоснования управленческого решения. Очень важно не только выделить пути развития, но и объяснить, почему исследователь выбрал именно их, и что движет им при определении именно этой проблематики^[12].

Социального прогнозирования является оценочная. Она предполагает как раз оценку хода и дальнейших последствий реализации управленческих решений. В данном случае автор исследования анализирует непредвиденные изменения внешней среды в ходе моделирования и экспериментов. Эта стадия – стадия контроля и коррекции. Она позволяет достаточно быстро и эффективно выявлять отклонения от норм и корректировать их еще на стадии моделирования и реализации исследования^[13].

Социальные прогнозы в зависимости от области применения дифференцируются на:

научно-технические (управляемые аспекты научно-технического прогресса в промышленности, строительстве, городском и сельском хозяйств; транспорте и связи, включая систему информации);
социально-медицинские (здравоохранение, включая физическую культуру и спорт);
социально-географические (перспективы дальнейшего освоения, земной поверхности, включая мировой океан);
социально-экологические (перспективы сохранения равновесия между состоянием природной среды и жизнедеятельностью общества);
социально-космические (перспективы дальнейшего освоения космоса);
экономические (перспективы развития народного хозяйства);
социологические (в узком значении понятия «социальное»);
психологические (личности, ее поведения, деятельности и т.п.);
демографические (роста, половозрастной структуры, миграции населения);
филолого-этнографические (развития языка, письменности, личных имен, национальных традиций, нравов, обычаев);
архитектурно — градостроительные (социальные аспекты расселения, развития города и деревни, жилища);
образовательно-педагогические (воспитания и обучения, развития кадров и учреждений в области народного образования);
культурно-эстетические (материально-технической базы искусства, литературы, всей культуры);
государственно-правовые или юридические (развития государства и законодательства);
внутриполитические (внутренней политики своей и других стран);
внешнеполитические (международных отношений в целом);
военные (военно-технические, военно-политические, военно-стратегические, военно-тактические, военно-организационные).

Таким образом, нельзя отрицать значимость прогнозирования, которое основано на цикличности в различных сферах деятельности, например, истории, экономики. Прогнозирование не взялось ниоткуда и не уйдет в никуда. Хорошее систематичное прогнозирование, как и любая наука, имеет свою основу, законы и особенности. Поэтому значение социального прогнозирования в современном мире только набирает обороты, ведь наука с каждым днем развивается, а значит и любой прогноз становится точнее и приближеннее к действительности.

1.3. Этапы социального прогнозирования

Социальное прогнозирование включает в себя более 40 операций, объединенных в последовательные этапы. В связи с этим целесообразно выделить ключевые процедуры (блоки), укрупнив их за счет объединения операций. В совокупности они составляют алгоритм процесса прогнозирования.

1. Предпрогнозная ситуация – определение объекта, предмета, проблемы, цели, задач, структуры, рабочих гипотез, времени основания и упреждения прогноза, возможных методов исследования.

Научно-аналитическая подготовка прогноза включает ряд операций, направленных на формирование баз знаний и данных об объекте. В них входят опросы экспертов, изучение отечественного и зарубежного опыта, анализ статистических данных, результатов социологических исследований, контент-анализ документов и т.д.

2. Построение базовой (исходной) модели объекта – выявление тенденций динамики объекта в ретроспективе (период основания прогноза должен превышать время упреждения), определение «точек роста» и «спада» в предшествующем развитии объекта, уточнение параметров «проблемного поля», формулирование альтернативных вариантов, их ранжирование; построение модели прогнозного фона, определение резонансного воздействия внешних факторов, их характера и силы (веса) корреляционных связей^[14].

Надежность модели зависит от полноты и репрезентативности показателей, результатом сведения которых в определенную упорядоченную совокупность является индикация объекта.

Подбор показателей осуществляется сравнительным анализом аналогичных моделей, очным, заочным и имитационным опросом экспертов и (или) населения, средствами моделирования и т.д.

3. Поисковая разработка параметров базовой (исходной) модели – определение возможных вариантов развития прогнозируемого объекта в заданной перспективе (краткой, средней, долгосрочной) на основе выявленных тенденций.

При этом исследуются динамика объекта в «чистом виде», под влиянием структурных сдвигов и взаимодействий профильных факторов (линейная экстраполяция); экстраполяция с учетом минимизирующих и максимизирующих факторов внешней среды; вероятностный тренд с учетом воздействия всех возможных факторов внешней среды и «тесноты связей».

На этой основе строится веер возможных альтернатив будущей динамики объекта: от оптимистических до пессимистических, причем ни один из вариантов не нужно априорно игнорировать.

Определяется «дерево проблем», которые возникают в процессе развития объекта под влиянием внутренних и внешних факторов. Возможные альтернативы, определенные экспертами, выражаются в модельном (каузальном, сетевом, логическом и т.д.) или сценарном виде.

4. Нормативная разработка параметров базовой модели – определение возможных путей решения проблем, выявленных прогнозным поиском, и последствий намечаемых решений.

Нормативный прогноз дает несколько значений возможного будущего по заранее заданным критериям: идеальное состояние объекта (абсолютный оптимум); оптимальное состояние с учетом ограничений прогнозного фона; нормативное, желательное состояние, реально доступное при существующих обстоятельствах^[15].

Значения могут выражаться через матрицу, многофакторную модель, сценарии. Определяются пути и средства влияния на траекторию объекта, обеспечивающие его движение в желательном направлении.

5. Верификация полученных данных – проведение независимой экспертизы полученных данных, их оценка. Выработка рекомендаций для использования при обосновании проектов, программ, планов, текущих управленческих решений.

Выводы по итогам первой главы.

Существуют различные подходы к определению сущности социального прогнозирования. В широком смысле оно является одним из видов прогнозирования. В узком смысле социальное прогнозирование это исследование перспектив социальных процессов и явлений с целью повышения научной обоснованности и эффективности социального программирования, планирования, управления.

Социальное прогнозирование осуществляет ориентирующую, нормативную и предупредительную функции. Благодаря социальному прогнозированию выявляются основные тенденции и закономерности социальных явлений, ключевые факторы, которые обуславливают возможные перемены в обществе и социальной реальности. Алгоритм социального прогнозирования включает предпрогнозную ситуацию, построение базовой (исходной) модели объекта, поисковая разработка параметров базовой (исходной) модели, нормативная разработка параметров базовой модели, верификация полученных данных.

2. Методологические основы социального прогнозирования

2.1. Классификационные схемы методов социального прогнозирования

Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления, которая позволяет на основе анализа эндогенных (отражающих собственные свойства объекта) и экзогенных (обусловленных влиянием прогнозного фона) значащих переменных объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления вывести вероятностные суждения определенной достоверности относительно перспектив их развития^[16].

Само понятие «метод прогнозирования» является достаточно определенным в науке и не вызывает принципиальных споров и разногласий. Поэтому приведенное выше определение может быть взято за основу анализа специфики применения отдельных приемов и методик исследования перспектив социальных объектов.

В научной специализированной литературе существует большое количество публикаций, посвященных специфике применения методов научного прогнозирования.

При этом наряду со значительным числом описаний различных аспектов данных методов, на практике выступающих основанием для конкретных приемов и методик прогнозирования, предлагаются и разнообразные подходы к их классификации.

Вместе с тем считать вопрос о классификации методов прогнозирования удовлетворительно решенным вряд ли возможно, так как до сих пор нет четких и строго определенных преставлений о том, какие методы можно использовать при разработке прогнозов развития объектов той или иной природы, в частности социальной, а какие – нет.

Кроме того, большинство исследователей, занимающихся проблематикой прогнозирования, не ставят вопрос о необходимости вычленения и подробного описания из всего многообразия существующих методов прогнозирования тех, которые учитывали бы специфику социальных объектов и исследования их перспектив. Это может быть объяснено отсутствием единой, полной и полезной в практическом плане классификации методов научного прогнозирования.

По оценкам отечественных и зарубежных ученых, сегодня насчитывается 150–200 различных методов научного прогнозирования. Однако число методов, которые можно назвать базисными и наиболее распространенными в практике социальной прогностики, значительно меньше и достигает 15–20.

Многие из этих методов относятся скорее к приемам и методикам прогнозирования, учитывающим нюансы динамики развития объектов. Ряд методов представляет совокупность отдельных приемов, отличающихся от базисных или друг от друга лишь количеством частных методик и последовательностью их применения.

Проанализировав основные классификации методов социального прогнозирования, Леньков Р. В. предложил классификационную схему, разделяющую методы социального прогнозирования на верхнем уровне по принципу типового (модельного) представления социальных систем на три основных класса методов: интуитивные (экспертные) методы, методы трендового моделирования и аналитические модели (рисунок 2)^[17].

Рисунок 2. Классификационная схема методов социального прогнозирования по Ленькову Р.В.^[18]

Методы, включенные в предлагаемую Леньковым Р. В. классификацию, наиболее часто применяются в теории и практике социальной прогностики, являются базовыми и имеют достаточно разработанную технику использования. Более подробно они описаны в следующих подразделах настоящей курсовой работы.

2.2. Интуитивные методы

В качестве самостоятельного научного инструмента интуитивные (экспертные) методы прогнозирования начали развиваться с 40-х гг. XX в. В нашей стране теоретико-методологическое обоснование применения методов экспертных оценок в социальном прогнозировании и управлении получило в 60–70-х гг. в работах: В.А. Александрова, С.Д. Бешелева, Е.В. Бруяцкого, Ф.Г. Гурвича, В.М. Глушкова, Г.М. Доброва, Л.В. Евлановой, Ю.В. Ершова, С.Г. Колесниченко, О.В. Крижановского, В.А. Кутузова, В.А. Лисичкина, Л.П. Смирнова и др.^[19]

Экспертные методы направлены на получение объективной характеристики количественных и качественных сторон объекта на основе обработки и анализа индивидуальных мнений экспертов. К этим методам можно отнести аналитические записки и «круглые столы» с целью согласования мнений и выработки обоснованного решения, специальные экспертные оценки. Собственно сущность данных методов заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов^[20].

Методы экспертных оценок позволяют получить прогнозную оценку развития и состояния объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Поэтому область применимости и интерпретация выходной информации, полученной на основе экспертных оценок, в значительной степени зависят от опыта и знаний специалистов экспертов, которые должны обладать глубокими теоретическими и практическими умениями и навыками в сборе и обобщении всей доступной информации об объекте.

Качество экспертной оценки, ее надежность и обоснованность в значительной степени зависят от выбранной методики сбора и обработки индивидуальных экспертных мнений.

Такая методика, как правило, включает следующие этапы:

1) выбор состава экспертов и оценка их компетентности;

2) составление анкет для опроса экспертов;

3) получение экспертных заключений;

4) оценка согласованности мнений экспертов;

5) оценка достоверности результатов экспертизы;

6) составление программы для обработки экспертных заключений.

Характерными особенностями методов экспертных оценок являются: во-первых, научно обоснованная организация и проведение всех этапов экспертизы с целью обеспечения наибольшей эффективности работы экспертов на каждом из них; во-вторых, применение количественных методов при организации экспертизы и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Названные особенности отличают методы экспертных оценок от обычной экспертизы, широко применяемой в различных областях человеческой деятельности^[21].

Интуитивные методы разделяются на индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

Методы индивидуальных экспертных оценок основаны на максимальной возможности использования индивидуальных способностей эксперта и незначительной степени психологического давления на него. Малопригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий развития ввиду ограниченности знаний одного эксперта по смежным областям знания, развитию теории и практики отдельных сфер деятельности.

К числу методов индивидуальных экспертных оценок относят следующие методы.

1. Метод опросов типа «интервью». Он предполагает непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ», то есть беседу, в ходе которой исследователь ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития объекта в соответствии с заранее разработанной программой опроса.

2. Аналитический метод, включая докладную записку и морфологический анализ. Длительная и тщательная самостоятельная работа эксперта по анализу тенденций, оценке состояния и путей развития исследуемого объекта с использованием всей доступной информации об объекте. Собственные суждения эксперт оформляет в виде докладной записки. Морфологический анализ предполагает упорядоченное рассмотрение объекта (проблемы) и выявление новых решений на базе полученного множества вариантов реализации составных частей объекта с учетом его строения (морфологии).

3. Метод гирлянд случайностей и ассоциаций. Перенесение признаков случайных объектов, а также элементов генерируемых по ним гирлянд ассоциаций на исследуемый объект, его аналоги и их сочетания с последующим анализом полученных комбинаций и отбором рациональных вариантов. Относится к стратегии ненаправленного, свободного поиска новаторских решений на основе генерируемых ветвящихся потоков новых понятий и признаков, свободных ассоциаций и попыток получения значимых полезных сочетаний (комбинаций)^[22].

4. Метод аналогий и ассоциаций. Предназначен для активизации творческого мышления и получения дополнительной информации об объекте при поиске новых идей и решений. Приемы аналогий являются средством выявления и анализа знаний об объекте, его структуре, функциях и свойствах, а также средством получения новых представлений о нем в виде гипотез. Приемы ассоциаций – эффективный психологический способ преодоления инертности мышления при научном поиске (в основе находится способность человеческого мозга генерировать свободные и направленные ассоциации).

Методы коллективных экспертных оценок основаны на выявлении обобщенного коллективного мнения экспертов о перспективах развития исследуемого объекта, которое принимается в качестве решения проблемы. Областью их применения является прогноз НТП, определение его основных направлений, темпов и его последствий в различных сферах жизнедеятельности, а также различные модели развития социально-экономических систем, оценка изменений их параметров под влиянием НТП и мероприятий, прежде всего организационно-правового и финансово-экономического характера.

К числу методов коллективных экспертных оценок относят следующие методы.

1. Метод «круглого стола», или метод комиссий. Специальная комиссия, входящая в состав «круглого стола» и состоящая из специалистов разных областей знания, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования отдельных индивидуальных мнений и выработки единого коллективного мнения. Обсуждение обычно протекает в режиме свободной публичной дискуссии.

2. Метод коллективной генерации идей, или метод «мозгового штурма». Направлен на активизацию творческого процесса генерации идей путем реализации определенных правил организации, проведения и оценки его результатов. Выдвижение новых идей протекает лавинообразно: идея, высказанная одним из членов группы экспертов, порождает либо творческую, либо критическую реакцию, после чего публично обсуждается. Для устранения психологических препятствий творческому поиску, вызываемых критикой, а также преодоления инерционности и стереотипности мышления, в основу положен принцип разделения во времени процессов генерации идей и их критическая оценка^[23].

3. Метод дельфийского оракула, или метод Дельфи. Самый распространенный из способов коллективных экспертных оценок. В основу положена идея о потенциальной возможности самообучения экспертов при проведении заочного опроса.

Отличительные особенности:

1) полная заочность и анонимность опроса;

2) многотурность процедуры опроса;

3) использование результатов предыдущего тура опроса;

4) расчет статистической характеристики группового ответа.

Сам опрос заключается в анкетировании экспертов с помощью серии анкет (опросных листов), в которые включены не только вопросы, но и информация специалистов группы (относительно степени согласованности мнений членов группы), а также доводы, представленные ими.

Проводится, как правило, в 3–4 тура с обязательной обработкой результатов каждого тура и информированием о них экспертов. В первом туре опроса эксперты дают свои ответы без аргументирования. Ответы обрабатываются, выявляются среднее и крайнее мнения, которые экспертам сообщаются. Во втором туре эксперты пересматривают и, при желании, изменяют ответы, данные ими в первом туре, с объяснением того, почему они это сделали. Последние два тура аналогичны. Такая процедура позволяет экспертам учесть обстоятельства, которыми они пренебрегали или о которых не были осведомлены^[24].

Итоговой статистической характеристикой группового ответа выступа-ют медиана и две квартили, то есть значения, оценки которых одной половиной членов группы были больше него, а другой – меньше (или в виде двух чисел, которые по величине оценок отделяют внутреннюю половину участников группы от внешних четвертей).

2.3. Методы трендового моделирования

Методы трендового моделирования противоположны интуитивным методам прогнозирования и основываются на следующих основных допущениях: во-первых, на том, что неизвестен ни один из внутренних механизмов развития объекта; во-вторых, что условия, определяющие поведение объекта в прошлом, какими бы они ни были, определяют характер его поведения и в будущем.

В научной литературе данную группу методов обычно определяют как «методы рационального и явно сформированного прогнозирования», включающие в себя, прежде всего, методы экстраполяции и интерполяционные методы.

Метод экстраполяции – это метод научного исследования, заключающийся в распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период.

Метод экстраполяции является одним из пассивных способов прогнозирования (так называемый «наивный» прогноз), поскольку предполагает строгую инерционность развития, то есть перенос прошлых тенденций на будущее, а главное: независимость показателей развития от тех или иных переменных (факторов).

Обязательным условием применения являются познание и объективное понимание природы исследуемого объекта, а также наличие устойчивых тенденций в механизме его развития^[25].

Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию. Первая предполагает продолжение уровня ряда динамики на будущее на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемом отрезке времени. Вторая характеризуется продолжением уровней ряда динамики в прошлое.

Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Первая базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта. Вторая увязывает фактическое состояние исследуемого объекта с гипотезами о динамике его развития, что предполагает необходимость учета в перспективе альтернативных изменений самого объекта, его сущности.

В качестве преимущества данного метода можно назвать незначительную трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Данный метод дает положительные результаты на краткосрочный период упреждения для объектов прогнозирования.

Тем не менее, имеются и недостатки данного метода. Степень реалистичности прогнозов и доверие к ним в значительной мере обусловлена аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого объекта. Фактические наблюдения являются результатом закономерностей и случайностей последнего наблюдения. Нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. Не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина, то есть не дает точных результатов на средне- и долгосрочные перспективы^[26].

Интерполяционные методы противоположны экстраполяции: предусматривают нахождение промежуточных значений функции в области, ее определения по известным параметрам. При изучении временных рядов может производиться интерполяция промежуточных уровней. Является вспомогательным методом, обуславливающим выбор интерполирующих функций с учетом условий и ограничений развития объекта^[27].

Преимуществом данного вида методов можно назвать то, что он может применяться для устранения случайных искажений, полученных в результате применения других методов, а также восполнения разрыва зависимостей в динамическом ряду.

Тем не менее, интерполяционные функции могут быть очень сложными. Их использование для анализа объектов возможно при наличии и учете достаточного числа не слишком быстро меняющихся параметров.

2.4. Методы аналитического моделирования

Изначально моделирование как метод познания окружающего мира зарекомендовал себя в естественных и технических науках. Но, по мнению многих авторов (В.И. Паниотто, В.А. Ядова и др.), прогнозирование не имело бы большого значения без использования аналитических (причинно-следственных) моделей, отображающих представления о внутреннем механизме действия и структуре изучаемого объекта, о тех основных эндогенных и экзогенных переменных, которые влияют на его состояние и динамику развития^[28].

Большинство авторов сходятся во мнении, что моделирование как метод, основанный на построении моделей для исследования социальных явлений, может быть представлен как опосредованное их изучение путем воспроизводства в некоторой вспомогательной системе или модели. Такая модель, о чем говорилось ранее, фактически замещает в познавательном процессе оригинал и дает новое знание о предмете исследования.

Аналитическое моделирование позволяет исследовать системы, которых в действительности может и не быть, научно обосновывать решение задач создания идеально функционирующих систем, призванных наилучшим образом осуществлять процессы управления теми или иными социальными процессами^[29].

Содержанием процесса построения аналитических моделей является:

1) контролирование модели на основе предварительного изучения объекта, выделение его существенных характеристик (признаков), механизма их взаимодействия;

2) теоретический и экспериментальный анализ модели (определение модельных параметров и непосредственное их измерение);

3) сопоставление результатов моделирования с реальной информацией об объекте;

4) корректировка и уточнение отдельных параметров или модели в целом.

Группа методов аналитического моделирования считается достаточно эффективным средством прогнозного исследования. Преимуществом этой группы методов, отличающим ее, в частности от методов интуитивного прогнозирования, является то, что возрастает объективность прогноза, расширяются возможности рассмотрения различных вариантов развития объекта. Однако при формализации многое остается за пределами анализа, и чем больше степень абстрагирования, тем беднее сама модель.

К числу методов аналитического моделирования относят следующие методы.

1. Метод исторической аналогии (логическая экстраполяция). Направлен на выявление сходства в закономерностях развития различных объектов. На основе изучения внутренней логики развития конкретного объекта конструируется соответствующая логико-историческая модель, позволяющая прогнозировать разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с ней определенной схожестью свойств.

Различают формальную и случайную аналогию. Первая направлена на раскрытие прочих сходств двух событий, после обнаружения некоего основного соответствия. Вторая констатирует существование некоторых сходств двух событий без попыток проследить соответствие по пунктам во всех анализируемых областях. В случае отсутствия ситуации формально аналогичной прогнозируемой, но при наличии ситуации, в которой все отклонения от формальной аналогии одно направлены, прогноз может быть основан на субъективных суждениях о влиянии отклонений от строгой аналогии («несовершенная аналогия»)^[30].

2. Метод написания сценария. Устанавливается логическая последовательность событий с целью показать, как исходя из существующих ситуаций, может шаг за шагом развиваться будущее состояние объектов. Сценарий обычно разворачивается в конкретном временном интервале по определенным годам. Сегодня известны такие варианты метода сценариев, как: метод получения согласованного мнения, метод повторяющегося объединения независимых сценариев и т.п. Фактически сценарный прогноз – это описание логики последовательности процесса (события) с учетом сложившейся ситуации^[31].

3. Имитационное моделирование. Представляет собой развернутую схему с детально описанной структурой и поведением изучаемого объекта. Характерно воспроизведение явлений с сохранением их логической структуры, последовательности чередования во времени, взаимосвязей между параметрами и переменными исследуемого объекта^[32].

Предназначено для получения информации о моделируемом объекте и выработки в последующем соответствующих оценок, пригодных для формирования решений. Может быть положено в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза, когда требуется построить объект с заданными характеристиками при определенных ограничениях, функционирование которого будет оптимальным по некоторым критериям оценки эффективности.

Выводы по итогам второй главы.

По оценкам отечественных и зарубежных ученых, сегодня насчитывается 150–200 различных методов научного прогнозирования. Однако наиболее часто используемых в практике социальной прогностики значительно меньше (15–20).

Проанализировав основные классификации методов социального прогнозирования, Леньков Р. В. предложил классификационную схему, разделяющую методы социального прогнозирования на три основных класса методов: интуитивные (экспертные) методы, методы трендового моделирования и аналитические модели.

Интуитивные методы включают в себя индивидуальные (метод опросов типа «интервью», аналитический метод, включая докладную записку и морфологический анализ, метод гирлянд случайностей и ассоциаций, метод аналогий и ассоциаций) и коллективные (метод «круглого стола», или метод комиссий, метод коллективной генерации идей, или метод «мозгового штурма», метод дельфийского оракула, или метод Дельфи) методы экспертных оценок. Методы трендового моделирования представлены методами экстраполяции и интерполяции. Аналитическое моделирование включает в себя метод исторической аналогии, метод написания сценария, имитационное моделирование.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проанализировав основные классификации методов социального прогнозирования, Леньков Р. В. предложил классификационную схему, разделяющую методы социального прогнозирования на три основных класса методов: интуитивные (экспертные) методы, методы трендового моделирования и аналитические модели.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Антонова Н. В. Система социально-экономического прогнозирования // Управление социально-экономическими системами: методы, модели, технологии. Сборник научных трудов I Международной научно-практической конференции. – 2016. – С. 44-48.
Антохонова И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов : учебное пособие для вузов / И. В. Антохонова. – 2-е изд., испр. и доп. – М. : Издательство Юрайт, 2018. – 213 с.
Ахметжанова И. Р. Социальное прогнозирование как метод научного познания // Российская наука и образование сегодня: проблемы и перспективы. – 2017. – № 3 (16). – С. 5-6.
Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условия рынка: Учебное пособие. – М. : ИНФРА-М, 2011. – 260 с.
Булкин А. Н., Совершенный О. В., Федорова А. А. Социальное прогнозирование в исследовательском поле российской социологии // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 1: Регионоведение: философия, история, социология, юриспруденция, политология, культурология. – 2016. – № 1 (174). – С. 83-86.
Бушенева Ю. И. Роль метода сценариев в прогнозировании социально-экономической сферы // Проблемы и пути социально-экономического развития: город, регион, страна, мир Сборник статей. Ленинградский государственный университет им. А.С. Пушкина. – 2017. – С. 13-19.
Вильданов Х. С., Деркач В. В. Методологические особенности социального прогнозирования // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. – 2017. – № 1 (19). – С. 132-137.
Гафиатулина Н. Х., Олишевский Д. П. Социально-политические процессы: вопросы прогнозирования // Навигатор в мире науки и образования. – 2017. – № 3 (36). – С. 92.
Голубев С. С., Секерин В. Д., Афанасьев А. Л. Современные методы социально-экономического и научно-технического прогнозирования. Учебное пособие. – М.: Научный консультант, 2018. – 184 с..
Григорян Л. А. Прогнозирование и планирование социальной сферы // Будущее науки-2016 Сборник научных статей 4-й Международной молодежной научной конференции: в 4-х томах. Ответственный редактор Горохов А.А. – 2016. – С. 124-126.
Денисов Г. Н., Горбунова П. Г. Методология прогнозирования социально - экономического потенциала региона // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. – 2016. – № 5-1 (81). – С. 139-143.
Дутов В. В. Методы социально-экономического прогнозирования // Современные направления управления социально-экономическими системами Региональная научно-практическая конференция СтГАУ. – 2017. – С. 69-73.
Жилко В. А. Актуальные вопросы социального прогнозирования // Управление социальными изменениями в нестабильных условиях материалы Всероссийской научной конференции. Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова. – 2016. – С. 334-338.
Землячев С. В. Социальные гарантии и роль прогнозирования в их реализации // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики Труды Юбилейной XV международной научно-практической конференции. Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского. – 2016. – С. 154-156.
Кирдина С. Г., Клейнер Г. Б. Социальное прогнозирование как междисциплинарный проект // Социологические исследования. – 2016. – № 12 (392). – С. 44-51.
Конанова Т. Л. Методики социально-экономического прогнозирования // Первая ступень в науке Сборник трудов по результатам работы VI Международной научно-практической студенческой конференции. – 2018. – С. 276-278.
Коровяковский И. В. Некоторые аспекты прогнозирования социальных процессов // Актуальные проблемы общества, науки и образования: современное состояние и перспективы развития материалы III-международной научно-практической конференции. Под редакцией Ю.В. Фурмана, Т.Б. Белозеровой, Е.П. Непочатых. – 2016. – С. 120-124.
Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование. Учебное пособие. – Изд. 2-е, исправ. и доп. – Сер. Высшее образование. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 192 с.
Лескова И. К вопросу о качестве исследовательской и экспертной информации в региональном управлении // Самоуправление. – 2015. – № 9. – С. 8–10
Мусьянова М. Ю., Барбашина И. О. Методологические основы социально - экономического прогнозирования // Научные механизмы решения проблем инновационного развития. Международной научно-практической конференции. – 2016. – С. 143-145.
Петров А. С., Михеева С. В., Семенова А. В. Методы и приёмы прогнозирования социально-экономических явлений // Научно-практические исследования. – 2017. – № 8 (8). – С. 125-127.
Плаксина А. Е. Подходы к методике оценки и прогнозирования социально-экономического развития региона // Будущее науки. – 2018. – С. 435-438.
Сафронова В. М. Прогнозирование, проектирование и моделирование в социальной работе: Учеб, пособие. – 3-е изд., испр, и доп. / В. М. Сафронова. – М. : Academia, 2010. – 240 с.
Светуньков И. С., Светуньков С. Г. Методы социально-экономического прогнозирования. Учебник и прак-тикум. – М. : Юрайт, 2016. – 447 с. – С. 157-158.
Социальное прогнозирование как метод научного познания [Электронный ресурс]. – URL: http://magref.ru/ (дата обращения: 10.10.2018)
Стегний В. Н. Социальное прогнозирование и проектирование : учебник для академического бакалавриата / В. Н. Стегний. – 2-е изд., испр. и доп. – М. : Издательство Юрайт, 2018. – 219 с.
Трафимова Г. А. Прогнозирование развития современного общества и социальные угрозы // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2017) труды Международной научно-технической конференции. – 2017. – С. 1182-1185.
Шадчнева А. В., Брыкалова А. А. Современные проблемы социального прогнозирования // Проблемы современной экономики (Новосибирск). – 2016. – № 35. – С. 67-71.
Юркова Е. Применение математических методов в прогнозировании и моделировании социально-экономических систем // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. – 2016. – № 1. – С. 127-129.
Яковенко Н. В., Комов И. В., Диденко О. В. Социально-экономическое прогнозирование в развитии региона // International Journal of Advanced Studies. – 2018. – Т. 8. № 2-2. – С. 144-152.

Стегний В. Н. Социальное прогнозирование и проектирование : учебник для академического бакалавриата / В. Н. Стегний. – 2-е изд., испр. и доп. – М. : Издательство Юрайт, 2018. – 219 с. ↑
Антохонова И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов : учебное пособие для вузов / И. В. Антохонова. – 2-е изд., испр. и доп. – М. : Издательство Юрайт, 2018. – 213 с. ↑
Кирдина С. Г., Клейнер Г. Б. Социальное прогнозирование как междисциплинарный проект // Социологические исследования. – 2016. – № 12 (392). – С. 44-51. ↑
Коровяковский И. В. Некоторые аспекты прогнозирования социальных процессов // Актуальные проблемы общества, науки и образования: современное состояние и перспективы развития материалы III-международной научно-практической конференции. под редакцией Ю.В. Фурмана, Т.Б. Белозеровой, Е.П. Непочатых. – 2016. – С. 120-124. ↑
Булкин А. Н., Совершенный О. В., Федорова А. А. Социальное прогнозирование в исследовательском поле российской социологии // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 1: Регионоведение: философия, история, социология, юриспруденция, политология, культурология. – 2016. – № 1 (174). – С. 83-86. ↑
Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование: [учеб. пособие для бакалавров по направлениям подготовки 040100 «Социология», 080200 «Менеджмент»]. – М. : ЦСП и М, 2013. – 192 с. ↑
Ахметжанова И. Р. Социальное прогнозирование как метод научного познания // Российская наука и образование сегодня: проблемы и перспективы. – 2017. – № 3 (16). – С. 5-6. ↑
Лескова И. К вопросу о качестве исследовательской и экспертной информации в региональном управлении // Самоуправление. – 2015. – № 9. – С. 8–10 ↑
Землячев С. В. Социальные гарантии и роль прогнозирования в их реализации // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики Труды Юбилейной XV международной научно-практической конференции. Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского. – 2016. – С. 154-156. ↑
Социальное прогнозирование как метод научного познания [Электронный ресурс]. URL: http://magref.ru/ (дата обращения: 10.10.2018) ↑
Жилко В. А. Актуальные вопросы социального прогнозирования // Управление социальными изменениями в нестабильных условиях материалы Всероссийской научной конференции. Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова. – 2016. – С. 334-338. ↑
Трафимова Г. А. Прогнозирование развития современного общества и социальные угрозы // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2017) труды Международной научно-технической конференции. – 2017. – С. 1182-1185. ↑
Яковенко Н. В., Комов И. В., Диденко О. В. Социально-экономическое прогнозирование в развитии региона // International Journal of Advanced Studies. – 2018. – Т. 8. № 2-2. – С. 144-152. ↑
Григорян Л. А. Прогнозирование и планирование социальной сферы // Будущее науки-2016 Сборник научных статей 4-й Международной молодежной научной конференции: в 4-х томах. Ответственный редактор Горохов А.А. – 2016. – С. 124-126. ↑
Гафиатулина Н. Х., Олишевский Д. П. Социально-политические процессы: вопросы прогнозирования // Навигатор в мире науки и образования. 2017. № 3 (36). С. 92. ↑
Вильданов Х. С., Деркач В. В. Методологические особенности социального прогнозирования // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. – 2017. – № 1 (19). – С. 132-137. ↑
Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование. Учебное пособие. – Изд. 2-е, исправ. и доп. – Сер. Высшее образование. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 192 с. – С. 35-36. ↑
Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование. Учебное пособие. – Изд. 2-е, исправ. и доп. – Сер. Высшее образование. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 192 с. – С. 35-36. ↑
Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование. Учебное пособие. – Изд. 2-е, исправ. и доп. – Сер. Высшее образование. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 192 с. – С. 35-36. ↑
Голубев С. С., Секерин В. Д., Афанасьев А. Л. Современные методы социально-экономического и научно-технического прогнозирования. Учебное пособие. – М.: Научный консультант, 2018. – 184 с. – С. 58. ↑
Плаксина А. Е. Подходы к методике оценки и прогнозирования социально-экономического развития региона // Будущее науки. – 2018. – С. 435-438. ↑
Конанова Т. Л. Методики социально-экономического прогнозирования // Первая ступень в науке Сборник трудов по результатам работы VI Международной научно-практической студенческой конференции. – 2018. – С. 276-278. ↑
Петров А. С., Михеева С. В., Семенова А. В. Методы и приёмы прогнозирования социально-экономических явлений // Научно-практические исследования. – 2017. – № 8 (8). – С. 125-127. ↑
Дутов В. В. Методы социально-экономического прогнозирования // Современные направления управления социально-экономическими системами Региональная научно-практическая конференция СтГАУ. – 2017. – С. 69-73. ↑
Антонова Н. В. Система социально-экономического прогнозирования // Управление социально-экономическими системами: методы, модели, технологии. Сборник научных трудов I Международной научно-практической конференции. – 2016. – С. 44-48. ↑
Шадчнева А. В., Брыкалова А. А. Современные проблемы социального прогнозирования // Проблемы современной экономики (Новосибирск). – 2016. – № 35. – С. 67-71. ↑
Юркова Е. Применение математических методов в прогнозировании и моделировании социально-экономических систем // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. – 2016. – № 1. – С. 127-129. ↑
Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование. Учебное пособие. – Изд. 2-е, исправ. и доп. – Сер. Высшее образование. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 192 с. – С. 35-36. ↑
Денисов Г. Н., Горбунова П. Г. Методология прогнозирования социально - экономического потенциала региона // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. – 2016. – № 5-1 (81). – С. 139-143. ↑
Мусьянова М. Ю., Барбашина И. О. Методологические основы социально - экономического прогнозирования // Научные механизмы решения проблем инновационного развития. Международной научно-практической конференции. – 2016. – С. 143-145. ↑
Бушенева Ю. И. Роль метода сценариев в прогнозировании социально-экономической сферы // Проблемы и пути социально-экономического развития: город, регион, страна, мир Сборник статей. Ленинградский государственный университет им. А.С. Пушкина. – 2017. – С. 13-19. ↑
Светуньков И. С., Светуньков С. Г. Методы социально-экономического прогнозирования. Учебник и практикум. – М. : Юрайт, 2016. – 447 с. – С. 157-158. ↑