Метод научного исследования.

Метод научного исследования – совокупность способов познания объективной действительности, т.е. определенная последовательность действий, приемов, операций.

Техника исследования – совокупность специальных приемов для использования того или иного метода.

Процедура исследования – определенная последовательность действий, способ организации исследования.

Методика исследования – совокупность способов, приемов исследования и порядок их применения для получения определенных результатов.

Каждый метод обусловлен предметом, т.е. тем, что именно исследуется (отдельные объекты или их классы).

Основные методы научных исследований.

В зависимости от их роли в процессе научного познания:

• формальные;

• содержательные;

• эмпирические;

• теоретические;

• фундаментальные;

• прикладные.

В соответствии с многоуровневой концепцией методологического знания:

• философские – своеобразные способы мыслительной деятельности;

• общенаучные – промежуточные методологии между философией и фундаментальными теоретико-методологическими положениями специальных наук;

• частнонаучные – способы, принципы познания, исследовательских приемов и процедур, применяемых в той или иной науке, соответствующей данной основной форме движения материи;

• дисциплинарные – приемы, применяемые в той или иной научной дисциплине, входящей в какую-нибудь отрасль науки или возникшей на стыках наук;

• междисциплинарного исследования – синтетические, интегративные способы, возникшие как результат сочетания элементов различных уровней методологии, нацеленных на стыки научных дисциплин.

Основные общенаучные методы исследований.

1. Системный метод научных исследований – для него характерно целостное рассмотрение, установление взаимодействия составных частей или элементов совокупности, несводимость свойств целого к свойствам частей.

Система – множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определенную целостность.

Компоненты системы: подсистемы, части или элементы.

Структура системы – совокупность специфических взаимосвязей и взаимодействий, благодаря которым возникают новые целостные свойства, присущие только системе и отсутствующие у отдельных ее компонентов.

Классификация систем:

• материальные – подавляющее большинство систем неорганического, органического и отчасти социального характера;

• идеальные – научная теория, в которой с помощью понятий, обобщений и законов выражаются объективные, реальные связи и отношения, существующие в конкретных природных и социальных системах;

• статические;

• динамические;

• определенные (детерминистические);

• вероятностные (стохастические).

С точки зрения практической значимости можно выделить основные сферы применения системного метода:

• системотехника – занимается исследованием, проектированием и конструированием новейших технических систем, в которых учитывается работа механизмов и действия человека-оператора, управляющего ими;

• системный анализ – занимается изучением комплексных и многоуровневых систем.

2. Моделирование – один из наиболее распространенных способов исследования и поведения объектов, процессов и явлений путем применения вспомогательной системы, т.е. модели, которая находится в определенном объективном соответствии с исследуемым объектом.

Модели – специальные, вспомогательные системы, отображающие исследуемые объекты в определенном целевом соответствии.

Этапы процесса моделирования:

• построение модели – наличие определенных знаний о реальном объекте отображает (имитирует) определенные существенные черты реальной системы. Для одного объекта может быть построено несколько моделей, выделяющих определенные аспекты исследуемого объекта;

• моделирование – модель системы выступает как самостоятельный объект исследования, т.е. получаем совокупность свойств и поведение модели;

• перенос знаний с модели на объект – получение дополнительных знаний о реальной системе;

• практическая проверка полученных результатов – проверка знаний о реальной системе с помощью моделей и их использование для создания, развития, модернизации системы;

• корректировка моделей и построение новой модели.

Участники процесса моделирования:

• субъект – исследователь, заказчик исследования или пользователь его результатов;

• объект – реальный или предполагаемый объект исследования;

• модель – отображение объекта, посредством которого осуществляется взаимосвязь исследователя и объекта;

• среда, в которой взаимодействуют все участники моделирования.

Основные факторы,

определяющие роль и степень участия в моделировании:

• для объекта: проблема, цели и задачи, условия и предполагаемые варианты решения, ограничения;

• для субъекта: уровень знаний об объекте и предмете исследования, степень владения методами и средствами моделирования, временные, финансовые, кадровые, технические и иные ресурсы моделирования;

• для модели: цели и задачи моделирования, факторы, параметры, критерии и ограничения;

• для среды: теоретико-методологическая и информационная база, математические методы и средства моделирования.

Классификация моделей.

1. По форме представления моделей:

• физические (вещественные, материальные);

• символические (математические или логические символы).

2. По основным свойствам объекта:

• в зависимости от времени (динамические, статические);

• в зависимости от случайных факторов (стохастические, детерминистические).

3. По характеру цели исследования: оптимизационные; описательные.

4. По степени формализации свойств: общие, частные, агрегированные, детализированные.

5. По целевому назначению: структурные, функциональные, стоимостные, информационные.

3. Математические модели и методы – представлены универсальными средствами описания, объяснения и прогнозирования разнообразных процессов реального мира. Для построения математической модели нужна концепция, т.е. определенное видение изучаемой реальности, которое придает экспериментальным данным содержательный смысл, превращает экспериментальный материал в объективную информацию о реальности.

Виды математических моделей:

• описательные – сжатие имеющейся эмпирической информации, компактное представление на языке математики моделируемого объекта;

• объяснительные – формально-логическая система объяснения закономерностей моделируемого процесса, установление внутренних причин явлений, выявление тенденций их развития;

• прогнозные – обеспечение наиболее надежного прогноза, особенно в условиях, когда значения прогнозируемого параметра не являются статистически устойчивыми, должны обеспечивать точный прогноз значений соответствующих параметров перспективной модели для принятия решений;

• управленческие (перспективные) – формирование управленческих воздействий, обеспечивающих достижение поставленных целей, должны сочетать свойства описательных и объяснительно-предсказательных моделей.

4. Стохастические (теоретико-вероятностные) модели и методы исследований – отражают информацию исследователя о природе, причинно-следственных связях реального процесса, требуют точности результатов. Теория вероятностей изучает математические модели экспериментов, исход которых не вполне однозначно определяется условиями опыта.

Статистическая устойчивость – определенность частоты события, эмпирического среднего или каких-либо других характеристик протокола измерений исследуемого параметра того или иного процесса.

Большинство элементарных процессов, составляющих тот или иной социально-экономический процесс, носят случайный характер. В настоящее время сложились два основных подхода к стохастическому моделированию социально-экономических процессов. Первое направление связано с построением стохастических моделей на основе метода статистических испытаний. Второе направление заключается в построении аналитических моделей.

Модуль 2 –Организация выполнения научного исследования.