3.4. Научный инструментарий социального прогнозирования

В основе прогнозирования лежат три взаимодополняющие источника информации о будущем:

оценка перспектив развития будущего состояния прогнозируемого явления на основе опыта, чаще всего при помощи аналогии с достаточно хорошо известными сходными явлениями и процессами;

• условное продолжение в будущее (экстраполяция) тенденций, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны;

• модель состояния в будущем того или иного явления, процесса, построенная сообразно ожидаемым или желательным изменениям ряда условий, перспективы развития которых достаточно известны.

В соответствии с этим существуют три дополняющих друг друга способа разработки прогнозов:

• анкетирование (интервьюирование, опрос) – опрос населения, экспертов по определенной методике с целью упорядочить, объективизировать субъективные оценки прогнозного характера. Особенно большое значение имеют экспертные оценки;

• экстраполирование и интерполирование (выявление промежуточного значения между двумя известными моментами процесса) – построение динамических (статистических или логических) рядов развития показателей прогнозируемого процесса с возможно более ранней даты в прошлом вплоть до даты дальности (упреждения) прогноза. Большой эффект при этом дает использование арсенала современной математики (формул сложной экстраполяции, выводов теории вероятности, теории игр и т.п.), поскольку позволяет точнее оценивать масштабы возможных сдвигов в экстраполируемых тенденциях;

• моделирование – построение поисковых и нормативных моделей с учетом вероятного или желательного изменения прогнозируемого явления на дату упреждения прогноза по имеющимся прямым или косвенным данным о масштабах и направлении изменений. Наиболее эффективная прогностическая модель – система уравнений. Но так как это во многих случаях трудно достижимо, то имеют значение все возможные виды моделей: сценарии, имитации, графы, матрицы, подборки показателей или графические изображения.

Приведенное подразделение способов прогнозирования условно, потому что эти способы на практике, как уже говорилось, взаимно перекрещиваются и дополняют друг друга. Прогнозная оценка обязательно включает в себя элементы экстраполяции и моделирования: процесс экстраполяции невозможен без элементов оценки и моделирования. Моделирование подразумевает предварительную оценку и экстраполирование. Точнее было бы говорить о преимущественной, ведущей роли того или иного способа в определенном методе (совокупности приемов) прогнозирования.

Что касается методов прогнозирования, то их насчитывается, по разным данным, свыше 150 – начиная от таких общенаучных, какими являются, например, дедукция и индукция, анализ и синтез, аналогия и т.д., и кончая меж- или интернаучными и частнонаучными (т.е. относящимися лишь к нескольким или к одной науке). На практике получили распространение не более 10 – 15 методов (несколько методов очного и заочного опроса экспертов, простой и сложной экстраполяции, а также прогностического моделирования в широком смысле составления прогнозных матриц, графов, «дерева целей» и «дерева проблем», различных видов собственно моделей – сетевых, имитационных, трендовых, аналитических и др.). Сочетания различных методов в конкретных методиках разработки прогнозов составляют теперь уже многие сотни. Появились даже сложные сочетания нескольких методик – прогнозирующие системы.

Опыт показывает, что ни один из названных способов (а тем более методов), взятый сам по себе, не может обеспечить значительную степень надежности, точности, дальности прогноза. Зато в определенных сочетаниях эти способы оказываются в высокой степени эффективными.

Эффективность социальных прогнозов измеряется не только степенью их надежности, точности, дальности (хотя это и немаловажно), но прежде всего степенью их воздействия на повышение уровня объективности и, следовательно, эффективности целей, планов, программ, проектов, вообще решений. Известно, что оперативное использование прогнозной информации способно в несколько раз сократить время на выработку решения, существенно повысить его обоснованность и результативность, вдвое-втрое повысить экономический эффект (например, прибыль предприятия), дать многократную отдачу на каждый рубль, вложенный в прогнозные исследования, а главное – вовремя предотвратить принятие неоптимальных решений.

В связи с этим возникла методологическая проблема способов верификации (проверки истинности, обоснованности, надежности) прогнозов. Высказывалось сомнение в возможности верификации прогнозов вообще. На этом основании некоторые авторы не признавали прогнозирование научным исследованием (поскольку прогноз не поддается немедленному подтверждению, проверке опытом, то якобы невозможно отличить научную гипотезу от ненаучной), относили его к сфере не науки, а искусства – типа политического или военного.

Однако, во-первых, отличие научной гипотезы от ненаучной не в том, поддается ли она немедленной верификации, а в том, опирается ли она на научное знание закономерностей развития природы и общества или нет. Иначе пришлось бы считать ненаучными многие, еще неверифицированные (в прямом значении этого термина) гипотезы современной науки, например, о возможности управления термоядерной реакцией и т.п.

Во-вторых, если критерием научности считать лишь возможность немедленной верификации, то за наукой нужно признать только описательную и объяснительную функции, отказывая в таком признании ее предсказательной функции. Но это означало бы искусственное расчленение анализа, диагноза и прогноза, выхолащивание содержания и обеднение практической результативности науки.

В-третьих, при таком критерии смешиваются категории обоснованности и истинности. Обоснованность научной информации – это, коротко говоря, уровень состояния знаний и качество научного исследования. Если новая научная информация опирается на подлинно научное мировоззрение, на научную теорию, эффективность которой в отношении таких объектов исследования доказана, если эта информация получена в результате достаточно надежных методов, процедур, операций научного исследования (проверенных на других объектах), то она считается вполне обоснованной еще до подтверждения ее практикой.

Критерием истинности научной информации действительно является практика. Однако практику нельзя понимать лишь как чисто эмпирический опыт сегодняшнего дня. Проблема истинности прогноза не может и не должна ограничиваться возможностью «сиюминутной» практической проверки. Она связывается с реальными тенденциями развития человеческого общества.

В-четвертых, неправомерно сужать само понятие верификации. Помимо абсолютной верификации, т.е. эмпирического подтверждения или отрицания правильности гипотезы, существует относительная (предварительная) верификация, которая позволяет развивать научное исследование и практически использовать его результат (соответственно общественно-исторической практике) еще до наступления возможности абсолютной верификации. Способы относительной верификации общеизвестны: это проверка полученных, но еще не поддающихся абсолютной верификации результатов исследования повторными или параллельными исследованиями.

В отношении прогнозирования абсолютная верификация возможна только по достижении даты упреждения прогноза. Но это вовсе не означает, что судить о научности или ненаучности прогноза можно только спустя несколько лет и даже десятилетий. Можно и должно прибегать к приемам относительной верификации: предпринимать повторную или параллельную разработку прогноза по существенно иной методике, проводить опросы экспертов и т.д. Если результаты совпадают, есть основания с большей уверенностью считать степень надежности прогноза высокой, если нет – есть время для поиска и устранения ошибок и недочетов в методике разработки прогноза.

В конечном итоге, верификация прогноза не самоцель. Если прогноз дает заведомо высокий эффект в смысле повышения научного уровня целей, планов, программ, проектов, вообще решений, он выступает как полноценный результат научного исследования еще задолго до возможности абсолютной верификации. В этом отношении современная наука имеет достаточно эмпирически проверенных примеров.

Повышение эффективности планов, программ, проектов, решений с помощью оперативного использования прогнозной информации было достигнуто по сути делана начальной стадии становления прогностики как науки о законах и способах прогнозирования, когда многие методы еще теоретически не разработаны или практически не опробованы, когда многие методики еще носят фактически экспериментальный характер. Все это дает основания для вполне научной гипотезы о том, что по мере становления прогностики, совершенствования ее методов социальное прогнозирование сможет оказывать еще более эффективное воздействие на уровень целей, планов, программ, проектов, организационных решений, чем в настоящее время.

Контуры общетиповой методики разработки социальных прогнозов в ее полном виде могут выглядеть примерно следующим образом (дается предельно упрощенная логическая последовательность основных операций разработки прогноза).

1. Предпрогнозная ориентация. Уточнение задания на прогноз (характер, масштабы, объект, время основания прогноза – ретроспективы и упреждения – перспективы и т.д.). Формулирование целей и задач, предмета, проблемы и рабочих гипотез исследования, определение методой, структуры и организации исследования.

2. Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа, по возможности с количественными значениями показателей по основным параметрам модели. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов (иногда даже несколько опросов разными методами).

3. Сбор данных прогностического фона по заказам в компетентных научных учреждениях и по материалам научной литературы с условным постулированном необходимых данных, которые нет возможности получить первым или вторым способом.

4. Построение динамических рядов развития показателей – основы, стержня будущих прогностических моделей методами экстраполяции; возможно обобщение этого материала в виде прогностических предмодельных сценариев.

5. Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами анализа данных прогностического профиля и фона с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений (при условном допущении сохранения существующих тенденций).

6. Построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативных прогнозных разработок (морфологический анализ, «дерево целей», графы, матрицы, сценарии и т.д.) с конкретизацией значений абсолютного, т.е. не ограниченного рамками прогностического фона, и относительного, т.е. привязанного к этим рамкам, оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным социальным нормам, целям, идеалам.

7. Уточнение (относительная верификация) гипотетических моделей, обычно методами опроса экспертов.

8. Построение окончательной серии поисковых и нормативных прогностических моделей по уточненным данным гипотетических моделей.

9. Выработка рекомендаций для целеполагания, планирования, программирования, проектирования, вообще управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Для уточнения рекомендаций возможен еще один опрос населения и экспертов.

10. Построение серии поствероятностных прогностических моделей-сценариев с учетом возможной реализации выработанных рекомендаций для дальнейшего уточнения последних.

11. Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

12. Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогностического фона и новый цикл исследования, ибо прогнозирование, параллельное планированию, управлению, должно быть таким же постоянно совершенствующимся и непрерывным, как и эти последние.

Прогнозы, выполненные с соблюдением элементарных методических требований прогнозной техники, позволяют существенно сокращать время на разработку планов, программ, проектов, решений, повышать их обоснованность и эффективность, давать в масштабах страны миллиардную экономию за счет оптимизации решений.